1,970 research outputs found

    Physical Activity Comparison Between Body Sides in Hemiparetic Patients Using Wearable Motion Sensors in Free-Living and Therapy: A Case Series

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    Background: Physical activity (PA) is essential in stroke rehabilitation of hemiparetic patients to avoid health risks, and moderate to vigorous PA could promote patients' recovery. However, PA assessments are limited to clinical environments. Little is known about PA in unguided free-living. Wearable sensors could reveal patients' PA during rehabilitation, and day-long long-term measurements over several weeks might reveal recovery trends of affected and less-affected body sides.Methods: We investigated PA in an observation study during outpatient rehabilitation in a day-care center. PA of affected and less-affected body sides, including upper and lower limbs were derived using wearable motion sensors. In this analysis we focused on PA during free-living and clinician guided therapies, and investigated differences between body-sides. Linear regressions were used to estimate metabolic equivalents for each limb at comparable scale. Non-parametric statistics were derived to quantify PA differences between body sides.Results: We analyzed 102 full-day movement data recordings from eleven hemiparetic patients during individual rehabilitation periods up to 79 days. The comparison between free-living and clinician guided therapy showed on average 16.1 % higher PA in the affected arm during therapy and 5.3 % higher PA in the affected leg during therapy. Average differences between free-living and therapy in the less-affected side were below 4.5 %.Conclusion: We analyzed PA of patients with a hemiparesis in two distinct rehabilitation settings, including free-living and clinician guided therapies over several weeks and compared MET values of affected and less-affected body sides. In particular, we investigated PA using individual regression models for each limb. We demonstrated that wearable motion sensors provide insights in patient's PA during rehabilitation. Although, no clear PA trends were found, our analysis showed patients' tendency to sedentary behavior, confirming previous lab study results. Our PA analysis approach could be used beyond clinical rehabilitation to devise personalized patient and limb-specific exercise recommendations in future remote rehabilitation

    Design and Application of Wireless Body Sensors

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    Hörmann T. Design and Application of Wireless Body Sensors. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2019

    Signal Processing and Machine Learning Techniques Towards Various Real-World Applications

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    abstract: Machine learning (ML) has played an important role in several modern technological innovations and has become an important tool for researchers in various fields of interest. Besides engineering, ML techniques have started to spread across various departments of study, like health-care, medicine, diagnostics, social science, finance, economics etc. These techniques require data to train the algorithms and model a complex system and make predictions based on that model. Due to development of sophisticated sensors it has become easier to collect large volumes of data which is used to make necessary hypotheses using ML. The promising results obtained using ML have opened up new opportunities of research across various departments and this dissertation is a manifestation of it. Here, some unique studies have been presented, from which valuable inference have been drawn for a real-world complex system. Each study has its own unique sets of motivation and relevance to the real world. An ensemble of signal processing (SP) and ML techniques have been explored in each study. This dissertation provides the detailed systematic approach and discusses the results achieved in each study. Valuable inferences drawn from each study play a vital role in areas of science and technology, and it is worth further investigation. This dissertation also provides a set of useful SP and ML tools for researchers in various fields of interest.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Electrical Engineering 201

    The Development of an assistive chair for elderly with sit to stand problems

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    A thesis submitted to the University of Bedfordshire in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of PhilosophyStanding up from a seated position, known as sit-to-stand (STS) movement, is one of the most frequently performed activities of daily living (ADLs). However, the aging generation are often encountered with STS issues owning to their declined motor functions and sensory capacity for postural control. The motivated is rooted from the contemporary market available STS assistive devices that are lack of genuine interaction with elderly users. Prior to the software implementation, the robot chair platform with integrated sensing footmat is developed with STS biomechanical concerns for the elderly. The work has its main emphasis on recognising the personalised behavioural patterns from the elderly users’ STS movements, namely the STS intentions and personalised STS feature prediction. The former is known as intention recognition while the latter is defined as assistance prediction, both achieved by innovative machine learning techniques. The proposed intention recognition performs well in multiple subjects scenarios with different postures involved thanks to its competence of handling these uncertainties. To the provision of providing the assistance needed by the elderly user, a time series prediction model is presented, aiming to configure the personalised ground reaction force (GRF) curve over time which suggests successful movement. This enables the computation of deficits between the predicted oncoming GRF curve and the personalised one. A multiple steps ahead prediction into the future is also implemented so that the completion time of actuation in reality is taken into account

    Digital signal processing and artificial intelligence for the automated classification of food allergy

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    As a by-product of the ‘information revolution’ which is currently unfolding, lifetimes of man (and indeed computer) hours are being allocated for the automated and intelligent interpretation of data. This is particularly true in medical and clinical settings, where research into machine-assisted diagnosis of physiological conditions gains momentum daily. Of the conditions which have been addressed, however, automated classification of allergy has not been investigated, even though the numbers of allergic persons are rising, and undiagnosed allergies are most likely to elicit fatal consequences. On the basis of the observations of allergists who conduct oral food challenges (OFCs), activity-based analyses of allergy tests were performed. Algorithms were investigated and validated by a pilot study which verified that accelerometer-based inquiry of human movements is particularly well-suited for objective appraisal of activity. However, when these analyses were applied to OFCs, accelerometer-based investigations were found to provide very poor separation between allergic and non-allergic persons, and it was concluded that the avenues explored in this thesis are inadequate for the classification of allergy. Heart rate variability (HRV) analysis is known to provide very significant diagnostic information for many conditions. Owing to this, electrocardiograms (ECGs) were recorded during OFCs for the purpose of assessing the effect that allergy induces on HRV features. It was found that with appropriate analysis, excellent separation between allergic and nonallergic subjects can be obtained. These results were, however, obtained with manual QRS annotations, and these are not a viable methodology for real-time diagnostic applications. Even so, this was the first work which has categorically correlated changes in HRV features to the onset of allergic events, and manual annotations yield undeniable affirmation of this. Fostered by the successful results which were obtained with manual classifications, automatic QRS detection algorithms were investigated to facilitate the fully automated classification of allergy. The results which were obtained by this process are very promising. Most importantly, the work that is presented in this thesis did not obtain any false positive classifications. This is a most desirable result for OFC classification, as it allows complete confidence to be attributed to classifications of allergy. Furthermore, these results could be particularly advantageous in clinical settings, as machine-based classification can detect the onset of allergy which can allow for early termination of OFCs. Consequently, machine-based monitoring of OFCs has in this work been shown to possess the capacity to significantly and safely advance the current state of clinical art of allergy diagnosi

    The effects of reducing sedentary behaviour on whole-body and skeletal muscle insulin sensitivity

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    The purpose of this thesis was to investigate whether, over a 6-month period, a 1-hour reduction in daily sedentary behaviour (SB) without adding intentional exercise training would improve insulin sensitivity in adults with metabolic syndrome. The cross-sectional screening phase included 144 participants (42 men) with a mean age of 57 (SD 7) years and a mean BMI of 32 (SD 4) kg/m2. Sixty-four of the participants (27 men) were found to be sedentary and inactive with metabolic syndrome and were randomized into intervention and control groups. The 6-month individualized behavioural intervention aimed at reducing daily SB for 1h compared to screening. SB and physical activity were measured with hip-worn accelerometers throughout the intervention. Whole-body insulin sensitivity by hyperinsulinemic euglycemic clamp, skeletal muscle insulin sensitivity by positron emission tomography, body composition by air displacement plethysmography and fasting blood samples were analysed before and after the intervention. During screening, insulin resistance was assessed with the surrogate marker HOMA-IR. During the screening, all physical activity, regardless of intensity, associated with lower insulin resistance and a favourable plasma lipid profile, whereas a greater proportion of SB associated with higher insulin resistance. However, these associations partly depended on the duration of the accelerometer data collection. During the intervention, SB decreased in the intervention group by 40 min/day and moderate-to-vigorous physical activity increased by 20 min/day, with no change in the control group. After 6 months, fasting plasma insulin decreased in the intervention group compared to control, but insulin sensitivity in the whole body or thigh muscles did not change in either group. The changes in body mass or adiposity did not differ between groups. Among all participants, the changes in SB and body mass correlated inversely with the change in insulin sensitivity; the insulin sensitivity modestly increased among the participants that reduced SB for at least ~ 27 min /day. The intervention resulted in a slight decrease in fasting insulin, but had no effect on insulin sensitivity. However, as the change in insulin sensitivity associated with the changes in SB, successfully reducing SB and increasing moderate-intensity activity may be beneficial in improving whole body insulin sensitivity.Paikallaanolon vähentämisen vaikutukset koko kehon ja luurankolihasten insuliiniherkkyyteen Tämän väitöstutkimuksen tarkoitus oli selvittää paikallaanolon vähentämisen vaikutusta koko kehon ja luurankolihasten insuliiniherkkyyteen 6 kuukauden tutkimusjakson aikana aikuisilla, joilla on metabolinen oireyhtymä. Sisäänottovaiheessa tutkimukseen osallistui 144 henkilöä (42 miestä), ikä 57 (SD7) vuotta ja BMI 32 (SD 4) kg/m2. Heistä 64 henkilöä (joista miehiä 27), joilla todettiin metabolinen oireyhtymä, satunnaistettiin koe- ja kontrolliryhmään. Intervention tavoitteena oli 6 kuukauden ajan vähentää paikallaanoloa 1h päivässä sisäänottovaiheeseen verrattuna. Paikallaanoloa ja liikkumista mitattiin lantiolla pidettävillä kiihtyvyysmittareilla koko tutkimuksen ajan. Koko kehon insuliiniherkkyyttä mitattiin hyperinsulineemisella euglykeemisella clamp –tutkimuksella ja lihasten insuliiniherkkyyttä positronemissiotomografialla. Lisäksi analysoitiin paastoverinäytteitä ja kehonkoostumusta. Sisäänottovaiheessa liikkuminen oli yhteydessä alhaisempaan insuliiniresistenssiin ja paikallaanolo suurempaan insuliiniresistenssiin ja huonompaan veren lipidiprofiiliin. Nämä yhteydet riippuivat kuitenkin liikemittarimittauksen kestosta. Intervention aikana paikallaanolo väheni koeryhmässä 40 min/vrk ja reipas liikkuminen lisääntyi 20 min/vrk, muutos kontrolliryhmässä ei ollut merkitsevä. Tutkimusjakson jälkeen paastoinsuliini laski koeryhmässä kontrolliryhmään verrattuna, mutta insuliiniherkkyydessä ei tapahtunut muutosta. Kehonkoostumuksen muutoksissa ryhmien välillä ei ollut eroa. Paikallaanolon muutos korreloi negatiivisesti kehon insuliiniherkkyyden kanssa ja insuliiniherkkyys parani hieman niillä tutkittavilla, jotka onnistuivat vähentämään paikallaanoloa vähintään ~ 27 min päivässä. Interventio laski hieman paastoinsuliinia, mutta insuliiniherkkyyteen sillä ei ollut vaikutusta. Paikallaanolon vähentäminen oli kuitenkin yhteydessä parempaan insuliiniherkkyyteen, joten paikallaanolon vähentäminen reippaan liikkumisen avulla saattaa hieman kohentaa insuliiniherkkyyttä

    Sedentary behavior in daily life: Assessment issues, psychological antecedents and consequences

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    Körperliche Inaktivität wurde als viertgrößter Risikofaktor für die globale Sterblichkeit identifiziert. Technologische und soziale Veränderungen im häuslichen, ökologischen und beruflichen Umfeld haben zu einem zunehmend inaktiven Lebensstil in verschiedenen Kulturen und Ländern geführt. So haben beispielsweise Computer einst körperlich anstrengende Arbeit ersetzt. Als Konsequenz werden heutzutage viele Alltagsaktivitäten ohne anstrengende körperliche Aktivität ausgeführt. Mit anderen Worten, eine Vielzahl an Menschen verbringt einen Großteil ihrer Zeit in einer sitzenden Körperhaltung mit geringem Energieaufwand, d.h. im sedentären Verhalten. Ausgehend von Forschungsergebnissen über die physiologischen Auswirkungen ist sedentäres Verhalten nicht nur „körperliche Inaktivität“, sondern vielmehr ein eigenständiges Verhalten mit eigenen physiologischen Mechanismen. Angesichts der dringenden Notwendigkeit körperliche Inaktivität zu reduzieren, könnte es ein vielversprechender Ansatz sein das Konstrukt des sedentären Verhaltens gründlich zu untersuchen. Ein Jahrzehnt später, trotz der gestiegenen Anzahl der Studien über sedentäres Verhalten, befindet sich das Forschungsgebiet noch immer in einem frühen Stadium. Es dauerte eine Weile, bis sich die Forschungsgemeinschaft auf eine weithin akzeptierte Definition des Konstruktes geeinigt hat. Sedentäres Verhalten wird durch zwei Komponenten gekennzeichnet, zum einen durch eine liegende/zurücklehnende/sitzende Körperhaltung und zum anderen durch eine Bewegungsintensität von ≤ 1,5 metabolischen Äquivalenten (METs). Entsprechend anspruchsvoll sind die Anforderungen an die Methodik sedentäres Verhalten gemäß den Gütekriterien (Validität, Objektivität, Reliabilität) zu erfassen. In einigen früheren Studien wurde die selbst berichtete Sitzzeit oder die Zeit des Fernsehens als Indikator für das sedentäre Verhalten verwendet. Aufgrund von Erinnerungsverzerrungen und dem Effekt der sozialen Erwünschtheit können Selbstauskünfte bzw. subjektive Methoden zu einer ungenauen Messung des sedentären Verhaltens führen. Seit einiger Zeit haben sich objektive Geräte wie Akzelerometer dank ihrer Tragbarkeit und der Möglichkeit, große Mengen an Informationen zu sammeln, zur bevorzugten Messmethodik entwickelt. Nichtsdestotrotz bleibt die Erfassung beider Komponenten (d.h. Körperhaltung und Energieverbrauch) des sedentären Verhaltens auch für Aktivitätssensoren eine anspruchsvolle Aufgabe. Da nur sehr wenige Aktivitätssensoren sedentäres Verhalten genau erfassen können, besteht ein dringender Bedarf an der Entwicklung weiterer gerätebasierter Methoden. Obwohl Aktivitätssensoren derzeit bevorzugt werden um quantitative Aspekte (z.B. Dauer oder Intensität) des sedentären Verhaltens zu erfassen, sind Sensoren limitiert hinsichtlich der Erfassung qualitativer Aspekte (z.B. Art des Verhaltens oder Umgebungskontext). Die Erfassung des vollständigen Musters des sedentären Verhaltens, d.h. aller qualitativer und quantitativer Aspekte, ist relevant um vertiefte Einblicke in Determinanten und Konsequenzen zu erhalten, was wiederrum die Grundlage für die Entwicklung individuell zugeschnittener Interventionen zur Verringerung des sedentären Verhaltens bilden kann. In der Vergangenheit haben sich die Studien vor allem auf den Zusammenhang zwischen einer sedentären Lebensweise und physiologischen Markern wie der kardiometabolischen Gesundheit fokussiert. Vorrangig haben diese Studien meist experimentelle Studiendesigns unter Laborbedingungen oder Querschnittdesigns angewandt und dabei Unterschiede zwischen Probanden entdeckt, z.B. haben Personen, die mehr Zeit in einer sedentären Verhaltensweise verbringen, einen schlechteren Gesundheitszustand. Insgesamt betrachtet wurden jedoch zwei Themen nicht ausführlich beleuchtet. Zum einen liefern experimentelle und querschnittliche Studiendesigns einen bedeutenden wissenschaftlichen Beitrag und haben zu einem höheren Bewusstsein für das sedentäre Verhalten sowohl in den öffentlichen Medien („Sitzen ist das neue Rauchen“) als auch in der Forschung geführt. Dennoch besitzen diese Erkenntnisse nur eine begrenzte ökologische Validität und die dynamischen Innersubjekt-Meschanismen wurden bislang kaum betrachtet. Zum anderen haben sich – wie oben erwähnt – die meisten Studien auf den Zusammenhang zwischen sedentärem Verhalten und physiologischen Markern konzentriert, während die psychische Komponente der Gesundheit nur selten berücksichtigt wurde. Dies ist bedeutsam, da die Prävalenz und Inzidenz psychischer Störungen in den letzten Jahren anstieg. Die Erforschung der Zusammenhänge zwischen sedentärem Verhalten und psychischen Konstrukten würde die Erkenntnisse über die möglichen gesundheitlichen Folgen von „zu viel Sitzen“ erweitern. Die Stimmung ist ein zentraler Indikator für das psychische Wohlbefinden bei gesunden Menschen und wird bei vielen psychischen Störungen als verändert wahrgenommen (z.B. verschlechterte Stimmung bei schweren Depressionen, verbesserte Stimmung bei manischen Episoden und hohe Stimmungsschwankungen bei Borderline-Persönlichkeitsstörungen). Darüber hinaus ist bekannt, dass die Stimmung ein diffuser Zustand ist, der über die Zeit variiert. Demnach könnte ein dynamischer Innersubjekt-Mechanismus zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung eine plausible Annahme sein, z.B. könnte ununterbrochenes Sitzen zu einer Verschlechterung der Stimmung führen. Ambulantes Assessment (AA) ist derzeit die vielversprechendste Methodik zur Erfassung von Innersubjekt-Mechanismen zwischen (in)aktivem Verhalten und Stimmung. Die Forschungsmethode umfasst die kontinuierliche und gerätegestützte Messung des (in)aktiven Verhaltens mittels Akzelerometrie und die wiederholte selbstberichtete Auskunft der Stimmung mittels elektronischer Tagebücher (z.B. als Applikation auf dem Smartphone). Darüber hinaus hat AA viele Vorteile, nämlich die Erfassung im Alltag, in Echtzeit sowie die dichte und hochfrequentierte Datenerfassung. Dementsprechend können laborbedingte Verzerrungen oder Erinnerungsverzerrungen minimiert werden, die mit traditionellen Ansätzen wie einer retrospektiven schriftlichen Befragung verbunden sind. Fortgeschrittene statistische Ansätze, wie die Mehrebenen-Modellierung, ermöglichen die Analyse verschachtelter Datenstrukturen (z.B. Messzeitpunkte verschachtelt in Personen). In einem statistischen Modell können so gleichzeitig Inner- und Zwischensubjekt-Effekte geschätzt werden. Die primären Ziele dieser Arbeit waren i) methodische Aspekte der Erfassung des sedentären Verhaltens zu betrachten und ii) die Erkenntnisse über psychobehaviorale Determinanten und Konsequenzen des sedentären Verhaltens im täglichen Leben zu erweitern. In der ersten Arbeit wurde die Validität verschiedener Akzelerometer (ActivPAL, ActiGraph und Move) verglichen. Es nahmen 20 gesunde Erwachsene unter Laborbedingungen an einem strukturierten Studienprotokoll mit einer Reihe von voll- und halbstandardisierten Bedingungen teil. Die direkte Beobachtung mittels Videoaufzeichnung wurde als Kriterium für die Körperposition (sitzend/liegend vs. nicht sitzend/liegend) verwendet. Durch die Kombination der direkten Beobachtung mit metabolischen Äquivalenztabellen wurden die Protokollaktivitäten zudem als sedentär oder nicht sedentär kategorisiert. Die Ergebnisse offenbarten, dass der Move 4 [Oberschenkel] ausgezeichnete Bewertungen, der Move 4 [Hüfte] mäßige bis ausgezeichnete Bewertungen und der ActiGraph schwache bis gute Bewertungen für die Klassifizierung von Körperposition erhielt. Für die Komponente des sedentären Verhaltens zeigte der Move 4 [Oberschenkel] ausgezeichnete Bewertungen, der ActivPAL nahezu ausgezeichnete Bewertungen, der Move 4 [Hüfte] gute bis ausgezeichnete Bewertungen und der ActiGraph schwache bis ausgezeichnete Bewertungen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die am Oberschenkel getragenen Geräte, nämlich der Akzelerometer Move 4 und der ActivPAL, eine ausgezeichnete Validität bei der Messung der Körperposition und des sedentären Verhaltens erreichen und für zukünftige Studien empfohlen werden. In der zweiten Arbeit wurde das getriggerte sedentäre „Ecological Momentary Assessment (EMA)“ als ein methodischer Fortschritt im Bereich der Forschung über sedentäres Verhalten vorgestellt. Zusätzlich wurde die Genauigkeit der getriggerten sedentären EMA in drei verschiedenen Studien an gesunden Erwachsenen untersucht. Darüber hinaus untersuchten wir den Mehrwert der getriggerten sedentären EMA im Vergleich zu einer Simulation eines zufälligen Abfragedesigns. Getriggertes sedentäres EMA umfasst die kontinuierliche Erfassung des sedentären Verhaltens mittels Akzelerometrie und wiederholte kontextbezogene Abfragen über elektronische Tagebücher (d.h. eine Applikation auf einem Smartphone). Genauer beschrieben überträgt der Akzelerometer Daten zur Körperposition (sitzend, liegend oder aufrecht) via Bluetooth Low Energy (BLE) in Echtzeit auf ein Smartphone und triggert zu beantwortende Fragebögen. Jedes Mal, wenn ein Proband eine bestimmte Zeit (z.B. 20 Minuten) in sitzender Körperposition verbringt, löst das elektronische Tagebuch kontextbezogene Abfragen aus. Um die Genauigkeit dieser Methode zu testen wurde die prozentuale Genauigkeit aller sedentär getriggerter Abfragen im Verhältnis zur Gesamtzahl der sedentären Phasen, die durch Akzelerometer erfasst wurden und potentiell eine Abfrage auslösen könnten, berechnet. Im Durchschnitt lag die Genauigkeit über alle Probanden hinweg bei über 80 %. Im Vergleich zu Simulationen eines zufälligen Abfragedesigns (alle 120 Minuten) war die Genauigkeit des getriggerten sedentären EMA um bis zu 47,9 % höher. Die Ergebnisse zeigten darüber hinaus, dass sedenäre Phasen (≥ 20 Minuten) vorwiegend außerhalb des Arbeitskontextes auftraten und wenn die Probanden nicht allein waren. Zusammengefasst zeigte die Studie, dass getriggertes sedentäres EMA einen methodischen Fortschritt darstellt, der zur Erfassung sozialer und umweltbezogener Kontextinformationen oder zur Auflösung dynamischer Assoziationen verwendet werden kann. In der dritten Arbeit wurde untersucht, inwiefern sedentäres Verhalten Stimmungsdimensionen beeinflusst. Hierbei wurde eine AA–Studie im Alltag von 92 Universitätsangestellten über fünf Tage durchgeführt. Sedentäres Verhalten wurde kontinuierlich mittels Akzelerometrie gemessen und die Stimmung mehrmals täglich in elektonischen Tagebüchern via Smartphone-Applikation erfasst. Zur Varianzmaximierung verwendeten wir einen getriggerten sedentären Algorithmus, der in der zweiten Arbeit vorgestellt wurde. Die Ergebnisse zeigten, dass sedentäres Verhalten (15-Minuten-Intervalle vor jeder Stimmungsbewertung) und sedentäre Phasen (30-Minuten-Intervalle mit ununterbrochenem sedentären Verhalten) die Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wache-Müde negativ beeinflussten. In anderen Worten: Mehr sedentäres Verhalten im täglichen Leben führte zu einem niedrigeren Niveau des Wohlbefindens und des Energielevels. Dementsprechend verweisen erste Erkenntnisse darauf, dass sedentäres Verhalten ein allgemeiner Risikofaktor sein könnte, der sowohl die somatische als auch die psychische Gesundheit beeinflusst. In der vierten Arbeit untersuchten wir den reziproken Einfluss der dritten Arbeit, inwiefern die aktuelle Stimmungsbewertung das nachfolgende sedentäre Verhalten beeinflusst. Darüber hinaus untersuchten wir, ob der Zusammenhang zwischen Stimmung und sedentärem Verhalten von der methodischen Perspektive abhängen könnte. Hierfür verwendeten wir multiple Regressionsanalysen zur Auswertung von Zwischensubjekt-Effekten aus Fragebogendaten und den Ansatz der Mehrebenen-Modellierung zur Analyse von Innersubjekt-Effekten aus der AA-Studie. Die Ergebnisse zeigten, dass höhere Bewertungen der Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wach-Müde zu einer geringeren nachfolgendenen Dauer des sedentären Verhaltens prognostizierten, während höhere Bewertungen der Stimmungsdimension Ruhe-Unruhe eine längere Dauer an nachfolgendem sedentären Verhalten prognostizierten. Die Effekte der Stimmungsdimensionen Wach-Müde und Ruhe-Unruhe auf das sedentäre Verhalten wurden durch den Umgebungskontext moderiert; so fallen die Effekte im Setting „Zuhause“ stärker aus als im Setting „Arbeit“. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Stimmung das sedentäre Verhalten im Alltag regulieren könnte. Zeitsensitive Analysen, wie z.B. von Abfragezeitpunkt zu Abfragezeitpunkt, ergaben einen Zusammenhang zwischen Stimmung und sedentärem Verhalten (Innersubjekt-Analyse), während Analysen zwischen verschiedenen Personen keine Zusammenhänge ergaben (Zwischensubjekt-Analysen). Basierend auf den Erkenntnissen der zweiten und dritten Arbeit deuten die Ergebnisse auf eine reziproke Beziehung zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung hin. In der fünften Arbeit wurde der Einfluss verschiedener Facetten einer Unterbrechung des sedentären Verhaltens auf die Stimmungsdimensionen im Alltag untersucht. In der aus Arbeit zwei beschriebenen AA-Studie wurden verschiedene Unterbrechungsmuster wie folgt definiert: Variation in der Häufigkeit (Anzahl der Unterbrechungen), Dauer (Länge der Unterbrechungen), Intensität (metabolisches Äquivalent der Unterbrechung) und Umgebungskontext (Zuhause/Arbeitsplatz). Der Einfluss des jeweiligen Unterbrechungsmusters auf die Stimmung wurde in einem Innersubjekt-Design analysiert. Die Ergebnisse zeigten, dass die Intenstät der Unterbrechung positiv mit den nachfolgenden Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung, Wach-Müde und Ruhe-Unruhe assoziiert war. Die Häufigkeit der Unterbrechung war positiv mit den nachfolgenden Stimmungsdimensionen Gute-Schlechte Stimmung und Wach-Müde assoziiert, während die Dauer der Unterbrechung nicht mit der Stimmung assoziiert war. Explorative Analysen zeigten zudem, dass Unterbrechungen des sedentären Verhaltens im Setting „Zuhause“ einen größeren Effekt zeigten als im Setting „Arbeit“. Insgesamt betrachtet deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ein häufiges und intensives Unterbrechen des sedentären Verhaltens, z.B. durch Gehen statt Stehen, am vorteilhaftesten für die Verbesserung der Stimmung sein könnte. Diese Erkenntnisse aus dem Alltag können als Beitrag für die Formulierung präziserer Gesundheitsempfehlungen dienen, die darauf abzielen, „das sedentäre Verhalten im Alltag zu minimieren“. Nach dem derzeitigen Wissensstand tragen unsere angeführten Ergebnisse in unterschiedlicher Hinsicht zu einem Erkentnissgewinn im Bereich des sedentären Verhaltens bei. Zum einen wurde in Übereinstimmung mit früheren Studien gezeigt, dass Akzelerometer die bevozugte Methode ist um quantitative Aspekte des sedentären Verhaltens zu messen. Darüber hinaus können sich elektronische Tagebücher (z.B. eine Applikation auf dem Smartphone) als wertvoll für die Erfassung der qualitativen Aspekte des sedentären Verhaltens erweisen. Zum anderen untersuchten wir als eine der ersten Studien die Zusammenhänge zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung im Alltag und fanden erste Evidenz für einen reziproken Zusammenhang zwischen beiden Konstrukten sowie, dass Unterbrechungen des sedentären Verhaltens sich positiv auf die Stimmung auswirken können. Vor dem Hintergrund dieser zentralen Ergebnisse werden im letzten Kapitel dieser Thesis diverse Themen disktutiert, die in weiteren Untersuchungen betrachtet werden könnten. Wir gehen davon aus, dass die gleichzeitige Erfassung und Analyse aller Aspekte des (in)aktivem Verhaltens (d.h. Schlaf, sedentäres Verhalten und körperliche Aktivität) für das Verständnis der Wechselbeziehung und deren gesundheitlichen Auswirkungen immer wichtiger werden. Weiterhin gehen wir davon aus, dass sich die Frage der Kausalität stellen wird, wenn zukünftige Forschungsarbeiten den reziproken Zusammenhang zwischen sedentärem Verhalten und Stimmung bestätigen. Letztlich erwarten wir, dass die psychophysiologische Reaktion des sedentären Verhaltens zunehmend in den Mittelpunkt der Forschung rücken wird

    Noninvasive autonomic nervous system assessment in respiratory disorders and sport sciences applications

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    La presente tesis está centrada en el análisis no invasivo de señales cardíacas y respiratorias, con el objetivo de evaluar la actividad del sistema nervioso autónomo (ANS) en diferentes escenarios, tanto clínicos como no clínicos. El documento está estructurado en tres partes principales. La primera parte consiste en una introducción a los aspectos fisiológicos y metodológicos que serán cubiertos en el resto de la tesis. En la segunda parte, se analiza la variabilidad del ritmo cardiaco (HRV) en el contexto de enfermedades respiratorias, concretamente asma (tanto en niños como en adultos) y apnea del sueño. En la tercera parte, se estudian algunas aplicaciones novedosas del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. La primera parte está compuesta por los capítulos 1 y 2. El capítulo 1 consiste en una extensa introducción al funcionamiento del sistema nervioso autónomo y las características de las bioseñales analizadas a lo largo de la tesis. Por otro lado, se aborda la patofisiología del asma y la apnea del sueño, su relación con el funcionamiento del ANS y las estrategias de diagnóstico y tratamiento de lasmismas. El capítulo concluye con una introducción a la fisiología del ejercicio, así como al interés en la estimación del volumen tidal y del umbral anaeróbico en el campo de las ciencias del deporte.En cuanto al capítulo 2, se presenta un marco de trabajo para el análisis contextualizado de la HRV. Después de una descripción de las técnicas de evaluación y acondicionamiento de la señal de HRV, el capítulo se centra en el efecto de los latidos ectópicos, la arritmia sinusal respiratoria y la frecuencia respiratoria en el análisis de la HRV.Además, se discute el uso de un índice para la evaluación de la distribución de la potencia en los espectros de HRV, así como diferentes medidas de acoplo cardiorespiratorio.La segunda parte está compuesta por los capítulos 3, 4 y 5, todos ellos relacionados con el análisis de la HRV en enfermedades respiratorias. Mientras que los capítulos 3 y 4 están centrados en asma infantil y en adultos respectivamente, el capítulo 5 aborda la apnea del sueño. El asma es una enfermedad respiratoria crónica que aparece habitualmente acompañada por una inflamación de las vías respiratorias. Aunque afecta a personas detodas las edades, normalmente se inicia en edades tempranas, y ha llegado a constituir una de las enfermedades crónicasmás comunes durante la infancia. Sin embargo, todavía no existe un método adecuado para el diagnóstico de asma en niños pequeños. Por otro lado, el rol fundamental que desempeña el sistema nervioso parasimpático en el control del tono bronco-motor y la bronco-dilatación sugiere que la rama parasimpática del ANS podría estar implicada en la patogénesis del asma. De estemodo, en el capítulo 3 se evalúa el ANS mediante el análisis de la HRV en dos bases de datos diferentes, compuestas por niños en edad pre-escolar clasificados en función de su riesgo de desarrollar asma, o de su condición asmática actual. Los resultados del análisis revelaron un balance simpáticovagal reducido y una componente espectral de alta frecuencia más picuda en aquellos niños con un mayor riesgo de desarrollar asma. Además, la actividad parasimpática y el acoplo cardiorespiratorio se redujeron en un grupo de niños con bajo riesgo de asma al finalizar un tratamiento para bronquitis obstructiva, mientras que estos permanecieron inalterados en aquellos niños con una peor prógnosis.A diferencia de los niños pequeños, en el caso de adultos el diagnóstico de asma se realiza a través de una rutina clínica bien definida. Sin embargo, la estratificación de los pacientes en función de su grado de control de los síntomas se basa generalmente en el uso de cuestionarios auto-aplicados, que pueden tener un carácter subjetivo. Por otro lado, la evaluación de la severidad del asma requiere de una visita hospitalaria y de incómodas pruebas, que no pueden aplicarse de una forma continua en el tiempo. De este modo, en el capítulo 4 se estudia el valor de la evaluación del ANS para la estratificación de adultos asmáticos. Para ello, se emplearon diferentes características extraídas de la HRV y la respiración, junto con varios parámetros clínicos, para entrenar un conjunto de algoritmos de clasificación. La inclusión de características relacionadas con el ANS para clasificar los sujetos atendiendo a la severidad del asma derivó en resultados similares al caso de utilizar únicamente parámetros clínicos, superando el desempeño de estos últimos en algunos casos. Por lo tanto, la evaluación del ANS podría representar un potencial complemento para la mejora de la monitorización de sujetos asmáticos.En el capítulo 5, se analiza la HRV en sujetos que padecen el síndrome de apnea del sueño (SAS) y comorbididades cardíacas asociadas. El SAS se ha relacionado con un incremento de 5 veces en el riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares (CVD), que podría aumentar hasta 11 veces si no se trata convenientemente. Por otro lado, una HRV alterada se ha relacionado independientemente con el SAS y con numerosos factores de riesgo para el desarrollo de CVD. De este modo, este capítulo se centra en evaluar si una actividad autónoma desbalanceada podría estar relacionada con el desarrollo de CVD en pacientes de SAS. Los resultados del análisis revelaron una dominancia simpática reducida en aquellos sujetos que padecían SAS y CVD, en comparación con aquellos sin CVD. Además, un análisis retrospectivo en una base de datos de sujetos con SAS que desarollarán CVD en el futuro también reveló una actividad simpática reducida, sugiriendo que un ANS desbalanceado podría constituir un factor de riesgo adicional para el desarrollo de CVD en pacientes de SAS.La tercera parte está formada por los capítulos 6 y 7, y está centrada en diferentes aplicaciones del análisis de señales cardiorespiratorias en el campo de las ciencias del deporte. El capítulo 6 aborda la estimación del volumen tidal (TV) a partir del electrocardiograma (ECG). A pesar de que una correcta monitorización de la actividad respiratoria es de gran interés en ciertas enfermedades respiratorias y en ciencias del deporte, la mayor parte de la actividad investigadora se ha centrado en la estimación de la frecuencia respiratoria, con sólo unos pocos estudios centrados en el TV, la mayoría de los cuales se basan en técnicas no relacionadas con el ECG. En este capítulo se propone un marco de trabajo para la estimación del TV en reposo y durante una prueba de esfuerzo en tapiz rodante utilizando únicamente parámetros derivados del ECG. Errores de estimación del 14% en la mayoría de los casos y del 6% en algunos sugieren que el TV puede estimarse a partir del ECG, incluso en condiciones no estacionarias.Por último, en el capítulo 7 se propone una metodología novedosa para la estimación del umbral anaeróbico (AT) a partir del análisis de las dinámicas de repolarización ventricular. El AT representa la frontera a partir de la cual el sistema cardiovascular limita la actividad física de resistencia, y aunque fue inicialmente concebido para la evaluación de la capacidad física de pacientes con CVD, también resulta de gran interés en el campo de las ciencias del deporte, permitiendo diseñar mejores rutinas de entrenamiento o para prevenir el sobre-entrenamiento. Sin embargo, la evaluación del AT requiere de técnicas invasivas o de dispositivos incómodos. En este capítulo, el AT fue estimado a partir del análisis de las variaciones de las dinámicas de repolarización ventricular durante una prueba de esfuerzo en cicloergómetro. Errores de estimación de 25 W, correspondientesa 1 minuto en este estudio, en un 63% de los sujetos (y menores que 50 W en un 74% de ellos) sugieren que el AT puede estimarse de manera no invasiva, utilizando únicamente registros de ECG.<br /
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