可穿戴设备在谵妄管理的研究进展

程俊宁,陈香萍,劳月文,乔晓婷,庄一渝

(1.浙江中医药大学 护理学院,浙江 杭州 310053;2.浙江大学医学院附属邵逸夫医院 护理部,浙江 杭州 310016)

谵妄是一种急性脑功能障碍,其特征是精神状态改变、注意力障碍、意识水平改变或思维紊乱,好发于老年和重症患者[1-2],且在养老院、临终关怀等医疗机构均有发生,根据患病人群的不同,其发生率在23.0%～54.9%之间[3]。专家共识[1,4]指出谵妄与患者负性临床结局相关,包括住院死亡率上升、住院时间延长,以及认知功能障碍等,增加家庭照顾者和医疗卫生保健体系的负担。目前,谵妄评估工具难以实现长期监测,无法反映谵妄症状的波动性,且带有评估人员的主观性[5]。可穿戴设备借助无线通信技术及云端平台,打破了传统医疗的限制,为谵妄筛查及预防提供了新的思路。随着大数据、人工智能的发展,可穿戴设备得到了飞速的发展,从理论概念转为商业产品。目前,可穿戴设备的研究聚焦于临床,逐步应用于谵妄领域,通过采集、分析患者的生命参数及活动轨迹,实现对患者健康状态的动态监测,为谵妄筛查提供客观的指标。国外已有研究[6-8]将可穿戴设备结合虚拟现实应用于谵妄的预防及治疗,但国内针对可穿戴设备在谵妄领域的相关研究较少。本研究就可穿戴设备在谵妄患者中的应用现状和展望进行综述,以期为可穿戴设备在谵妄的预测、预防和缓解谵妄严重程度等方面的研究或推广应用提供参考。

1 谵妄管理现状

谵妄管理的重点在于早期识别处于谵妄风险的患者和谵妄患者,并及时采取干预措施。谵妄的病理生理机制尚不明确,没有单一的干预措施或药物能预防或治疗谵妄,多项指南[4,9-10]推荐采用多元策略降低谵妄发生率或持续时间。谵妄诊断的金标准是采用《精神疾病的诊断和统计手册》对患者进行评估,但评价人员却仅限于精神科医生,在应用中存在较大的局限性,一般不采用[11]。目前使用的谵妄评估工具包括4 项谵妄快速诊断测试(4AT test)[12]、护理筛查量表[13]、ICU意识模糊评估方法(CAM-ICU)[14]或重症监护谵妄筛查量表(ICDSC)[10]等。但上述工具主要是通过临床人员的主观评估,且筛查频率在1～3次/日,无法捕捉到谵妄症状的波动性,错过谵妄评估的最佳时机,低估谵妄的发生。

2 可穿戴设备概述

可穿戴设备是指佩戴在身上的便携式电子设备,通常由传感单元、通信单元和处理单元构成,具备采集和分析人体数据功能,实现数据交互,辅助临床决策[15],已有研究将其用于谵妄的筛查、预测及干预。可穿戴设备按传感器的类别可主要分为生物传感器、运动传感器和环境传感器。其中运动传感器[16]又称惯性传感器,主要用于检测运动轨迹或运动识别,如加速度传感器、陀螺仪等。按照部位不同,可分为头部、手部、下肢、躯干穿戴类。手部穿戴类设备包括腕式活动记录仪、智能手环或智能手表等,主要应用于睡眠监测、心率监测、运动轨迹记录等[15]。头部穿戴类设备包括头戴式显示器、Google project glass、虚拟现实头盔等,主要应用于谵妄预防等方面[17]。

3 可穿戴设备在谵妄患者中的应用

3.1 寻找特定的睡眠参数 谵妄是通过易感因素和诱发因素之间的复杂相互作用而发展起来,如高龄、认知障碍及并发症等,其中睡眠障碍常被认为是谵妄相关的危险因素[18]。多项研究[19-20]证实了两者之间的相关性。然而,目前还没有一种客观、连续地测量睡眠质量参数的完美方法。多导睡眠图(polysomnography,PSG)、脑电图、睡眠日记或睡眠报告在应用中存在较大局限,难以长期监测患者睡眠。若睡眠质量参数能被准确测量,寻找出与谵妄相关的特定参数,后续可将睡眠质量参数用于谵妄预测、筛查。可穿戴设备能通过客观的数据,量化睡眠参数,在同睡眠的金标准PSG比较的研究中,可穿戴设备在睡眠与清醒判定方面具有较高的敏感性(90%以上)和准确度(80%以上),适用于长期的睡眠监测[21-23]。

荷兰开展的一项试点研究[24]采用加速度传感器测量老年患者的睡眠-觉醒节律,通过比较老年患者谵妄发生前后睡眠参数的变化,确定受谵妄影响的参数。结果发现,谵妄前后患者的实际睡眠时间、睡眠效率和睡眠持续时间减少,睡眠潜伏期增加。但该研究样本量较小,后续仍需开展大样本验证研究。另一项使用褪黑素预防谵妄的随机对照试验[25],将腕戴式监测设备用于跟踪患者睡眠情况。虽然该研究结果表明谵妄患者存在睡眠片段化,但并未确定睡眠参数是否可用于谵妄预测。Jaiswal等[26]在其基础上,对数据进行二次分析,通过CDF曲线和混合自回归模型评价睡眠参数在谵妄发展中的预测价值,研究发现短时睡眠(<10 min)对谵妄发生具有预测价值。这为早期识别高危个体提供了途径,可以帮助预测患者发生谵妄的风险。

3.2 早期识别谵妄及谵妄亚型 活动改变是谵妄的主要症状之一[27]。谵妄的其他症状,如患者的认知能力和精神状态的波动,不易用自动化方法进行量化,而患者的身体活动模式更适合用可穿戴设备来进行评估,如加速度传感器,可用于量化患者身体活动的改变,为谵妄早期识别和区分谵妄亚型提供更客观的标准。

活动记录仪[28]常由加速度传感器和数据记录器组成,每0.1 s记录一次活动,将收集到的数据上传入数据记录器,通过编写的程序对传感器信号进行分析,区分患者活动体态转换 (坐、躺、站立和行走)。Leonard等[29]使用活动记录仪对谵妄患者进行活动监测,研究发现活动记录仪能较好区分不同谵妄亚型患者之间的动态活动变化,可用于谵妄亚型的判断,但该研究未将谵妄亚型患者与非谵妄患者的动态活动进行比较,尚不足以用于谵妄筛查。Godfrey等[30]在Leonard等的基础上,对活动记录仪进行优化,采用三轴加速度传感器,放置于大腿中外侧,测量垂直加速度和中外侧加速度。通过三轴传感器监测临终患者活动变化,并将患者24 h内的运动变化分为白天、“日落”前后和夜间三个时间段进行比较,研究发现谵妄和非谵妄的患者在活动总时间的百分比、24 h内体态变化的次数、运动持续时间等方面存在差异,加速度传感器为谵妄筛查提供了客观指标,能够用来区分谵妄与非谵妄人群,其中白天体位变化次数是最有鉴别性的测量指标。Godfrey等[31]将小波变换(wavelet transform,WT)用于加速度传感器,以区分谵妄亚型患者躺、坐和行走活动的运动信号,研究发现采用WT的加速度传感器能在临床环境客观评估谵妄患者的运动状态,并在区分谵妄亚型患者活动变化方面的准确性为92.3%。

目前以加速度计为代表的运动传感器,通过对谵妄患者活动变化连续、客观的监测,为谵妄筛查提供客观指标,从而避免了谵妄评估的主观性。未来研究需对患者活动变化的指标加以辨别,寻找出对检测谵妄最具鉴别性的测量指标。同时,具有活动监测功能的智能手表日益普及,商业化的产品种类较多,如三星Gear智能手表、小米手环等[32],相比研究环境下的活动记录仪更易推广。Davoudi等[32]进行的验证研究表明智能手表在活动识别方面与活动记录仪没有差异,准确率高达85%,可用于代替活动记录仪,具有广阔的发展空间。但此类设备在临床谵妄筛查的使用仍需进行验证研究。

3.3 虚拟现实预防谵妄 虚拟现实(virtual reality,VR)是利用计算机图像技术构造虚拟三维场景,用户通过陀螺仪、传感器和磁力计等装置与虚拟环境交互作用,实现视觉、听觉及触觉等沉浸体验[8]。虚拟现实的实现在于可穿戴设备的发展。随着5G时代的到来、人工智能的发展以及传感器集成技术的突破,部分可穿戴设备已从概念化转向商用化,如头戴式显示器、Google project glass、虚拟现实头盔等产品[17],这也为虚拟现实技术的应用奠定基础。

现有研究将虚拟现实应用于谵妄领域,以期能降低谵妄发生率和谵妄的严重程度。Suvajdzic等[8]学者采用虚拟现实头盔、三轴加速度传感器、环境传感器、位置追踪器开发构建了“DREAM”系统,实时监控ICU患者数据,通过提高睡眠质量、减少疼痛、降低镇静剂的使用和刺激认知预防谵妄的发生和谵妄持续时间。Naef等[33]通过头戴式显示器和降噪耳机对926例ICU患者提供虚拟现实的刺激,以期降低谵妄的发生率。但对于干预的时机、持续时间仍需进一步研究确认。Eijlers等[7]对日间儿科患者采用虚拟现实干预,VR组术前焦虑评分明显低于对照组,镇痛药物的使用显著减少,但与正常护理组对比,两组谵妄结局无差异。这与Ryu等[6]的研究类似,在患儿术前一天采用VR引导,VR组焦虑评分显著降低,但与对照组相比,两者谵妄结局并未有差异。这或许与研究人群相关,ICU患者长期处于较为紧张、嘈杂的环境下,虚拟现实营造了一种舒适的场景,一定程度上为ICU患者提供了良好的疗愈环境,避免监护室的冲击感,缓解患者焦虑、紧张情绪,减少其罹患谵妄的风险。另外,同传统传递信息方式相比,VR显著降低术前焦虑,未来研究可采取多元化的行为准备,以期降低谵妄的发生率。

4 讨论

4.1 完善研究设计 可穿戴设备能用数据反映患者的身体情况,相较于谵妄的评估工具,更具客观性。多项研究利用可穿戴设备,找到与谵妄相关的特定参数,如睡眠效率、睡眠持续时间、短时睡眠、白天体位变化次数等,但并未对这些指标的预测性能进行评价,并不清楚其阈值、灵敏度及特异度。Jaiswal等[25-26]通过随机试验发现短时睡眠、长时睡眠、平均睡眠时间在谵妄和正常患者之间存在差异,但当对其预测性能进行评价时,发现只有短时睡眠有预测价值。若后续研究采用这些睡眠参数或活动指标筛查或预测谵妄,需要的前提是这些指标是精确且有价值的。可通过ROC曲线分析纳入的指标对谵妄的预测价值,寻找出其中最具预测价值的指标。另外,部分研究[24,29-31]样本量小,数据收集时间短,研究对象限于特定人群,并未使用谵妄的金标准评估患者,导致研究偏倚风险较高,影响结果的比较、推广。未来需开展大样本、多中心试验,收集更长时间内的数据,通过谵妄的金标准评估患者,采用可穿戴设备监测患者健康数据,寻找出其中存在差异的参数或指标,并在其基础上对数据进一步分析,评价指标的预测价值,为以后的应用提供参考。

4.2 改良可穿戴设备 同时,可穿戴设备本身存在一定的局限性,在睡眠监测这方面,此类设备能准确地记录睡眠中断(例如睡眠次数),但在监测睡眠持续时间/睡眠效率上,精准度欠缺,通常高估[26]。另外在ICU人群的应用存在局限,原因在于ICU患者可能受到镇静剂的使用、神经肌肉的无力或约束的限制,影响患者的身体活动。

一方面是优化谵妄评估算法,与医务人员通力合作,对不同人群加以区分,完善算法的逻辑判断,通过设置多种模式,如术后谵妄算法、老年谵妄算法,提高谵妄预测的准确性;另一方面是改良可穿戴设备,考虑对现有的传感器集成化,如将加速度计、陀螺仪和方位传感器集成为测量模块。从成本效益方面,集成传感器比单独的传感器更具成本优势,而且能够降低尺寸,满足未来可穿戴设备的发展需求,也能避免在数据收集过程受到的干扰因素,如人体的状态、周围环境等因素,实现精准监测。

4.3 构建智能化数据库 通过可穿戴设备采集患者数据,上传并储存至云端服务器,建立大样本数据库,不仅可用于谵妄领域的研究,也为其他领域的研究提供相应的数据支持。医护人员也能通过查阅系统云端收集的数据,了解患者健康状况的动态变化,对该疾病人群的发病特点、危险因素做出判断,给予相应的干预措施,达到疾病预防或治疗作用。推动设备智能化,以期未来可穿戴设备能做到自校准、自标定和自动补偿功能,在自动采集数据、进行逻辑判断和数据处理的同时,兼顾一定程度的存储和信息处理功能。

4.4 优化VR干预 目前,VR干预谵妄的研究[6-7,33]较少,且结果存在差异。考虑可能是不同人群谵妄发生的影响因素不同,从单一的方面进行干预可能效果并不如意。这也从侧面反映了谵妄是一类综合征,是多因素作用的结果。未来研究可将VR作为多元策略中的一部分,结合早期运动、视听觉辅助,降低谵妄的发生风险或严重程度。同时,不断优化VR设备中存在的眩晕、技术费用高昂等问题,拓展其在谵妄领域的应用。

5 小结

可穿戴设备通过监测患者活动周期,提供一种客观的方法衡量患者昼夜节律和身体活动模式的改变,可用于监测谵妄患者的睡眠质量或是谵妄及谵妄亚型的筛查,同时也能为未来评价谵妄的预防或治疗方案的有效性提供客观的数据,从而推动谵妄治疗干预方法的改进与完善。随着智能手表等可穿戴设备的更新换代和普及应用,患者入院前的数据信息可被采集,其活动数据可被导出,这些客观的活动数据能够为患者入院时提供可靠的基准。使用可穿戴设备监测谵妄患者的价值在于其非侵入性、连续长期的数据收集功能。未来仍需大样本、高质量的研究,构建数据库,开发出适用于可穿戴设备的谵妄算法,推动谵妄的预防或治疗。