市販のスマートウォーターボトルで水分摂取量をモニタリングする

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水分摂取は脱水を防ぎ、腎結石の再発を減らすために重要です。近年、スマートボトルなどの「スマート」製品を使用して水分摂取をモニタリングするツールの開発が進んでいます。健康志向の大人を主なターゲットとした、市販のスマート哺乳瓶がいくつかあります。私たちの知る限り、これらのボトルは文献で検証されていません。本研究では、市販のスマート哺乳瓶4種類の性能と機能を比較しました。ボトルは、H2OPal、HidrateSpark Steel、HidrateSpark 3、およびThermos Smart Lidです。ボトルごとに100回の摂取イベントが記録および分析され、高解像度スケールから得られた真値と比較されました。H2OPalは平均パーセント誤差（MPE）が最も低く、複数回の摂取における誤差をバランスさせることができます。HidrateSpark 3は、1時間あたりの摂取誤差が最も少なく、最も一貫性があり信頼性の高い結果を提供します。HidrateSparkボトルのMPE値は、個々の誤差値がより一貫していたため、線形回帰を使用してさらに改善されました。Thermos Smart Lidは最も精度が低く、センサーがボトル全体を覆っていなかったため、多くの記録が失われてしまった。
脱水症状は、錯乱、転倒、入院、死亡などの有害な合併症を引き起こす可能性があるため、非常に深刻な問題です。特に高齢者や体液調節に影響を与える基礎疾患を持つ人にとって、水分摂取のバランスは重要です。結石の再発リスクのある患者は、大量の水分を摂取することが推奨されます。したがって、水分摂取量のモニタリングは、適切な水分摂取が行われているかどうかを判断するのに有効な方法です1,2。文献には、水分摂取量を追跡および管理するのに役立つシステムやデバイスに関する報告を作成する試みが数多くあります。残念ながら、これらの研究のほとんどは市販製品には至っていません。市販のボトルは主に、レクリエーションアスリートや水分補給を希望する健康志向の成人を対象としています。本稿では、一般的な市販のウォーターボトルが研究者や患者にとって実行可能なソリューションであるかどうかを判断することを目的としました。性能と機能性の観点から、4種類の市販ウォーターボトルを比較しました。ボトルは、図に示すように、HidrateSpark 34、HidrateSpark Steel5、H2O Pal6、およびThermos Smart Lid7です。 1.これらのボトルは、(1)カナダで購入可能で、(2)モバイルアプリを通じて一口あたりの摂取量データにアクセスできる、人気のあるボトル4種類のうちの1つであるため選ばれました。
分析対象とした市販ボトルの画像：（a）HidrateSpark 34、（b）HidrateSpark Steel5、（c）H2OPal6、（d）Thermos Smart Lid7。赤い点線の枠はセンサーの位置を示しています。
上記のボトルの中で、研究で検証されているのはHidrateSparkの以前のバージョンのみです8。この研究では、HidrateSparkボトルは24時間の水分摂取量の合計を測定する際に3%以内の精度であることがわかりました。HidrateSparkは、腎結石患者の摂取量をモニタリングするための臨床研究にも使用されています9。それ以来、HidrateSparkは異なるセンサーを備えた新しいボトルを開発しました。H2OPalは、水分摂取量を追跡および促進するために他の研究で使用されていますが、その性能を検証した特定の研究はありません2,10。Pletcherらは、いくつかの市販ボトルについて高齢者向けの機能とオンラインで入手可能な情報を比較しましたが、その精度の検証は行いませんでした11。
市販されている4種類のボトルすべてに、Bluetooth経由で送信される摂取イベントを表示および保存するための無料の専用アプリが付属しています。HidrateSpark 3とThermos Smart Lidは、おそらく静電容量式センサーを使用してボトルの中央にセンサーがあり、HidrateSpark SteelとH2Opalは、負荷または圧力センサーを使用して底部にセンサーがあります。センサーの位置は、図1の赤い破線で囲まれた部分に示されています。Thermos Smart Lidでは、センサーは容器の底まで届きません。
各ボトルは、(1)制御された吸引フェーズと(2)自由生活フェーズの2つのフェーズでテストされます。両方のフェーズで、ボトルによって記録された結果(Android 11で使用される製品モバイルアプリから取得)は、5 kgスケール(Starfrit電子キッチンスケール93756)を使用して取得された真値と比較されました。アプリを使用してデータを収集する前に、すべてのボトルが校正されました。フェーズ1では、10 mLから100 mLまでの彼らは異なる一口を選びます。この段階では、時間をかけて50回一口飲みますが、すべてが連続しているわけではありません。したがって、各ボトルには合計100回の測定値のデータセットがあります。
総水分摂取量を決定し、適切な毎日の水分補給を確保するには、一口飲むごとにではなく、一日を通して（24時間）正確な体積摂取量を測定することの方が重要です。ただし、迅速な介入の合図を特定するには、Conroy らによる研究 2 で行われたように、一口飲むごとに誤差を小さくする必要があります。一口が記録されないか、記録が不十分な場合は、ボトルが次の記録で体積をバランスさせることができることが重要です。したがって、誤差（測定された体積 - 実際の体積）は手動で調整されます。たとえば、被験者が 10 mL を飲んだときにボトルが 0 mL と報告し、その後被験者が 20 mL を飲んだときにボトルが合計 30 mL と報告した場合、調整された誤差は 0 mL になります。
表1は、2つのフェーズ（100回の飲水）を考慮した各ボトルのさまざまな性能指標を示しています。1回の飲水あたりの平均パーセント誤差（MPE）、1回の飲水あたりの平均絶対誤差（MAE）、および累積MPEは、次のように計算されます。
ここで、\({S}_{act}^{i}\)と\({S}_{est}^{i}\)は、\({i}_{th}\)の実際の摂取量と推定摂取量であり、\(n\)は総摂取回数です。\({C}_{act}^{k}\)と\({C}_{est}^{k}\)は、最後の\(k\)回の摂取量の累積値を表します。Sip MPEは個々の摂取量ごとの誤差率を調べ、Cumulative MPEは時間の経過に伴う総誤差率を調べます。表1の結果によると、H2OPalは記録損失数、Sip MPE、累積MPEが最も低くなっています。平均誤差は、時間の経過に伴う総摂取量を決定する際の比較指標として、平均絶対誤差（MAE）よりも優れています。これは、ボトルが時間の経過に伴う測定値の不備から回復し、その後の測定値を記録する能力を示しているためです。 MAEは、各一口の絶対誤差を計算するため、各一口の精度が重要なアプリケーションにも含まれています。累積MPEは、測定値がフェーズ全体でどれだけバランスが取れているかを測定し、単一の一口にペナルティを課しません。もう1つの観察結果は、4本のボトルのうち3本が、表1に示す1口あたりの摂取量を負の値で過小評価していたことです。
表1には、すべてのボトルのR二乗ピアソン相関係数も示されています。HidrateSpark 3は最も高い相関係数を示しています。HidrateSpark 3には欠損データがありますが、そのほとんどは小口（ 図 2 の Bland-Altman プロットは、HidrateSpark 3 が他の 3 つのボトルと比較して最小の一致限界 (LoA) を持っていることも確認しています。LoA は、実際の値と測定値がどの程度一致しているかを分析します。さらに、図 2c に示すように、ほとんどすべての測定値が LoA の範囲内にあり、このボトルが一貫した結果を提供していることが確認されています。ただし、ほとんどの値がゼロ未満であるため、一口の量が過小評価されることが多いことを意味します。図 2b の HidrateSpark Steel も同様で、ほとんどのエラー値が負の値になっています。したがって、図 2a、d に示すように、これらの 2 つのボトルは、H2Opal および Thermos Smart Lid と比較して、最も高い MPE および累積 MPE を提供し、エラーは 0 より上と下に分布しています。
(a) H2OPal、(b) HidrateSpark Steel、(c) HidrateSpark 3、(d) Thermos Smart Lid の Bland-Altman プロット。破線は、表 1 の標準偏差から計算された平均値の信頼区間を表します。
HidrateSpark SteelとH2OPalの標準偏差はそれぞれ20.04 mLと21.41 mLで類似していました。図2a、bは、HidrateSpark Steelの値は常に平均値の周りを変動しますが、一般的にLoA領域内に留まるのに対し、H2OpalはLoA領域外の値が多いことを示しています。Thermos Smart Lidの最大標準偏差は35.42 mLで、測定値の10%以上が図2dに示すLoA領域外でした。このボトルは、欠損レコードが最も多く、標準偏差が最も大きいにもかかわらず、最小のSip平均誤差と比較的小さな累積MPEを提供しました。Thermos SmartLidでは、センサーストローが容器の底まで伸びていないため、液体の内容物がセンサースティック（約80 mL）より下にあるときに記録が欠落するため、多くの記録が欠落しています。これは、水分摂取量の過小評価につながるはずです。しかし、サーモスは正のMPEと平均一口誤差を示した唯一のボトルであり、ボトルが水分摂取量を過大評価していることを示唆しています。したがって、サーモスの平均一口誤差が非常に低い理由は、ほぼすべてのボトルで測定値が過大評価されているためです。これらの過大評価を平均すると、まったく記録されていない（または「過小評価」されている）多くの見逃された一口を含めて、平均結果はバランスが取れています。計算から見逃された記録を除外すると、平均一口誤差は+10.38 mLになり、1回の一口の過大評価が大きく確認されました。これは肯定的に見えるかもしれませんが、ボトルは実際には個々の一口の推定が不正確で、多くの飲用イベントを見逃すため信頼できません。さらに、図2dに示すように、サーモススマートリッドは一口のサイズが大きくなるにつれて誤差が増加するようです。
総合的に見て、H2OPalは時間の経過に伴う飲水量の推定において最も正確であり、ほとんどの記録を測定する上で最も信頼できる方法でした。Thermos Smart Lidは最も精度が低く、他のボトルよりも飲水量の見落としが多かったです。HidrateSpark 3ボトルは誤差値がより一貫していましたが、ほとんどの飲水量を過小評価したため、時間の経過とともにパフォーマンスが低下しました。
ボトルには、キャリブレーション アルゴリズムを使用して補正できるオフセットがあることが判明しました。これは特に HidrateSpark ボトルに当てはまります。HidrateSpark ボトルは誤差の標準偏差が小さく、常に 1 口の量を過小評価します。ステージ 1 のデータで最小二乗 (LS) 法を使用し、欠損レコードを除外してオフセット値とゲイン値を取得しました。得られた方程式を、ステージ 2 で測定された 1 口の摂取量に適用して実際の値を計算し、キャリブレーション 誤差を決定しました。表 2 は、キャリブレーションによって 2 つの HidrateSpark ボトルの 1 口の平均誤差が改善されたが、H2OPal または Thermos Smart Lid では改善されなかったことを示しています。
フェーズ1ではすべての測定が行われ、各ボトルは複数回補充されるため、計算されたMAEはボトルの充填レベルの影響を受ける可能性があります。これを判断するため、各ボトルは総容量に基づいて、高、中、低の3つのレベルに分けられます。フェーズ1の測定では、絶対誤差のレベルに有意差があるかどうかを判断するために、一元配置分散分析（ANOVA）テストが実行されました。HidrateSpark 3とSteelでは、3つのカテゴリの誤差に有意差はありませんでした。H2OPalとThermosボトルについては、不等分散のウェルシュ検定を使用して、有意差の境界線（p 各ボトルについて、ステージ 1 とステージ 2 のエラーを比較するために、両側 t 検定を実施しました。すべてのボトルで p > 0.05 を達成しました。これは、2 つのグループに有意差がないことを意味します。ただし、2 つの HidrateSpark ボトルでは、ステージ 2 で記録が失われる数がはるかに多いことが観察されました。H2OPal では、記録の欠落数はほぼ同じ (2 対 3) でしたが、Thermos SmartLid では、記録の欠落数は少なく (6 対 10) ました。HidrateSpark ボトルはすべてキャリブレーション後に改善されたため、キャリブレーション後に t 検定も実施しました。HidrateSpark 3 では、ステージ 1 とステージ 2 のエラーに有意差があります (p = 0.046)。これは、ステージ 1 と比較してステージ 2 で記録の欠落数が多いことが原因である可能性が高いです。
このセクションでは、ボトルの使いやすさや用途、その他の機能情報について説明します。ボトルの精度も重要ですが、ボトルを選ぶ際には使いやすさも重要な要素です。
HidrateSpark 3とHidrateSpark Steelには、ユーザーが計画通りに目標を達成できなかった場合に水分補給を促すLEDライトが搭載されており、ユーザーが設定した回数だけ1日に点滅します。また、ユーザーが水分を摂取するたびに点滅するように設定することもできます。H2OPalとThermos Smart Lidには、水分補給を促す視覚的なフィードバック機能はありません。ただし、購入したすべてのボトルには、モバイルアプリを通じて水分補給を促すモバイル通知機能が搭載されています。1日あたりの通知回数は、HidrateSparkとH2OPalのアプリでカスタマイズできます。
HidrateSpark 3とSteelは、線形トレンドを使用して、ユーザーがいつ水を飲むべきかをガイドし、1時間ごとの推奨目標を1日の終わりまでに達成するように提示します。H2OPalとThermos Smart Lidは、1日の合計目標のみを提供します。すべてのボトルにおいて、デバイスがBluetooth経由でアプリに接続されていない場合、データはローカルに保存され、ペアリング後に同期されます。
4種類のボトルはいずれも高齢者の水分補給に特化していません。さらに、ボトルが1日の摂取目標量を決定するために使用する計算式が公開されていないため、高齢者に適しているかどうかを判断するのは困難です。これらのボトルのほとんどは大きくて重く、高齢者向けに設計されていません。モバイルアプリの使用も、研究者が遠隔でデータを収集するのに役立つかもしれませんが、高齢者には理想的ではない可能性があります。
すべてのボトルが、液体が消費されたか、捨てられたか、こぼれたかを判別できるわけではありません。また、摂取量を正確に記録するためには、すべてのボトルを一口飲むごとに平らな場所に置く必要があります。つまり、特に補充時にボトルを置かないと、飲み忘れが生じる可能性があります。
もう1つの制限は、データを同期するためにデバイスをアプリと定期的に再ペアリングする必要があることです。Thermosはアプリを開くたびに再ペアリングする必要があり、HidrateSparkボトルはBluetooth接続を見つけるのに苦労することがよくありました。H2OPalは接続が失われた場合にアプリと再ペアリングするのが最も簡単です。すべてのボトルはテスト開始前に校正され、プロセス中に少なくとも1回は再校正する必要があります。HidrateSparkボトルとH2OPalは、校正のために空にして完全に満たす必要があります。
すべてのボトルに、データをダウンロードしたり長期的に保存したりするオプションがあるわけではありません。また、いずれのボトルもAPI経由でアクセスすることはできません。
HidrateSpark 3とH2OPalは交換可能なリチウムイオン電池を使用し、HidrateSpark SteelとThermos SmartLidは充電式電池を使用します。メーカーによると、充電式電池はフル充電で最大2週間持続しますが、Thermos SmartLidを頻繁に使用する場合はほぼ毎週充電する必要があります。多くの人が定期的にボトルを充電することを忘れてしまうため、これは制限事項となります。
スマートボトルを選ぶ際には、特に高齢者の場合、さまざまな要素が影響します。ボトルの重量と容量は、虚弱な高齢者でも使いやすいようにする必要があるため、重要な要素です。前述のように、これらのボトルは高齢者向けに特化しているわけではありません。ボトル1本あたりの価格と液体の量も、もう1つの要素です。表3は、各ボトルの高さ、重量、液体の量、価格を示しています。Thermos Smart Lidは、軽量プラスチックのみで作られているため、最も安価で軽量です。また、他の3つのボトルと比較して、最も多くの液体を保持できます。逆に、H2OPalは、調査対象のボトルの中で最も背が高く、最も重く、最も高価でした。
市販のスマートボトルは、新しいデバイスのプロトタイプを作成する必要がないため、研究者にとって有用です。多くのスマートウォーターボトルが販売されていますが、最も一般的な問題は、ユーザーがデータや生信号にアクセスできず、モバイルアプリに表示される結果が一部に限られていることです。高精度でデータに完全にアクセスできる、広く普及するスマートボトル、特に高齢者向けのものを開発する必要があります。テストした4つのボトルのうち、H2OPalは箱から出した状態で、Sip MPE、累積MPE、および記録漏れの数が最も少なかったです。HidrateSpark 3は、最も高い直線性、最小の標準偏差、および最小のMAEを示しました。HidrateSpark SteelとHidrateSpark 3は、LS法を使用してSip平均誤差を減らすために、手動で簡単に校正できます。より正確なSip記録にはHidrateSpark 3が最適なボトルであり、より一貫した測定を長期間にわたって行うにはH2OPalが第一の選択肢です。Thermos SmartLidは、最も信頼性の低いパフォーマンスを示し、最も多くのSipが欠落し、個々の値を過大評価しました。少しずつ飲む。
この研究には限界がある。実際の使用状況では、多くのユーザーは他の容器、特に温かい飲み物、市販の飲料、アルコール飲料を飲むだろう。今後の研究では、各ボトルの形状がエラーにどのように影響するかを評価し、スマートウォーターボトルの設計に役立てる必要がある。
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本研究は、カナダ保健研究機構（CIHR）財団助成金（FDN-148450）の支援を受けて実施されました。ファーニー博士は、クリーガン家族予防・医療技術講座教授としてこの資金援助を受けました。
カイト研究所、トロント・リハビリテーション研究所 – ユニバーシティ・ヘルス・ネットワーク、トロント、カナダ
概念化 – RC; 方法論 – RC、AR; 執筆 – 原稿作成 – RC、AR; 執筆 – レビューと編集 – GF、AR; 監督 – AR、GF すべての著者は、出版された原稿を読み、同意しています。
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