可穿戴传感器在急性护理医院患者运动检测中的探索性研究：基于多部位定位的算法优化与临床可行性验证

这篇研究通过开发基于踝关节、大腿和手腕三部位的可穿戴传感器算法原型，验证了加速度计（accelerometer）和陀螺仪（gyroscope）在老年住院患者活动分类中的效能。结果显示踝关节模型综合准确率最高（84.6%），且患者对踝部佩戴接受度达97.7%，为临床监测住院相关功能障碍（HAD）和减少静坐时间（86.5% sedentary）提供了技术优化方案。

　　

引言
住院相关功能障碍（HAD）是老年急性护理患者面临的严峻问题，30%以上患者因此出现功能衰退。研究表明住院期间低体力活动（PA）与功能下降、住院时间延长和再入院率升高直接相关，而患者日均静坐时间高达20.8小时（86.5%）。可穿戴传感器为监测患者活动提供了新思路，但现有系统多基于健康人群数据，难以适应老年患者因步行辅助工具或共病导致的独特步态模式。

研究方法
这项单中心可行性研究在瑞士巴塞尔大学医院开展，纳入40名患者（平均年龄73±11.98岁），通过佩戴于踝、大腿和手腕的MoveSense Active^?
传感器（CE IIa类医疗设备）采集52Hz三维加速度计和陀螺仪数据。研究协议包含六类活动：躺卧、坐、站、坐-站转换、步行和爬楼梯。采用随机森林算法构建两种模型：加速度计+陀螺仪（AG-Model）和单加速度计（A-Model），并通过8折交叉验证评估性能。

关键发现

1. 定位差异：踝关节AG-Model表现最优（加权准确率84.6%），显著优于手腕（74.2%）和大腿（76.8%）（p=0.0027）。分类难点主要出现在步行与楼梯活动的区分，尤其在40%使用步行辅助工具的患者中。
2. 传感器贡献：陀螺仪显著提升踝和大腿模型对坐/站（+7.3%）及步行/楼梯（+9.1%）的区分能力（p<0.05），但对腕部模型无显著影响。
3. 临床接受度：97.7%患者对8小时佩戴无不适，87.2%认为踝部最不干扰日常活动，仅3.6%报告踝部轻微不适。

局限性
样本存在性别偏倚（75%为血管外科男性患者），且12.9%的贴片脱落率提示需改进固定方式。数据丢失问题（28/86测量）和短观察期限制了结论外推性。

临床启示
将坐/站合并为"中度活动"类别可简化模型（去除陀螺仪需求），更适合临床场景。踝部定位在准确性与患者接受度间的平衡优势突出，为住院患者活动监测系统开发提供了明确方向。未来需扩大样本多样性并优化数据采集流程，以提升模型在自由活动环境中的鲁棒性。

创新价值
首次系统评估了传感器定位对住院患者活动分类的影响，突破性地发现踝部兼具技术优势（84.6%准确率）和人文优势（87.2%接受度），为破解HAD监测难题提供了兼具精度与可行性的解决方案。