市販のスマートウォーターボトルを介して水分摂取量を監視

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水分摂取は、脱水症状を予防し、腎臓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量を監視するツールを開発する傾向があります。市販のスマート哺乳瓶がいくつかあり、主に以下の用途を目的としています。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。この研究では、4 つの市販のスマート哺乳瓶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。ボトルあたり 100 件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グラウンド トゥルースと比較されました。H2OPal は平均パーセント誤差 (MPE) が最も低く、複数の飲み口にわたる誤差のバランスをとることができます。HidrateSpark 3 は最も一貫性があり信頼性の高い結果を提供します。時間当たりの SIP エラーが最も低くなります。HidrateSpark ボトルの MPE 値は、個々のエラー値がより一貫しているため、線形回帰を使用してさらに改善されました。Thermos スマート リッドは、センサーが全体に広がっていないため、最も精度が低かったです。ボトルの破損により、多くの記録が失われます。
脱水症は、混乱、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。特に高齢者や水分調節に影響を与える基礎疾患のある人では、水分摂取のバランスが重要です。再発のリスクがある患者結石の形成を防ぐには、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ための有用な方法です 1,2。文献には、追跡に役立つシステムやデバイスのレポート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の製品には至りませんでした。市販されているボトルは主に、水分補給を求めているレクリエーションアスリートや健康志向の成人を対象としています。この記事では、一般的なものであるかどうかを判断することを目的としました。市販のウォーター ボトルは、研究者や患者にとって実行可能なソリューションです。性能と機能の観点から 4 つの市販のウォーター ボトルを比較しました。ボトルは、図 1 に示すように、HidrateSpark 34、HidrateSpark Steel5、H2O Pal6、および Thermos Smart Lid7 です。これらのボトルは、このボトルが選ばれたのは、(1) カナダで購入可能であり、(2) モバイル アプリから一口量のデータにアクセスできる、数少ない人気のボトルのうちの 1 つであるためです。
分析した市販ボトルの画像: (a) HidrateSpark 34、(b) HidrateSpark Steel5、(c) H2OPal6、(d) Thermos Smart Lid7。赤い破線のボックスはセンサーの位置を示します。
上記のボトルのうち、HidrateSpark の以前のバージョンのみが研究で検証されています8。研究では、HidrateSpark ボトルの精度は、24 時間の水分摂取量の総摂取量の測定値の 3% 以内であることがわかりました。HidrateSpark は臨床研究でも使用されています。腎臓結石患者の摂取量を監視するため9。それ以来、HidrateSparkはさまざまなセンサーを備えた新しいボトルを開発しました。H2OPalは、水分摂取量を追跡し促進する他の研究で使用されてきましたが、その性能を検証した具体的な研究はありません2,10。Pletcher et al。高齢者向けの特徴とオンラインで入手可能な情報は、いくつかの市販のボトルについて比較されましたが、その正確さの検証は行われませんでした11。
市販の 4 つのボトルすべてに、Bluetooth 経由で送信された摂取イベントを表示および保存するための無料の独自アプリが含まれています。HidrateSpark 3 と Thermos Smart Lid にはボトルの中央にセンサーがあり、おそらく容量性センサーが使用されていますが、HidrateSpark Steel と H2Opal には荷重センサーまたは圧力センサーを使用して、センサーを底部に設置します。センサーの位置は、図 1 の赤い点線のボックスに示されています。Thermos Smart Lid では、センサーは容器の底部に到達できません。
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) が比較されました。 5 kg スケール (Starfrit Electronic Kitchen Scale 93756) を使用して得られたグランド トゥルース。アプリを使用してデータが収集される前に、すべてのボトルが校正されました。フェーズ 1 では、10 mL ～ 100 mL の 10 mL ～ 100 mL の一口サイズがランダムに測定されました。 1 つのバイアルにつき、それぞれ 5 回の測定を行い、合計 50 回の測定を行います。これらのイベントは人間が実際に飲酒するイベントではありませんが、一口ごとの量をより適切に制御できるように注がれます。この段階で、ボトルを再調整します。 SIP エラーが 50 mL を超えている場合、アプリがボトルへの Bluetooth 接続を失った場合は再ペアリングします。フリーライフ フェーズでは、ユーザーは日中ボトルから自由に水を飲み、異なる一口を選択します。このフェーズでは、には、一定期間にわたる 50 回の一口のデータも含まれていますが、すべてが連続して含まれ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、毎日の適切な水分補給を確保するには、一口ごとではなく、一日 (24 時間) を通して摂取量を正確に測定することがより重要です。ただし、迅速な介入の合図を特定するには、一口ごとに誤差が小さい必要があります。 Conroyらの研究で行われたのと同じである。 2 . 一口の音が記録されていないか、記録が不十分な場合は、次の記録時にボトルの量のバランスが取れることが重要です。したがって、誤差 (測定量 – 実際の量) は手動で調整されます。たとえば、被験者が 10 杯飲んだとします。 mL とボトルは 0 mL を報告しましたが、被験者が 20 mL を飲み、ボトルが合計 30 mL を報告した場合、調整された誤差は 0 mL になります。
表 1 は、2 段階 (100 sip) 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 口あたりの平均パーセント誤差 (MPE)、1 口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す。 sip、\(n\) は総一口数です。\({C}_{act}^{k}\) と \({C}_{est}^{k}\) は累積摂取量を表します最後の \(k\) sip の数。Sip MPE は個々の sip のパーセント エラーを調べますが、Cumulative MPE は時間の経過に伴う合計パーセント エラーを調べます。表 1 の結果によると、H2OPal の数が最も少ないです。失われた記録、最小の Sip MPE、および最小の累積 MPE。時間の経過に伴う合計摂取量を決定する際の比較指標としては、平均誤差の方が平均絶対誤差 (MAE) よりも優れています。これは、長期間にわたる不十分な測定値からボトルが回復する能力を示しているためです。 sip MAE は、各 sip の絶対誤差を計算するため、各 sip の精度が重要なアプリケーションにも含まれます。累積 MPE は、位相全体で測定値のバランスがどの程度取れているかも測定し、不利益を与えることはありません。別の観察では、4 本のボトルのうち 3 本が、表 1 に示されている一口あたりの摂取量を負の数値で過小評価していました。
すべてのボトルの R 二乗ピアソン相関係数も表 1 に示します。HidrateSpark 3 が最も高い相関係数を示します。HidrateSpark 3 にはいくつかの欠落レコードがありますが、そのほとんどは小さな口 (図 2 の Bland-Altman プロットでも、HidrateSpark 3 が他の 3 つのボトルと比較して一致限界 (LoA) が最も小さいことが確認されています。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、ほぼすべての測定値は、図 2c に示すように、このボトルが一貫した結果を提供することを確認する LoA 範囲。ただし、ほとんどの値はゼロ未満であり、一口サイズが過小評価されることが多いことを意味します。同じことが図 2b の HidrateSpark Steel にも当てはまります。したがって、これら 2 つのボトルは、H2Opal および Thermos Smart Lid と比較して最高の MPE および累積 MPE を提供し、図 2a、d に示すように、誤差は 0 の上下に分布しています。
(a) H2OPal、(b) HidrateSpark Steel、(c) HidrateSpark 3、および (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付近の信頼区間を表します。
HidrateSpark Steel と H2OPal は、それぞれ 20.04 mL と 21.41 mL という同様の標準偏差を持っていました。図 2a、b は、HidrateSpark Steel の値が常に平均値付近で跳ね返るが、一般に LoA 領域内に留まるのに対し、H2Opal の値はそれ以上であることも示しています。サーモス スマート リッドの最大標準偏差は 35.42 mL で、図 2d に示す測定値の 10% 以上が LoA 領域外でした。このボトルは最小の Sip Mean Error と比較的小さな累積値を示しました。 MPE は、最も多くの欠落記録と最大の標準偏差があるにもかかわらず、サーモス スマートリッドでは多くの欠落記録があります。これは、センサー ストローが容器の底まで伸びていないため、液体内容物がセンサー スティックの下にある場合に記録欠落が発生するためです ( ~80 mL)。これは水分摂取量の過小評価につながるはずです。 ただし、MPE と Sip Mean Error が正のボトルは Thermos だけでした。これは、ボトルが液体摂取量を過大評価していることを意味します。したがって、Thermos の平均 Sip 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。これらの過大評価が発生した場合まったく記録されていない（または「過小評価」されている）多くの見逃した一口を含めて平均すると、平均結果はバランスがとれています。計算から見逃した記録を除外すると、一口平均誤差は +10.38 mL となり、単一一口の大幅な過大評価が確認されました。これはポジティブに見えるかもしれませんが、ボトルは実際には、多くの飲酒イベントを見逃しているため、個々の飲み口の推定値が不正確で信頼性がありません。さらに、図 2d に示すように、Thermos SmartLid は飲み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。
全体として、H2OPal は経時的な一口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最も信頼性の高い方法でした。Thermos スマート リッドは最も精度が低く、他のボトルよりも一口を見逃していました。HidrateSpark 3 ボトルの方が一貫した誤差がありました。しかし、ほとんどの一口を過小評価しており、その結果、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可能性があることがわかりました。これは、誤差の標準偏差が小さく、常に 1 口を過小評価する HidrateSpark ボトルに特に当てはまります。最小二乗法 (LS)この方法は、オフセット値とゲイン値を取得するために欠落しているレコードを除外しながらステージ 1 データに使用されました。結果として得られた方程式は、実際の値を計算し、校正誤差を決定するために、第 2 ステージで測定された一口摂取量に使用されました。表 2 は、校正が行われたことを示しています。 2 つの HidrateSpark ボトルの Sip 平均誤差は改善されましたが、H2OPal または Thermos Smart Lid は改善されませんでした。
すべての測定が行われるフェーズ 1 では、各ボトルが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。これを決定するために、各ボトルは次の基準に基づいて高、中、低の 3 つのレベルに分割されます。フェーズ 1 の測定では、レベルの絶対誤差が大きく異なるかどうかを判断するために、一元配置分散分析テストが実行されました。HidrateSpark 3 と Steel の場合、3 つのカテゴリの誤差は大きく異なりません。 H2OPal ボトルとサーモス ボトルの不等分散のウェールズ検定を使用すると、境界線の有意差 (p 両側 t 検定を実行して、各ボトルのステージ 1 とステージ 2 のエラーを比較しました。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な差がないことを意味します。ただし、2 つの HidrateSpark ボトルでは、は、ステージ 2 ではるかに多くの記録を失いました。H2OPal では、記録漏れの数はほぼ同じでした (2 対 3)。一方、Thermos SmartLid では、記録漏れの数が減りました (6 対 10)。HidrateSpark ボトルはキャリブレーション後にすべて改善されました。キャリブレーション後に t 検定も実行されました。HidrateSpark 3 では、ステージ 1 とステージ 2 の間に誤差に大きな差があります (p = 0.046)。これは、欠落レコードの数が多いためである可能性が高くなります。ステージ1と比べてステージ2では。
このセクションでは、ボトルの使いやすさとその用途、その他の機能情報について説明します。ボトルを選択する際には、ボトルの精度も重要ですが、使いやすさの要素も重要です。
HidrateSpark 3 および HidrateSpark Steel には、計画どおりに目標を達成できなかった場合に水を飲むようにユーザーに通知する LED ライトが装備されています。また、1 日あたり特定の回数 (ユーザーが設定) 点滅するように設定することもできます。ユーザーが飲むたびに。H2OPal と Thermos Smart Lid には、ユーザーに水を飲むよう促すための視覚的なフィードバックはありません。ただし、購入したすべてのボトルには、モバイル アプリを通じてユーザーに水を飲むよう促すモバイル通知が付いています。1 日あたりの通知の数は、 HidrateSpark および H2OPal アプリケーションでカスタマイズされます。
HidrateSpark 3 と Steel は線形トレンドを使用してユーザーに水を飲むタイミングをガイドし、ユーザーが 1 日の終わりまでに達成すべき 1 時間ごとの推奨目標を提供します。H2OPal と Thermos Smart Lid は 1 日の合計目標のみを提供します。すべてのボトルで、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 つのボトルはいずれも高齢者向けの水分補給に焦点を当てていません。さらに、ボトルが 1 日の摂取量目標を決定するために使用する公式が入手できないため、高齢者に適しているかどうかを判断することが困難です。これらのボトルのほとんどは大きくて重く、適切ではありません。モバイルアプリの使用も高齢者にとっては理想的ではないかもしれませんが、研究者にとってはリモートでデータを収集するのに役立つかもしれません。
すべてのボトルでは、液体が消費されたか、廃棄されたか、こぼれたかを判断することはできません。また、摂取量を正確に記録するために、すべてのボトルを一口飲むたびに表面に置く必要があります。これは、ボトルが置かれていない場合、特に次のような場合に飲み物を飲み忘れる可能性があることを意味します。補充中。
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 が最も簡単です。接続が失われた場合は、アプリと再ペアリングします。テストの開始前にすべてのボトルが校正され、プロセス中に少なくとも 1 回再校正する必要があります。校正のために、HidrateSpark ボトルと H2OPal を空にし、完全に満たす必要があります。
すべてのボトルには、データをダウンロードまたは長期保存するオプションがありません。また、API を介してアクセスできるものはありません。
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。メーカーが述べているように、充電式電池はフル充電で最大 2 週間持続しますが、使用する場合はほぼ毎週充電する必要があります。 Thermos SmartLid は非常に重いです。ボトルを定期的に充電することを覚えていない人も多いため、これは制限です。
特にユーザーが高齢者の場合、スマートボトルの選択に影響を与える可能性のあるさまざまな要素があります。虚弱な高齢者にとって使いやすい必要があるため、ボトルの重量と容積は重要な要素です。前述したように、前述のように、これらのボトルは高齢者向けに作られていません。ボトルあたりの液体の価格と量もまた、別の要因です。表 3 に、各ボトルの高さ、重量、液体の容量、および価格を示します。サーモスのスマート リッドは、そのままで最も安価で最軽量です。完全に軽量のプラスチックで作られています。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 は研究ボトルの中で最も高く、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、研究者にとって役立ちます。利用可能なスマート ウォーター ボトルは数多くありますが、最も一般的な問題は、ユーザーがデータや生の信号にアクセスできず、一部の結果しか得られないことです。高精度で完全にアクセス可能なデータを備えた、広く使用されているスマート ボトル、特に高齢者向けに調整された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、箱から出した H2OPal の Sip MPE が最も低く、 HidrateSpark 3 は、最高の直線性、最小の標準偏差、最低の MAE を備えています。HidrateSpark Steel と HidrateSpark 3 は、LS メソッドを使用して 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 記録の場合、 HidrateSpark 3 が最適なボトルですが、長期間にわたってより一貫した測定を行うには、H2OPal が第一の選択肢です。Thermos SmartLid は、パフォーマンスの信頼性が最も低く、一口の飲み忘れが最も多く、個々の一口を過大評価していました。
この研究には限界がないわけではありません。実際のシナリオでは、多くのユーザーは他の容器、特に熱い液体、市販の飲料、アルコールを飲みます。将来の研究では、各ボトルのフォームファクターがエラーにどのような影響を与えるかを評価して、スマートウォーターボトルの設計をガイドする必要があります。 。
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概念化 - RC; 方法論 – RC、AR; 執筆 – 原稿準備 – RC、AR; 執筆 - レビューおよび編集、GF、AR。 監修 – AR、GF すべての著者は原稿出版版を読み、同意しています。
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