南京医科大学附属苏州医院运动医学中心
Keeping Pace with Wearables: A Living Umbrella Review of Systematic Reviews Evaluating the Accuracy of Consumer Wearable Technologies in Health Measurement
Sports Med. 2024 Nov;54(11): 2907-2926. doi: 10.1007/s40279-024-02077-2. Epub 2024 Jul 30.
IF：9.3
中文摘要后附原文文献
尽管这篇评论具有优势和潜在价值，但它并非没有局限性。如前所述，一个内在的挑战在于消费者可穿戴技术的快速发展与学术研究和出版更加慎重和有条不紊的步伐之间的时间不一致。由于学术严谨的程序必要性——协议开发、研究实施、数据分析和随后的出版过程——我们的综合本质上落后于最新的商业创新和发布。其次，我们的综述主要作为三级研究综合，其见解基于二级研究——对一级研究的系统评价。这种方法虽然提供了一种强大而实用的整理和综合大量数据的方法，但也容易受到可能渗透到二级研究层面的潜在偏见或错误的影响——本文得出的结论反映了基础综述及其作者的解释、方法和潜在偏见。事实上，我们为减轻这些局限性所做的努力体现在我们的偏见风险评估中，结果显示，被认为有资格纳入的 24 篇系统评价很少符合所有既定标准。这强调了谨慎解释和应用我们的研究结果的必要性。最终，这篇综合综述首先应该被视为该领域研究的目录，其次是结果的高级概述。纳入研究的各个方面都存在差异，包括所选的方案、所选的设备、标准测量、人口统计考虑和统计方法，结论的嵌套结构要求我们采取谨慎的态度，从纷繁复杂的研究结果中提取出一致可靠的信号。
杨兴
医学博士
副主任医师
硕士研究生导师
目前担任江苏省医学会运动创伤分会运动创伤修复重建学组秘书；苏州市中西医结合运动医学脊柱学组副组长；苏州市骨科专业委员会骨肿瘤学组委员
擅长骨科脊柱疾病微创手术治疗
专家门诊：周四上午
这篇总体评论阐明了消费者可穿戴技术研究的多样化前景，展示了其验证和利用所固有的潜力和复杂性。我们的研究结果还强调了正式化和标准化设备和生物特征特定验证协议的必要性，以及敏捷研究模型的潜在好处，根据该模型可以评估新设备。此外，促进正式认证机构、学术研究联盟、大众媒体影响者和行业之间的协同作用可以增加可穿戴技术评估的深度、广度和包容性，从而实现更丰富、多方面的对话，引起广泛利益相关者的共鸣。机会还在于将有效性评估扩展到各种未开发的可穿戴实用领域，例如压力、训练准备和“身体电池”分数；Fitbit、Garmin、Oura 和 Whoop 等可穿戴技术公司都创建了这些“定制生物识别”的变体，这些变体汇总了多种生物特征信号，让用户了解他们当前的健康状况；然而，没有一个经过正式验证。至关重要的是，随着可穿戴技术蓬勃发展，渗透到健康和生活方式的各个方面，对道德考量的持续承诺，数据隐私和用户自主权仍然至关重要。在追求提高准确性和可靠性的同时，还应努力培育一个道德技术使用的生态系统，该生态系统的特点是透明度、用户赋权和与总体健康和社会目标的认真协调。
（仅代表校审者和译者观点，文责由校审者负责）
背景：消费者可穿戴技术已经无处不在，临床和非临床人群利用各种设备来量化健康和保健的各个方面。然而，这些设备测量心率、睡眠和身体活动等生物特征结果的准确性仍不清楚。
目的：对消费者可穿戴技术在测量各种生理结果方面的准确性进行“实时”（即持续）评估。
方法：在以下科学数据库中进行了系统性文献搜索：MEDLINE（通过 PubMed）、Embase、Cinahl 和 SPORTDiscus（通过 EBSCO）。纳入标准要求系统评价或荟萃分析，以评估消费者可穿戴设备是否符合公认的参考标准。除了出版详情、审查协议、设备细节和作者结果摘要外，还提取了平均绝对百分比误差 (MAPE)、合并绝对偏差、组内相关系数 (ICC) 和平均绝对差异的数据。
结果：通过初步搜索确定的 904 项研究中，有 24 项系统评价符合我们的纳入标准；这些系统评价包括 249 项针对消费者可穿戴设备的非重复验证研究，涉及 430,465 名参与者（43% 为女性）。在迄今为止发布的商用可穿戴设备中，约有 11% 已针对至少一种生物特征结果进行验证。但是，由于典型的设备可以测量多种生物特征结果，因此进行的验证研究数量仅占全面评估这些设备所需总数的 3.5%。对于心率，可穿戴设备的平均偏差为±3%。在心律失常检测方面，可穿戴设备的汇总灵敏度和特异性分别为 100% 和 95%。对于有氧能力，可穿戴设备在静息测试中显著高估了 VO2max±15.24%，在运动测试中显著高估了±9.83%。体力活动强度测量的平均绝对误差范围为 29% 至 80%，具体取决于所进行活动的强度。可穿戴设备大多低估步数（平均绝对百分比误差范围为 -9% 至 12%）和能量消耗（平均偏差 = 每分钟 -3 千卡，或 -3%，误差范围为 -21.27% 至 14.76%）。对于血氧饱和度，可穿戴设备显示平均绝对差异高达 2.0%。睡眠测量显示有高估总睡眠时间的趋势（平均绝对百分比误差通常 >10%）。
结论：虽然消费级可穿戴设备在健康监测方面前景光明，但由于研究成果和方法普遍存在差异，对其准确性的最终评估受到阻碍。需要标准化验证协议和行业合作伙伴关系，以提高可穿戴技术评估的可靠性和实用性
占张荣
南京医科大学附属苏州医院骨外科学在读研究生
主要研究方向：超声引导下压电材料水凝胶修复软骨损伤
爱好：慢跑
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