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Rapports scientifiques volume 12, Numéro d'article : 20264 (2022) Citer cet article
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L'insuffisance cardiaque est une maladie chronique dont les symptômes sont dus à un manque de débit cardiaque. Il peut être mieux géré avec une surveillance continue et en temps réel. Certains efforts ont été faits dans le passé pour la prise en charge de l'insuffisance cardiaque. La plupart de ces efforts étaient basés sur un seul paramètre, par exemple l'impédance thoracique ou la fréquence cardiaque seule. Ici, nous rapportons un dispositif portable qui peut assurer la surveillance de plusieurs paramètres physiologiques liés à l'insuffisance cardiaque. Il est basé sur la détection simultanée de plusieurs paramètres, notamment l'impédance thoracique, la fréquence cardiaque, l'électrocardiogramme et l'activité motrice. Ces paramètres sont mesurés à l'aide de différents capteurs qui sont intégrés dans une ceinture portable pour leur surveillance continue et en temps réel. Le dispositif portable de soins de santé a été testé dans différentes conditions, notamment assis, debout, allongé et marchant. Les résultats démontrent que le dispositif portable signalé garde une trace des paramètres susmentionnés dans toutes les conditions.
Les maladies cardiovasculaires (MCV) sont un groupe de maladies du cœur et des vaisseaux sanguins telles que l'infarctus du myocarde, communément appelé crise cardiaque, insuffisance cardiaque, cardiopathie rhumatismale et maladie artérielle pulmonaire1,2. Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), les maladies cardiovasculaires sont la première cause de décès avec environ 17,9 millions de décès dans le monde1. L'insuffisance cardiaque (IC) est une maladie cardiovasculaire critique avec environ 64,34 millions de cas dans le monde3. L'IC est un syndrome clinique progressif caractérisé par une anomalie structurelle du cœur, dans laquelle le cœur est incapable de pomper suffisamment de sang pour répondre aux besoins de l'organisme. En raison de ce manque d'approvisionnement en sang, le liquide s'accumule dans les poumons, ce qui entrave l'oxygénation4,5,6. Il existe deux types d'IC : l'IC systolique avec fraction d'éjection réduite (HFrEF) et l'IC diastolique avec échec d'éjection préservé (HFpEF). Les causes courantes de HFrEF comprennent la cardiomyopathie, la maladie du muscle cardiaque, l'hypertension artérielle non traitée, les valves cardiaques défectueuses et la maladie coronarienne. Une cause fréquente de HFpEF est l'hypertrophie ventriculaire gauche (HVG), une condition dans laquelle le ventricule gauche du cœur est épaissi et la chambre est incapable de remplir suffisamment le débit cardiaque adéquat7,8,9. Selon les Centers for Disease Control and Prevention (CDC), en 2018, il y a eu 379 800 décès et 13,4 % de la mortalité totale aux États-Unis étaient dus au HF2. De plus, selon l'American Heart Association, il y a actuellement 6,2 millions d'adultes atteints d'IC aux États-Unis, et ce nombre devrait passer à 8 millions d'ici 203010. Le traitement actuel de l'IC comprend des médicaments conformes aux directives et des dispositifs implantés chirurgicalement qui peuvent être très coûteux. Selon le CDC, en moyenne 30,7 milliards de dollars ont été dépensés pour le traitement de l'IC aux États-Unis en 20122. Ce fardeau financier est dû à la trajectoire descendante de l'IC qui, à des stades ultérieurs, conduit à des hospitalisations répétées. En raison de ce mauvais diagnostic, 17 à 45 % des décès surviennent dans l'année suivant l'hospitalisation initiale et 45 à 60 % des décès surviennent dans les cinq ans11.
La surveillance continue et en temps réel des symptômes de l'IC peut alerter les patients et les prestataires de la décompensation du patient. Le prestataire peut alors intervenir avec des médicaments pour éviter l'hospitalisation du patient. L'accumulation de liquide dans les poumons se traduit par une diminution de l'impédance thoracique. Les symptômes courants de l'IC sont liés à une surcharge hydrique et comprennent la fatigue, la prise de poids et l'essoufflement7,8. Ces symptômes peuvent être surveillés pour la progression de l'IC. Il existe actuellement deux dispositifs implantables pour surveiller les symptômes de l'IC : un défibrillateur automatique implantable (DAI) et le moniteur d'artère pulmonaire CardioMEMS™8,12,13,14.
Un DAI est recommandé pour les patients atteints de HFrEF car ils sont plus susceptibles d'avoir des arythmies cardiaques mortelles. Un DCI mesure également l'impédance thoracique et peut alerter les prestataires de la diminution de l'impédance thoracique, indiquant plus de liquide dans les poumons15. Il est implanté chirurgicalement sous la peau, détecte les arythmies mortelles et rétablit le rythme cardiaque normal par un choc électrique. Les DCI ont une fonction supplémentaire de stimulateur cardiaque, pour accélérer un cœur trop lent16. Un DAI nécessite une intervention chirurgicale invasive pour l'implantation initiale et chaque fois que la batterie doit être remplacée, généralement dans un délai de 3 à 7 ans17. Toute intervention chirurgicale comporte des risques et la procédure est également coûteuse. Selon le registre de la CIM, le remplacement chirurgical coûte environ 37 000 $18. De plus, les champs électromagnétiques peuvent perturber les performances du DAI, et le risque augmente avec la proximité accrue19,20,21,22,23. Il est important de noter que les DCI ne sont recommandés que pour les patients atteints d'HFrEF ; il n'y a pas de dispositifs de surveillance disponibles pour 50 % des patients atteints d'HFpEF24.
CardioMEMS™, est un outil de diagnostic disponible dans le commerce pour l'IC qui peut alerter les fournisseurs d'une pression accrue dans les poumons. Il s'agit d'un petit dispositif (15 mm × 3,5 mm × 2 mm) qui est implanté dans l'artère pulmonaire et surveille les variations de la pression artérielle pulmonaire. L'augmentation de la pression artérielle pulmonaire est un indicateur précoce de l'aggravation de l'IC 25,26,27. C'est coûteux, environ 17 750 $11, et non sans risque. CardioMEMS™ a été approuvé par la Food and Drug Administration en 2014, pour HFrEF et HFpEF, et au cours de ses trois premières années, 5 500 dispositifs ont été implantés chez des patients uniques. Cependant, CardioMEMS™ n'a pas réussi à prédire 22 décès sur 5500 implants, dont 4 étaient dus à l'IC28,29. De plus, une défaillance des capteurs est survenue dans 46 cas, dont 13 ont nécessité un recalibrage, 11 patients ont été hospitalisés et 14 capteurs ont été jetés28.
Les deux systèmes de surveillance HF actuellement disponibles sont non seulement coûteux, mais présentent des problèmes de sécurité importants. De plus, les risques des procédures invasives ne peuvent être ignorés. Environ la moitié des patients atteints d'IC n'ont pas besoin d'un DAI et ne sont pas éligibles pour la surveillance thoracique qu'il fournit. Par conséquent, il existe un besoin critique de solutions non invasives pour la surveillance continue et en temps réel de la progression de l'IC. Les dispositifs portables de soins de santé (HWD) peuvent répondre à ce besoin, car les HWD sont non seulement rentables, mais également sûrs et pratiques pour le porteur. De plus, ils se sont révélés être une solution adéquate pour le suivi continu et en temps réel de divers biomarqueurs30,31. En plus de l'ICD et du CardioMEMS, la détection diélectrique à distance (ReDS) de Sensible Medical mesure également le contenu du liquide pulmonaire, mais elle n'est pas non plus portable et ne peut pas être utilisée à tout moment au point de service32.
De plus, VitalPatch de VitalConnect est un appareil portable qui peut être utilisé pour surveiller différents signes vitaux liés aux maladies cardiovasculaires33. Ces paramètres comprennent la fréquence cardiaque, la variabilité de la fréquence cardiaque, la fréquence respiratoire, la température corporelle, l'ECG, la posture et la détection des chutes d'activité. Cependant, il ne mesure pas l'impédance thoracique, un paramètre important pour la surveillance de HF33.
Dans cet article, nous présentons un HWD qui a le potentiel de surveiller les paramètres physiologiques qui sont importants pour les patients atteints d'IC. Ces paramètres comprennent l'impédance thoracique, l'électrocardiogramme (ECG), la fréquence cardiaque et la détection d'activité de mouvement.
L'impédance thoracique est un biosignal critique pour la surveillance de la progression de l'HF, ayant une amplitude comprise entre 60 et 1000 ohms selon le sujet considéré et le nombre d'électrodes utilisées pour mesurer l'impédance thoracique34. Comme discuté, au début de l'HF, le liquide commence à s'accumuler dans la région thoracique, cette rétention de liquide diminue l'impédance dans cette zone. Yu et al. dans leur étude de 33 patients IC ont observé qu'avant le début de l'IC, l'impédance thoracique commence à diminuer35. Par conséquent, cette diminution de l'impédance thoracique est une considération vitale pour la progression de l'IC36,37,38. L'impédance thoracique est évaluée en plaçant des électrodes à travers la région thoracique, et elle mesure la résistance au flux d'ions dans cette zone. Lorsque le cœur ne pompe pas efficacement, le liquide remplit la cavité thoracique et facilite la circulation des ions, car le liquide est plus conducteur que l'air. 35,39,40. L'augmentation du flux de charges indique une diminution de l'impédance thoracique. De même, avec l'absence de fluide à l'intérieur de la région thoracique, les charges font face à une résistance accrue pour s'écouler d'une électrode à l'autre, ce qui indique une augmentation de l'impédance thoracique41.
De même, l'ECG est un biosignal vital pour le diagnostic et le pronostic des maladies cardiovasculaires. C'est une représentation du flux de signaux électriques à travers le cœur42. Comme nous l'avons vu, l'un des symptômes de l'insuffisance cardiaque est un rythme cardiaque anormal, connu sous le nom d'arythmie cardiaque43. L'arythmie cardiaque est un battement irrégulier du cœur dans lequel l'ECG est irrégulier et différenciable du rythme sinusal régulier43. Ces arythmies cardiaques peuvent être identifiées à l'aide de l'ECG. Traditionnellement, en ambulatoire, l'ECG est mesuré à l'aide d'un moniteur Holter qui ne convient pas à une utilisation au point de service (POC). De plus, la cardiomyopathie entraîne une diminution de la fraction d'éjection, dans laquelle le pourcentage de sang pompé à chaque battement cardiaque diminue44. Pour compenser la perte d'approvisionnement en sang, le cœur peut battre à un rythme plus élevé que d'habitude (60 à 100 battements par minute). Cela peut ne pas être suffisant pour fournir le débit cardiaque nécessaire à l'organisme et entraîner des symptômes d'IC.
La fatigue est un autre symptôme de l'IC avec des gonflements dans les jambes ou des œdèmes7,8. O'Donnell et al. ont mené une étude sur 13 patients atteints d'IC et ont constaté que les patients atteints d'IC sévère étaient moins capables d'exercer une activité physique et avaient donc une faible activité45. De plus, l'inconfort dû à l'insuffisance cardiaque affecte les habitudes de sommeil46,47. Ces symptômes peuvent être surveillés à l'aide de capteurs de position qui peuvent être utilisés pour une meilleure gestion de l'insuffisance cardiaque.
Cet article mettra en évidence les matériaux et les méthodes impliqués dans le développement du HWD pour l'acquisition des paramètres susmentionnés ainsi que ses résultats préliminaires. En outre, il discutera également des défis et des orientations futures pour l'utilisation du HWD discuté pour la prédiction de HF.
Le HWD surveille plusieurs paramètres qui sont importants pour la surveillance du HF48,49. Comme discuté, ces paramètres comprennent l'impédance thoracique, l'ECG, la fréquence cardiaque et l'activité de mouvement. La figure 1 présente le schéma fonctionnel du HWD proposé. Il décrit différents capteurs utilisés pour surveiller des paramètres spécifiques. Ces paramètres sont ensuite visualisés sur un smartphone et peuvent être enregistrés pour être partagés avec le prestataire médical. Les paragraphes suivants mettent en évidence les détails individuels de ces capteurs ainsi que leur intégration dans le développement du module final.
Schéma fonctionnel du fonctionnement du HWD pour la prédiction HF montrant différents capteurs utilisés pour détecter plusieurs paramètres avec le module final intégré.
Comme indiqué, le HWD présenté est basé sur des paramètres spécifiques, à savoir l'impédance thoracique, l'électrocardiogramme (ECG), la fréquence cardiaque et la détection de l'activité de mouvement. Ces paramètres se sont avérés importants pour déterminer les symptômes de l'IC et peuvent potentiellement être vitaux dans la surveillance continue des symptômes de l'IC. Le système utilise différents capteurs pour détecter ces paramètres. Ces capteurs comprennent un analyseur d'impédance (IA) d'interface de module périphérique (PMOD), pour détecter l'impédance thoracique, AD 8232, pour détecter l'ECG, MAX 30105, pour détecter la fréquence cardiaque, et ADXL 362, pour l'activité de mouvement50,51,52,53. Ces capteurs sont ensuite intégrés à Arduino Uno en tant que microcontrôleur54. Les paragraphes suivants traitent de ces capteurs en détail.
Le PMOD IA a été utilisé pour mesurer l'impédance thoracique. PMOD IA est un analyseur d'impédance à faible coût pour mesurer des impédances inconnues. Il est basé sur l'AD 5933, un système de conversion d'impédance de haute précision, adapté à la mesure des bioimpédances50. L'AD 5933 dispose d'un générateur de fréquence intégré, avec un convertisseur analogique-numérique 12 bits, 1 MSPS55. Il permet le balayage de fréquence défini par l'utilisateur, avec des fréquences de démarrage et d'arrêt ainsi que l'incrément du balayage de fréquence pour exciter l'impédance externe inconnue à une fréquence connue55,56,57. L'impédance thoracique est mesurée par rapport au balayage de fréquence appliqué à l'aide de deux électrodes. Une fréquence connue est appliquée sur une électrode et la réponse d'impédance thoracique pour la fréquence appliquée est capturée sur la seconde électrode. À cette fin, des électrodes sont fixées à travers la région thoracique de manière à mesurer l'impédance thoracique entre les électrodes à travers la région thoracique, comme illustré sur la figure 2B. L'impédance thoracique a une réponse significative pour les fréquences comprises entre 10 et 100 kHz et, par conséquent, PMOD IA dans ce HWD a été programmé pour obtenir des impédances pour cette plage de fréquences34. Les parties réelles et imaginaires de la réponse sont stockées dans les registres intégrés AD 593357.
HWD avec capteurs intégrés au microcontrôleur (A). Module HWD sur une ceinture portable pour la surveillance continue et en temps réel des paramètres significatifs pour HF (B). Schéma du HWD montrant le placement des électrodes pour l'ECG et l'impédance thoracique.
Plusieurs circuits intégrés, aux performances comparables, sont disponibles et peuvent être utilisés dans les HWD pour la mesure ECG au POC. L'AD 8232 est l'un de ces circuits intégrés qui mesure l'ECG à l'aide d'une seule dérivation51. L'AD 8232 a été utilisé dans le HWD proposé pour enregistrer l'ECG. Comme les performances de l'ECG dépendent largement du placement des électrodes, la position des électrodes a donc été finalisée après avoir essayé différents placements de sorte qu'ils soient connectés dans le triangle d'Einthoven58. La figure 2B montre le placement final des électrodes d'ECG et d'impédance thoracique.
Le capteur MAX 30105 peut être utilisé pour mesurer la fréquence cardiaque. MAX 30105 est un capteur puissant et flexible pour détecter le rythme cardiaque52. Sa détection est basée sur l'absorption de la lumière par le sang oxygéné à chaque battement cardiaque52. L'optique du MAX 30105 est expliquée dans les informations complémentaires Sect. 1.1.
ADXL 362 est un capteur de position largement utilisé pour l'activité de mouvement, l'analyse de position et la surveillance des habitudes de sommeil53. Il s'agit d'un accéléromètre MEMS à 3 axes qui mesure le changement dans les trois axes (x, y, z)53. Il mesure à la fois les accélérations : l'accélération statique, telle que l'inclinaison et l'accélération dynamique, telle que celle due au choc ou au mouvement53. Les capteurs susmentionnés sont intégrés pour le développement d'un HWD qui peut être porté à tout moment, comme le montre la Fig. 2.
Les capteurs susmentionnés sont utilisés pour lire des paramètres significatifs de HF et sont intégrés à l'aide d'Arduino Uno. Arduino Uno est un microcontrôleur basse consommation qui autorise une tension de 5 à 12 V et consomme un courant maximum de 42 mA54. Il permet à la fois les modes de communication circuit intégré (I2C) et interface périphérique série (SPI). Les paragraphes suivants mettent en évidence les détails du module final avec l'intégration de ces capteurs.
Les capteurs d'impédance thoracique (AD5933) et de fréquence cardiaque (MAX 30105) utilisent le mode de communication I2C tandis que les capteurs de position (ADXL 362) et ECG (AD8232) utilisent le mode de communication SPI. Arduino Uno fournit quatre broches pour la communication I2C : deux pour chaque ligne de données série (SDA) et ligne de communication série (SCL). Par conséquent, une paire de broches SDA et SCL est utilisée pour lire les données d'impédance thoracique et une pour lire les données de fréquence cardiaque. De même, les broches numériques de l'Arduino Uno permettent le mode de communication SPI et sont utilisées pour lire les données des capteurs de position et ECG.
Un croquis Arduino avec des bibliothèques intégrées pour les capteurs susmentionnés a été écrit. Ces bibliothèques permettent d'envoyer et de recevoir des instructions à partir des broches d'entrée/sortie à usage général (GPIO) de l'Arduino. Toutes ces instructions ont été exécutées en boucle pour assurer un transfert continu des données à partir des broches Arduino. Une fois le croquis gravé sur l'Arduino, le capteur d'impédance thoracique est calibré avec une résistance connue. À cette fin, une résistance de 82 Ω a été utilisée, car elle se situe dans la plage d'impédance thoracique humaine. Une fois calibrées, les électrodes d'impédance thoracique sont insérées à la place de la résistance calibrée et le PMOD IA détecte l'impédance thoracique en référence à la résistance calibrée. Tous les autres capteurs ne nécessitent aucun étalonnage et peuvent être utilisés tels quels. De plus, l'enregistrement ECG est échantillonné à environ 204 Hz pour des résultats précis. Le module intégré est testé dans différentes conditions, par exemple, assis, debout, marchant et couché. Un protocole d'étude à cet effet, défini dans le tableau 1, a été mis en place sur un sujet de santé. Dans toutes ces conditions, une expérience a été conçue pour tester la variation de l'impédance thoracique. Comme l'impédance thoracique est le reflet de la résistance au flux de charges à l'intérieur de la région thoracique, l'entrée et la sortie d'air à l'intérieur du thorax modifient son impédance. Le sujet sain considéré effectue une inspiration et une expiration agressives pour observer le changement d'impédance thoracique dans la région du thorax et PMOD IA a été utilisé pour enregistrer ce changement d'impédance thoracique59,60. Cependant, tous les autres capteurs enregistrent séquentiellement les paramètres respectifs, comme indiqué dans le tableau 1.
L'étude a été approuvée par le comité du comité d'examen institutionnel de la Florida Atlantic University pour l'expérience susmentionnée et toutes les expériences ont été réalisées conformément aux directives et réglementations pertinentes. De plus, le consentement éclairé a également été obtenu de tous les participants à l'étude.
Les capteurs sont intégrés sur un seul microcontrôleur pour surveiller plusieurs paramètres avec Arduino Uno comme microcontrôleur. Le module final est représenté sur la figure 3A. Le module est léger avec des dimensions de 120,1 × 125 mm, ce qui le rend pratique à porter par l'utilisateur. La consommation électrique maximale du module est de 0,6 W avec un courant de 136 mA et 5 V, comme illustré à la Fig. 3B. Cette consommation électrique permet au module d'utiliser une petite batterie de taille compacte, adaptée à l'acquisition de données sur une longue durée. Une batterie Li-ion d'une capacité de 650 mAh a été utilisée à cet effet. La batterie permet environ 4,7 h d'acquisition ininterrompue de données avant de se décharger complètement et ne prend que quelques heures pour se recharger. Ces données ininterrompues sont essentielles pour la surveillance continue et en temps réel de HF.
(UN). HWD pour la prédiction de l'insuffisance cardiaque (B). Caractéristiques électriques du HWD i. Tension d'entrée du HWD ii. Courant requis par le HWD ( C). Fréquence cardiaque en battements par minutes affichée sur le smartphone à l'aide de l'application Bluetooth.
Les résultats du HWD peuvent être transmis au téléphone mobile de l'utilisateur à l'aide du module Bluetooth, comme illustré sur la figure 3C61. À cette fin, le HC-06 a été utilisé comme module Bluetooth et les résultats sont visualisés sur une application de terminal Bluetooth série (SBT)62,63. L'application SBT est une application gratuite pour recevoir des données du moniteur série d'Arduino via Bluetooth. SBT peut être utilisé pour recevoir des données du HWD pour une visualisation en temps réel des résultats et les données peuvent être enregistrées pour une utilisation ultérieure. De plus, il peut également être utilisé pour enregistrer des données afin de les partager avec le médecin pour une utilisation future. La vidéo du partage de données en temps réel à l'aide du module Bluetooth peut être trouvée dans la Sect. 1.2.
Le consentement éclairé a été obtenu de tous les sujets impliqués dans l'étude.
Comme indiqué, le HWD a été testé dans différentes conditions pour évaluer son efficacité en tant que dispositif portable. A cet effet, les résultats de tous les capteurs ont été obtenus en position assise, debout, en marchant et allongée. Dans chaque condition, les résultats ont été obtenus pour tous les capteurs de manière séquentielle où les valeurs d'impédance thoracique pour la respiration normale ainsi que pour l'inspiration et l'expiration agressives ont été obtenues. Ceci est démontré dans la vidéo fournie dans la section supplémentaire. 1.2. Les résultats ont été obtenus pour le sujet masculin en bonne santé âgé de 25 ans et pesant 129 lb sans antécédent médical de progression cardiovasculaire.
Les résultats de l'impédance thoracique pour un sujet masculin sont présentés à la Fig. 4. Pour analyser dans un spectre plus large, nous avons effectué un balayage de fréquence de 80 à 100 kHz pour différentes conditions en temps réel et avons tracé toutes les valeurs réelles d'impédance car les cellules biologiques répondent à toutes ces fréquences. Le capteur donne des valeurs réelles et imaginaires de l'impédance thoracique. Les valeurs réelles de l'impédance ont été considérées et tracées car c'est la valeur réelle de l'impédance thoracique qui varie avec l'accumulation de liquide et est significativement corrélée à l'insuffisance cardiaque64,65. Nous l'avons montré en traçant les valeurs d'impédance thoracique pour l'inspiration et l'expiration.
Impédance thoracique utilisant PMOD IA (A). Deux électrodes de surfaces différentes : électrode E1 avec surface de 452 mm2 et électrode E2 avec surface de 2580 mm2 (B). Magnitude de l'impédance thoracique avec l'électrode E1 (C). Amplitude de l'impédance thoracique avec l'électrode E2. |\({\left|\mathrm{Z}\right|}_{\mathrm{E}1}>{\left|\mathrm{Z}\right|}_{\mathrm{E}2}\) Z|E1 >|Z|E2 (D). Impédance thoracique en position assise (E). impédance thoracique en position debout (F). impédance thoracique en position couchée (G). Impédance thoracique à la marche (H). Impédance thoracique dans différentes conditions à 100 kHz.
On peut voir sur la figure 4 que l'impédance thoracique augmente lors de l'inspiration et diminue lors de l'expiration. L'augmentation significative de l'impédance thoracique lors d'une inhalation agressive est due à la présence d'une augmentation de l'air dans la région du thorax et, comme l'air est moins conducteur, l'impédance totale de la région du thorax augmente59,66. De même, la diminution significative de l'impédance thoracique lors d'une expiration agressive est due à l'absence d'air et est bien en accord avec les résultats attendus de l'impédance thoracique59,67,68.
Les résultats de PMOD IA sont également validés en utilisant deux électrodes de zones différentes, comme le montre la figure 4A. Selon Piuzzi et al. l'impédance thoracique diminue avec l'augmentation de la surface de l'électrode utilisée pour l'évaluer. 34. La figure 4B,C montre l'impédance thoracique obtenue en utilisant des électrodes avec deux zones différentes. La même expérience d'impédance thoracique pendant l'inspiration et l'expiration est réalisée sur le même sujet. L'impédance des deux électrodes conserve la tendance attendue. Cependant, l'électrode 1, avec une surface de 452 mm2, a une impédance thoracique supérieure à l'amplitude de l'impédance thoracique obtenue en utilisant l'électrode 2, ayant une surface de 2580 mm269. Ceci est conforme aux conclusions de l'étude susmentionnée et valide les résultats du PMOD IA34. Comme les résultats de l'électrode 2 se sont avérés plus robustes et sans bruit, d'autres résultats ont donc été obtenus en utilisant l'électrode 2. L'électrode 2 est une électrode de surface auto-adhésive d'Auvon ayant une faible impédance et une adhérence plus longue70.
L'impédance thoracique a été évaluée pour différentes conditions en position assise, debout, couchée et en marchant pour une surveillance en temps réel et continue. Les résultats pour ces conditions sont présentés dans les Fig. 4D – G, respectivement. On peut voir que dans toutes les conditions, le PMOD IA détecte le changement d'impédance thoracique avec une amplitude allant de 218 à 250 Ω pour le sujet considéré. Comme prévu, l'impédance thoracique augmente lors de l'inspiration et diminue lors de l'expiration dans toutes les conditions. De plus, on constate également qu'il n'y a pas beaucoup de variations de l'impédance thoracique lors d'un mouvement par exemple lors de la marche. Cela montre que PMOD IA a réussi à atténuer les artefacts de mouvement pour avoir des signaux propres. Compte tenu du travail référencé, nous avons également inclus un graphique qui ne montre que les valeurs de l'impédance thoracique à 100 kHz et on peut voir que pour l'inhalation, elle augmente et pour l'expiration, elle diminue, comme le montre la figure 4H.
Comme indiqué, l'AD 8232 IC a été utilisé pour enregistrer l'ECG dans le HWD développé. Les résultats de l'ECG dans différentes conditions ont été obtenus et sont présentés sur les Fig. 5A–D. On peut voir qu'un complexe PQRST visible est obtenu avec un ECG suffisamment propre pour être utilisé à des fins de pronostic et de diagnostic. Un ECG propre a été obtenu dans des conditions stables, par exemple en position assise, debout et allongée, mais l'ECG en marchant est déformé. L'ECG pendant la marche est déformé en raison de l'inclusion attendue d'artefacts de mouvement dus au mouvement. Cependant, lors de la marche, le complexe QRS de l'ECG est toujours visible et peut être utilisé à des fins de pronostic sans nécessiter de traitement supplémentaire du signal, comme le montre la figure 5D.
Un ECG d'un sujet sain avec un complexe PQRST propre et visible dans différentes conditions (A). ECG en position assise (B). ECG en position debout (C). ECG pendant la pose (D). ECG en marchant (E). Réponse en fréquence de l'ECG en position assise et en marchant (F). ECG en marchant avant (bleu) et après le filtre passe-haut (vert).
Comme la réponse en fréquence de l'artefact de mouvement (0,01 à 10 Hz) coïncide avec la réponse en fréquence de l'ECG (0,5 à 100 Hz), il est difficile de filtrer les artefacts de mouvement de l'ECG, car il reste un compromis dans la suppression des artefacts de mouvement. et retenir les signaux basse fréquence d'ECG71. Cependant, des améliorations de l'ECG pendant la marche peuvent être apportées en supprimant les composants basse fréquence des artefacts de mouvement à l'aide d'un filtre passe-haut. La figure 5e montre la réponse en fréquence de l'ECG en marchant et d'un ECG propre en position assise. On peut voir que des composantes de fréquence supplémentaires sont présentes dans l'ECG, pendant la marche, de 4 à 6 Hz. Ces composants peuvent être supprimés à l'aide d'un filtre passe-haut avec une fréquence d'arrêt de 4 Hz et une fréquence de passage de 7 Hz. A cet effet, un filtre passe-haut à réponse impulsionnelle finie (FIR) de type equiripple a été utilisé et dont les spécifications peuvent être trouvées dans les informations complémentaires Sect. 1.3. L'ECG dans des conditions de marche après avoir traversé le filtre passe-haut susmentionné est illustré sur la figure 5f. On peut voir que l'ECG filtré n'a pas la dérive de la ligne de base par rapport à l'ECG non filtré pendant la marche et est donc centré autour de 0.
Le MAX 30,105 a été utilisé pour mesurer la fréquence cardiaque. Il mesure la fréquence cardiaque en fonction de l'absorption des rayons infrarouges (IR). Le capteur est placé à côté du corps sur la ceinture, de manière à absorber les rayons IR dans toutes les conditions. Il a été observé que pour le sujet considéré, la fréquence cardiaque moyenne reste dans la plage attendue de 60 à 100 bpm à tout moment.
La figure 6 montre les résultats de la fréquence cardiaque d'un sujet masculin en bonne santé en battements par minute (bpm). MAX30105 donne des valeurs moyennes de fréquence cardiaque en bpms. La fréquence cardiaque fluctue en raison d'une pression inégale sur le capteur. Nous avons donc filtré les valeurs dans la plage de fréquence cardiaque attendue (60 à 100 bpm) et pris la moyenne par minute. Des données complètes de fréquence cardiaque sont également fournies dans les informations supplémentaires Sect. 1.5.
Valeurs de fréquence cardiaque en temps réel en bpm pour le sujet considéré.
Comme discuté, ADXL 362 a été utilisé pour suivre le mouvement du sujet, un paramètre essentiel vers le diagnostic de l'insuffisance cardiaque. L'ADXL 362 détecte le mouvement chaque fois que le mouvement du sujet est supérieur au seuil défini et pendant une durée définie. Comme discuté, ADXL donne également des valeurs d'accélération qui peuvent être utilisées pour différencier différentes positions du sujet. Les résultats de la détection d'activité de mouvement sont présentés sur la figure 7 et l'analyse de la position du sujet considéré pour différentes conditions est présentée dans le tableau 2. On voit que le capteur détecte correctement le changement d'axe avec changement de position. À différentes positions, les valeurs des axes sont différentes, par exemple, tandis que la pose de l'axe y a des valeurs négatives par rapport aux positions assise, debout et de marche où l'axe y est positif. De plus, le changement d'amplitude de l'axe y de la position assise à la position debout met également en évidence la précision du capteur de position.
Détection de mouvement à l'aide d'ADXL 362 en cours de visualisation sur une application Bluetooth.
Un prototype du HWD pour la surveillance continue et en temps réel des biosignaux vitaux a été développé et peut être utilisé pour la surveillance de l'IC. Le HWD lit des paramètres tels que l'impédance thoracique, l'ECG, la fréquence cardiaque et la détection d'activité de mouvement. Le HWD a été testé dans différentes conditions et les résultats correspondants pour différents états humains ont été obtenus. On peut voir à partir des résultats que tous les capteurs ont suivi les changements dans différentes conditions. Le capteur de position met correctement en évidence le changement de position dans différentes conditions, comme indiqué dans le tableau 2, et peut également être utilisé pour identifier différents états du porteur. De plus, le capteur de fréquence cardiaque garde également toujours une trace de la fréquence cardiaque, comme le montre la Fig. 6. Le HWD met également correctement en évidence les changements infimes de l'impédance thoracique, comme le montre la Fig. 4. Il a été observé que le thoracique l'impédance n'est pas notablement affectée par le changement de position et pour un sujet donné, l'impédance thoracique moyenne reste la même que celle à laquelle on devrait s'attendre. Il a été observé que le capteur ECG, comme la plupart des moniteurs ECG, est très sensible au mouvement et intègre souvent un artefact de mouvement pendant le mouvement, en particulier pendant la marche, comme le montre la Fig. 5D. Cependant, même en marchant, l'ECG conserve son complexe QRS ainsi que les pics R, comme on peut le voir sur la Fig. 5D, qui sont des indicateurs importants pour l'HVG. L'ECG obtenu pendant la marche peut être utilisé pour diagnostiquer l'HVG en utilisant des critères Cornell modifiés pour indiquer l'amplitude accrue du pic R dans l'ECG à vecteur gauche augmenté (aVL) où l'HVG, comme discuté, est une cause importante d'insuffisance cardiaque72,73,74. De plus, dans le HWD proposé, le capteur d'impédance thoracique est calibré manuellement mais une fois calibré, il ne nécessite pas d'autre calibrage étant donné que le module est utilisé sans interruption. Tous les capteurs sont intégrés dans un module de ceinture qui peut facilement être porté pendant une longue période sans affecter les activités quotidiennes du patient. Le module Bluetooth a également été utilisé pour permettre le transfert automatisé des données du capteur, sans aucune intervention de l'utilisateur, vers le terminal pour une analyse plus approfondie.
Selon Gyllesten et al. l'impédance thoracique est un puissant prédicteur de l'IC par rapport à la prise de poids à court terme40,75. L'impédance thoracique seule a la capacité pronostique de prédire l'IC bien plus tôt que la surveillance du poids35. Dans une étude menée par Yu et al. sur 33 patients, 25 incidents d'hospitalisation sont survenus chez 10 patients et chez tous les patients, l'impédance thoracique mesurée quotidiennement s'est avérée inférieure à leur impédance thoracique initiale respective pendant une moyenne de 18 ± 10,3 jours avant l'hospitalisation35. De même, Vollmann et al. ont mené une étude pour suivre l'évolution de l'impédance thoracique chez 373 patients IC utilisant un dispositif implantaire38. L'appareil est programmé avec un algorithme qui génère une alerte chaque fois que l'impédance thoracique est inférieure à l'impédance thoracique de référence. Il a été observé que pour 53 événements cliniques d'IC, l'algorithme détecte une détérioration de l'IC avec une sensibilité de 62 %. De plus, dans une autre étude, l'ECG a été surveillé pour 6664 patients, avec 244 événements d'IC observés. L'ECG de tous ces événements a montré une fréquence cardiaque au repos plus élevée, une hypotrophie ventriculaire gauche, une durée QRS prolongée, une onde ST/T anormale et un QRS-T76 anormal. De même, dans une autre étude, il a été observé que l'ECG a une sensibilité élevée, environ 89 %, pour l'IC, mais qu'il a une faible spécificité pour l'IC, environ 56 % 77. Par conséquent, l'ECG seul peut être associé à d'autres maladies cardiovasculaires et peut conduire à une prédiction erronée.
Par conséquent, une approche multiparamètre a été adoptée et un dispositif a été développé pour surveiller plusieurs paramètres. On s'attend à ce que le HWD proposé ait des valeurs prédictives plus élevées pour l'IC avec une spécificité accrue et une sensibilité élevée. Avec les résultats susmentionnés, il est prévu de tester le module sur un ensemble de sujets divers dans un proche avenir, et un algorithme peut être développé pour prédire l'insuffisance cardiaque sur l'ensemble de test. Si une anomalie est constatée, une notification peut être envoyée au porteur pour des interventions ultérieures. Cette notification peut également être envoyée au prestataire médical concerné.
Un HWD a été proposé pour surveiller les paramètres qui sont importants pour une meilleure gestion de HF. Le HWD utilise plusieurs paramètres qui peuvent fournir des informations essentielles sur HF. Ces paramètres sont l'impédance thoracique, la fréquence cardiaque, l'ECG et la détection d'activité de mouvement. Le HWD consomme de l'ordre de 0,6 W et peut donc être alimenté avec une batterie légère. La batterie utilisée a une capacité de 650 mAh qui permet au module de surveiller en continu les données pendant au moins 4,7 h et peut être entièrement rechargée en quelques heures. Les résultats préliminaires obtenus à partir du HWD dans des conditions variées sont encourageants et peuvent être utilisés pour développer un algorithme, dans la prochaine étape du projet, pour prédire l'insuffisance cardiaque. Le HWD proposé est léger et a des dimensions de 120,1 × 125 mm qui peuvent facilement être portés à la taille.
Les ensembles de données générés pendant et/ou analysés pendant l'étude en cours sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable. Ils sont également fournis dans le document d'information complémentaire.
Un lien en libre accès vers le code utilisé pour l'acquisition de ces signaux se trouve dans la Sect. 1.6.
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Les auteurs tiennent à remercier Perry Weinthal et son équipe pour l'approvisionnement en temps opportun des composants nécessaires à l'achèvement du module.
Nous reconnaissons le soutien à la recherche du NSF CAREER Award 1942487, NIH R15AI127214, et le prix de départ de l'I-SENSE Institute et du College of Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL.
Département de génie électrique et d'informatique, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, 33431, États-Unis
Cheikh MA Iqbal, Imadeldin Mahgoub & Waseem Asghar
Asghar-Lab, Micro and Nanotechnology in Medicine, College of Engineering and Computer Science, Boca Raton, FL, 33431, États-Unis
Cheikh MA Iqbal et Waseem Asghar
Département de génie océanique et mécanique, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, 33431, États-Unis
E Vous
Christine E. Lynn College of Nursing, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, 33431, États-Unis
Mary Ann Leavitt
Département des sciences biologiques (rendez-vous avec l'aimable autorisation), Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, 33431, États-Unis
Wasim Asghar
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Correspondance à Waseem Asghar.
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Réimpressions et autorisations
Iqbal, SMA, Mahgoub, I., Du, E. et al. Développement d'une ceinture portable avec capteurs intégrés pour mesurer plusieurs paramètres physiologiques liés à l'insuffisance cardiaque. Sci Rep 12, 20264 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-23680-1
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Reçu : 20 décembre 2021
Accepté : 03 novembre 2022
Publié: 24 novembre 2022
DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-022-23680-1
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