Is the Blood Pressure-Enabled Smartwatch Ready to Drive Precision Medicine? Supporting Findings From a Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The popular wrist-worn wearables recording a variety of health metrics such as blood pressure (BP) in real time could play a potential role to advance precision medicine, but these devices are often insufficiently validated for their performance to enhance confidence in its use across diverse populations. The accuracy of BP-enabled smartwatch is assessed among the multi-ethnic Malaysians, and findings is discussed in comparison with conventional automated upper-arm BP device. Methods: Validation procedures followed the guidelines by the Association for the Advancement of Medical Instrumentation/European Society of Hypertension/International Organization for Standardization (AAMI/ESH/ISO) Universal Standard (ISO 81060-2:2018). Quota sampling was employed to obtain eligible patients with normal and abnormal BP as per guideline. The measurements of BP were taken at wrist using HUAWEI WATCH D (test BP); and the readings were assessed against reference BP by the mercury sphygmomanometer. Agreement statistics and linear regression analyses were performed. Results: BP measurements (234 data pairs) from 78 patients that fulfilled AAMI/ESH/ISO protocol were analyzed. The BP readings taken by the HUAWEI WATCH D were comparable to reference BP by sphygmomanometer based on 1) Criterion 1: systolic blood pressure (SBP) = -0.034 (SD 5.24) and diastolic blood pressure (DBP) = -0.65 (SD 4.66) mm Hg; and 2) Criterion 2: SBPs = -0.034 (SD 4.18) and DBPs = -0.65 (SD 3.94) mm Hg. Factors of sociodemographic characteristics, anthropometric measurements, cardiovascular comorbidities, and wrist hair density were not significantly associated with the mean BP differences. Conclusions: HUAWEI WATCH D fulfilled criteria 1 and 2 of the AAMI/ESH/ISO Universal Standard (ISO 81060-2:2018) guidelines. It can be recommended for clinical use across a wider population. The rich data from real-time BP measurements in concurrent with other health-related parameters recorded by the smartwatch wearable offer opportunities to drive precision medicine in tackling therapeutic inertia by personalizing BP control regimen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,300 | 0,443 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».