可穿戴医疗设备在卒中高危人群和患者中的应用

doi:10.3969/j.issn.1673-5765.2021.12.016

摘要/Abstract

摘要： 卒中高危人群及患者数量庞大，传统的二级预防策略越来越难以满足这类人群的健康管理需求。可穿戴医疗设备可无障碍跟踪穿戴者的健康信息，如果能采取穿戴式医疗技术将个体健康状态数据化，并监测健康状况、控制卒中危险因素的发生、发展，可进一步避免脑血管意外的发生，但目前这类设备仍然存在较大的优化空间。本文总结了可穿戴医疗设备在卒中高危人群及患者中的应用，分析目前存在的如设备测量数据的准确性、穿戴的舒适度等问题，并对其未来进一步促进远程医疗的发展进行展望。

文章导读： 可穿戴设备作为一种非侵入性监测工具可有效协助常规卒中二级预防措施，以帮助卒中高危人群和患者管理疾病及其危险因素。

关键词: 卒中; 高危因素; 可穿戴设备; 二级预防

Abstract: There are a large number of stroke patients and population at high risk of stroke. Traditional secondary prevention are difficult to meet the needs of their health management. Wearable medical devices can track the wearer’s health information without barriers. The wearable medical technology can be used to record and monitor individual health status, which can help to timely prevent and control the occurrence and development of stroke risk factors and further prevent cerebrovascular accidents. At present, this kind of devices still have many aspects to be optimized. This paper reviewed the application of wearable medical devices in stroke patients and high-risk population, the current problems such as the accuracy of measurements and the comfort of wearing, and the prospect of telemedicine.

Key words: Stroke; High-risk factor; Wearable device; Secondary prevention

李嘉华, 蔡婧婧, 任力杰. 可穿戴医疗设备在卒中高危人群和患者中的应用[J]. 中国卒中杂志, 2021, 16(12): 1290-1295.

LI Jiahua, CAI Jingjing, REN Lijie. Application of Wearable Medical Devices in Stroke Patients and Population at High Risk of Stroke[J]. Chinese Journal of Stroke, 2021, 16(12): 1290-1295.

参考文献

1] 中国心血管健康与疾病报告（2019）节选二：脑血管
病[J]. 心脑血管病防治，2020，20（6）：544-552.
[2] KAKRIA P，TRIPATHI N K，KITIPAWANG
P. A real-time health monitoring system for
remote cardiac patients using smartphone and
wearable sensors[J/OL]. Int J Telemed Appl，2015，
2015：373474[2021-03-01]. https：//doi. org/10.
1155/2015/373474.
[3] WANG Z W，CHEN Z，ZHANG L F，et al. Status
of hypertension in China：results from the China
hypertension survey，2012-2015[J]. Circulation，
2018，137（22）：2344-2356.

[4] HERMIDA R C. Time-qualified reference values for

24 h ambulatory blood pressure monitoring[J]. Blood
Press Monit，1999，4（3/4）：137-147.
[5] ZHENG Y L，POON C C，YAN B P，et al. Pulse
arrival time based cuff-less and 24-h wearable blood
pressure monitoring and its diagnostic value in
hypertension[J]. J Med Syst，2016，40（9）：195.
[6] KARIO K. Evidence and perspectives on the 24-
hour management of hypertension：hemodynamic
biomarker-initiated 'anticipation medicine' for zero
cardiovascular event[J]. Prog Cardiovasc Dis，2016，
59（3）：262-281.
[7] KARIO K. Management of hypertension in the
digital era：small wearable monitoring devices for
remote blood pressure monitoring[J]. Hypertension，
2020，76（3）：640-650.
[8] KARIO K，SHIMBO D，TOMITANI N，et al. The
first study comparing a wearable watch-type blood
pressure monitor with a conventional ambulatory
blood pressure monitor on in-office and out-of-office
settings[J]. J Clin Hypertens（Greenwich），2020，22
（2）：135-141.
[9] 董壮壮，张雨亭，黄雨薇，等. 智能手环在高血压患
者血压监测中的应用研究[J]. 中国卫生产业，2019，
16（28）：177-179.
[10] WENG L C，PREIS S R，HULME O L，et al.
Genetic predisposition，clinical risk factor burden，
and lifetime risk of atrial fibrillation[J]. Circulation，
2018，137（10）：1027-1038.
[11] WOLF P A，ABBOTT R D，KANNEL W B. Atrial
fibrillation：a major contributor to stroke in the
elderly. The Framingham study[J]. Arch Intern Med，
1987，147（9）：1561-1564.
[12] FRIBERG L，ROSENQVIST M，LINDGREN A，
et al. High prevalence of atrial fibrillation among
patients with ischemic stroke[J]. Stroke，2014，45
（9）：2599-2605.
[13] HANNON N，SHEEHAN O，KELLY L，et al.
Stroke associated with atrial fibrillation-incidence
and early outcomes in the north Dublin population
stroke study[J]. Cerebrovasc Dis，2010，29（1）：43-
49.
[14] LIN H J，WOLF P A，BENJAMIN E J，et al. Newly
diagnosed atrial fibrillation and acute stroke. The
Framingham study[J]. Stroke，1995，26（9）：1527-
1530.
[15] RIZOS T，WAGNER A，JENETZKY E，et al.
Paroxysmal atrial fibrillation is more prevalent
than persistent atrial fibrillation in acute stroke and
transient ischemic attack patients[J]. Cerebrovasc
Dis，2011，32（3）：276-282.
[16] STEINHUBL S R，WAALEN J，EDWARDS A M，
et al. Effect of a home-based wearable continuous
ECG monitoring patch on detection of undiagnosed
atrial fibrillation：the mSToPS randomized clinical
trial[J]. JAMA，2018，320（2）：146-155.
[17] REVERBERI C，RABIA G，DE ROSA F，et al. The
RITMIA™ smartphone App for automated detection
of atrial fibrillation：accuracy in consecutive patients
undergoing elective electrical cardioversion[J/OL].
Biomed Res Int，2019，2019：4861951[2021-03-01].
https：//doi.org/10.1155/2019/4861951.
[18] GEORGIOU K，LARENTZAKIS A V，KHAMIS N
N，et al. Can wearable devices accurately measure
heart rate variability? A systematic review[J]. Folia
Med（Plovdiv），2018，60（1）：7-20.
[19] GARDETTO N J. Self-management in heart failure：
where have we been and where should we go?[J/OL].
J Multidiscip Healthc，2011，4：39-51[2021-03-01].
https：//doi.org/10.2147/JMDH.S8174.
[20] SAVARD L A，THOMPSON D R，CLARK A
M. A meta-review of evidence on heart failure
disease management programs：the challenges of
describing and synthesizing evidence on complex
interventions[J/OL]. Trials，2011，12：194[2021-03-
01]. https：//doi.org/10.1186/1745-6215-12-194.
[21] FREE C，PHILLIPS G，GALLI L，et al. The
effectiveness of mobile-health technology-based
health behaviour change or disease management
interventions for health care consumers：a
systematic review[J/OL]. PLoS Med，2013，10（1）：
e1001362[2021-03-01]. https：//doi.org/10.1371/
journal.pmed.1001362.
[22] MADDISON R，CARTLEDGE S，ROGERSON M，
et al. Usefulness of wearable cameras as a tool to
enhance chronic disease self-management：scoping
review[J/OL]. JMIR Mhealth Uhealth，2019，7（1）：
e10371[2021-03-01]. https：//doi.org/10.2196/10371.
[23] ROBERTS L M，JAEGER B C，BAPTISTA L C，et
al. Wearable technology to reduce sedentary behavior
and CVD risk in older adults：a pilot randomized
clinical trial[J/OL]. Clin Interv Aging，2019，14：
1817-1828[2021-03-01]. https：//doi.org/10.2147/CIA.
S222655.
[24] COCHRANE S K，CHEN S H，FITZGERALD J
D，et al. Association of accelerometry-measured
physical activity and cardiovascular events in
mobility-limited older adults：the LIFE（lifestyle
interventions and independence for elders）
study[J/OL]. J Am Heart Assoc，2017，6（12）：
e007215[2021-03-01]. https：//doi.org/10.1161/
JAHA.117.007215.
[25] LACROIX A Z，BELLETTIERE J，RILLAMAS
SUN E，et al. Association of light physical activity
measured by accelerometry and incidence of
coronary heart disease and cardiovascular disease
in older women[J/OL]. JAMA Netw Open，2019，2
（3）：e190419[2021-03-01]. https：//doi.org/10.1001/
jamanetworkopen.2019.0419.
[26] 林芳. 综合睡眠干预在脑卒中睡眠障碍患者中的应
用效果[J]. 实用临床医药杂志，2016，20（16）：18-
20.
[27] 陈娟. 急性脑卒中并睡眠障碍患者的临床特点及其
影响因素研究[J]. 实用心脑肺血管病杂志，2016，24
（9）：40-42，50.
[28] SUH M，CHOI-KWON S，KIM J S. Sleep
disturbances at 3 months after cerebral infarction[J].
Eur Neurol，2016，75（1/2）：75-81.
[29] DE ZAMBOTTI M，CELLINI N，GOLDSTONE
A，et al. Wearable sleep technology in clinical and
research settings[J]. Med Sci Sports Exerc，2019，51
（7）：1538-1557.
[30] 霍阳，周兵，何红彦，等. 腕表式睡眠监测仪与多导
睡眠监测的睡眠参数比较和相关性分析[J]. 北京大
学学报（医学版），2021，53（5）：942-945.
[31] LEE J M，BYUN W，KEILL A，et al. Comparison
of wearable trackers' ability to estimate sleep[J]. Int J
Environ Res Public Health，2018，15（6）：1265.
[32] FELLGER A，SPRINT G，WEEKS D，et al.
Wearable device-independent next day activity
and next night sleep prediction for rehabilitation
populations[J/OL]. IEEE J Transl Eng Health
Med，2020，8：2700509[2021-03-01]. https：//doi.
org/10.1109/JTEHM.2020.3014564.
[33] KWAH L K，HARVEY L A，DIONG J，et al.
Models containing age and NIHSS predict recovery
of ambulation and upper limb function six months
after stroke：an observational study[J]. J Physiother，
2013，59（3）：189-197.
[34] MORRIS J H，VAN WIJCK F，JOICE S，et al.
Predicting health related quality of life 6 months
after stroke：the role of anxiety and upper limb
dysfunction[J]. Disabil Rehabil，2013，35（4）：291-
299.
[35] 张蔚，顾召华，赵梅珍，等. 上海市城乡结合部社区
卒中再发患者影响因素的研究[J]. 中国脑血管病杂
志，2013，10（9）：477-481.
[36] 吕春梅，胡菱，赵冬琰，等. 脑卒中后心肺康复对降
低脑卒中再发率的临床观察[J]. 中西医结合心脑血
管病杂志，2018，16（12）：1646-1649.
[37] YAP H K，LIM J H，NASRALLAH F，et al.
Design and preliminary feasibility study of a soft
robotic glove for hand function assistance in stroke
survivors[J/OL]. Front Neurosci，2017，11：547[2021-
03-01]. https：//doi.org/10.3389/fnins.2017.00547.
[38] LIN L F，LIN Y J，LIN Z H，et al. Feasibility
and efficacy of wearable devices for upper limb
rehabilitation in patients with chronic stroke：a
randomized controlled pilot study[J]. Eur J Phys
Rehabil Med，2018，54（3）：388-396.
[39] GODFREY A，HETHERINGTON V，SHUM H，et
al. From A to Z：wearable technology explained[J/
OL]. Maturitas，2018，113：40-47[2021-03-01].
https：//doi.org/10.1016/j.maturitas.2018.04.012.
[40] 杨泽. 可穿戴设备的用户接受意愿影响因素研究[D].
北京：北京邮电大学，2015.
[41] 孟欣然，邓朝华，吴泰来. 中老年用户智能可穿戴设
备使用意愿的影响因素研究[J]. 卫生软科学，2020，
34（8）：41-46.

[1]	鲁燕, 杨保荣, 黄向萍, 杨冠桂, 陈圣文, 李建荣, 曾小明. 县级医院急性缺血性卒中超时间窗经MRI筛选溶栓的病例对照研究 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(12): 1321-1326.
[2]	楚悦琪, 周凯云, 王田燕, 王炯彬, 李真. 卒中后吞咽障碍应用耳穴压豆治疗效果的meta分析 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(12): 1327-1334.
[3]	周甜甜, 苏文杰, 连松勇, 林友聪. 丰富环境对卒中后血管性痴呆患者认知功能的影响 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(12): 1343-1349.
[4]	吴娱倩, 张玉梅, 范小伟, 王安心, 逄文斌. 运动想象-动觉治疗对缺血性卒中患者手功能康复效果的研究[J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(12): 1366-1371.
[5]	蒋林, 李靖. 基于知识图谱分析人工智能用于卒中研究的现状及趋势 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(12): 1372-1380.
[6]	梁潇, 钱海兵. 水通道蛋白4与卒中后认知障碍的关系研究进展[J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(12): 1385-1390.
[7]	吴晓莉, 刘丽旭. 肥胖对卒中预后的影响[J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(12): 1391-1395.
[8]	伊珞, 周宏宇, 仇鑫, 李子孝, 王拥军. 动脉粥样硬化性疾病的DNA甲基化改变[J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1163-1170.
[9]	王誉博, 李子孝, 王拥军. 表观遗传学与缺血性卒中后氧化应激的相关性研究进展[J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1171-1177.
[10]	闫然, 闵妍, 全柯华, 李子孝. 脑源性神经营养因子和血清素再摄取转运体编码基因甲基化与卒中预后的关系[J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1178-1182.
[11]	崔凌云, 仇鑫, 周宏宇, 李子孝, 王拥军. DNA甲基化与2型糖尿病的相关性研究进展[J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1183-1188.
[12]	邓宇含, 刘爽, 王子尧, 汪雨欣, 刘宝花. 基于结构化数据和机器学习模型预测普通人群卒中发病风险的系统评价和meta分析 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1189-1197.
[13]	刘光亮, 韩凯月, 苏文龙, 张皓. 不同强度有氧踏车训练对不同病程缺血性卒中患者运动和心肺适能的影响 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1203-1208.
[14]	孙默一, 张玉梅, 刘然, 赵依双. 不同时间康复介入对卒中患者运动功能的影响 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1209-1215.
[15]	胡红梅, 杨磊, 于玲, 秦伟, 白明悦, 胡文立. 急性单发小脑小梗死的临床特征 [J]. 中国卒中杂志, 2022, 17(11): 1221-1226.