痴呆症患者的生理学远程监测:一项观察性队列研究

简介

痴呆症对患者、护理人员和卫生保健服务造成了重大负担。在英国，估计有85万痴呆症患者，预计到2051年，这一数字将增加到200多万[1］．痴呆症护理每年花费国民医疗服务约23亿英镑(278.8亿美元)。迫切需要采取干预措施，减轻卫生保健服务机构和护理人员的负担。

除了认知和行为症状外，痴呆症通常与长期共病有关，包括高血压、糖尿病、营养不良或意外体重减轻，以及心脏病[2-5］．许多此类共病是其进展中的不利因素[2，3.，6-10]但却得不到应有的重视和照顾[11，12］．痴呆症患者入院的风险也会增加，尤其是感染和摔倒[3.，13-15］．痴呆症患者更有可能在入院期间死亡，超过三分之一的从家里住院的人被释放到养老院[16，17］．由于自主神经功能障碍、合并症、药物副作用和急性疾病，异常生理测量在痴呆症患者中更为常见[18-21］．痴呆症患者也会增加身体虚弱的风险[22］．虚弱和急性疾病之间的相互作用使显著发病率和死亡率的风险倍增[23］．发病前功能不佳，表现不典型，症状描述和沟通能力下降，导致风险增加[24］．及早发现和治疗疾病会带来更好的结果，尤其是对老年人而言[25］．

利用“物联网”技术，可以在家中记录生理测量数据，并自动传输给护理人员[26］．这种技术可以改善合并症的监测和治疗，并发现发展中的急性疾病[26］．在更“自然”的环境中，更高的测量时间频率可以潜在地提供更准确、更细粒度的患者健康数据。它还减少了行动不便的患者获得医疗服务的需求。因此，物联网可以改善痴呆症患者的健康和生活质量，并减轻服务负担[26］．此外，通过让痴呆症患者自己照顾自己，我们可以最大限度地增强他们自身健康的能力[27］．这对有效的道德护理至关重要，部分可以通过技术实现[28］．对护理人员也可能有好处，他们可以直接参与正在进行的评估，同时增加了让痴呆症患者独处的信心。

卫生和社会护理政策制定者对能够远程监测社区痴呆症患者生理参数的系统有相当大的兴趣[29，30.]，特别是考虑到COVID-19大流行[31］．然而，家庭监护为临床实践带来了新的挑战。与住院患者不同的是，目前还没有建立远程测量频率(如每天、每周)、临床显著异常的定义(如临床相关心动过速的阈值心率[HR])和最佳实践护理算法的指导方针。英国范围内的国家早期预警评分2(新闻，表S1在多媒体附件1)使用从6个生理领域汇总的分数来定义住院患者的疾病严重程度，其中分数越高意味着该参数越偏离正常[32］．然而，目前尚不清楚用于住院患者的NEWS是否适用于家庭环境。此外，人们对社区中记录的痴呆症患者的生理测量值的分布情况知之甚少，这对于设计检测异常的系统至关重要。

我们不知道任何使用物联网设备在痴呆症患者家中进行生理监测的长期研究的已发表数据。

我们开发了一个物联网平台“Minder”，可以在家中记录生理测量数据并进行远程监控。33］．在这里，我们对一组痴呆患者在家记录的生理学(HR，收缩压[SBP]和舒张压[DBP]，氧饱和度和体重)进行了分析。我们报告了Minder系统的有效性，该系统旨在检测异常测量(“警报”)并指导临床监测团队。我们还回顾性地将NEWS标准应用于数据作为比较器。最后，我们介绍了案例研究，强调远程监测痴呆症患者的潜在好处。

我们的目标是:(1)描述痴呆症患者在家庭环境中的生理特征，(2)测试我们的系统是否对共病和痴呆症亚型敏感，以及(3)测试news风格的警报系统如何转化为社区测量。

方法

研究设计、参与者和招募

我们正在对居住在家中的痴呆症患者进行一项基于社区的纵向队列研究，使用Minder、被动红外传感和数据分析来实现远程卫生保健监测[33］．从萨里郡和边界伙伴关系NHS基金会信托基金以及哈默史密斯和富勒姆伙伴关系的初级保健、成人社会护理服务和记忆诊所招募了任何原因的痴呆症的现有临床诊断患者。痴呆症患者与相关的“研究伙伴”一起登记，“研究伙伴”的定义是“认识痴呆症患者至少6个月的亲戚或朋友”。“学习伙伴”和“照顾者”之间没有区别;然而，在我们有数据的40个研究伙伴中，研究伙伴花在照顾他们各自的痴呆症患者上的平均时间为5.4小时(范围为1-8小时)。的“方法”中列出了全部纳入和排除标准多媒体附件2．由于正在进行的研究是发展和探索性的，参与者的人数并不是通过幂次计算预先确定的。该研究根据STROBE(加强流行病学观察性研究的报告)声明(多媒体)、报告观察性研究的指引[34］．

伦理批准

该研究得到了卫生研究管理局伦敦-萨里边界研究伦理委员会的批准(19/LO/0102)。所有痴呆症患者和研究伙伴都提供了书面知情同意，以便参与并将他们的数据发表在出版物中。

研究程序和生理测量

研究方案和使用的设备基于以前的试验[26］．这项试验是与20名痴呆症患者、护理人员、卫生保健和社会工作者以及学者共同设计的，他们设计的系统适用于痴呆症患者，此外还有阿尔茨海默氏病协会关于技术增强护理的调查数据。在部署到参与者家中之前，该系统首先在实验室环境和家庭模拟场景中进行了测试。

在基线时，痴呆症患者和他们的研究伙伴完成了人口统计问卷，痴呆症患者完成了标准化小型精神状态检查(SMMSE)。所有痴呆症患者都接受了多达4个物联网医疗设备来记录6项生理测量:用于SBP和DBP的血压仪、测量氧饱和度和HR的脉搏血氧计、体重秤(由iHealth提供)和体温计(由Withings提供)，并被要求每天在任何时间使用每种设备一次。每台设备记录的测量数据都带有日期和时间戳，并立即自动传输到中央安全服务器。

研究监督和警戒标准

所有痴呆症患者和研究伙伴都提供了书面知情同意书。为了监督这项研究，成立了一个监测小组，每天上午9点至下午5点工作，以响应临床或技术警报。监测小组由一名精神科顾问医生、两名神经科顾问医生、一名全科医生和一名职业治疗师监督。研究小组可以通过临床仪表板接近实时地访问生理测量数据，当观察结果符合研究小组制定的标准化标准时，该仪表板还会提醒工作人员(表S2)多媒体附件4)．对于任何警报，监测小组将按照预定义的流程图来调查异常情况，首先尝试联系痴呆症患者或研究伙伴(图S1-S4)多媒体附件5-8分别)。

统计分析

所有分析均在MATLAB中进行[35］．对数据分布进行正态性评估。对于高斯数据报告均数和标准差(根据Shapiro-Wilk检验)，而对于非高斯数据使用中位数和IQR。我们计算了基线人口统计学和SMMSE的描述性统计数据，并将这些数据按痴呆症亚型分组，定义为阿尔茨海默病(AD)、血管性痴呆(VD)和α-突触核蛋白相关痴呆(ASyn)，即合并帕金森病痴呆和路易体痴呆的患者。

我们通过将时间戳分组到小时箱中来总结24小时的测量时间。我们通过将参与者至少进行一套完整测量(即所有可用设备)的天数除以观察天数来计算记录的总频率;我们还计算了测量的天数。为了检查测量频率是否随时间而变化，我们计算了每个参与者每周测量的次数;拟合该时间序列的线性模型;并且，在组水平上，测试这些拟合的斜率是否显著不同于零(1-样本t测试)。

在随后的分析中，如果测量值与该参与者的平均值相差大于4个标准差，则测量值作为异常值被排除。对于血压，我们计算了符合临床高血压标准(SBP/DBP≥135/85 mg)的痴呆症患者的比例[36]或低血压(收缩压/舒张压≤90/60 mm Hg) [37］．

我们绘制了痴呆症患者的体重随时间变化的图表，使用滑动窗口5个值的平均值。鉴别临床意义上的体重减轻(或增加)[38]在至少有6个月数据的参与者中，我们发现平均权重与至少6个月前记录的最近值在任何方向上都有>5%的差异。

我们在这里提到两组不同的警报阈值:我们自己的Minder阈值和已建立的NEWS阈值(表S1)多媒体附件1和表S2多媒体附件4)．Minder阈值在研究过程中被实时使用，以提醒监测团队，而NEWS阈值则被回顾性地应用于数据进行比较。当应用NEWS的子分数阈值时[32]的数据，我们首先删除任何重复测量记录在60秒内。对于NEWS标准中的每个域，正常值为0，但当值满足预定的异常标准时为1-3(表S1)多媒体附件1)，而这些子分数会聚合成一个单一的NEWS分数[32］．对于每个参与者，我们计算了触发Minder警报和NEWS阈值1+(异常较少)和2+(异常较多)的单个测量的数量。然后，我们总结了每个参与者每天收到警报的总体“负担”。

我们使用Spearman rank检验生理总结测量值与基线SMMSE评分之间的相关性，并使用单因素方差分析检验痴呆亚型(AD、VD、ASyn)之间的差异，并使用事后Tukey检验。由于分析的探索性，我们没有对多重比较进行校正。

案例研究

已经确定了四个案例研究，每个案例都基于一位痴呆症患者的快照。包括这些目的是为了演示使用这种监测系统来检测急性临床事件以及随着时间的推移生理测量的慢性变化。

结果

参与者特征、痴呆亚型和分析周期

分析了82名痴呆症患者的数据，研究开始时的平均年龄为80.4岁(SD 7.8，范围60.5-96.4);36例(44%)为女性。表1显示了基线参与者特征，包括SMMSE评分(平均23.0,SD 4.2)，按痴呆症亚型- ad, VD和ASyn分组。痴呆患者的病史是通过他们的全科医生(GP)记录进行的:1人患有1型糖尿病，2人患有2型糖尿病。尽管18份记录表明他们被诊断为原发性高血压，但29人至少在服用一种抗高血压药物(钙通道阻滞剂，血管紧张素转换酶抑制剂，β阻断剂,α-阻滞剂，血管紧张素受体阻滞剂和利尿剂)。痴呆亚型之间年龄有显著差异(1-way ANOVA)F_{2, 79}= 5.346,P=.007)， AD患者比ASyn患者年龄大(事后Tukey测试，P= 04)。痴呆亚型之间的基线SMMSE评分无差异(F_{2, 78}= 2.324,P=厚)。该研究的招募一直在进行，因此在分析期间的不同时间点开始研究:2019年4月1日至2022年3月14日(1078天;图1A).每位患者观察天数的中位数(定义为第一次和最后一次记录测量之间的天数)为432.5天(IQR 164.9-764.0，范围15.8-1077.1)，共计957,861个参与者小时。在分析期间，共有37名参与者退出了研究，其中5人(6%)死亡。最常见的戒断原因是痴呆症患者搬到养老院。提款的详细情况见年的表S3多媒体．考虑到这项观察性研究的人群性质，预计随着病情的进展，相当一部分患者会退出或死亡。

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生理测量的数量、时间和频率

在82名参与者中记录了147,203次个人测量。测量最常在上午进行，上午8-9点是最频繁的时间(图1B)，但参与者之间和参与者内部差异很大(图1C).我们用两种方式定义参与者生理测量记录的频率。任何参与者在观察期间至少进行了一套完整测量的天数的中位数比例为13.9% (IQR为1.2%-33.1%，范围为0%-61.0%)。痴呆症患者使用任何设备进行至少一次测量的天数中位数百分比为56.2% (IQR为33.2%-83.7%，范围为2.3%-100%)，并且在痴呆症亚型之间没有差异(F_{2, 79}= 0.944,P=点)。根据任何一种定义，频率和SMMSE之间都没有相关性(SpearmanρP=。17一个ndP=。095年,分别)。我们还检查了测量频率在研究过程中是否发生了变化，也就是说，这可能反映了研究疲劳或设备使用困难。痴呆症患者的周测量次数随时间变化无变化(1个样本t线性拟合斜坡试验，P=。45)。频率(拟合斜率)的任何变化与SMMSE (P=点)。

生理测量值与高血压患病率的关系

图1D-I显示了每个测量域的参与者在研究期间记录的超过7天测量的痴呆症患者的平均值的分布。总均值，按所有受试者内均值计算，如下:组平均HR 69.6 (SD 9.4，范围53.5-97.4)bpm，平均SBP 131.7 (SD 14.1，范围85.0-165.9)mm Hg，平均DBP 74.9 (SD 7.5，范围47.7-90.0)mm Hg，中位温度36.4 (IQR 36.2-36.6，范围36.0-37.2)°C，中位氧饱和度95.2% (IQR 94.4%-96.5%，范围86.7%-97.5%)，中位体重71.4 (IQR 61.8-83.1，范围48.7-132.0)kg。采用典型的临床标准[36，37]， 45.4%的痴呆患者有高血压(受试者内平均收缩压/舒张压≥135/85 mg)， 1人有低血压(受试者内平均收缩压/舒张压≤90/60 mm Hg;图1D和E）．图S5A-F多媒体附录10显示了数值在参与者SDs内的分布。

痴呆症亚型之间的生理测量

我们根据痴呆亚型对参与者内均值和SDs进行分组(图2收缩压/舒张压A-D;参见中图S6多媒体附件11对于其他领域)。不同亚型间平均收缩压有显著差异(F_{2, 63}= 6.203,P=.003)， DBP的SD (F_{2, 63}= 3.790,P=。03、事后Tukey检验结果如图所示图2)，以及氧饱和度的标准差(F_{2, 37}= 6.317,P=.004)， ASyn高于AD参与者(事后Tukey测试，P=.005)和VD参与者(事后Tukey测试，P= . 01)。

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体重与临床显著体重减轻的患病率

以6个月内>5%变化为标准[38] （图3A)， 13名(28%)记录体重测量至少6个月的参与者在研究期间至少有一次体重减轻;15人(33%)体重增加。在整个研究中，体重变化百分比的中位数为-1.6% (IQR -3.4%至1.7%，范围为-8.4%至17.6%;图3B).体重变化与SMMSE无相关性(P= 54)。

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产生警报的生理测量

为了为远程监控服务的开发提供信息，我们根据几个标准计算了产生“警报”的异常的流行率。

根据NEWS子评分标准，痴呆症患者记录的异常患病率见图4模拟。在这里，家庭测量域是独立处理的，也就是说，没有合并成一个单一的NEWS评分，因为痴呆症患者不一定同时记录测量，而且没有捕获完整的NEWS数据，即呼吸频率和意识水平。相反，如果测量值超过1+或2+阈值，则可以为单个域中的测量生成警报。

我们回顾性地计算了使用NEWS子评分标准可能产生的警报负担，即超过不同子评分阈值的测量的比例和比率(图4)．在所有测量中，共有9.46%的测量会在满足NEWS子得分为1或更多(1+)的标准时产生警报，3.03%的测量会使用NEWS子得分为2+的标准。通过比较，使用Minder研究标准的比例(表S2)多媒体附件4)为7.88%。我们总结了每个参与者每天的警报，以指示潜在的总体警报负担(图4)．每位参与者每天警报频率的中位数为0.233 (IQR为0.14-0.37;范围0-1.33)使用NEWS 1+和0.066 (IQR 0.02-0.15;范围0-0.67)使用NEWS 2+。使用Minder标准，中位频率为0.140 (IQR 0.07-0.25;范围0 - 1.17)。使用NEWS(1+或2+)或Minder标准的每日警报与SMMSE (P= 56,P= 54,P=。分别为79例)或痴呆症亚型(P= .92点,P=。26，一个ndP= .95)。

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案例研究

在这里，我们报告四个案例研究，证明监测系统的能力，以检测临床相关变化的生理测量。这为使用该系统及时发现急性疾病提供了证据，同时也使临床医生能够监测个别患者的慢性变化。

1. 心脏起搏器插入后心率观察的变化:一名83岁的AD患者因后侧心肌梗死入院，导致测量间隔很长(图5A).梗死后，患者持续心动过缓(40- 50bpm)，并安装了永久性起搏器。在重新进行家庭监护后，心率读数约为60 bpm。
2. 生理测量异常导致尿路感染(UTI)诊断:一名患有AD的81岁女性体温37.9°C，心率102 bpm (图5C).监测小组打电话给护理人员，他转述了泌尿道感染的症状。护理人员被建议拨打111(提供即时健康咨询的公共服务)，并被送往医院。随后被诊断为尿路感染，并在家中开始治疗。
3. 多奈哌齐治疗痴呆症患者的症状性心动过缓:一名78岁男性多奈哌齐治疗AD患者在3周内记录了一系列低心率测量(最低=44 bpm;图5C)，为监控团队生成警报。护理人员告诉研究小组，痴呆症患者更容易疲劳。医生建议他去看把多奈哌齐(已知会引起心动过缓和疲劳)换成美金刚的全科医生。我们的系统显示人力资源因此增加。
4. 对COVID-19感染的痴呆症患者进行远程生理监测:一名81岁的AD患者出现了鼻炎症状、非生产性咳嗽和38.37℃的体温(图5E).氧饱和度保持>95%。两天后，他再次发热(38.57°C)，并在家中检测出COVID-19阳性。监测小组每天都对痴呆症患者进行密切监测。10天后，他的检测结果为阴性。痴呆症患者体重下降(感染后89 ~ 85.7公斤)。随后由全科医生跟进。

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讨论

研究规模

我们已经在一群痴呆症患者的家中部署了物联网医疗设备，提供了丰富的自然生理测量数据集。我们认为，这是第一次在这种情况下，以如此大的规模和持续的时间(约150,000次测量，约1,000,000个参与者小时)记录痴呆症患者的生理状况。我们发现这种性质的系统在检测急性和慢性生理异常方面是可实现和有效的。

主要研究结果

我们发现，痴呆症患者有13.9%的时间记录了一整套观察结果;然而，平均而言，在超过一半的研究天数中至少进行了一次测量。尽管数据通常是不完整的，在某些领域的测量比其他领域更有可能被记录，但随着时间的推移，合规性并没有下降。总的来说，担心痴呆症患者不太可能记得或不愿意在社区中进行测量似乎是错误的。然而，这些发现表明，与护士主导的住院患者环境相比，远程获得的痴呆症患者的系列自然数据可能是不完整的。虽然在我们的数据中，依从性和SMMSE之间没有相关性，但在更晚期的痴呆症中，依从性可能会降低。然而，尽管SMMSE较低的痴呆症患者可能不太可能记得进行测量，但他们更有可能有护理人员支持测量。

我们的系统提供了一个机会来描述迄今为止尚不清楚的生理测量在老年人、认知受损人群中延长时间的行为，并考虑生理学与共病的关系。根据本研究收集的数据，我们发现高血压的患病率很高，这是痴呆症发展的一个重要因素[8，9］．我们还检测了痴呆症亚型之间的生理差异，在伴有ASyn的痴呆症患者中，血压较低且变化更大，与已知的相关自主神经功能障碍保持一致[39］．我们的案例研究提供了进一步的证据，在个人层面上，远程监测可以发现症状性心动过缓、急性感染和药物副作用。

认知能力下降和身体健康之间的关系很复杂。例如，关于血压，低血压和高血压都与认知能力下降的进展有关[40］．此外，由于他们在很大程度上被排除在以前的随机试验之外[41]，但在老年、认知障碍患者中治疗高血压的价值尚不确定。体重作为营养状况的一个标志，与痴呆症也有重要但复杂的相互作用。我们没有发现与SMMSE的关联，但很可能需要更长的时间才能检测到。

像Minder这样基于物联网的平台代表了一种新的临床测量范式，即大规模、长期、零星、患者主动和远程记录。在这种情况下，重大异常的定义和护理途径尚不明确。这些与既定的初级保健(不频繁的、有监督的、亲自测量)、二级保健(对急性不适患者进行高频率的亲自多模式监测)和动态监测(连续佩戴设备数天)的设置有重要区别。当我们应用经医院使用验证的NEWS标准时，我们发现每个参与者每天产生警报的中位数率为0.066或0.233，这取决于所使用的阈值，该阈值跨越了我们自己的标准的比率(0.114)。这些发现表明了远程监测服务的潜在工作量(大约每1000名患者每天100个警报)。然而，有可能改善此类警报的临床使用，例如，通过使用个性化，根据患者自己的历史数据设置阈值，并根据他们的测量结果不断更新。

未来的发展方向

我们的研究强调了远程监控系统的好处和风险。有了这样的系统，就有可能发现正在发展的急性疾病，促进早期干预，改善结果，并避免住院[42，43］．这种远程生理监测可以识别数周到数月的趋势，例如高血压、营养不良和药物副作用等合并症。这两种时间尺度都适用于痴呆症患者，他们在严重不适时识别和沟通能力较差，更有可能发展为合并症。

我们目前正在将研究队列的规模扩大到200名痴呆症患者。他们还计划为1000名学生提供该系统的简化版本。正在进行的工作的一个关键部分是确定，哪些功能是最有信息量的，以便设计一个可扩展的系统。

像这样的系统对长期健康结果和生活质量的可衡量效益仍有待确定。之前的一项随机试验没有指出益处，但这很可能是由于一种渐进的方法[44］．事实上，成功的实施将取决于系统的工作，了解如何在家庭中最好地使用技术。

限制

我们已经确定了我们的物联网系统和分析的以下局限性。首先，我们在研究过程中可靠地描述和记录患者医疗状况和用药的每一次变化的能力有限。这对生理学发现的解释有影响。生理观察和药物治疗之间的关系可以通过与患者电子临床记录的数据链接来解决——这是我们在研究发展过程中正在探索的。其次，我们没有年龄匹配的健康参与者的对照组，以提供测量依从性和生理值的比较。生命体征的规范值已经确定，但不一定适用于老年人，也不一定适用于他们自己的家中。第三，我们对依从性的分析是有限的，因为我们无法分辨哪些记录是由痴呆症患者发起的，哪些是监测团队接触后的反应。因此，我们可能高估了痴呆症患者记录测量的频率。然而，允许痴呆症患者远程记录他们的生命体征的价值是不成立的，即使他们必须得到提示。第四，我们的警戒率反而可能被低估，因为我们排除了极端异常值和重复值，并且没有评估与DBP或体重相关的异常。

结论

COVID-19大流行加剧了人们对在护理服务中建立远程监控的兴趣，并呼吁采取“医院和家庭”举措[29，30.］．我们相信，远程监测技术可以为痴呆症患者的健康和社会护理带来变革。未来的研究必须证明远程监测的临床应用，并解决如何将这些技术与现有的护理最好地结合起来。总之，我们的发现为远程监测痴呆症患者的技术、途径和政策的发展提供了信息。