DOI: https://doi.org/10.2196/86049
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42413039
تاريخ النشر: 2026-07-07
المؤلف: Siân Bladon وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة المتنقلة وتطبيقات الصحة المتنقلة
نظرة عامة
يقدم قسم ورقة البحث دراسة تجريبية تهدف إلى تقييم القبول وجودة البيانات لثلاثة أجهزة قابلة للارتداء متاحة تجارياً—Fitbit Charge 5 وSamsung Galaxy Watch 5 وApple Watch SE—بين الأفراد الذين يعانون من الذهان المشاركين في دراسة CONNECT. اختار المشاركون أحد الأجهزة، وتمت مقارنة الخصائص الديموغرافية الأساسية عبر المجموعات. تم قياس القبول باستخدام استبيان رضا المستخدم عن الأجهزة القابلة للارتداء بعد ثلاثة أشهر، بينما تم تقييم جودة البيانات من خلال مقاييس مثل اكتمال عدد الخطوات، ومعدل ضربات القلب، وبيانات النوم، بالإضافة إلى استكشاف الأخطاء المطلوبة لكل جهاز.
تشير النتائج إلى أن رضا المشاركين كان متشابهاً عبر جميع الأجهزة الثلاثة، مما يشير إلى قبول عام للتكنولوجيا القابلة للارتداء في هذه الفئة. ومع ذلك، لوحظت اختلافات كبيرة في قدرة الأجهزة على توليد بيانات كاملة وعالية الجودة. تؤكد الدراسة على أهمية إطار تقييم منهجي لتقييم نزاهة البيانات عند اختيار الأجهزة القابلة للارتداء للتطبيقات السريرية والبحثية. وبالتالي، تم إيقاف استخدام Samsung Galaxy Watch من دراسة CONNECT، مما يعكس قراراً مدفوعاً بالبيانات لتعزيز جمع بيانات الاستشعار السلبية.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على التأثير الكبير لاضطرابات طيف الفصام، التي تؤثر على حوالي 20 مليون فرد حول العالم، وتؤكد على التحديات التي تطرحها الانتكاسات بعد الحلقات الذهانية الأولية. ترتبط هذه الانتكاسات بنتائج طويلة الأمد أسوأ، وزيادة في حالات الاستشفاء، وانخفاض في جودة الحياة. تناقش الورقة إمكانيات تقنيات المراقبة عن بُعد الرقمية (DRM)، مثل الهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء، لتسهيل المراقبة في الوقت الحقيقي للتغيرات الفسيولوجية والسلوكية، مما قد يساعد في منع انتكاسات الذهان من خلال التدخلات في الوقت المناسب. أظهرت مراقبة الأعراض النشطة (ASM) عبر تطبيقات الهواتف الذكية جدوى وقبول، لكن عبء إكمال الاستبيانات المتكررة لا يزال يمثل قيداً.
لمعالجة ذلك، تهدف دراسة CONNECT إلى دمج بيانات ASM مع بيانات الاستشعار السلبية من الأجهزة القابلة للارتداء في خوارزمية توقع المخاطر لتقدير مخاطر الانتكاس على المدى القصير. تستعرض المقدمة أيضاً المشهد الحالي للأجهزة القابلة للارتداء، مشيرة إلى التحديات في اختيار التكنولوجيا المناسبة بسبب التباينات في جودة البيانات ودقتها. بينما قد تقدم الأجهزة ذات الجودة البحثية دقة أعلى، تميل الأجهزة القابلة للارتداء التجارية إلى تحقيق مشاركة وقبول أفضل من المشاركين. تؤكد الورقة على الحاجة إلى تقييم منهجي لهذه الأجهزة لإبلاغ اختيارها لدراسة CONNECT، مع التركيز على قابلية الاستخدام، والقبول، وجودة البيانات بين ثلاثة أجهزة تجارية مختارة. يهدف التقييم إلى تحديد أي جهاز يفضله المشاركون، وأيها الأكثر قبولاً بعد الاستخدام، وأيها يوفر أعلى جودة بيانات خلال فترة المراقبة.
طرق البحث
يستعرض قسم “الطرق” الأساليب التجريبية والتحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون مجموعة من التقنيات الكمية والنوعية لجمع البيانات، مما يضمن فهماً شاملاً للظواهر قيد التحقيق. شملت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، وتحليلات إحصائية، وتقنيات نمذجة، تم تصميمها لاختبار الفرضيات التي تم صياغتها في الدراسة.
شمل جمع البيانات عملية أخذ عينات منهجية، تلتها اختبارات إحصائية صارمة للتحقق من النتائج. استخدم الباحثون أدوات مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات لتفسير البيانات بدقة. بالإضافة إلى ذلك، يوضح القسم استخدام البرمجيات لتحليل البيانات، مما سهل التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة وزاد من موثوقية النتائج. بشكل عام، تم اختيار الطرق بعناية لضمان أن تكون النتائج قوية وقابلة للتكرار، مما يساهم في مصداقية الدراسة.
نتائج
قيمت الدراسة التجريبية ثلاثة أجهزة قابلة للارتداء متاحة تجارياً—Samsung Galaxy Watch وApple Watch وFitbit—لتقييم اختيار المشاركين، والقبول، وجودة البيانات خلال فترة المراقبة. كانت Samsung Galaxy Watch هي الجهاز الأكثر اختياراً بشكل متكرر؛ ومع ذلك، تم إيقافها في النهاية بسبب انخفاض جودة البيانات واكتمالها، بالإضافة إلى متطلبات استكشاف الأخطاء الكبيرة. بالمقابل، قدمت Fitbit باستمرار كميات كبيرة من البيانات على مستوى الدقيقة ومجموعة أوسع من المقاييس الفسيولوجية، مما جعلها الخيار المفضل لدراسة CONNECT الأكبر. تم الاحتفاظ بـ Apple Watch لشعبيتها بين المشاركين وعروضها الشاملة من المقاييس، والتي تعتبر حاسمة لتطوير خوارزميات تنبؤية لتحديد الانتكاسات المبكرة في الذهان.
على الرغم من التفضيلات الأولية، كان رضا المشاركين متشابهاً عبر جميع الأجهزة بعد الاستخدام، مما يشير إلى أن القبول لا يتوافق بالضرورة مع اكتمال البيانات. ومن الجدير بالذكر أن 11.4% فقط من المشاركين كانوا يمتلكون جهازاً قابلاً للارتداء قبل الانضمام إلى الدراسة، وهو ما يعد أقل بكثير من المتوسطات الوطنية. تؤكد النتائج على أهمية التقييمات التجريبية لتجربة المستخدم وجودة البيانات، كاشفة أنه بينما قد لا تختلف قابلية الاستخدام والرضا بشكل كبير عبر الأجهزة، يمكن أن تؤثر ميزات معينة مثل عمر البطارية وسهولة الاستخدام بشكل كبير على فعالية جمع البيانات. يبرز الأداء المتفوق لـ Fitbit في اكتمال البيانات، لا سيما لعدد الخطوات، ومعدل ضربات القلب، ومقاييس النوم، الدور الحاسم لخصائص الجهاز في البيئات البحثية.
مناقشة
في قسم المناقشة من ورقة البحث، يوضح المؤلفون الاعتبارات الأخلاقية وعمليات تجنيد المشاركين لدراسة CONNECT، التي تهدف إلى تقييم الأجهزة القابلة للارتداء بين الأفراد الذين تم تشخيصهم باضطرابات طيف الفصام. تم الحصول على موافقة أخلاقية، وتم الحصول على موافقة مستنيرة من المشاركين، الذين تم تعويضهم عن مشاركتهم. قامت الدراسة بتجنيد 107 مشاركين عبر ستة مواقع في المملكة المتحدة، مع معايير أهلية محددة، بما في ذلك العمر، والحلقات الذهانية الأخيرة، والقدرة على الموافقة. استخدمت الدراسة ثلاثة أجهزة قابلة للارتداء متاحة تجارياً—Fitbit Charge 5 وSamsung Galaxy Watch 5 وApple Watch SE—تم اختيارها بناءً على قبول المستخدم وقدرات جمع البيانات.
تشير النتائج إلى أنه بينما كان رضا المشاركين بشكل عام متشابهاً عبر الأجهزة، لوحظت اختلافات كبيرة في اكتمال البيانات وجودتها. أظهرت Fitbit أداءً متفوقاً من حيث نزاهة البيانات، لا سيما لمقاييس معدل ضربات القلب والنوم، بينما وُجد أن Samsung Galaxy Watch تعاني من مشاكل كبيرة تؤثر على جودة بياناتها، مما أدى إلى إيقاف استخدامها في الدراسة. يبرز هذا التقييم أهمية تقييم الأجهزة القابلة للارتداء بشكل منهجي في البيئات البحثية السريرية، مما يوفر إطاراً للدراسات المستقبلية لضمان جمع البيانات بشكل مثالي ومشاركة المشاركين.
القيود
تدور قيود هذه الدراسة بشكل أساسي حول التحديات في التحليل الكمي، لا سيما فيما يتعلق باكتمال البيانات عبر مجموعات الأجهزة المختلفة. تظل أسباب انخفاض كميات البيانات غامضة، وقد تنبع من عدم امتثال المشاركين، أو أعطال تقنية، أو مشاكل في تدفق البيانات المرتبطة بتطبيق CONNECT. بالإضافة إلى ذلك، واجهت الدراسة صعوبات في تقييم وقت الارتداء بشكل موثوق، حيث قدمت Apple Watch فقط مؤشرات ارتداء صريحة. بينما يمكن أن تكون بيانات معدل ضربات القلب المستمرة بمثابة بديل لوقت الارتداء، إلا أنها لا تأخذ في الاعتبار عوامل أخرى قد تؤدي إلى فقدان البيانات، مثل الأعطال التقنية. يزيد عدم وجود تقييم مباشر لدقة البيانات من تعقيد تفسير النتائج، حيث لم تتحقق الدراسة من البيانات الفسيولوجية مقابل الأجهزة ذات المعايير الذهبية مثل أجهزة مراقبة تخطيط القلب.
علاوة على ذلك، يمثل حجم العينة ومدة المتابعة قيوداً إضافية. من بين 105 مشاركاً، أكمل 70 فقط التقييم الأول للمتابعة، وأدت الاستبعادات الإضافية بسبب استخدام الأجهزة الشخصية ومشاكل دمج البيانات إلى تقليل العينة للتحليلات الكمية. قد يبالغ تعريف الدراسة لليوم الصالح، بناءً على أي بيانات مسجلة، في تقدير وقت الارتداء المعنوي، لا سيما بالنسبة لـ Samsung Galaxy Watch، التي قدمت فقط عدد الخطوات اليومية. أدت استراتيجية التجنيد، التي سمحت للمشاركين باختيار أجهزتهم بدلاً من توزيعهم عشوائياً، إلى أحجام مجموعات غير متساوية واحتمالات عدم توازن ديموغرافي. على الرغم من أن نمذجة بواسون أشارت إلى أدلة ضعيفة على اختلافات في اكتمال البيانات المتعلقة باختيار الجهاز، إلا أن اختيار المشاركين المتعمد كان يهدف إلى تقييم تفضيل الجهاز من أجل المشاركة على المدى الطويل. يحد تركيز الدراسة على الأجهزة القابلة للارتداء التجارية، التي تختلف عن الأجهزة ذات الجودة البحثية، والتطور السريع للتكنولوجيا من إمكانية تعميم النتائج على فئات أو سياقات سريرية أخرى.
DOI: https://doi.org/10.2196/86049
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42413039
Publication Date: 2026-07-07
Author(s): Siân Bladon et al.
Primary Topic: Mobile Health and mHealth Applications
Overview
The research paper section presents a pilot study aimed at evaluating the acceptability and data quality of three commercially available wearable devices—Fitbit Charge 5, Samsung Galaxy Watch 5, and Apple Watch SE—among individuals with psychosis participating in the CONNECT cohort study. Participants selected one of the devices, and their baseline demographics were compared across groups. Acceptability was measured using a Wearable Device Satisfaction Questionnaire after three months, while data quality was assessed through metrics such as the completeness of step count, heart rate, and sleep data, as well as the troubleshooting required for each device.
The findings indicate that participant satisfaction was comparable across all three devices, suggesting a general acceptability of wearable technology in this population. However, significant differences were observed in the devices’ ability to generate complete and high-quality data. The study underscores the importance of a systematic evaluation framework for assessing data integrity when selecting wearables for clinical and research applications. Consequently, the Samsung Galaxy Watch was discontinued from the CONNECT study, reflecting a data-driven decision to enhance the collection of passive sensing data.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the significant impact of schizophrenia spectrum disorders, affecting around 20 million individuals worldwide, and emphasizes the challenges posed by relapses following initial psychotic episodes. These relapses are linked to poorer long-term outcomes, increased hospitalizations, and diminished quality of life. The paper discusses the potential of Digital Remote Monitoring (DRM) technologies, such as smartphones and wearables, to facilitate real-time monitoring of physiological and behavioral changes, which could help in preventing psychosis relapses through timely interventions. Active symptom monitoring (ASM) via smartphone applications has shown feasibility and acceptability, but the burden of frequent questionnaire completion remains a limitation.
To address this, the CONNECT cohort study aims to integrate ASM data with passive sensing data from wearable devices into a risk prediction algorithm for short-term relapse risk estimation. The introduction also reviews the current landscape of wearable devices, noting the challenges in selecting appropriate technology due to variations in data quality and accuracy. While research-grade devices may offer superior accuracy, commercial wearables tend to have better participant engagement and acceptability. The paper underscores the need for a systematic evaluation of these devices to inform their selection for the CONNECT study, focusing on usability, acceptability, and data quality among three chosen commercial wearables. The evaluation aims to determine which device is preferred by participants, most acceptable after use, and provides the highest quality data during the monitoring period.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental and analytical approaches employed in the study. The researchers utilized a combination of quantitative and qualitative techniques to gather data, ensuring a comprehensive understanding of the phenomena under investigation. Specific methodologies included controlled experiments, statistical analyses, and modeling techniques, which were designed to test the hypotheses formulated in the study.
Data collection involved a systematic sampling process, followed by rigorous statistical testing to validate the results. The researchers employed tools such as regression analysis and hypothesis testing to interpret the data accurately. Additionally, the section details the use of software for data analysis, which facilitated the handling of complex datasets and enhanced the reliability of the findings. Overall, the methods were carefully selected to ensure that the results would be robust and reproducible, contributing to the study’s credibility.
Results
The pilot study evaluated three commercially available wearable devices—Samsung Galaxy Watch, Apple Watch, and Fitbit—to assess participant selection, acceptability, and data quality during a monitoring period. The Samsung Galaxy Watch was the most frequently selected device; however, it was ultimately discontinued due to lower data quality and completeness, as well as significant troubleshooting demands. In contrast, the Fitbit consistently provided high volumes of minute-level data and a broader range of physiological metrics, making it the preferred choice for the larger CONNECT cohort study. The Apple Watch was retained for its popularity among participants and its comprehensive metric offerings, which are crucial for developing predictive algorithms for early relapse identification in psychosis.
Despite initial preferences, participant satisfaction was comparable across all devices post-use, indicating that acceptability does not necessarily correlate with data completeness. Notably, only 11.4% of participants owned a wearable device prior to joining the study, which is significantly lower than national averages. The findings underscore the importance of empirical evaluations of user experience and data quality, revealing that while usability and satisfaction may not differ significantly across devices, specific features such as battery life and ease of use can greatly influence data collection efficacy. The Fitbit’s superior performance in data completeness, particularly for step count, heart rate, and sleep metrics, highlights the critical role of device characteristics in research settings.
Discussion
In the discussion section of the research paper, the authors detail the ethical considerations and participant recruitment processes for the CONNECT cohort study, which aims to evaluate wearable devices among individuals diagnosed with schizophrenia spectrum disorders. Ethics approval was secured, and informed consent was obtained from participants, who were compensated for their involvement. The study recruited 107 participants across six UK locations, with specific eligibility criteria, including age, recent psychotic episodes, and capacity to consent. The study utilized three commercially available wearable devices—Fitbit Charge 5, Samsung Galaxy Watch 5, and Apple Watch SE—chosen for their user acceptance and data collection capabilities.
The findings indicate that while participant satisfaction was generally comparable across devices, significant differences in data completeness and quality were observed. The Fitbit demonstrated superior performance in terms of data integrity, particularly for heart rate and sleep metrics, while the Samsung Galaxy Watch was found to have substantial issues that compromised its data quality, leading to its discontinuation in the study. This evaluation underscores the importance of systematically assessing wearable devices in clinical research settings, providing a framework for future studies to ensure optimal data collection and participant engagement.
Limitations
The limitations of this study primarily revolve around the challenges in quantitative analysis, particularly regarding data completeness across different device groups. The reasons for lower data volumes remain ambiguous, potentially stemming from participant non-compliance, technical malfunctions, or issues in the data flow pipeline associated with the CONNECT app. Additionally, the study faced difficulties in reliably assessing wear time, as only the Apple Watch provided explicit wear indicators. While continuous heart rate data could serve as a proxy for wear time, it does not account for other factors that may lead to missing data, such as technical failures. The lack of direct assessment of data accuracy further complicates the interpretation of findings, as the study did not validate physiological data against gold-standard devices like electrocardiogram monitors.
Moreover, the sample size and follow-up duration present additional limitations. Out of 105 participants, only 70 completed the first follow-up assessment, and further exclusions due to personal device usage and data merging issues reduced the sample for quantitative analyses. The study’s definition of a valid day, based on any recorded data, may overestimate meaningful wear time, particularly for the Samsung Galaxy Watch, which provided only daily step counts. The recruitment strategy, allowing participants to choose their devices rather than randomizing them, resulted in unequal group sizes and potential demographic imbalances. Although Poisson modeling indicated weak evidence of differences in data completeness related to device choice, the intentional participant selection aimed to assess device preference for long-term engagement. The study’s focus on commercial-grade wearables, which differ from research-grade devices, and the rapid evolution of technology further limit the generalizability of the findings to other clinical populations or contexts.