Convalida clinica di un monitor della frequenza respiratoria senza contatto

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 3480 (2023) Citare questo articolo

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La frequenza respiratoria (RR) è un segno vitale spesso sottovalutato e sottostimato con un enorme valore clinico. Come predittore di arresto cardiopolmonare, esacerbazione della broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) o indicatore dello stato di salute, ad esempio nei pazienti COVID-19, la frequenza respiratoria potrebbe essere particolarmente preziosa nel monitoraggio remoto a lungo termine dei pazienti, che è difficile da implementare. I dispositivi senza contatto per uso domestico mirano a superare queste sfide. In questo studio, il monitor della respirazione senza contatto Sleepiz One+ per uso domestico durante il sonno è stato convalidato rispetto alla cintura da sforzo toracico. La concordanza della frequenza respiratoria istantanea e delle statistiche sulla frequenza respiratoria tra il dispositivo Sleepiz One+ e la cintura per lo sforzo toracico è stata inizialmente valutata durante una finestra di sonno di 20 minuti in condizioni controllate (nessun movimento del corpo) su un gruppo di 19 partecipanti e poi in un modo più naturale. setting (non controllato per il movimento del corpo) durante un'intera notte su un gruppo di 139 partecipanti. È stato dimostrato un eccellente accordo per la frequenza respiratoria istantanea entro 3 respiri al minuto (Brpm) rispetto alla fascia di sforzo toracico con una precisione del 100% e un errore assoluto medio (MAE) di 0,39 Brpm per l'impostazione controllata per il movimento e una precisione di 99,5% con un MAE di 0,48 Brpm rispettivamente per tutta la misurazione notturna. È stato raggiunto un eccellente accordo anche per le statistiche della frequenza respiratoria durante l'intera notte con errori assoluti di 0,43, 0,39 e 0,67 Brpm rispettivamente per il 10°, 50° e 90° percentile. Sulla base di questi risultati concludiamo che Sleepiz One+ può stimare la frequenza respiratoria istantanea e le sue statistiche riassuntive con elevata precisione in un ambiente clinico. Sono necessari ulteriori studi per valutare le prestazioni nell'ambiente domestico, tuttavia, si prevede che le prestazioni siano a un livello simile, poiché le condizioni di misurazione per il dispositivo Sleepiz One+ sono migliori a casa che in un ambiente clinico.

Le malattie croniche rappresentano un notevole onere sanitario. Le malattie non trasmissibili hanno rappresentato il 74% dei decessi a livello globale nel 2019, con la cardiopatia ischemica (IHD), l’ictus e la broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) che sono le 3 principali cause1.

A causa della loro morbilità e mortalità, queste condizioni inducono un crescente onere economico e sociale in una popolazione in crescita e in invecchiamento con la richiesta di approcci innovativi alla gestione delle malattie.

Le variazioni della frequenza respiratoria (RR) sono un indicatore noto di condizioni gravi nelle malattie polmonari come la fibrosi cistica (FC) o la BPCO. Studi recenti hanno riportato che un RR elevato era il più importante predittore di arresto cardiopolmonare negli ospedali2.

Si stima che nel 2017 la BPCO colpisse circa 300 milioni di persone in tutto il mondo, con un aumento relativo del 5,9% tra il 1990 e il 20173. È una malattia prevenibile, caratterizzata da sintomi respiratori persistenti. Una parte sostanziale della gestione della BPCO è la prevenzione delle riacutizzazioni, definite come un peggioramento acuto dei sintomi che richiede una terapia aggiuntiva4. Negli ultimi dieci anni è stato – ed è tuttora – di grande interesse trovare strategie per diagnosticare precocemente le riacutizzazioni della BPCO e/o prevenirle completamente, poiché hanno un impatto negativo sulla progressione della malattia. Gli studi suggeriscono che il monitoraggio RR a lungo termine a domicilio potrebbe essere uno strumento valido per prevedere le riacutizzazioni5,6,7, ma sono necessarie ulteriori indagini per confermare questi risultati e per trovare una soluzione di facile utilizzo per la maggior parte dei pazienti.

Con almeno 26 milioni di persone colpite nel 2017, l'insufficienza cardiaca (HF) è un'altra principale causa di morbilità nei pazienti anziani8. Recentemente, la tecnologia dei sensori ambientali è stata utilizzata in un approccio pilota per rilevare i primi segni di scompenso HF; tra gli altri, è stato possibile rilevare un aumento di RR, frequenza cardiaca (HR) e movimento del corpo a letto settimane prima dello scompenso9. Anche nella previsione degli eventi avversi nella stessa IHD, il monitoraggio RR si è dimostrato parte integrante della valutazione della previsione dell'arresto cardiaco10.