82.000 Apple Watch Takımı Bilim İnsanlarına Fitness ve Sağlık Hakkında Ne Öğretiyor?

Yazarlar : James Truslow Angela Spillane Huiming Lin Katherine Cyr Adeeti Ullal Edith Arnold Ron Huang Laura Rhodes Jennifer Block Jamie Stark James Kretlow Alexis L. Beatty Andreas Werdich Deepali Bankar Matt Bianchi Ian Shapiro Jaime Villalpando Sharon Ravindran Irida Mance Adam Phillips John Earl Rahul C. Deo Sumbul A. Desai Calum A. MacRae Yazarlar : James Truslow Hakkında Angela Oyuncu Şanlıurfa Lin Katherine Cyr Hakkında Uğur Uğur Edith Arnold Hakkında Ron Huang Hakkında Laura Rodos Hakkında Jennifer Blok Hakkında Jamie Stark Hakkında James Kretlow Hakkında Alexis L. Beatty Hakkında Andreas Werdich Hakkında Deepali Bankacılık Bianchi Hakkında Ian Shapiro Hakkında Yavuz Villalpando Sharon Ravindran Hakkında İrida Mance Adam Phillips hakkında John Earl Hakkında Rahul C. Deo Hakkında A. A. Çıplak Calum A. MacRae Hakkında abstraklık Fiziksel aktivite veya yapılandırılmış egzersiz çok çeşitli durumlarda yararlıdır. Bununla birlikte, bireysel düzeyde çeşitli aktivitelerle ilgili farklı tepkiler hakkındaki veriler, farklı sonuçların mekanizmalarını anlamak veya kişiselleştirilmiş önerileri desteklemek için henüz ölçüde, süresi veya not düzeyinde yeterli değildir. Apple Kalp ve Hareket Çalışması, bu bilgi boşluklarını gidermek için ABD’de yaygın bir gerçek dünya kohortu tarafından Apple Watch ve iPhone’a erişilebilir yoğun fizyolojik verileri pasif olarak toplamak için tasarlanmıştır. Birçok bozukluğun daha düşük hastalık oranları ile uzun süreli egzersiz ilişkileri, araştırma derecesi ile büyük çalışmalarda, hem de tüketici derecesi, giyilebilir cihazlar ile tekrarlanmıştır. , , Egzersizle ilgili farklı bireysel yanıtlar, diyabet, kalça kırıkları, kanser ve bilişsel düşüş oranları da dahil olmak üzere birçok bozukluğun klinik sonuçlarının potansiyel öngörüleri olarak ortaya çıkıyor. , , , . 1 2 3 4 5 6 7 Aktivite konusunda özel tıbbi tavsiyeler büyük ölçüde bugüne kadar yapılan müdahale çalışmalarının sınırlı kapsamı ve egzersiz kapasitesinin geniş bir yelpazesi ve karşılaştırılabilir aktivitelere verilen yanıtların heterojenliği nedeniyle değişmektedir. Kanıtlar, çoğu bireyin aktivite için nüfus önerilerini karşılamadığını ve daha bireysel önerilerin daha etkili olabileceğini öne sürmüştür. Belirli aktiviteler ve bireysel fizyolojik adaptasyon arasındaki ilişkileri daha iyi anlamak, farklı aktivitelerin özelliklerinin ve farklı yanıt sonuçları olan bireylere yönelik etkileri hakkında ayrıntılı belgeler gerektirir. , , Giyilebilir teknolojilerin, elektronik sağlık kayıtlarının ve modern veri biliminin birleşmesi, bu tür çalışmaların uygulanabilir hale getirilmesini sağlar. 1 8 8 9 10 Apple Watch (Watch), pasif olarak izlenen fizyolojik ölçümleri (örneğin aktivite, yürüyüş ve kalp atış hızı ölçümleri) birleştiren ve egzersiz türlerini kaydetmek gibi kullanıcı girişleri aracılığıyla olayların “kırmızı” notlarını içerir.Apple Heart & Movement Study (AH&MS), aktivite, aktivite ve sağlık verilerinin bireylerden aktivite, sağlık ve sağlık arasındaki ilişkiyi keşfetmek için uzun vadeli toplama imkanı sağlamak üzere tasarlanmıştır. Mevcut el yazısı, katılım için bilgilendirilmiş onay veren bireylerden yapılan çalışma tasarımı ve temel verileri açıklıyor. Çalışma devam ediyor ve veri toplama yeni sensörler, yeni anketler ve diğer veriler eklenmesi ile gelişmeye devam ediyor. Araştırma uygulaması, mobil uygulama katılımcıları kayıt ve çalışmaya etkileşim için kullanıyor, çalışmaya sıklıkla değişiklikler sağlar (IRB onayı ile) yeni koşullara uyum sağlayan, bir pandemik veya yeni veri türleri gibi. Veriler zaman baskı ve versiyonlandırılmıştır (her iki donanım ve yazılım) böylece ilgili bağlamda belirli analizler çerçeve edilebilir ve uygulama değişiklikleri kontrol edilebilir. Çalışma başlatıldıktan iki yıl sonra, her katılımcı en az bir tam yıl ve en fazla iki yıl boyunca gözlemlenmiştir. Tüm seçme kriterlerini uyguladıktan sonra, başlangıç kohortu 82.809 katılımcıdan oluştu. ek masası Araştırma kohortu 72% Beyaz, 74% doğumda erkek, 74% kayıt sırasında ortalama yaşı 39.3 yıl (± 13.1 yıl) olan erkek olarak tanımlanmıştır. Katılımcıların% 80'i yarı zamanlı veya tam zamanlı çalışıyor,% 62 üniversite mezunları,% 52 evli. Mevcut sigara içenler kohorta% 5.3'ü oluşturuyor. Ortalama Vücut Masası Endeksi (BMI) 28.4 kg/m2 (±6.5 kg/m2). Katılımcılar tarafından bildirilen en yaygın hastalıklar alerjiler (26,0%), depresyon (26,0%) ve anksiyete bozuklukları (24,1%) idi. ) katılımcıların% 61'i şu anda en az bir ilacı kullanıyor (Başarılı Tablo) ) için 1 6 2 7 Tek bir hafta boyunca cohort tarafından paylaşılan HealthKit verilerinin aralığını göstermek için, katılımcı aktivitesinde haftalık döngüleri ortalamak için temsilci 7 günlük bir süre boyunca sonuçları topladık (Tablo). En yaygın aktivite türü yürüyüş, kohorta% 20,0'u tarafından en az bir kez paylaşıldı. kohorta toplam 25,304 (30,6%) kişi gözlem haftasında en az bir egzersiz paylaştı, bunların arasında kişi başına ortalama 6.54 egzersiz. 3 Antrenmanlar, HealthKit örneklerinin genel sınıfının içinde, egzersiz izleme özel bir durumdur, bunların pek çok diğer türü vardır (Eğitim Tablosu) Bunlardan en yaygın olarak paylaşılan örnek türleri, günlük Apple Watch giysileri tarafından üretilen ve Watch'a özgü sensörler ve yazılımlar tarafından pasif olarak toplanan örnek türlerdir. Buna göre, adım sayımı, kalp atış saatleri ve belirli bir hafta boyunca gösterilen çalışma ile paylaşıldı. Daha az yaygın olarak paylaşılan örnek türleri şunlardır: Watch'un pasif olarak topladığı, ancak sağlıklı katılımcılar için sık rastlanan yüksek kalp atış olayları (ayrıca belirli bir hafta boyunca 2.4% paylaşıldı), ancak katılımcı tarafından başlatılan veya otomatik olarak tespit edilen bir egzersizden doğrulanmış katılımcı onaylı egzersizler de dahil edilir. 8 Araştırma uygulaması ile eşleştirilmiş bir EKG kaydetme kapasitesine sahip bir Apple Watch'a sahip olan 66.752 kişiye (80.6%) aittir. tek yönlü bir EKG, 30 saniye boyunca saat kronu tutarak EKG uygulaması aracılığıyla herhangi bir zamanda kaydedilebilir. ). 25,402 EKG (2.2%) atrial fibrillation gösteren olarak sınıflandırılmıştır, 1641 katılımcıyı temsil eder (kohorta% 2,0 (Aynı Tablo gör) Bu katılımcılardan 477 (29,1%) atriyal fibrillasyona sahip olduklarını bildirdi, bu da semptomların genellikle belirli kayıtlar için bir sürücü olduğunu gösterdi. 4 9 Apple Sağlık uygulaması, kullanıcıların katılımcı kurumlardan klinik sağlık kayıtlarını, sağlık hizmeti sağlayıcısının portalına kaydolarak ve Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) verilerini HealthKit ile paylaşmayı seçerek indirmelerini sağlar. Bugüne kadar, bu veri türlerini paylaşabilen katılımcıların oranı yerel FHIR uyumluluğunun ve gerekli süreçlerin bir sonucu olarak hafiftir (~10%). Araştırmaya katılımcıların katılımını zamanla ölçmek için, anket verilerinin ve HealthKit'in çevrimiçi paylaşımının daha ayrıntılı raporlarını tamamlayan iki temel endeks sunuyoruz. Bunlar şunlardır: 1) bir katılımcının Apple Watch'u HealthKit örnek türünü "Stand Hour" uygulamasını Araştırma ile paylaşır; 2) bir katılımcının Araştırma uygulaması herhangi bir tür veriyi Apple'ın güvenli çalışma sunucularına ne sıklıkta yükler. Panel a, belirli bir günün ardından kayıtlara katılmayan kohorta payını gösterir (00:00:00-23:59:59 UTC). Panel b, hiçbir zaman katılmayan payı gösterir. Örneğin, bu indekslerin her ikisi için günlük katılımın düşüşü, zamanla kalıcı olarak aktif olmayan katılımcıların birikiminin azaldığı bir sonuç olarak kabul edilebilir. Örneğin, kohorta% 44'i gün 365'te bir Stand saat örnek paylaşmaz, ancak bu, zaten gün 365'ten sonra her zaman Stand saat örneklerini paylaşmayı bıraktığı kohorta% 34'inden çok daha büyük değildir. 1 Herhangi bir zaman sonra Mavi çizgiler, Araştırma uygulamasında herhangi bir veriyi yüklemeyen katılımcıların oranını gösterir. bu ilanı beğen Ağu 22 ( ) belirli bir günden sonra, kayıt sonrası, çalışmaktan vazgeçmenin toplu inceleme oranı ölçütü olarak artık katılmayan bölümü gösterir. a b AH&MS ayrıca katılımcılara gönderilen ve Tablo'da açıklanan 16 anket serisini de içerir. Watch tarafından tespit edilen nadir olaylardan kaynaklanan 5 anket hariç, hemen hemen tüm anketlerin katılım oranı %70'den fazla. En yüksek sıklıkla teslim edilen iki anket için kayıt tarihinden bu yana verilen yanıt oranlarını gösterir - aylık Stres Ölçeği anketi ve çeyreklik Sağlık Değişiklikleri anketi. Bir yıl sonra %69.55 oranında başlayan ve yavaş yavaş %32.48 oranında düşüş beklendiği gibi, katılımcılar üzerindeki anket tamamlanmasının yükü nedeniyle, bu bir yıllık düşüş hem mutlak hem de nispeten aktif kullanıcı sayısının azalması, Araştırma uygulamasının Şekil'de yüklediği ölçümlerle ölçüldüğünden daha büyük. Panel b, kohorta sadece% 28'inin bir yılda sınırsız olarak aktif olmalarını göstermektedir. 5 2 2 1 Şöyle Stres Ölçümü anketi için, yüzde 42,181 kişi alt kohortu arasında hesaplanır, çünkü sadece 2020-05-01'ten sonra kayıtlı kişiler anket tesliminde herhangi bir frekans değişikliği önlemek için düşünülür. AH&MS, diğer çeşitli giyilebilir veri çalışmaları ile ölçekte benzerdir ve daha önceki aktivite ve fizyolojik adaptasyon çalışmalarındaki birçok kısıtlamayı aşma potansiyelini zaten göstermiştir. Çeşitli bağımsız sensörlerin kombinasyonu, fizyolojik verilerin granüler “kırmızı” notu ve Apple ekosistemi içindeki sağlık durumlarına ve sağlık sonuçlarına erişim özellikleri benzersizdir ve ayrıntılı tıbbi göstergeler olmaksızın büyük bir kohorta yüksek boyutlu hale getirir. AH&MS, geniş bir yelpazede doğrulanmış fiziksel performans özelliklerinin, yoğun bağlamsal metadata ve kapsamlı sonuç metrikleriyle birlikte uzun vadeli araştırmasını sağlar. Katılımcıların sürdürülebilir anket katılımı, seri sağlık anketlerinin önceki çalışmalarından önemli ölçüde iyileştirilmiştir. En büyük fayda sağlayabilecek özellikler arasında dinamik işe alım stratejileri, zamanla pasif toplama ve doğrulanmış referans biyometriklerinin eğilimleri (Vo2max, kalp atış , , katılımcının kullanılabilirliği, yüksek çözünürlüklü anotasyon oluşturdu ve klinik sağlık kayıtlarına ve iddia verilerine erişimine izin verdi. 1 11 12 AH&MS çalışmasının tasarımı, uzun vadeli gerçek dünya giyilebilir yörüngeleri ile tipik biyomedikal araştırmalarda toplanan klinik veya biyolojik araştırma verileri arasındaki ilişkileri anlamak için doğrudan gereksinimleri ele alacağını tahmin ediyoruz. Mevcut birçok epidemiolojik kohorta, temel yaşam tarzı özellikleri hakkında uzun vadeli objektif veriler eksikliği varken, ölüm ve hastalıkların belirli nedenleri için sıkı sonuç verileri toplamak. AH&MS, HealthKit'ten genişletilmiş demografik, antropometrik ve genel yaşam tarzı verileri ek olarak kapsamlı davranış ve aktivite verileri elemanlarını topluyor ve eğitiyor. Bu veri türlerini araştırma ve kullanım verileri ile birleştirerek benzersiz maruz kalma ve sonuç değerlendirmeleri sağlar. AH&MS, geleneksel epidemiyolojik çalışmalara ve randomize klinik denemelere karşı doğrudan karşılaştırmalar yapabilmek için tasarlanmıştır. bireysel katılımcılarla iletişim kurma yeteneği ayrıca yapılandırılmış örneklemeye dayanan derin fenotiplemeyi de sağlar. Karmaşık fizyolojik ölçümlerde uzunluk eğilimleri, geçmişte çok seçilmiş popülasyonlarda çapraz bölümlerde ölçülen interpolasyonlu dış ölçümlerle karşılaştırılabilir. Derin fenotip edilmiş alt kohorta üzerinde eğitilmiş modeller, daha sonra tüm AH&MS'de veya herhangi bir geleneksel klinik çalışma biçiminde kullanılabilir. Apple Watch ile gerçek zamanlı “kırmızı” etkinlik anotasyonu ve ilgili pasif kaydı kullanılabilirliği, AH&MS için granüler bir temel gerçeği sunar. Araştırma uygulaması, hızlı değişiklikleri sağlar ve SARS Co-V-2 pandemisine yapılan çalışma yanıtları gibi ortaya çıkan veya ikincil araştırma soruları karşılamak için yüksek düzeyde yapılandırılabilir. AH&MS ayrıca katılımcıların klinik sağlık kayıtlarından ve FHIR uygulama programlama arayüzleri (APIs) aracılığıyla kayıtların "Mavi Düğme" yüzeyinden gelen verilerden onaylı verilere sürekli erişime sahiptir ve bu iki veri türü de COVID sırasında düşük sağlık kullanımı nedeniyle başlangıç gecikmelerinden sonra toplanmaktadır. AH&MS'e EHR verilerini entegre etme süreci basitleştirildiği için, bu veritabanları, hem yaygın hem de rastgele sağlık verileriyle uzun vadeli giyilebilir gezegenlerin entegre edilmesini sağlar ve sağlıktan hastalıklara kadar sürekli veya yarı kesintisiz veri gezegenlerinin temelini oluşturur. Bu çalışma, büyük ölçüde genişletilmesi gereken birkaç sınırlamaya sahiptir. Çalışma, Apple iPhone ve Apple Watch kullanıcılarına sınırlıdır ve diğer popülasyonlara genelleştirilebilirlik ile ilgili sınırlar vardır. Naturalist çalışma tasarımı, hem örneklemede hem de analizde, yeni algoritmalara veya yeni sensörlere sürekli eklemede yardımcı olabileceği gibi ayrıntılı karışıklık getirebilir. Aylık anket yanıt oranından tahmin edilen takip kaybı, diğer araştırma tutma metriklerinden daha yüksektir, anket özellikleri ve teslim süreleri henüz yanıt veya tutma oranı için optimize edilmemiş olsa da. Kayıp verilerin diğer formları yaygındır ve Watch kullanım bilgisi yorumlamada yardımcı olabilir, bu eksiklik herhangi bir analizde hesaba katılmalıdır. Bu zorluklar, telefon yükseltme ile ilgili çalışma kaybının zaman Dış zorluklara karşı fizyolojik yanıtların anlaşılması, bireylerin fizyolojik belirli noktaları hakkında sistem düzeyinde bilgi sunar ve bireyler arasındaki içsel farklılıkların pasif çapraz ölçümden çok daha sıkı bir ayrımcılığa yol açtığı gösterilmiştir. Bu ayrıntılar, bireysel kullanıcılar için optimum aktivite desenleri hakkında çok daha spesifik öneriler sunma potansiyelini vurgulamaktadır. yöntemleri Tasarım Çalışması Bu, sensörlerin, anketlerin ve sağlık verilerinin toplanmasıyla ilgili bir mobil uygulama tabanlı uzantı çalışmasıdır. katılımcılar, Apple, Amerikan Kalp Derneği (AHA) ve Brigham ve Kadın Hastanesi tarafından yönetilen çalışma web siteleri de dahil olmak üzere IRB onaylı materyaller aracılığıyla çalışmaya ilişkin bilgilendirildi. katılımcıların bir dizi anket tamamlamaları ve Sağlık uygulamalarından toplanan verileri (HealthKit çerçeveyi kullanan) ve doğrudan iPhone ve Apple Watch’dan alınan sensör verilerini paylaşmalarına izin vermeleri istenir. Araştırma uygulamasının çerçevesi, katılımcıların belirli türde sağlık verilerinin çalışma ile paylaşılmasını seçmelerini ve paylaşılmasını sağlar. Araştırma, 14 Kasım 2019'da 500.000 katılımcıya kadar kayıt olmayı hedefleyen kayıtlara başladı. Bu çalışmanın planlanan süresi 5 yıl, yani Kasım 2024'e kadar, uzatma veya ek uzun vadeli izleme potansiyeli ile. Çalışma Advarra Merkez Kurumsal İnceleme Kurulu (PRO00036784) tarafından onaylandı ve ClinicalTrials.gov'a (ClinicalTrials.gov Kimliği: NCT04198194) kaydedildi. 1 Araştırma soruları, hastalık kontrol ve önleme merkezleri tarafından geliştirilen National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) gibi benzer ölçekli ABD sağlık çalışmalarından elde edilen verilerle karşılaştırılmasını sağlamak için tasarlanmıştır. ve All of Us Çalışması, Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından desteklenen büyük bir araştırma programı Sorular, mobil uygulama kullanıcı arayüzünde teslimatı desteklemek için değiştirildi ve Apple Kadın Sağlığı Çalışması da dahil olmak üzere, 2019'da aynı anda başlatılan tüm üç Apple çalışmasında uygun görüldüğünde standartlaştırıldı. Apple İşitme Çalışması . 13 14 11 12 Araştırma uygulamasının kullanıcı arayüzü basit ve sezgisel olmak üzere tasarlanmıştır ve anket tamamlanması gibi görevler aracılığıyla veri toplamanın, katılımcı yükünü azaltmak için zamanla dağıtılmasını sağlar. Araştırma yanıtları için tahmini zaman talebi ilk ayda yaklaşık 30 dakikadır, devam eden katılım sırasında ayda 10 dakikadır, yanıtlar veya ek veri toplama ihtiyacı (COVID maruziyetleri hakkındaki veriler gibi) temelinde ek anketler tetiklenir. Bu çalışma katılımcının gizliliğini göz önünde bulundurarak tasarlanmıştır. katılımcının verileri taşıma ve dinlenme sırasında kodlanır ve şifrelenir. şifrelenmiş veriler, Sağlık Sigortası Taşıma ve Sorumluluk Yasasının (HIPAA) teknik koruma gereksinimlerini karşılamak üzere tasarlanmış bir sistemde depolanır. katılımcının gizliliğini ve sağlık verilerinin gizliliğini en üst düzeye çıkarmak ve katılımcının verilerine yetkisiz erişim riskini en aza indirmek için, Apple'ın kodlanmış çalışma verilerine erişimini sağlayan ve adı ve iletişim bilgileri gibi tanımlanabilir bilgilere erişimini sınırlayan ayrı bir çalışma akışı oluşturulmuştur. Uygunluk, tarama ve onay Apple Kadın Sağlığı Çalışması ve Apple İşitme Çalışması , Uygulamaya sahip bir iPhone'a erişim, İngilizce ve İngilizce konuşulabilir iletişim, Amerika Birleşik Devletleri'nde ikamet etmek, en az 18 yaşında (Alabama ve Nebraska'da en az 19 yaşında, Porto Riko'da en az 21 yaşında), iCloud hesabının veya iPhone'un benzersiz kullanımı ve kayıt sırasında bir iPhone ile eşleştirilmiş bir Apple Watch (Series 1 veya sonraki) kullanımı dahil olmak üzere AH&MS için ek bir gereklilik. 11 12 Kayıt olmadan önce, katılımcılar ad, doğum tarihi, e-posta, telefon numarası, mevcut bölge ve ikamet durumları gibi bilgileri içeren bir profil doldururlar. Bu veriler, uygunluğunu onaylamak için kullanılır. AH&MS için Araştırma uygulaması, bir Apple Watch'un iPhone'a eşleştirilmiş olup olmadığını da onaylayabilir. Yaş, konum ve Watch eşleştirme durumuna ilişkin gereksinimleri karşılandığında, bireyler, bilgilendirilmiş onay formunu (ICF), HIPAA Yetkilendirme ve California Haklar Yasası'nı (gerekirse) okumak ve imzalamak da dahil olmak üzere, anketler içindeki sorular, yeni anketler ve ICF'ye güncellemelerinin incelenmesi ve incelenmesi için çalışmanın başlatılmasından beri revizyonlar yapılmıştır. Onboarding tamamlandıktan sonra, yeni kayıtlı katılımcılar hemen iki “görev” atar, özellikle, demografik anket, “Apple Watch’unuzu Katkıda Bulmak İçin Kullanma” kısa bir kılavuzla birlikte, hem Watch’da egzersiz kayıtlarının hem de EKG’lerin alınmasının (Watch Series 4 veya üstü olanlar için) çalışmada değerli olduğunu açıklayan. Sürekli Rekabet Amerikan Kalp Derneği (AHA), aynı zamanda, IRB tarafından onaylanmış sosyal medya ve e-posta kampanyaları da dahil olmak üzere, araştırmanın farkındalığını yaymak için bir bilgi web sitesini başlattı (November 2019). AHA ayrıca, araştırmanın farkındalığını artırmak ve devam eden işe alım çabalarını genişletmek için heart.org'da bir web sitesini de başlattı. Ayrıca, katılımcılara doğrudan katılımı teşvik etmek, katılımcıların katılımını en üst düzeye çıkarmak, araştırma anlayışlarını sağlamak ve işe alım çabalarını arttırmak için Ekim 2020'de yeni bir Araştırma uygulaması özelliği tanıtıldı ve başlatıldı. Araştırma verileri – kayıt sırasında ve daha sonra her yıl Kayıt esnasında, AH&MS katılımcıları Araştırma uygulaması içindeki Araştırma Profili Anketine ve Demografik Araştırma’ya yanıt verdi. Veriler, doğum yılını, ikamet durumunu, ırk ve etniciteyi, evlilik durumunu, istihdam durumunu, eğitim düzeyi, cinsiyet kimliği, doğum sırasındaki cinsiyet ve sorumlu sosyal statüsünü içermektedir. Kayıt sonrası ilk ay içinde katılımcılar aşağıdaki anketleri aldı: A Risk of Falling anketi ( STEADI anketine göre, ilk 12 soru) , Tıbbi Tarih Araştırması, İlaç Araştırması ve Sağlık Davranışları Araştırması (Alkol Kullanımı Bozuklukları Kimlik Testi (AUDIT-C) temelinde) ve hepimiz çalışıyoruz, NIH) Aktivite Durumu Anketi, fiziksel aktivite ile ilgili bir anket, iki ayın başında idare edildi.Yıllık anketler, katılımcı yükünü azaltmak için şaşırtıcı bir zaman çizelgesi ile teslim edilir ve her anket yaklaşık 5 dakika sürer. 15 16 14 Planlanan geçici anketler ve zamanlamalar Katılımcılar ayrıca periyodik anketler aldı, özellikle de Ruh Sağlığı anketi (PHQ-2, GAD-2) , Etkinlik Durumu Anketi (Modified Rosow-Breslau) Görüntülenen Stres Ölçümü Sınavı (Perceived Stress Scale – PSS-4) İşsizlik Değerlendirme Araştırması (WHODAS 2.0) Bu anketler ayrıca iki, üç ve dördüncü ay boyunca, her ay anket tamamlanması için 10 dakikalık bir tahmin ile şaşırttı. 17 18 19 20 Araştırmalar ve zamanlamalar Çalışma tasarımı ayrıca katılımcılara yalnızca çalışmaya katıldıkları süre boyunca belirli kriterlere uymaları durumunda gönderilen anketler de içeriyor. Apple Watch'ta gözlemlenen sensör verileriyle ilgili çalışmanın başlatılması sırasında, her anketin tamamlanması için yaklaşık 5 dakika gereklidir. Irregular Rhythm Follow-up anketi, bir katılımcının bu işlevleri pasif olarak algılayabilen Watch sürümlerini kullanırken düzenli bir kalp ritmi bildirimi aldıktan 3 ay sonra uygulanır. Irregular Rhythm Follow-up anketi, katılımcıların bildirime yanıt olarak ne yaptıklarını anlamak için tasarlanmıştır ve tetikleyici kriterini karşılaması halinde 90 günde bir uygulama ile sınırlıdır. EKG İzleme olarak adlandırılan ikinci başlatılmış anket, bir katılımcının Apple Watch EKG özelliğini kullanırken bir atrial fibrillation sonucu aldıktan 3 ay sonra uygulanır. sorular, katılımcının sonuç verildikten sonra alınan herhangi bir eylem ve bakımla ilgilidir. Bu, atrial fibrillation kanıtı olan her katılımcının EKG'sinde sadece bir kez uygulanması için tasarlanmıştır. Potansiyel Düşme anketi, Apple Watch’un katılımcının sert düşme gibi bir etki yaşadığını gösteren hareket imzalarını tespit ettiğinde başlatılır. Bu anket, Düşme olayının araştırma uygulaması tarafından tespit edilmesinden sonraki gün teslim edilir ve olayın düştüğünü doğrulamak, sonbaharda katılımcının faaliyetlerini yakalamak ve sonuçlanan yaralanmaların olup olmadığını değerlendirmek için tasarlanmıştır. Sık düşen katılımcılar için yükü azaltmak için, çalışma, yüksek olasılıklı düşmeler olarak sınıflandırılan olaylar için Potansiyel Düşme anketlerinin sayısını 4’e sınırlar ve düşük olasılıklı düşmeler olarak sınıflandırılan olaylar için ayda 1’e teslimat sınırlandırır. Katılımcı onaylı takip, çalışma personeli tarafından başlatılan anketlere Protokol tanımlı kriterleri karşılayan potansiyel bir düşüş gibi olaylarla ilgili iletişim kurmayı kabul eden katılımcılardan daha ayrıntılı bilgiler toplamak için bir çalışma akışı uygulanmıştır. katılımcılarla iletişim kurmak için BWH personeli, isim, telefon ve e-posta dahil olmak üzere iletişim bilgilerine erişmek için güvenli bir mobil uygulama ve çalışma akışı kullanır ve Apple tarafından erişilemez. IRB onaylı bir senaryo kullanılarak, olayla ilgili ayrıntılı soruların cevapları biçimlendirilmiş bir yapıya kaydedilir, bu da kişisel olarak tanımlanabilir verilerin doğruluğu ve kaldırılması için incelenir ve daha sonra sensör ve anket verileriyle birleştirilir. Araştırma sensörü ve kullanım verileri Katılımcılar, iPhone sensörlerinden ve çiftleştirilmiş bir Apple Watch'tan alınan iletkenlerin bir dizi verinin toplamasını onayladılar.Bu veriler, EKG ayrıntıları, optik sensör (PPG), yükseliş (barometrik basınç), hareket (accelerometre, giroskop), hız ve mesafe (GPS'den alınan) ve diğer sensör verileri, örneğin "kırmızı durum" gibi, pedometre verileri ve ek tabloda özetlenen düşme istatistikleri içeriyordu. Kayıt olduktan sonra, katılımcılar Araştırma uygulamasında erişilebilir denetimleri kullanarak Araştırma ile belirli veri türlerini paylaşmayı veya paylaşmayı seçebilirler. 2 Sağlık Bilgileri HealthKit çerçevesi, katılımcıların paylaşmayı kabul ettikleri hem pasif olarak hem de manuel olarak eklenen veri türlerini toplamak için kullanılarak, iPhone ve Apple Watch'ta sağlık ve fitness verileri için merkezi bir depolama sağlar. Bu izni altında, belirli uygulamalar HealthKit'i kullanarak verileri yazar ve okuyabilir, bu da katılımcının gizliliğini ve kontrolünü korurken Araştırma uygulaması ile erişebilir ve paylaşabilir. HealthKit, rastgele seçilen (ve tipik) bir haftadan örnekler sağlar, böylece toplanan verilerin kapsamını göstermek için kalp atışları, çalışma verileri, uyku analizi ve klinik sağlık kayıtları (laboratuvar testleri, teşhisler) içerir. katılımı Bu çalışma, katılımı aşağıdaki tamamlayıcı yollarla mümkün kılmak için tasarlanmıştır: (1) Araştırma uygulamasındaki anket sorularına yanıt; (2) HealthKit verilerinin katkısı; (3) SensorKit (SK)'den sensör tabanlı veri akışlarını içeren sensör ve kullanım verilerinin katkısı; ve (4) belirli IRB onaylanmış kriterleri karşılandığında çalışma personelinden doğrudan iletime yanıt. Demografik değişkenlerin belirlenmesi NIH tarafından desteklenen All of Us Çalışmasında ırk ve etniciteyi belirlemek için kullanılan aynı anketi kullandık ve cevapları ırk ve etnikite hakkında geleneksel raporlamaya sınıflandırdık. MacArthur ölçeği, objektif sosyo-ekonomik durum (SES) ile ilişkilidir ancak, beyaz olmayan popülasyonlarda SES'in basit objektif ölçümlerinden daha geniş bir sosyal statüsünün bir göstergesi olarak uygulanabilirliği avantajına sahiptir. 21 Planlanan istatistiksel analiz Aşağıdaki 3 çalışma kategorisinde istatistiksel analizler planlanmaktadır: (1) anket verilerinin uzunluk analizleri, (2) pasif olarak toplanan iPhone ve Apple Watch verilerinin uzunluk analizleri ve (3) anket verileri ile pasif olarak toplanan klinik sağlık kayıtları dahil olmak üzere veriler arasındaki ilişkilerin analizleri. Tüm 3 tür analiz için, lineer ve genelleştirilmiş lineer karışık modeller, yüksek boyutlu veri için istatistiksel öğrenme teknikleri ve fonksiyonel veri analiz yöntemleri gibi regresyon yöntemlerinin uzun vadeli uzantılarını kullanacağız. Araştırma verilerinin uzun vadeli analizi için, katılımcı özellikleri ve risk faktörleri ve belirli fonksiyonel sonuçlar arasındaki ilişkileri ölçeceğiz ve bu ilişkilerin çalışma nüfusunun yaş aralığında nasıl değiştiğini tahmin edeceğiz. Pasif olarak toplanan verilerin uzun vadeli analizi için, davranışların zaman içinde olası değişim noktalarını ve bunların sonraki sağlık sonuçları ile nasıl ilişkili olduğunu belirlemek için bireysel düzeyde analizler yapacağız. Pasif ve anket verilerinin uzun vadeli analizi için, tahminciler başlangıç Bu makalede incelenen kohorttan istisna olan katılımcılar, Demografik anketi sunamayan katılımcılar, dahil ve dışlanmış katılımcılar arasındaki kayıt ortalaması yaşını karşılaştırmak için Welch'in iki örnek, iki taraflı t testi yapılmıştır. Simüle p değerleri ile Pearson'un chi kare testi, dahil ve dışlanmış katılımcılar arasındaki coğrafi bölgelerin dağılımını karşılaştırmak için yapılmıştır. verileri Katılımcıların Temel Özellikleri We present characteristics, measured as close to enrollment as possible, for the cohort of study participants who enrolled in the study in its first year, 2019-11-14 through 2020-11-13. The cohort in the current manuscript was observed until 2021-11-13, two years after the study launch, so that each participant has been observed for at least one full year, and no more than two years. Aşağıdakilerden herhangi birini içermiyoruz: (1) Test uygulamasının kalite güvencesi amacıyla test edilmesi için kullanılan veriler ( = 29); 2) Kayıt olduktan sonra uygunluk belirsiz hale gelmiş durumlar (örneğin, katılımcı doğum tarihini veya adresini kayıt olduktan sonra yerel onay yaşından daha küçük anlamak için değiştirdi ( 0 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 0 = 1751). After applying all selection criteria, the initial cohort as of 2020-11-13 consists of 82,809 participants. n n n Tabloda belirtilen özellikler için , her katılımcı için temsil edilen değer, Araştırma uygulaması tarafından bu katılımcı ve özellik için kaydedilen en erken değerdir. Bir katılımcı, Araştırma uygulaması tarafından ikinci veya üçüncü kez, örneğin 1. yıllık Demografik Araştırma ve 2. yıllık Demografik Araştırma gibi bir anketle sunulacak kadar uzun bir süre için kayıtlı olduğunda çoklu değerler ortaya çıkabilir. Katılımcılar ayrıca, doğum tarihlerini ve ikamet yerlerini Araştırma uygulamasının kendileri için sürdürdüğü profilde herhangi bir zamanda düzenleyebilirler. Katılımcıların kayıt olduktan sonra bu bilgileri düzenlediği durumlarda, sadece paylaştıkları en erken değerleri sunarız. Bir katılımcı verilerini düzenlediği takdirde, ek bir uygunluk kontrolü gerçekleştirilir ve birey, uygun olmadığı takdirde kaldırılabilir (örneğin, katılım için daha yüksek bir asg 1 Bu 82.809 kişinin kohortu ile Demografik bir ankete yanıt vermeyen 1751 katılımcının karşılaştırılması Ek Tablo'da yapılır ve ve Katılımcıların kayıt sırasında yaş ve ikamet durumuna göre (Bu veriler, bir katılımcı Demografik anketi gönderip göndermediğine bakılmaksızın, kayıt olmadan önce Araştırma uygulaması tarafından elde edilir). 1751 dışlanmış katılımcı, kohorta göre ortalama 3.2 yıl daha gençtir (95% CI = [3.79 y ila 2.58 y]). 3 4 5 Çalışma kohortu %72 Beyaz, %74 erkek doğumda, %74 erkek olarak tanımlanmıştır (Tablo) ). kayıt sırasında ortalama yaş 39.3 yıl (± 13.1 yıl). kohorta% 11 İspanyolca; Bu İspanyol nüfusunun ırksal yapısının ayrıntıları Ek Tablo'da bulunmaktadır Katılımcıların %80’i yarı zamanlı veya tam zamanlı olarak çalışıyor, %62 üniversite mezunları, %52 evli. Mevcut sigara içenler kohortun %5.3’ünü oluşturuyor. Ortalama BMI 28.4 kg/m2 (±6.5 kg/m2). 1 6 2.684 katılımcı (kohorta %3.24) kayıt olmadan bir yıl içinde çalışmaktan çekildi. Geri çekilenler arasında, ilk 13 günde çekilenlerin %25'i ve 111 gün içinde çekilenlerin %50'si çekildi. Geri çekilenler arasında, katılımcının konut durumuna veya doğum tarihine yapılan bir güncelleştirmenin neden olduğu otomatik çekimler meydana geldi. . 1 Katılımcılar tarafından bildirilen en yaygın hastalıklar alerjiler (26.0%), depresyon (26.0%) ve anksiyete bozuklukları (24,1%) idi. ), ancak çalışma katılımcılarının nispeten genç yaşlarına rağmen, birçok diğer tıbbi durumları dikkat çekici oranda bildirdiler. 2 Cohort'taki tüm katılımcılar arasında, 61% şu anda en az bir ilacı kullandığını bildirdi (Bağlantı Tablosu) En yaygın olarak bildirilen ilaçlar NSAID'ler (27%), antidepresanlar (20%) ve ACEI veya ARB'ler (11%) idi. 7 Sağlık Bilgileri Bir Haftada Paylaşıldı Tek bir hafta boyunca HealthKit verilerinin cohort tarafından paylaştığı çeşitliliğini göstermek için, 7 günlük bir süre boyunca sonuçları topladık, katılımcı aktivitesinde haftalık döngüleri ortalamak için (veriler gösterilmedi). Gözlem dönemimizin son haftasını (2021-11-07-2021-11-13) seçtik, özellikle tüm katılımcılar o sırada en az bir yıl için kayıtlı olmalıydı ve bu nedenle - çalışmanın başlatılmasından iki yıl sonra - bu çalışmanın 5 yıllık döneminin ortasına en yakın noktaydı. ve ) için 2A 2b masanın HealthKit'e giriş yapan ve Araştırma uygulamasında en az 100 katılımcı tarafından paylaşılan 82 egzersiz örneği türünden en yaygın olanını gösterir. Her aktivite türü için, tablo, o haftada en az bir örnek türü paylaşan katılımcı sayısını verir ve katılımcı başına bu türün aktivitelerinin ortalama sayısını verir (bu aktiviteyi gerçekleştirenler arasında). En yaygın aktivite türü yürüyüş idi, bu aktivite en azından bir kez kohorta yüzde 20,0'u tarafından paylaşıldı. kohorta toplamda 25,304 (30,6%) kişi gözlem haftasında en az bir egzersiz paylaştı, bunların arasında kişi başına ortalama 6,54 egzersiz yapıldı. 3 Antrenmanlar, HealthKit örneklerinin genel sınıfının içinde, egzersiz izleme özel bir durumdur, bu örneklerin diğer birçok türü Ek Tablo'da listelenir. Bu örnek, her veri türüne katkıda bulunan 100 veya daha fazla katılımcıyla 2021-11-07 tarihinden itibaren HealthKit verilerini sunmaktadır. Bu örnek, yılın bu belirli haftasında aktif olan 1 yıl kayıtlılara sınırlıdır. Bunların arasında, en yaygın olarak paylaşılan örnek türleri, günlük saat giysileri tarafından oluşturulanlar ve Watch'a ait yazılım ve sensörler tarafından pasif olarak toplananlardır. Buna göre, adım sayım, kalp atış hızı ve ayakta saatler, Ek Tablo tarafından temsil edilen belirli bir hafta boyunca yapılan çalışmada paylaşıldı. Daha az yaygın olarak paylaşılan örnek türleri şunlardır: “Mindfulness” seansları (belirli bir hafta boyunca %5.5 paylaşılan), genellikle Watch tarafından yönlendirilen ama aktif katılımcıların katılımını gerektiren bir dikkat çekici seans kaydeden; ve yüksek kalp atışı olayları (belirli bir hafta boyunca %2.4 paylaşılan), Watch tarafından pasif olarak toplanan ancak sağlıklı katılımcılar için sık rastlanan bir olay değildir. 8 8 Karşılaştırma için, katılımcı tarafından onaylanmış egzersizler, katılımcı tarafından başlatıldığında veya otomatik olarak tespit edilen bir egzersizden onaylandığında içerir.Bu özellik, ve yapılandırılmış fiziksel egzersiz günlük aktivitelerin sık bir parçası olmadığı gerçeği, veri kümemizin, örneğin kalp atışı veya adım sayım örneklerinden çok daha az egzersiz örneğini içerdiğidir. EKG’ler Araştırma uygulaması ile eşleştirilmiş bir EKG kaydetme kapasitesine sahip bir Apple Watch'la ilk yılda en az bir gün boyunca sahip olan 66,752 kişi (80,6%), EKG uygulaması aracılığıyla 30 s boyunca saat kronu tutarak herhangi bir zamanda tek yönlü bir EKG kaydedilebilir. Bu kohorta belirlenen veri toplama süresi boyunca, katılımcıların EKG almak için teşvik eden iki görev vardı. yetkin bir Watch olan tüm katılımcılar için, bir EKG almak için teşvik eden kayıtta bir görev sunulmaktadır ve ek bir haftalık görev Nisan 2021'de eklendi ve Ocak 2022'ye kadar devam etti EKG almak ve sonuçları çoklu seçim yanıtını kullanarak kaydetmek için. 4 25,402 EKG (2.2%) atrial fibrillation göstermek olarak sınıflandırılmıştır, 1641 katılımcı temsil eden (kohorta% 2.0). ve Bu koleksiyon dönemi, ilk olarak Aralık 2020'de piyasaya sürülen WatchOS 7.2 ve iOS 14.3'te kullanılabilen ECG sürüm 1 ve ECG sürüm 2'yi de içeriyor. 9 10 Klinik sağlık kayıtları Apple Sağlık uygulaması, kullanıcıların katılımcı kurumlardan klinik sağlık kayıtlarını (FHIR biçimi) kayıt ederek sağlık hizmeti sağlayıcısının portalına kaydolmalarını ve FHIR verilerini HealthKit ile paylaşmayı seçmelerini sağlar. Çalışma katılımcıları bu verileri çalışmamızla paylaşmayı seçebilir. Bugüne kadar, bu veri türlerini paylaşabilen katılımcıların oranı yerel FHIR uyumluluğunun ve gerekli süreçlerin bir sonucu olarak hafiftir (~10%). Zaman içinde katılım koşulları Katılımcıların çalışma ile ilişkilerini zamanla ölçmek için, yukarıdaki daha ayrıntılı anket verileri ve HealthKit paylaşımı raporlarını tamamlayan iki temel endeks sunuyoruz. Bunlar şunlardır: (1) bir katılımcının Apple Watch'ı HealthKit örnek türü "Stand Hour"'u Araştırma uygulaması ile paylaşır; (2) bir katılımcının Araştırma uygulaması herhangi bir tür veriyi Apple'ın güvenli çalışma sunucularına ne sıklıkta yükler. Her Stand Hour örneklemesi, katılımcının günün belirli bir saatinde en az 1 dakika ayakta durup hareket ettiğinin Apple Watch tarafından tahmin edilmesidir. Bu parametrenin pasif olarak toplanması ve Watch’un cihazı giyen katılımcının her saatinde “Stood” veya “Idle” işareti kaydettiği için Stand Hours’un varlığı Apple Watch’u giymek için bir proxy olarak kullanırız. Stand Hour örneklerinin bir günde yokluğu, katılımcının o gün Watch’u giymediği anlamına gelir. Bununla birlikte, en az iki diğer durumun Stand Hour örneklerinin yokluğuna neden olabileceğine dikkat ediyoruz: (1) Watch’dan Araştırma uygulamasına ve daha sonra AH&MS sunucularına veri yüklenme yolunun aktif olmaması (örneğin bağlantı eksikliği) veya (2) katılımcının kayıt olduktan sonra Araştırma uygulaması ile Stand Hours’ı paylaşmaktan vazgeçtiği, kullanıcı ayarının doğrudan belirlenemeyeceği ancak verilerimiz Katılımın ikinci tanımlamamız daha mütevazı bir gereklilik üzerine kurulmuştur: Bir katılımcının Araştırma uygulaması yüklendi. Herhangi bir günde çalışma sunucularına gönderilebilir.Bu yükleme Stand Hour örneğini veya diğer sağlık ve sensör verilerini temsil edebilir, ancak aynı zamanda Apple Watch, iPhone ve çalışma sunucularının sadece düşük seviyeli işlemlerini temsil edebilir, örneğin Araştırma uygulaması ile sunucular arasındaki düzenli check-in sırasında.Bu yüklemelerden birinin varlığı, katılımcının Araştırma uygulaması iPhone'una yüklenmiş olduğunu ve iPhone'unun İnternet'e bağlı olduğunu gösterir. Herhangi bir veri figürü Panel a, belirli bir günün ardından kayıtlara katılmayan kohorta payını gösterir (00:00:00-23:59:59 UTC). Panel b, hiçbir zaman katılmayan payı gösterir. Belirli bir gün kayıt sonrası ve kohorta düşüşün zaman içinde görülme oranı bir ölçü olarak kabul edilebilir, bu katılım endeksine göre sonsuza kadar aktif olmayan bir bölünmenin bir ölçüsü (yazma zamanına göre, 2022-12-01). Tüm kohorta en az bir yıl kayıtlı olması yeterince uzun, ancak bir yıl sonra bu katılım gösterilmez. 1 Herhangi bir zaman sonra 1 Fig içinde a, Araştırma uygulamasının 0 gününde herhangi bir veriyi yüklemediği kohorta payı çok düşüktür, yaklaşık% 1'dir ve henüz kayıt sonrası bir yılda nispeten düşüktür (yaklaşık 38%). Stand saatlerini paylaşmayan kohorta payı, zamanla aynı eğilimi izler, ancak kayıt sonrası her zaman biraz daha yüksektir,% 5'den başlayarak 44%'e yükselir. 1 figürü b yakından ilişkili bir eğilim göstermektedir. Araştırma uygulamasının gün 0'da herhangi bir veriyi yüklemeyi bıraktığı kohorta payı %1'dir, kayıt sonrası bir yılda %28'ye yükselir. gün 0'da Stand saatlerini paylaşmayı kesintisiz bıraktığı kohorta payı %2'dir, kayıt sonrası bir yılda %34'e yükselir. 1 Böylece, bu katılım endekslerinin her ikisi için, zamanla günlük katılımın azalması, çoğunlukla zaman içinde kalıcı olarak aktif olmayan katılımcıların birikimine bağlıdır ve aktif katılımcılar arasında çalışma katılımının bozulmasına daha az bağlıdır. Örneğin, kohorta% 44'i kayıt sonrası gün 365'te bir Stand saat örneğini paylaşmaz, ancak bu, gün 365'ten sonra her zaman Stand saat örneklerini paylaşmayı bıraktığı kohorta% 34'inden çok daha büyük değildir. Soru Cevapları masanın Kayıt sonrası ilk yılda en az bir anket tamamlayan kohorta katılımcıların yüzdesi, 16 anket türünün her biri için gösterilir. Watch tarafından tespit edilen nadir olaylardan kaynaklanan 5 anket hariç, neredeyse tüm anketlerin katılım oranı %70'den fazladır. 5 Figure En yüksek sıklıkla teslim edilen iki anket için kayıt tarihinden bu yana geçen süreye kıyasla yanıt oranlarını gösterir – Aylık Stres Ölçümü anketi ve Haftalık Sağlık Değişiklikleri anketi. 2 Stres Ölçüm Sınavı için, sadece 2020-05-01 tarihinden sonra kayıtlı katılımcılar teslimat sıklığındaki değişiklikleri önlemek için göz önünde bulundurularak, bu başlangıçta periyodik anket Mayıs 2020'den sonra aylık hale geldiğinde, bu 42,181 katılımcıya yol açar. Burada göz önünde bulundurduğumuz zaman penceresi, bireyin kayıt tarihinden 12. Stres Ölçüm Sınavının sona erme tarihine kadar uzanır. Bu aylık anketin planlanan teslimatı şunlardır: İlk Stres Ölçüm Sınavı, kayıt sonrası ayın ilk Pazarında teslim edilir ve tüm sonraki anketler, sonraki ayların ilk Pazarında teslim edilir. Her anket teslimattan 28 gün sonra sona erer. Bir yıl sonra %69.55 oranında başlayan ve yavaş yavaş %32.48 oranında düşüş beklendiği gibi, katılımcılar üzerindeki anket tamamlanmasının yükü nedeniyle, bu bir yıllık düşüş, Araştırma uygulaması tarafından ölçülen aktif kullanıcı sayısının mutlak ve nispeten düşüşünden daha büyüktür. b, bir yılda kohortun yalnızca %28’sinin sonsuza kadar aktif olamayacağını göstermektedir. 2 1 Sağlık Değişiklikleri anketinde, tüm kohorta dikkate alınır ve zaman penceresi Fig tarafından temsil edilir. Her katılımcının ilk 4 çeyrek anketinin sayılmasını sağlamak için kayıt tarihinden 400 güne kadar uzanır. Çeyrek anketleri kayıt sonrası 3., 6., 9. ve 12. aylarda dağıtılmıştır. Stres Ölçeği anketi gibi, Sağlık Değişikliği anketinde tepki oranı yüzde 60,69'dan itibaren yüzde 34,06'ya düşüş gösterdi. 2 Sağlık Araştırması Sonuçlarında Değişiklikler Sağlık anketindeki değişiklikler, yeni tıbbi durumlar, ilaç değişiklikleri, yeni yaralanmalar ve önemli yaşam tarzı değişiklikleri de dahil olmak üzere sağlık ile ilgili çeşitli önemli olayları izlemek için tasarlanmıştır. sağlık anketinde en az bir değişiklik tamamlayan 56,553 (63,8%) katılımcı vardı. masanın reports the number of participants indicating a change in health by three broad categories: new medical conditions, new surgical procedures, or other changes. Since the survey prompts a participant to give the date of the change, Table katılımcının değişikliğin tarihini verdiğine veya vermediğine bağlı olarak hesaplanan farklı toplamları gösterir ve değişikliğin tarihinin çalışma süresi ile aynı olup olmadığına bağlı olarak gösterir. eğer bir olay kayıttan sonra, ancak anket tarafından sorgulanan çeyrek dönemi öncesi ise, tablodaki hesaplardan herhangi birinden hariç tutulmamalıyız. Soruşturmanın tamamlanmasından sonraki tarihler eksik olarak kodlanır. 6 6 6 Başvuru tarihinden önce bildirilen olayları hariç tuttuktan sonra, “Diğer Değişiklikler” kategorisindeki olaylar, en fazla kişiye bildirildi ( Tıbbi durumlar ve cerrahi prosedürler kategorisindeki olaylar daha az katılımcı tarafından bildirilmiştir ( 1443 ve 1294 sayılı Kanun gereğince). n n n masanın Tüm yeni tıbbi durumlar düşük sıklıkla (kohorta %1) bildirildi. En yaygın olarak bildirilen yeni tıbbi durum artrit (0.5 %) idi. Yeni cerrahi prosedürler de düşük sıklıkla bildirildi. En yaygın yeni cerrahi prosedür “diğer kemik cerrahi” idi (1.1 %). En yaygın olarak bildirilen değişiklik genel olarak “hizmet değişikliği”, ilk yıllarında kohorta tarafından bildirilen 16.6 % idi. Yeni veya devam eden gebelik, diğer tıbbi acil durumlar, yeni teşhis edilen pre-diabetes veya düşük glukoz toleransı, düzenli olarak sigara içmek, herhangi bir ilacın veya ilacın yan etkisi veya alt ekstremite artritinde bir değişiklik oldu. solunum sorunlarını bildiren katılımcılar, solunum sorunlarının süresini ve şiddetini değerlendirmek için takip soruları verdi. Benzer şekilde, yeni veya devam eden gebelik bildiren katılımcılar, gebeliklerinin ne kadar sürdüğünü veya gebeliklerinin sonuçlarını değerlendirmek için takip soruları verdi (vaginal doğum, Sezaryen bölümü, kürtaj veya diğer). Kırık kemik, kaza, travma veya travma bildiren katılımcılar, vücudun hangi bölümünü etkilediğini veya bir yardıma ihtiyacı olup olmadığını değerlendiren takip soruları verdi (köpek 7 7 Potansiyel düşüş anketleri ve takip katılımı Bu gruptaki katılımcılar, 2021-11-14 öncesinde takip için protokol belirlenen kriterleri karşılayan 2055 anket yanıtını, 1735 katılımcıyı temsil etti. Araştırma, 1179 katılımcıyı temsil eden 1392 telefonla takip etme izni aldı. Çağrıcılar bu durumlardan 967'de bir katılımcıya ulaştı, 829 katılımcıyı temsil etti (47 % toplam uygun anketlerden, 48 % uygun anketlere sahip katılımcılardan). Referans demografisi Recruitment patterns during this initial period resulted in some skewing of the baseline demographics which should be considered in the context of the current report. The cohort was more likely to be male (74% vs. 49% of US), white (72% vs. 60% of US), and college educated (89% of the cohort vs. 62% of US older than age 25 with > 12 years education). Ongoing recruitment continues to move the study demographics toward the national mean (data not shown) and will be described in detail in subsequent manuscripts. Geleneksel epidemioloji veya hastalık kohortları ile karşılaştırıldığında, mevcut kohort da benzer şekilde tersine döndü, ancak devam eden istihdam ve temsil için düzeltmek için tasarlanmış stratejiler ile kohort zamanla daha temsilci hale gelmeye devam edeceklerini tahmin ediyoruz. Önemli olan AH&MS katılımcının yaşına bir üst sınır koymuyor ve AH&MS'deki katılımcı paylaşım verilerinin birleşimi kapsamlıdır. Örneğin, kohort ~19,300 bisiklet antrenmanı, ~14,700 koşuş antrenmanı, ~137,000,000 kalp atışı örnekleri ve ~57,800 VO2max tahminleri tek bir hafta içinde katkıda bulunmuştur. 2021-11-07 – 2021-11-13 döneminin diğer 7 günlük dönemlerle karşılaştırılması Ek olarak fig. Ek olarak fig. 2021-11-07 ile 2021-11-13 arasındaki katılımcı veri paylaşımının çapraz bir açıklamasını rapor ediyoruz ve bu dönemin önceki veya sonraki diğer 7 günlük dönemlere kıyasla önemli olmadığını not ediyoruz. 2A 2b Bu karşılaştırmayı, 2019-11-14 ile 2022-09-01 arasındaki kohorta paylaşılan 6 veri türünün haftalık sayısını toplayarak yaptık. aşağıdaki üç pasif olarak toplanan HealthKit örnek türünü karşılaştırdık: ayakta saatler, VO2,Max ve dikkatli solunum seansları. Bu 6 boyutlu veri kümesinden, Mahalanobis mesafesini hesapladık. , diğer 145 haftanın ortalamasından örnek haftamızdan. altı değişkenin her birinin normal olarak dağıtıldığını varsayarak, bu Mahalanobis mesafesinin kare, Bu, bizim örnek haftası ve diğer 145 hafta arasında önemli bir fark için test etmenizi sağlar. = 1.57. Haftamız ve ortalama çalışma haftamız arasında önemli bir fark bulamadığımız için. d D2 Hakkında D2 Hakkında Ayrıca veritabanında 6 bileşenli bir PCA gerçekleştirdik ve örnek haftamızın diğer 145 haftadan mesafesini grafik olarak göstermek için ilk 2 bileşeni çizdik. . 2c Raporlama Özetleri Araştırma Tasarımı Hakkında Daha Fazla Bilgi Bu makaleye bağlanmıştır. Doğa Araştırmaları Raporu Data Kullanılabilirliği Veriler kamuya açık değildir. veriler için herhangi bir talep, çalışma protokolü ve bilgilendirilmiş onay formundaki belirli dille uyumlu bir şekilde değerlendirilecek ve yanıtlanacaktır. Kodu Kullanılabilirliği Tüm istatistiksel analizler için bilgisayar kodları Python ve R dilinde yazılmıştır ve ilgili yazarlardan birinin (C.A.M.) talebi üzerine incelenebilir. herhangi bir kod talebi, katılımcının gizliliğini ve dilini korumak için tasarlanmış politikalarla uyumlu bir şekilde değerlendirilecek ve cevap verilecektir. Referanslar Arnett, D. K. et al. 2019 ACC/AHA guideline on the primary prevention of cardiovascular disease: executive summary: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. , 1376–1414 (2019). J. Am. Coll. Cardiol. 74 Khurshid, S. et al. Wearable accelerometer-derived physical activity and incident disease. , 131 (2022). NPJ Digit Med. 5 Master, H. et al. Association of step counts over time with the risk of chronic disease in the All of Us Research Program. , 2301–2308 (2022). Nat. Med. 28 Alemany, J. A., Delgado-Diaz, D. C., Mathews, H., Davis, J. M. & Kostek, M. C. Comparison of acute responses to isotonic or isokinetic eccentric muscle action: differential outcomes in skeletal muscle damage and implications for rehabilitation. , 1–7 (2014). Int J. Sports Med. 35 Ross, L. M., Slentz, C. A. & Kraus, W. E. Evaluating individual level responses to exercise for health outcomes in overweight or obese adults. , 1401 (2019). Front. Physiol. 10 Shigeta, T. T. et al. Cardiorespiratory and muscular fitness associations with older adolescent cognitive control. , 82–90 (2021). J. Sport Health Sci. 10 Vidoni, E. D. et al. Dementia risk and dynamic response to exercise: a non-randomized clinical trial. , e0265860 (2022). PLoS ONE 17 Ross, R. et al. Precision exercise medicine: understanding exercise response variability. , 1141–1153 (2019). Br. J. Sports Med. 53 Neufer, P. D. et al. Understanding the cellular and molecular mechanisms of physical activity-induced health benefits. , 4–11 (2015). Cell Metab. 22 Roberts, M. D. et al. Physiological differences between low versus high skeletal muscle hypertrophic responders to resistance exercise training: current perspectives and future research directions. , 834 (2018). Front. Physiol. 9 Mahalingaiah, S. et al. Design and methods of the Apple Women’s Health Study: a digital longitudinal cohort study. , 545 e541–545.e529 (2022). Am. J. Obstet. Gynecol. 226 Neitzel, R. L. et al. Toward a better understanding of nonoccupational sound exposures and associated health impacts: Methods of the Apple Hearing Study. , 1476 (2022). J. Acoust. Soc. Am. 151 Chen, T. C., Clark, J., Riddles, M. K., Mohadjer, L. K. & Fakhouri, T. H. I. National Health and Nutrition Examination Survey, 2015-2018: sample design and estimation procedures. , 1–35 (2020). Vital-. Health Stat. 2 All of Us Research Program, I. et al. The “All of Us” research program. , 668–676 (2019). N. Engl. J. Med. 381 Lohman, M. C. et al. Operationalisation and validation of the Stopping Elderly Accidents, Deaths, and Injuries (STEADI) fall risk algorithm in a nationally representative sample. , 1191–1197 (2017). J. Epidemiol. Community Health 71 Saunders, J. B., Aasland, O. G., Babor, T. F., de la Fuente, J. R. & Grant, M. Development of the alcohol use disorders identification test (AUDIT): WHO collaborative project on early detection of persons with harmful alcohol consumption-II. , 791–804 (1993). Addiction 88 Ware, J., Jr. Kosinski, M. & Keller, S. D. A 12-Item Short-Form Health Survey: construction of scales and preliminary tests of reliability and validity. , 220–233 (1996). Med. Care 34 Rosow, I. & Breslau, N. A Guttman health scale for the aged. , 556–559 (1966). J. Gerontol. 21 Cohen, B. G., Colligan, M. J., Wester, W. 2nd & Smith, M. J. An investigation of job satisfaction factors in an incident of mass psychogenic illness at the workplace. , 10–16 (1978). Occup. Health Nurs. 26 Andrews, G., Kemp, A., Sunderland, M., Von Korff, M. & Ustun, T. B. Normative data for the 12 item WHO Disability Assessment Schedule 2.0. , e8343 (2009). PLoS ONE 4 Adler, N. E., Epel, E. S., Castellazzo, G. & Ickovics, J. R. Relationship of subjective and objective social status with psychological and physiological functioning: preliminary data in healthy white women. , 586–592 (2000). Health Psychol. 19 İtiraflar Araştırmacılar, Sponsor, Apple Inc. ve Amerikan Kalp Derneği, çalışmaya katılan tüm katılımcılara teşekkür etmek istiyor. Bu makale CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisansı altında mevcuttur. Bu makale CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) lisansı altında mevcuttur.