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Method Article
Les montres intelligentes commerciales équipées de capteurs portables sont de plus en plus utilisées dans les études de population. Cependant, leur utilité est souvent limitée par la durée limitée de leur batterie, leur capacité de mémoire et la qualité des données. Ce rapport fournit des exemples de solutions rentables aux défis techniques réels rencontrés lors d’études impliquant des enfants asthmatiques et des patients cardiaques âgés.
Les capteurs portables, qui sont souvent intégrés dans les montres intelligentes commerciales, permettent des mesures de santé continues et non invasives et des évaluations de l’exposition dans les études cliniques. Néanmoins, l’application réelle de ces technologies dans des études impliquant un grand nombre de participants pendant une période d’observation significative peut être entravée par plusieurs défis pratiques.
Dans cette étude, nous présentons un protocole modifié d’une étude d’intervention précédente pour l’atténuation des effets sur la santé des tempêtes de poussière dans le désert. L’étude a porté sur deux groupes de population distincts : les enfants asthmatiques âgés de 6 à 11 ans et les patients âgés atteints de fibrillation auriculaire (FA). Les deux groupes ont été équipés d’une montre intelligente pour l’évaluation de l’activité physique (à l’aide d’un moniteur de fréquence cardiaque, d’un podomètre et d’un accéléromètre) et de l’emplacement (en utilisant des signaux GPS pour localiser les individus dans des microenvironnements intérieurs « à la maison » ou extérieurs). Les participants devaient porter quotidiennement la montre intelligente équipée d’une application de collecte de données, et les données étaient transmises via un réseau sans fil à une plate-forme de collecte de données administrée de manière centralisée pour l’évaluation de la conformité en temps quasi réel.
Sur une période de 26 mois, plus de 250 enfants et 50 patients atteints de FA ont participé à l’étude susmentionnée. Les principaux défis techniques identifiés comprenaient la restriction de l’accès aux fonctionnalités standard de la montre intelligente, telles que les jeux, le navigateur Internet, l’appareil photo et les applications d’enregistrement audio, les problèmes techniques, tels que la perte de signal GPS, en particulier dans les environnements intérieurs, et les paramètres internes de la montre intelligente interférant avec l’application de collecte de données.
L’objectif de ce protocole est de démontrer comment l’utilisation de casiers d’applications accessibles au public et d’applications d’automatisation des appareils a permis de relever la plupart de ces défis de manière simple et rentable. En outre, l’inclusion d’un indicateur de force du signal reçu Wi-Fi a considérablement amélioré la localisation intérieure et a largement minimisé la classification erronée du signal GPS. La mise en œuvre de ces protocoles lors du déploiement de cette étude d’intervention au printemps 2020 a permis d’améliorer significativement les résultats en termes d’exhaustivité et de qualité des données.
Les applications numériques des technologies de santé et les capteurs portables permettent une surveillance non invasive et rentable des patients, tant dans les établissements de soins de santé qu’à domicile1. Dans le même temps, la grande quantité de données collectées et la disponibilité de plates-formes analytiques portables permettent le développement d’algorithmes pour la prédiction, la prévention et l’intervention automatisées des événements de santé pour un large éventail de maladies aiguës et chroniques2. Les capteurs portables disponibles dans le commerce, principalement utilisés pour le suivi de la condition physique, sont également de plus en plus utilisés par les professionnels de la santé dans la recherche en santé publique et représentent un outil prometteur pour la collecte multimodale et continue de données dans des conditions réelles3. Plus important encore, cependant, la collecte de données impartiale à partir de capteurs portables permet aux chercheurs de surmonter les défis du biais de rappel qui caractérisent les méthodes traditionnelles de collecte de données telles que les entretiens et les journaux4.
Cependant, aux fins des essais cliniques ou d’autres études de population, l’exactitude, la fiabilité et l’intégrité des données sont essentielles. En outre, la crédibilité des données collectées peut également être affectée par plusieurs autres paramètres, tels que l’applicabilité par groupe d’âge ainsi que la capacité de mémoire et l’efficacité énergétique de l’appareil5. Des revues systématiques récentes d’études en laboratoire et sur le terrain avec un nombre limité de participants ont généralement confirmé l’applicabilité des montres intelligentes commerciales pour la surveillance de l’activité, de la fréquence cardiaque, des crises et du comportement, bien que les revues aient également démontré une mauvaise adéquation pour les utilisateurs âgés, ainsi que des limites de la batterie, de la mémoire et de la qualité des données 6,7 . Ces limites peuvent être encore amplifiées dans des études de population plus vastes dans des conditions réelles où des paramètres supplémentaires tels qu’une connectivité Internet incohérente, le confort de l’appareil et une utilisation incorrecte de la montre intelligente entrent en jeu8. Plus précisément, l’apparence et les inconvénients sont des obstacles importants au port quotidiende capteurs 9, tandis que les préoccupations relatives à la vie privée et à la confidentialité peuvent avoir une incidence sur le recrutement dans les études portant sur des capteurs portables10. En ce qui concerne l’applicabilité des montres intelligentes commerciales et des trackers de fitness pour mesurer l’activité physique dans les études de recherche, une étude récente de Henriksen et al. a suggéré que le choix d’un dispositif approprié pour une étude particulière ne devrait pas seulement être basé sur les capteurs intégrés disponibles, mais plutôt prendre en compte la validation et l’utilisation antérieure dans la recherche, apparence, autonomie de la batterie, robustesse, résistance à l’eau, connectivité et facilitéd’utilisation 11.
Pour les besoins de cette étude, nous présentons un protocole pour améliorer les défis rencontrés lors du projet LIFE MEDEA, une étude d’intervention pour l’atténuation des effets sanitaires des tempêtes de poussière dans le désert12. L’étude a porté sur deux groupes de population distincts : les enfants asthmatiques âgés de 6 à 11 ans et les patients âgés atteints de fibrillation auriculaire (FA). Les deux groupes étaient équipés d’une montre intelligente commerciale pour l’évaluation de l’activité physique (à l’aide d’un moniteur de fréquence cardiaque, d’un podomètre et d’un accéléromètre) et de l’emplacement (utilisation de signaux GPS pour localiser les individus dans des microenvironnements intérieurs « à la maison » ou extérieurs). Les participants devaient porter la montre intelligente tous les jours et les données étaient transmises via un réseau sans fil à une plate-forme de collecte de données administrée de manière centralisée via l’application de collecte de données pour l’évaluation de la conformité en temps quasi réel. Des détails supplémentaires sur la smartwatch et la configuration du système sont fournis dans une étude précédente13. Au cours de la première année de mise en œuvre du projet, plusieurs défis techniques et réels liés à l’appareil sont apparus, qui ont affecté le recrutement, la conformité des participants au port quotidien de l’appareil et l’exhaustivité des données collectées. Certains défis étaient propres à la population, comme l’exigence des administrateurs scolaires et de nombreux parents que les enfants portant les montres intelligentes n’aient pas accès aux fonctionnalités standard de la montre intelligente, telles que les jeux, le navigateur Internet, l’appareil photo et les applications d’enregistrement audio. D’autres défis étaient de nature technique, tels que la perte de signal GPS, en particulier dans les environnements intérieurs, et les paramètres internes de la montre intelligente interférant avec l’application de collecte de données. Un aperçu détaillé des principaux défis identifiés ainsi qu’une brève description de leurs implications et solutions sont présentés dans le tableau 1.
Dans cette étude, nous suggérons des solutions simples, rentables et prêtes à l’emploi pour améliorer la conformité des utilisateurs, la qualité des données et l’exhaustivité des données dans les études de population utilisant des capteurs portables et fournir les protocoles pertinents. En outre, nous démontrons les améliorations de l’exhaustivité des données résultant de la mise en œuvre de tels protocoles en utilisant des résultats représentatifs de l’étude13.
Des approbations administratives et éthiques ont été obtenues auprès du ministère chypriote de la Santé (YY5.34.01.7.6E) et du Comité national de bioéthique de Chypre (ΕΕΒΚ/ΕΠ/2016.01.23). Les patients atteints de fibrillation auriculaire et les tuteurs des enfants asthmatiques ont fourni un consentement éclairé écrit avant de participer à l’étude.
1. Bloqueurs d’applications et applications d’automatisation des appareils
REMARQUE: Des casiers d’applications et des applications d’automatisation d’appareils (taskers) disponibles gratuitement peuvent être trouvés pour les appareils Android et les appareils IOS. Les applications spécifiques utilisées dans la présente étude sont énumérées dans le tableau des matériaux.
2. Développement des procédures automatisées à l’aide du taskeur
REMARQUE: Un taskeur permet le développement étape par étape de processus automatisés. Ceux-ci peuvent varier en fonction des exigences du projet. Une expérience préalable en codage ou en programmation n’est pas requise. Dans les étapes suivantes, les termes et définitions suivants sont utilisés : trigger (état de départ qui, lorsqu’il est rempli, permet au taskeur de lancer le processus), condition (condition qui, lorsqu’elle est remplie, permet au processus de passer à l’étape suivante) et action (résultat du processus). Dans les figures fournies, le parallélogramme indique un déclencheur, le losange indique une condition et le rectangle indique une action. Chaque processus peut entraîner plus d’une action, et celles-ci sont étiquetées comme des actions a, b, c, (...) dans chaque processus. Un processus distinct a été mis en place pour chaque problème individuel identifié au cours de la mise en œuvre du projet sur le terrain. Cette approche a permis d’éviter tout chevauchement entre les conditions fixées et le bon fonctionnement du processus automatisé dans son ensemble.
3. Exportation des processus créés (étapes 2.1-2.6)
4. Transfert et installation des fichiers créés sur la smartwatch
5. Configuration de la smartwatch pour une utilisation sur le terrain
Le protocole décrit des solutions simples et rentables aux défis réels affectant le recrutement, la conformité et la qualité des données dans les études de population utilisant des capteurs portables. Les étapes décrites ici ont permis la mise en place réussie d’un dispositif portable grand public pour la surveillance de l’exposition et de la santé dans le cadre d’une vaste étude de population impliquant des enfants asthmatiques et des adultes atteints de fibrillation auriculaire. L...
Les capteurs portables sont des outils utiles qui permettent la surveillance continue et non invasive des paramètres de santé et du comportement des patients. Les montres intelligentes commerciales, qui sont équipées d’une variété de capteurs, offrent une alternative prometteuse aux méthodes traditionnelles de collecte de données, et leur utilisation dans la recherche clinique et en santé publique ne devrait augmenter qu’en raison de la variété et de la qualité accrues des capteurs intégrés, du renforce...
Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à déclarer.
Les auteurs remercient tous les participants et leurs familles, ainsi que le personnel enseignant et administratif des écoles primaires participantes à Chypre et en Grèce. L’étude a été financée par le projet LIFE MEDEA de l’Union européenne (LIFE16 CCA/CY/000041).
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 |
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