Summary
ウェアラブルセンサーを搭載した商用スマートウォッチは、人口調査でますます使用されています。ただし、それらの有用性は、限られたバッテリー持続時間、メモリ容量、およびデータ品質によって制約されることがよくあります。このレポートは、喘息の子供や高齢の心臓病患者を対象とした研究中に遭遇する実際の技術的課題に対する費用効果の高いソリューションの例を提供します。
Abstract
商用スマートウォッチに組み込まれていることが多いウェアラブルセンサーは、臨床試験における継続的かつ非侵襲的な健康測定と曝露評価を可能にします。それにもかかわらず、かなりの観察期間にわたって多数の参加者を含む研究におけるこれらの技術の実際の適用は、いくつかの実際的な課題によって妨げられる可能性がある。
この研究では、砂漠の砂嵐による健康への影響を軽減するための以前の介入研究からの修正されたプロトコルを提示します。この研究には、6〜11歳の喘息の子供と心房細動(AF)の高齢患者の2つの異なる集団グループが含まれていました。どちらのグループにも、身体活動(心拍数モニター、歩数計、加速度計を使用)と位置(GPS信号を使用して屋内の「自宅」または屋外の微小環境で個人を見つける)を評価するためのスマートウォッチが装備されていました。参加者は、データ収集アプリケーションを搭載したスマートウォッチを毎日着用する必要があり、データはワイヤレスネットワーク を介して 一元管理されたデータ収集プラットフォームに送信され、コンプライアンスのほぼリアルタイムの評価が行われました。
26か月間にわたって、250人以上の子供と50人のAF患者が前述の研究に参加しました。特定された主な技術的課題には、ゲーム、インターネットブラウザ、カメラ、オーディオ録音アプリケーションなどの標準のスマートウォッチ機能へのアクセスの制限、特に屋内環境でのGPS信号の損失などの技術的な問題、データ収集アプリケーションに干渉する内部スマートウォッチ設定が含まれていました。
このプロトコルの目的は、公開されているアプリケーションロッカーとデバイス自動化アプリケーションを使用することで、これらの課題のほとんどに簡単かつ費用効果の高い方法で対処できるようになったことを示すことです。さらに、Wi-Fi受信信号強度インジケーターを含めることで、屋内のローカリゼーションが大幅に改善され、GPS信号の誤分類が大幅に最小限に抑えられました。2020年春のこの介入研究の展開中にこれらのプロトコルを実装したことで、データの完全性とデータ品質の点で大幅に改善された結果が得られました。
Introduction
デジタルヘルステクノロジーアプリケーションとウェアラブルセンサーにより、ヘルスケアと家庭の両方の環境で非侵襲的で費用対効果の高い患者モニタリングが可能になります1。同時に、収集された大量のデータとウェアラブルベースの分析プラットフォームの利用可能性により、幅広い急性および慢性疾患に対する自動健康イベントの予測、予防、および介入のためのアルゴリズムの開発が可能になります2。主にフィットネストラッキングに使用される市販のウェアラブルセンサーは、公衆衛生研究の医療専門家によってもますます使用されており、実際の条件下でのマルチモーダルで継続的なデータ収集のための有望なツールを表しています3。しかし、さらに重要なことは、ウェアラブルセンサーからの偏りのないデータ収集により、研究者はインタビューや日記などの従来のデータ収集方法を特徴付ける想起バイアスの課題を克服できます4。
ただし、臨床試験やその他の集団研究の目的では、データの正確性、信頼性、および整合性が不可欠です。加えて、収集されたデータの信頼性は、年齢層の適用性ならびにデバイス5のメモリ容量およびエネルギー効率などのいくつかの他のパラメータによっても影響を受け得る。参加者数が限られている実験室およびフィールドベースの研究の最近の系統的レビューでは、一般的に、活動、心拍数、発作、および行動の監視に対する市販のスマートウォッチの適用性が確認されていますが、レビューでは、高齢者への適合性が低く、バッテリー、メモリ、およびデータ品質の制限も示されています6,7.これらの制限は、一貫性のないインターネット接続、デバイスの快適さ、スマートウォッチの誤った使用などの追加のパラメーターが作用する実際の条件下での大規模な人口調査でさらに増幅される可能性があります8。具体的には、外観と不便さは、センサーを毎日着用する上での大きな障壁であり9、プライバシーと機密性の問題に関する懸念は、ウェアラブルセンサー10を含む研究での募集に影響を与える可能性があります。調査研究における身体活動を測定するための商用スマートウォッチとフィットネストラッカーの適用性に関して、Henriksenらによる最近の研究は、特定の研究に適したデバイスの選択は、利用可能な組み込みセンサーに基づくだけでなく、検証と研究における以前の使用も考慮に入れるべきであることを示唆しました。 外観、バッテリー寿命、堅牢性、耐水性、接続性、使いやすさ11.
この研究の目的のために、砂漠の砂嵐の健康への影響を軽減するための介入研究であるLIFE MEDEAプロジェクト中に遭遇した課題を改善するためのプロトコルを提示します12。この研究には、6〜11歳の喘息の子供と心房細動(AF)の高齢患者の2つの異なる集団グループが含まれていました。どちらのグループにも、身体活動(心拍数モニター、歩数計、加速度計を使用)と位置(GPS信号を使用して屋内の「自宅」または屋外の微小環境で個人を見つける)を評価するための商用スマートウォッチが装備されていました。参加者はスマートウォッチを毎日着用する必要があり、データはワイヤレスネットワークを介してデータ収集アプリケーションを介して一元管理されたデータ収集プラットフォームに送信され、コンプライアンスのほぼリアルタイムの評価が行われました。スマートウォッチとシステムセットアップに関する追加の詳細は、以前の研究13で提供されています。プロジェクト実施の最初の年に、デバイスに関連するいくつかの技術的および実際の課題が浮上し、採用、参加者の毎日のデバイス着用のコンプライアンス、および収集されたデータの完全性に影響を与えました。学校の管理者や多くの親が、スマートウォッチを身に着けている子供がゲーム、インターネットブラウザ、カメラ、オーディオ録音アプリケーションなどの標準的なスマートウォッチ機能にアクセスしてはならないという要件など、いくつかの課題は人口固有のものでした。その他の課題は、特に屋内環境でのGPS信号の損失や、データ収集アプリケーションに干渉する内部スマートウォッチ設定など、本質的に技術的なものでした。特定された主な課題の詳細な概要と、その影響と解決策の簡単な説明を表1に示します。
この研究では、ウェアラブルセンサーを使用した集団研究におけるユーザーコンプライアンス、データ品質、およびデータの完全性を改善し、関連するプロトコルを提供するための、シンプルで費用効果の高い既製のソリューションを提案します。さらに、研究13の代表的な結果を使用して、そのようなプロトコルの実装によるデータの完全性の改善を実証します。
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Protocol
行政および倫理の承認は、キプロス保健省(YY5.34.01.7.6E)およびキプロス国家生命倫理委員会(ΕΕΒΚ/ΕΠ/2016.01.23)から取得されました。心房細動の患者と喘息の子供の保護者は、研究に参加する前に書面によるインフォームドコンセントを提供しました。
1.アプリケーションロッカーとデバイス自動化アプリケーション
注:無料で入手できるアプリケーションロッカーとデバイス自動化アプリケーション(タスカー)は、AndroidデバイスとIOSデバイスの両方にあります。本研究で用いた具体的な用途を 材料表に示します。
- できればスマートウォッチと同じAndroidバージョンを搭載したスマートフォンデバイスを使用してください。
- Playストアから、データ収集アプリケーション、アプリケーションロッカー、およびタスカーをダウンロードしてインストールします。
- スマートフォンにすでにインストールされているダウンロード済みアプリケーションのAndroidアプリケーションパッケージ(APK)を抽出できる無料で入手できるアプリケーションをダウンロードします。
注:アプリケーションは、スマートフォンの内部ストレージにExtracted-Apksという名前のフォルダーを作成し、エクスポートされたAPKファイルを保存します。すべてのスマートウォッチデバイスのセットアップ中にアプリケーションロッカーとタスカーをダウンロードする代わりにAPKファイルを保存して、すべてのデバイスで同じバージョンのアプリケーションが使用されるようにします。
2. タスカーを用いた自動化手順の開発
注意: タスカーを使用すると、自動化されたプロセスを段階的に開発できます。これらは、プロジェクトの要件によって異なる場合があります。以前のコーディングやプログラミングの経験は必要ありません。次の手順では、トリガー (満たされると、タスカーがプロセスを開始できるようにする開始状態)、条件 (満たされるとプロセスが次のステップに進むことができる条件)、およびアクション (プロセスの結果) の用語と定義が使用されます。提供された図では、平行四辺形はトリガーを示し、ひし形は条件を示し、長方形はアクションを示します。各プロセスによって複数のアクションが発生する場合があり、これらは各プロセスの下でアクション a、b、c、(...) としてラベル付けされます。プロジェクトの現場実施中に特定された個々の問題ごとに個別のプロセスが設定されました。このアプローチにより、設定された条件の間に重複がなく、自動化されたプロセス全体の円滑な運用が可能になりました。
- デバイス自動化アプリケーションを起動し、インターフェイスに移動してタスクを構築します。
メモ: インターフェイスは、デバイスオートメーションアプリケーションによって異なります。以下に説明する手順は、ここで提示された調査12で使用されたタスカーに基づいていますが、同様の手順は、この種のすべてのアプリケーションに適用されます。デバイス自動化アプリケーションを使用すると、さまざまなプロセス(マクロとも呼ばれます)を開発できます。このプロトコルで説明されているすべてのマクロは、 補足ファイル 1 に記載されています。- プロセスを作成するには、[ マクロ] を選択します。
- データ収集アプリケーションを体系的にアクティブ化するプロセスを作成します (図 1).以下の手順に従って行ってください。
- マクロまたはタスクを追加するには、 プラス記号をクリックします。プロセスの開始点を作成するトリガーを追加します。トリガータブの プラス記号 をクリックします。
- [ 日付と時刻 ] を選択し、[ 定期的な間隔] タブを選択します。基準時間は使用せず、一定の間隔を設定してください。
- プロシージャを開始するトリガーとして機能する固定時間間隔を設定します。間隔を7.5分に設定し、[ OK]をクリックします。
注: この条件は、7.5 分ごとに実行される通常のトリガーを作成します。トリガー間隔の選択は、デバイスのバッテリー容量と、データ収集アプリケーションの円滑な動作に影響を与えるその他の条件に基づいています。 - アクションを追加するには、[アクション] タブの プラス記号 をクリックします。 [条件/ループ ] タブを選択します。 IF 句を選択します。
- プラス記号をクリックして条件を追加します。[日付と時刻] タブを選択し、[ストップウォッチ] を選択します。OKをクリックします。
- 追加する固定期間を条件として設定します。手順の一部として、テストされる条件は、ストップウォッチの値が>29分か<1秒かです。
注:前者は30分ごとにデータ収集アプリケーションを体系的にアクティブ化する設定を反映し、後者はストップウォッチが機能していないか停止している場合でもデータ収集アプリケーションをアクティブにする設定を表しています。 - 三角形をクリックしてANDを変更します。[OR] を選択します。
注: いずれかの条件が満たされると、プロセスを続行できます。 - IF ステートメントの間にアクションを追加するには、[ If の終了] をクリックします。 上記の [アクションの追加] を選択します。
- [ 画面] タブに移動します。[ 画面オン]アクションを選択し、[ OK]をクリックします。
注意: 条件が満たされると、タスカーは画面を有効にします。 - 同様の手順に従って、画面の明るさを最も低いパーセンテージに下げる2番目のアクションを追加します。
- この自動プロセスで使用されるストップウォッチをリセットして再起動するアクションを追加します。これによりループが作成されます。
- 同様の手順に従い、データ収集アプリケーションを有効にするアクションを追加します。[ アプリケーション] を選択します。
- [ アプリケーションの起動] を選択します。データ収集アプリケーションを見つけて選択します。[ NEWを強制]を選択し、[ OK]をクリックします。
注: プロセスは完了です。トリガー、条件、およびアクションが設定されます。このプロセスにより、データ収集アプリケーションが頻繁に時間間隔で体系的に有効になり、ランダムなアプリケーションのクラッシュに対抗できます。[画面オン] アクションは、商用デバイスの休止状態設定を防ぐように設計されており、[明るさを 0% にする] アクションを使用してバッテリー消費量を削減します。アクションストップウォッチ(リセットと再起動)は、プロセス全体へのループを作成します。条件が満たされると、タスカーは次のアクションを実行します:(a)データ収集アプリケーションの起動、(b)スマートウォッチ画面のアクティブ化、(c)画面の明るさを0%に下げる、(d)ストップウォッチをリセットして再起動してループを作成します。アクション b とアクション c は、商用デバイスの既定の休止状態設定に対抗するように設計されています。休止状態の設定は、スマートウォッチアプリケーション(データ収集アプリケーションを含む)の通常の動作を妨げる可能性があります。休止状態は、画面を体系的にアクティブ化することで解決され(アクションb)、バッテリー消費を削減するために、画面のアクティブ化は画面の明るさの低下(アクションc)と組み合わされます。 - このプロセスに名前を付け、 [ 保存] を選択します。
- スマートウォッチのWi-Fiを体系的に有効にするプロセスを作成します(図2)。
- プロセスの開始点を作成するトリガーを追加します。 [トリガー] タブのプラス記号をクリックします。[ デバイス イベント] を選択し、[ 画面のオン/オフ] を選択します。[ 画面オン]を選択し、[ OK]をクリックします。
- [アクション] タブのプラス記号をクリックして、アクションを追加します。[条件/ループ] タブを選択します。IF 句を選択します。プラス記号をクリックして条件を追加します。[接続] タブを選択します。[Wi-Fi の状態] を選択します。[Wi-Fiが無効]を選択し、[OK]をクリックします。
- クリックしてください 終わり もし。上記の [アクションの追加] を選択します。[接続] タブを選択します。[Wi-Fi構成]タブをクリックします。[Wi-Fiを有効にする]を選択し、[OK]をクリックします。これは、ステップ 2.3 のプロセスのアクション a です。
注意: 画面がアクティブになり、Wi-Fiが無効になっている場合、タスカーはWi-Fiを有効にします。 - Stopwatch_2 をリセットして再起動する IF ステートメントの間にアクションを追加します。これは、ステップ 2.3 のプロセスのアクション b です。
注意: ストップウォッチは、プロトコル内の別のプロセスによって実行されるアクションである数分後にWi-Fiを無効にするために重要です(ステップ2.5)。スマートウォッチは、バッテリー消費量が増えるため、常にWi-Fiに接続する必要はありません。 - このプロセスに名前を付け、 [ 保存] を選択します。
- バッテリ消費を体系的に最適化するプロセスを作成します(図3)。
注意: スマートウォッチデバイスには通常、数秒後に画面を無効にするデフォルト設定があります。我々の研究で使用された装置では、この期間は15秒であった。テストはステップ2.7で提示されます。- デフォルトの画面非アクティブ化をトリガーとして使用します。
- スマートウォッチが充電されていないかどうかとネットワークに接続されていないかどうかの組み合わせをテストする条件を設定します。両方が当てはまる場合、プロセスはWi-Fi接続を無効にしてバッテリー消費を削減します。これは、ステップ 2.4 のプロセスのアクション a です。
注意: スマートウォッチが充電中の場合、Wi-Fiを有効にして、日中に収集されたデータをWi-Fi接続 を介して オンラインサーバーに送信できるようにする必要があります。通常、充電は一晩行われます。 - Bluetoothが有効になっているかどうかをテストする条件を設定します。そうである場合、バッテリー消費を減らすためにBluetoothが無効になります。これは、ステップ 2.4 のプロセスのアクション b です。
- トリガーに続いて自動的にアクティブ化される追加のアクションを設定します。このアクションは、画面の明るさを 50% に設定します (手順 2.4 のプロセスのアクション c)。
注意: ユーザーの操作によって輝度レベルが変わる場合があります。画面の明るさのレベルが高いほどバッテリーの消耗が早くなり、構成として、画面の明るさは、ユーザーがバッテリーを節約しながらスマートウォッチを簡単に操作できる最適なレベルとして50%に設定されます。
- イベント情報を体系的にログに記録するプロセスを作成します (図 4)。
- プロセスの開始点を作成するトリガーを追加します。[トリガー]タブのプラス記号をクリックします。[日付と時刻] を選択します。[定期的な間隔] タブを選択します。基準時刻は使用しないでください。
- 定期的な間隔を設定します。プロシージャを開始するトリガーとして機能する固定時間間隔を設定します。間隔を5分に設定し、[ OK]をクリックします。
注: これにより、5 分ごとに実行される無限トリガーが作成されます。間隔の選択は、デバイスのバッテリー容量と研究者の要件に依存するその他の条件に基づいています。 - アクションを追加するには、[アクション] タブのプラス記号をクリックし、[ログ記録] を選択します。ログイベントをクリックします。
- [ 省略記号] タブをクリックします。 [Wi-Fi SSID (Wi-Fi ネットワーク名)] を見つけて選択し、[ OK] を選択します。
- [省略記号ポイント]タブをもう一度クリックし、まったく同じ手順に従って、Wi-Fi信号強度、デバイスのシリアル番号、GPS緯度、GPS経度、GPS信号の精度、およびスマートウォッチが充電されているかどうかをさらに追加します(ステップ2.5のプロセスの動作a)。
注: このアクションは、プロジェクトに関連する事前に指定された変数を含むログイベントを作成します。 - このプロセスに名前を付け、 [ 保存] を選択します。
- [ロギング]タブをクリックし、スマートウォッチが充電されていないか、画面がオフになっているか、ポイントで説明されているストップウォッチの組み合わせをテストする条件を設定します
2.3.3は>4分で、これらの条件がすべて満たされるとWi-Fiを無効にします(手順2.5のプロセスのアクションb)。
- GPS信号が無効になっている場合にユーザーに通知するプロセスを作成します(図5)
- Wi-Fiネットワークへの接続をトリガーとして設定します。
- トリガーに続いて自動的にアクティブ化されるアクションを設定します。このアクションは、ステップ 2.5.2 (ステップ 2.6 のプロセスのアクション a) と同様のログイベントポイントを作成します。
注意: この追加のログイベントは、スマートウォッチがホームWi-Fiネットワークに接続された正確な時間に関する情報を提供します。 - GPS センサーが無効になっているか、精度の状態が変更されているか、機内モードが有効になっているかをテストする条件を設定します。通知エラー "ERROR!!!を表示する IF ステートメントの間にアクションを追加します。設定を確認してください」(手順2.6の処理のアクションb)。
- 作成した各プロセスをテストします。
- [ プロセス ]タブをクリックします。
- [ トリガー] タブをクリックします。
- [ テスト トリガー] を選択します。
注: テスト トリガーは、選択したプロセスのアクションを開始します。結果が意図したものである場合、プロセスは保存されます。
3. 作成したプロセスのエクスポート(手順2.1-2.6)
- 作成したプロセス(手順2.1〜2.6)のファイルを、手順1.1.3と同じスマートフォンディレクトリにmdr形式(mdrファイル)でエクスポートして保存します。
4.作成したファイルをスマートウォッチに転送してインストールする
- スマートフォンからラップトップ/ PCにファイルを転送します。
- スマートフォンをラップトップ/ PCに接続します。
- デバイス自動化アプリケーションで作成された抽出されたAPKファイルとmdrファイル(タスカー拡張ファイル)のあるディレクトリを見つけます。
- すべてのファイルをコピーして、ラップトップ/ PCのディレクトリに貼り付けます。
- ラップトップ/ PCからスマートウォッチデバイスにファイルを転送します。
注:この研究では、スマートウォッチには磁気充電ケーブルも装備されており、データ/ファイルの転送も可能でした。- 磁気充電器付きのスマートウォッチをラップトップ/ PCに接続します。
- スマートウォッチの通知パネルでファイルを転送するオプションを選択します。
- ラップトップ/PCで、手順4.1.2で保存したファイルがあるディレクトリに移動します。
- すべてのファイルをコピーし、スマートウォッチのディレクトリに貼り付けます。
5.フィールド使用のためのスマートウォッチのセットアップ
- スマートフォンのアプリケーションとプロセスをスマートウォッチにインストールします。
- 貼り付けたファイルがある宛先に移動し、すべてのAPKファイルをインストールします。これらには、アプリケーションロッカー、タスカー、およびデータ収集アプリケーションが含まれます( 材料表を参照)。
- 手順 2 で作成したプロセスを含む mdr ファイルをインストールします。
- プロセスの操作に必要なすべてのアクセス許可を受け入れます。
注: アクセス許可は、作成されたプロセスの性質によって異なる場合があります。
- デバイスの重要なデフォルト設定を設定または変更します。
注意: スマートウォッチを参加者に渡す前に、いくつかの重要な設定を変更する必要があります。- スマートウォッチの画面を左にスワイプし、スマートウォッチの設定機能に移動します。 [設定]をクリックします。
- [サウンド]を選択し、個々のサウンド設定の音量レベルを最小化して、すべての サウンドを無効にします。画面を右にスワイプすると、メインの設定画面に戻ります。
注意: スマートウォッチによる気晴らしや不要な通知は、特に学校や勤務時間中に参加者に不必要な煩わしさをもたらすため、お勧めしません。 - 下にスクロールして、[ 接続 ]機能を選択します。下にスクロールして、[ GPS] を選択します。[ モード]をクリックし、GPS設定を [高精度]に設定します。
- 画面を右にスワイプすると、メインの設定画面に戻ります。
- 下にスクロールして、[ 省電力 ]機能を選択し、[ スタンバイインテリジェンス]電源 設定を無効にして、バッテリーセーバーが常にオフになっていることを確認します。画面を右にスワイプすると、メインの設定画面に戻ります。
注意: バッテリーの消費を考慮する必要がありますが、標準の省電力モードをアクティブにしておくと、アプリケーションのスムーズな動作が妨げられ、データの品質と完全性に悪影響を与える可能性があります。 - 下にスクロールして、[ 日付と時刻 ] 関数を選択します。[ 自動タイム ゾーン ] タブを無効にします。下にスクロールして[ タイムゾーンの選択]をクリックし、正しいタイムゾーンを選択して、 24時間形式を有効にします。
- 上にスクロールして [ 自動タイム ゾーン] を有効にし、[ 自動日付と時刻 モード] が [ ネットワーク提供の時刻を使用する] に設定されていることを確認します。
注意: これは、各センサー測定値に正しいタイムスタンプが付いていることを確認するために重要です。 - 画面を右にスワイプすると、メインの設定画面に戻ります。下にスクロールして[ その他]を選択し、[ バックグラウンドクリーナー]オプションを開いて、 バッテリーセーバーを無効にします。
注意: バックグラウンドでのアプリケーションの円滑な動作を妨げるすべての設定を無効にする必要があります。この場合、そのような設定はバックグラウンドクリーナーであり、有効のままにすると、これらのアプリケーションはバックグラウンドで動作できなくなるため、スマートウォッチの一般的なセットアップに影響を与え、データ収集アプローチに干渉します。 - 画面を右にスワイプして[ その他の設定 ]画面に戻り、下にスクロールして[ アプリのフリーズ ]機能を選択し、[ 次へ]をクリックし、下にスクロールして [Google Playストア]をクリックして、[ フリーズ]を選択します。アプリケーションは自動的に無効になります。
注:アクティブのままにすると、Playストアが更新を実行する可能性があります。このような更新は、作成されたプロセスに干渉する可能性があります。さらに、一部の更新は、異なる研究参加者に対して異なる日に行われる場合があるため、一定期間、データはすべての参加者から同じ方法で収集されません。 - 画面を右にスワイプして[その他の設定]画面に戻り、[通知]機能を選択し、[Google]を選択して、このアプリケーションからのすべての通知をブロックします。
注意: デバイスとオペレーティングシステムによっては、他のアプリケーションにも通知が表示される場合があります。スマートウォッチによる気晴らしや不要な通知は、特に学校や勤務時間中に参加者に不必要な煩わしさをもたらすため、お勧めしません。 - 画面を右にスワイプして[ その他の設定 ]画面に戻り、下にスクロールして[データセーバー]機能を選択し、 データセー バーを無効にします。画面を右にスワイプして、[ その他の設定 ] 画面に戻ります。
注: データのアップロードまたは受信に影響する可能性のある設定や機能を無効にします。 - アプリ設定機能を選択し、下にスクロールして特別アクセス機能を選択し、[バッテリー最適化設定]をクリックします。三角形をクリックし、[すべてのアプリ]を選択します。
- 下にスクロールしてアプリケーションロッカーを見つけ、アプリケーションロッカーを選択し、[ 最適化しない]を選択して、[ 完了]をクリックします。スマートウォッチのセットアップで使用されているすべての関連アプリケーション(アプリケーションロッカー、タスカー、データ収集アプリケーション)を見つけて、[ 最適化しない]を選択します。
注意: データ収集を実行またはサポートする主なアプリケーションは、バッテリーの制限なしに動作する必要があります。 - セットアップが完了したら、この手順で実装した設定を確認します。
注意: タッチスクリーンの応答性が不足している可能性があり、設定に対する重要な変更が正しく行われていない可能性があるため、チェックを実行して、すべての手順が正しく行われたことを確認してください。すべての音と振動が最小限に抑えられ、GPSが高精度モードになり、日付と時刻の設定が正しいことをもう一度確認してください。さらに、バックグラウンドでのアプリケーションの円滑な操作を妨げる設定を無効にしてください。さらに、更新を実行できる他のアプリケーションがフリーズしていることを確認します。データのアップロードまたは受信に影響を与える可能性のある設定や機能を無効にします。データ収集を実行またはサポートするメインアプリケーションが、バッテリーの制限なしに動作できることを確認してください。
- アプリケーションロッカーを設定します。
- ホーム画面から、インストールされているアプリケーションを見つけるために移動します。
- [アプリ ロッカー] を選択します。
- App Lockerがアプリケーションをロックする方法を選択します(PINコードまたはパターンコードの使用が含まれます)。
- ロックするアプリケーションを選択します。とりわけ、カメラ、音声録音、ブラウザ、およびゲームアプリケーションをロックできます。アプリロッカーをアクティブにします。
- スマートウォッチを参加者の自宅のWi-Fiネットワークに接続します。
メモ: セットアップは完了です。スマートウォッチは参加者に渡す準備ができています。
- 参加者がスマートウォッチを使用できるようにします。
- 参加者に、スマートウォッチを毎日着用し、睡眠中に毎晩デバイスを充電するように指示します。
注意: 日中、参加者はスマートウォッチを通常のデジタル時計として使用し、スマートウォッチ歩数計インジケーターを介して活動レベルを評価することができました。参加者は、スマートウォッチがデータを収集して送信できるようにするために、特定のタスクを実行する必要はありませんでした。プロトコルに記載されているデバイスの構成と、タスカーで開発された自動化されたプロセスを組み合わせることで、参加者の手間が最小限に抑えられました。
- 参加者に、スマートウォッチを毎日着用し、睡眠中に毎晩デバイスを充電するように指示します。
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Representative Results
このプロトコルは、ウェアラブルセンサーを使用した人口調査における採用、コンプライアンス、およびデータ品質に影響を与える実際の課題に対するシンプルで費用効果の高いソリューションについて説明しています。ここで説明する手順により、喘息の子供と心房細動の成人を対象とした大規模な集団研究で、曝露と健康モニタリングのための消費者向けウェアラブルデバイスのセットアップに成功しました。 図6 は、提供されているプロトコルの概要をグラフィカルに示し、特定された主な根本的な問題に対処するために実行される主要な手順を示しています。
ここでは、2020年春にLIFE MEDEA研究に従事した17人の参加者(6〜11歳の喘息の子供)のサブセットからの代表的な結果を提示します13。17人の参加者は、プロトコルの実装前後の身体活動(歩数計、加速度計、心拍数)とGPS位置に関するタイムスタンプ付きデータを提供するスマートウォッチを装備していました。これらのデータはデータ収集アプリケーション を介して 収集され、前述のように、スマートウォッチが各参加者の家の中のWi-Fiネットワークに接続されたときにクラウドベースのデータベースと自動的に同期されました13。ただし、説明されているプロトコルの適用を通じて、Wi-Fi接続、Wi-Fi信号強度、バッテリー容量、およびデバイスが充電されているかどうかに関する情報も利用可能になりました。これらの追加変数のデータは、クラウドベースのデータベースと自動的に同期されませんでしたが、調査期間の終了後にBluetooth を介して 各スマートウォッチから手動でダウンロードする必要がありました。プロトコル実装の2週間前と2週間後に収集されたデータを比較することにより、データの完全性の向上におけるこれらのソリューションの影響を評価しました(1日あたりの収集されたデータの割合として定義されます)。図 7A は、各参加者のプロトコル実装前後のデータを含む時間の割合を個別に示し、 図7B は、プロトコル実装前後のグループ全体のデータを含む時間の割合の対応する分布を示しています。興味深いことに、プロトコルの実装により、データの完全性が静的に有意に向上し、データのある時間の割合が中央値の36.5%(最小:9.3%、最大:68.1%)から中央値の48.9%(IQR:18.4%、77.8%、 p = 0.013)に増加しました。
さらに、 図8では、研究に参加したAFの1人の患者から24時間の間に収集された不十分なGPSデータの極端なケースを示しています。患者は指示通りに時計を装着していましたが、実際に収集された生のGPS信号は24時間にわたって散乱しており(図8A)、屋内での時間と屋外での時間の推定は困難でした。GPSデータ入力アルゴリズムの実装(補足図1)により、欠損データを推定値に置き換えることができます(図8B)。屋内での推定時間と屋外での推定時間が正しいことの確認は、ログに記録されたスマートウォッチとWi-Fiネットワーク信号の接続によって提供されました(図8C)。同じ患者について、収集されたGPSデータが不十分な日の別の極端なケースも紹介します(図9A)。ただし、この場合、GPSデータ入力アルゴリズムの実装だけでは、すべての欠落データを正確に推定することはできませんでした。特徴的に、アルゴリズムは、参加者がその日の09:00から21:00頃にほとんど住居を離れていて、18:00頃に短時間帰宅したと正しく推定しましたが、参加者も約13:30に約90分間帰宅したことをキャプチャできませんでした(図9B)。それにもかかわらず、Wi-Fiネットワーク信号とのスマートウォッチ接続に関するデータも考慮した場合、このイベントは見逃されませんでした(図9C)。
最後に、試験運用が成功した後、プロトコルは2020年春にキプロスとギリシャの両方でMEDEA参加者の全コホートに実装されました(n = 108人の喘息の子供)。しかし、スマートウォッチが子供たちに配布され、データ収集が開始されてから数週間後、キプロスとギリシャの保健当局は、それぞれの国でのCOVID-19パンデミックを制御するために、ますます強度を増す一連の公衆衛生介入を実施しました。公衆衛生介入は当初、社会的距離の措置と大規模な公共イベントの禁止によって特徴付けられましたが、3月と4月の間に厳格な全国封鎖に急速にエスカレートしました。人口の日常生活と行動における前例のない混乱を考慮して、公衆衛生介入措置の遵守と身体活動の全体的な変化を客観的に定量化するために、封鎖期間中、スマートウォッチを使用して喘息の子供の位置と活動を追跡し続けることが決定されました。収集されたデータは、毎日の「自宅で過ごした時間の割合」と「総歩数/日」の個々のプロファイルを計算するために使用され、統計的に分析されて、COVID-19封鎖措置のエスカレートレベルにわたるこれらのパラメーターの変化を評価しました。両国におけるCOVID-19封鎖措置のエスカレートレベルのタイムラインと説明は図10に示されており、以前の出版物13でKouisらによって詳細に説明されています。要約すると、結果は、介入レベルの増加全体で、両国で「自宅で過ごす時間の割合」の統計的に有意な平均増加を示しました。「自宅で過ごす時間の割合」の平均増加は、キプロスとギリシャでそれぞれ41.4%と14.3%(レベル1)、48.7%と23.1%(レベル2)、45.2%と32.0%(レベル3)でした。キプロスとギリシャの身体活動は、キプロスとギリシャでそれぞれ-2,531歩/日と-1,191歩/日(レベル1)、-3,638歩と-2,337歩/日(レベル2)、-3,644歩と-1,961歩/日(レベル3)の有意な平均減少を示しました13。COVID-19以前とCOVID-19のロックダウン措置の3つのレベルの喘息児における「自宅で過ごした時間の割合」と「総歩数/日」の週平均を図11 13に示します。
データ可用性に関する声明:
匿名化されたデータセットは、Figshareオンラインオープンアクセスリポジトリ(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.21601371.v3)に提出されました。
表1:スマートウォッチデバイスの使用と採用されたソリューションに関連して特定された実際の課題。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
図 1: データ収集アプリケーションのアクティブ化。 データ収集アプリケーションを体系的にアクティブ化するプロセスの概略図。平行四辺形はトリガー、ひし形は条件、四角形はアクションを示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:Wi-Fi接続の有効化。 Wi-Fi接続を体系的に有効にするプロセスの概略図。平行四辺形はトリガー、ひし形は条件、四角形はアクションを示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図3:バッテリー消費の最適化。 バッテリー消費を体系的に最適化するアクションにつながるプロセスの概略図。平行四辺形はトリガー、ひし形は条件、四角形はアクションを示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図 4: イベント情報のログ記録。 プロジェクトに関連するイベント情報を体系的にログに記録するプロセスの概略図。平行四辺形はトリガー、ひし形は条件、四角形はアクションを示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図5:GPS信号が無効になっている場合のユーザー通知。 GPS信号の状態を体系的にチェックし、ユーザーに問題を警告する通知を提供するプロセスの概略図。平行四辺形はトリガー、ひし形は条件、四角形はアクションを示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図6:プロトコルの概略図。 特定された根本的な課題と提供されたプロトコルの概略図と、プロセスの主要なステップの図。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図7:プロトコルの実装前後のデータ完全性。 プロトコルの実施前後2週間の期間の参加者の代表グループ(n = 17)のデータ完全性。(A)各参加者のプロトコル実装前後のデータがある時間の割合。(B) グループ全体の対応する分布。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図8:GPSデータ入力アルゴリズムの実装(極端なケース1)。 (A)生のGPS信号データが不十分な日の例、および(B)欠落データを推定値に置き換えるためのGPSデータ入力アルゴリズムの実装。(C)Wi-Fi受信信号インジケータに基づく屋内および屋外の分類の確認。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図9:GPSデータ入力アルゴリズムの実装(極端なケース2)。 (A)生のGPS信号データが不十分な日の例、および(B)欠落データを推定値に置き換えるGPSデータ入力アルゴリズムの実装。(C)GPSデータ入力アルゴリズムは、屋内と屋外の誤分類につながり、Wi-Fi受信信号インジケーターを使用して解決されました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図10:キプロスとギリシャにおける公衆衛生介入のタイムライン。 2020年3月と4月の(A)キプロスおよび(B)ギリシャにおける公衆衛生介入の導入に関連する研究記録のタイムライン画像は、ライセンスCC BY 4.0に基づいて、Kouisらによる元の研究から変更なしで複製され、最初にScientific Reports Journal13に掲載されました。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図11:喘息児の公衆衛生介入に応じた可動性の変化。 (A)キプロスと(B)ギリシャにおける公衆衛生介入の3つのレベルの前と最中に喘息の子供たちの自宅で過ごした時間と歩数/日の週平均。この画像は、ライセンスCC BY 4.0の下で、Scientific Reports Journal13に最初に公開されたKouisらによる元の研究から変更なしで複製されています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
補足図1: GPSデータ入力アルゴリズムの実装。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足ファイル1: このプロトコルで説明されているマクロ。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
ウェアラブルセンサーは、健康パラメータと患者の行動の継続的かつ非侵襲的な監視を可能にする便利なツールです。さまざまなセンサーを搭載した商用スマートウォッチは、従来のデータ収集方法に代わる有望な代替手段を提供し、臨床および公衆衛生研究での使用は、内蔵センサーの多様性と品質の向上、より強力な産業界のパートナーシップ、および小売価格の引き下げの結果としてのみ増加すると予想されます14.この調査では、人口調査における採用、ユーザーコンプライアンス、およびデータ品質に影響を与える可能性のある実際の課題に焦点を当て、現場でそれらを克服するためのシンプルで費用効果の高いソリューションの例を提供します。研究13 の展開中にこのプロトコルを実装すると、データの完全性とデータ品質の点で大幅に改善された結果が得られました。プロトコル内の最も重要なステップは、ステップ2.2(一定の時間間隔でデータ収集アプリケーションの体系的なアクティブ化を保証する)、ステップ2.5(スマートウォッチのステータスに関する重要なイベントの個別のログを提供する)、およびステップ5.2.8(スマートウォッチのバックグラウンドプロセスの中断のない操作を可能にする)です。
過去には、いくつかの研究がさまざまな健康および活動のエンドポイントに対する消費者向けウェアラブルデバイスの有効性に取り組んでおり、その結果は最近、大規模な系統的レビューとメタアナリシスで統合されました15。しかし、システマティックレビューで特定された全169件の研究のうち、自由生活環境にある集団を対象としたのは48件のみであり、何らかの運動制限や慢性疾患のある集団を対象とした研究は36件のみであった。著者らは、全体として、市販のデバイスは、特に実験室ベースの設定で歩数と心拍数を測定するのに正確であると結論付けましたが、健康な対照と慢性患者の間の測定の使いやすさと妥当性の違いは調査されていない一方で、自由生活環境での過大評価または過小評価のリスクを強調しました15。.デジタルヘルスに移行するための主な議論の1つは、医療現場以外で慢性疾患患者の監視を可能にすることであるため、両方のポイントは特に重要です16。
それにもかかわらず、いくつかの先行研究は、消費者向けウェアラブルデバイスを含む自由生活環境での臨床研究の展開中に参加者と研究者が遭遇する問題に焦点を当て、定量化してきました17、18、19。少数の参加者(n = 26)を含むが、かなりの期間(3か月)観察した十分に実施された実現可能性調査で、Beukenhorstらは、平均して、患者は73%の日に時計を着用し、一時的および永続的な不使用が研究週17で増加したと報告しました。
はるかに大きなグループでは、Galarnykらは、研究で募集され、スマートウォッチを提供した合計230人の個人のうち、少なくとも1回はスマートウォッチを使用し、一部のデータを正常に送信したのは130人(57%)のみであると報告しました18。さらに、いくつかの研究では、実装段階で集中的な技術サポートが必要であるという事実も強調されています18,19。特徴的に、Parkinson@Home研究では、著者らは88%のデータ完全性率を報告しましたが、ほぼすべての参加者が3か月の研究期間中にデバイスのトラブルシューティングのために少なくとも1つのサポートコールを必要としたことも強調しました19。調査13でも同様の経験を報告しましたが、トラブルシューティングの電話や往診の公式記録は保持されていませんでした。
私たちの研究では、GPS信号に関連するデータ品質の問題にも焦点を当てました。屋外および屋内(自宅)の微小環境で個々の参加者の曝露を構築する必要があり、特に屋内環境では信号が頻繁かつ持続的に失われるため、データ入力アルゴリズムを開発しました、以前の研究20,21で示唆されているように。アルゴリズムはかなりうまく機能しましたが、タスカーアプリケーションによって収集されたWi-Fi受信信号強度インジケーターを含めることで、アルゴリズムのパフォーマンスが大幅に向上し、誤分類が大幅に最小限に抑えられました。このWi-Fi受信信号強度インジケータの有用性は、屋内ローカリゼーション22,23に焦点を当てた以前の研究でも実証されており、GPS測定と組み合わせると、このインジケータは屋外および屋内の微小環境への24時間の個々の曝露の有効な測定値を提供できます。
最後に、ここで提案されたプロトコルは、2020年春に子供と高齢者の両方で実際の条件で実装およびテストされました。提案された各ソリューションはシンプルで事前のプログラミング知識を必要としませんが、すべてのソリューションは、特にデータ収集の改善と体系化、バッテリー消費の削減、不要なアプリケーションとスマートウォッチ設定のブロック、GPS信号の改善など、特定されたすべての主要な問題に対処しました。ただし、プロトコルで説明されているプロセスは、Androidバージョン7.1.1を使用するスマートウォッチデバイスでのみテストされました。これらのプロセスの直接複製が他のAndroidバージョンで可能になる可能性がありますが、いくつかの調整が必要になる可能性を排除することはできず、その結果、プロトコルの直接の一般化可能性が制限される可能性があります。さらに、他のスマートフォンデバイスの技術仕様のバリエーションを反映するために、プロトコルを変更する必要がある場合があります。例えば、データ収集のための時間トリガは、スマートウォッチデバイスのバッテリ容量に応じて、または収集された変数に必要な時間分解能に応じて設定され得る。それにもかかわらず、このプロトコルを別のスマートフォンデバイスまたは異なるAndroidバージョンに適用すると、トラブルシューティングと個々の手順の一部の変更が必要になる場合がありますが、全体として、同様の手順を実行する必要があります(または、特定の手順が不要であることを確認する必要があります)研究参加者に渡される前に、スマートウォッチのセットアップ中に。プロトコルで提供される詳細レベルにより、これらのソリューションをあらゆるスマートウォッチデバイスに簡単に適応させることができます。さらに、この作業は、人口調査の実施中にウェアラブルデバイスに対するユーザーのコンプライアンスに影響を与える可能性のある理由を評価することを目的としておらず、もともと設計されていませんでした。このトピックをさらに検討するには、適切なツールと方法論を使用した将来の研究が必要です。このような研究は、特に実際の条件下で、ウェアラブルデバイスを調査研究に組み込む既存の方法を効率的に改善するために必要な追加の証拠を提供することができます。
現在、既存の方法は非常に限られており、主に拡張サポートシステム(初期トレーニング、ユーザーマニュアル、ヘルプライン、およびオンサイト訪問)の開発が含まれています19。さらに、以前の研究では、デジタル化された臨床試験では、かなりの脱落率が予想され、より広い参加者の募集プールへのアクセスなどの先験的な緊急時対応計画が必要であることが強調されました18。この調査で提示されたソリューションを組み込むことで、データの完全性とデータ品質を向上させながら、拡張サポートシステムの負担を補完し、さらに重要なことに軽減することができます。さらに、Galarnykらの観察に基づいて、デバイスの使用開始を可能な限り簡単にすることで、コンプライアンスをさらに確保し、ドロップアウト率を減らすことができます18。最後に、これらのソリューションのいくつかの将来のアプリケーション、特にデバイス自動化アプリケーションの使用には、高齢者または障害者のモビリティをサポートするための商用デバイスのさらなるカスタマイズ24,25、早期警報システム26のサポート、およびInternet of Bodies(IoB)アプリケーション27におけるBluetoothおよびWi−Fi接続の確保が含まれる。
要約すると、この作業は、消費者向けウェアラブルデバイスを使用した人口調査における採用、コンプライアンス、およびデータ品質に影響を与える実際の課題に対するシンプルで費用効果の高いソリューションを含むプロトコルを提供します。このプロトコルは、無料で入手できるソフトウェアツールに依存しており、事前のプログラミング知識は必要ありません。このアプローチは、臨床研究や公衆衛生の分野でウェアラブルデバイスを扱う健康研究者が簡単に複製または適応させることができます。
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Disclosures
著者は宣言する利益相反はありません。
Acknowledgments
著者は、すべての参加者とその家族、そしてキプロスとギリシャの参加小学校の教育および管理担当者に感謝しています。この研究は、欧州連合のLIFEプロジェクトMEDEA(LIFE16 CCA/CY/000041)によって資金提供されました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| APK Extractor | Meher | Version 4.21.08 | Application |
| Charger/Adaptor with data cable | Jiangsu Chenyang Electron Co. Ltd | C-P17 | Charger |
| Embrace application | EmbraceTech LTD | Version 1.5.4 | Application |
| LEMFO LF25 Smartwatch | Shenzhen domino Times Technology Co. Ltd | DM368 Plus | Smartwatch |
| Lock App - Smart App Locker | ANUJ TENANI | Version 4.0 | Application |
| Macrodroid-Device Automation | ArloSoft | Version 5.5.2 | Application |
| Xiaomi Redmi 6A | Xiaomi | M1804C3CG | Smartphone |
References
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