DOI: https://doi.org/10.2196/85186
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41701929
تاريخ النشر: 2026-02-17
المؤلف: Jasper Gielen وآخرون
الموضوع الرئيسي: مراقبة العلامات الحيوية غير الغازية
نظرة عامة
تقييمت هذه الدراسة دقة معدل ضربات القلب (HR) لعشرة أجهزة قابلة للارتداء متاحة تجارياً تحت تغييرات خاضعة للرقابة في النشاط البدني، والضغط النفسي، ودرجة الحرارة. أُجريت الدراسة مع 45 بالغاً سليماً في غرف خاضعة للتحكم في المناخ، وهدفت إلى تحديد كيفية تأثير النشاط البدني غير المنتظم، والضغط النفسي، والظروف الحرارية على دقة القياس. تم مقارنة أداء كل جهاز مع معدل ضربات القلب المستمد من تخطيط القلب الكهربائي من حزام صدر Zephyr BioHarness، باستخدام مقاييس مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE)، ومتوسط الخطأ النسبي المطلق (MAPE)، ومعامل الارتباط المتوافق (CCC).
كشفت النتائج عن تباين كبير في الدقة عبر الأجهزة. أظهر Fitbit Charge 6 وGoogle Pixel Watch 2 توافقاً قوياً مع المعيار المرجعي (MAE 4.5 bpm، MAPE 5.5%، CCC 0.93؛ وMAE 4.9 bpm، MAPE 6.7%، CCC 0.87، على التوالي)، بينما أظهرت أجهزة أخرى مثل Fitbit Inspire 3 وPolar Ignite 3 أخطاء أكبر (MAE 9-14 bpm، MAPE 11%-16%) وقيم CCC أقل (0.45-0.66). ومن الجدير بالذكر أن الظروف المناخية لم تؤثر بشكل كبير على الدقة، ولكن أنماط الحركة غير المنتظمة، خاصة أثناء المشي المتقطع، أدت إلى زيادة أخطاء القياس. تؤكد النتائج على أهمية اختيار الأجهزة وتفسير بيانات معدل ضربات القلب مع مراعاة السياق لمراقبة الصحة والرياضة، مع أعلى موثوقية لوحظت في Fitbit Charge 6 وGoogle Pixel Watch 2.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية الانتشار المتزايد للأجهزة القابلة للارتداء التجارية التي تستخدم مراقبة معدل ضربات القلب (HR) البصرية من خلال التصوير الضوئي (PPG) للتتبع الفسيولوجي المستمر. بينما تقدم هذه الأجهزة إمكانات كبيرة لمراقبة الصحة والتدخلات، فإن فعاليتها تعتمد على دقة قياساتها، خاصة في السيناريوهات الديناميكية في العالم الحقيقي. يبرز المؤلفون فجوة حرجة في التحقق من صحة هذه الأجهزة، مشيرين إلى أن العديد منها يتم إصداره دون أدلة كافية تمت مراجعتها من قبل الأقران بشأن دقتها وموثوقيتها عبر ظروف متنوعة. تشكل هذه الفجوة تحديات في مجالات مثل تعزيز الصحة ووصفات التمارين الشخصية.
تحدد الورقة عدة عوامل يمكن أن تؤثر سلباً على قياسات معدل ضربات القلب المعتمدة على PPG، بما في ذلك آثار الحركة أثناء التمارين الشديدة، ومشكلات وضع المستشعر، وتباينات لون البشرة، والتغيرات الفسيولوجية مثل تضيق الأوعية وتوسع الأوعية. ركزت الدراسات السابقة على التحقق من الصحة بشكل أساسي في ظروف مختبرية خاضعة للرقابة، وغالباً ما تغفلت تعقيدات حركة الإنسان اليومية وتأثيرات البيئة. في هذه الدراسة، يهدف المؤلفون إلى تقييم دقة معدل ضربات القلب لعشرة أجهزة قابلة للارتداء متاحة تجارياً تحت بروتوكول موحد يتضمن أنواع نشاط مختلفة، وضغط نفسي، وظروف مناخية. يفترضون أن زيادة آثار الحركة أثناء الأنشطة الشديدة، إلى جانب الضغط النفسي الحاد ودرجات الحرارة القصوى، ستؤدي إلى مزيد من عدم الدقة في قياسات معدل ضربات القلب بسبب تأثيرها على جودة إشارة PPG.
الطرق
في هذه الدراسة، خضع المشاركون لبروتوكول تجريبي موحد عبر ثلاث ظروف بيئية: محايدة (23 درجة مئوية، 50% رطوبة نسبية)، حارة (36 درجة مئوية، 70% رطوبة نسبية)، وباردة (10 درجات مئوية، 40% رطوبة نسبية). استخدم الإعداد التجريبي غرف مناخية متطابقة (3.6 م × 2.4 م) لتسهيل الانتقالات السريعة بين الظروف. تم تقسيم المشاركين إلى مجموعتين، حيث شهدت مجموعة واحدة تسلسل محايد-حار-بارد والأخرى محايد-بارد-حار. أكمل كل مشارك سلسلة من ست مهام على مدى 22 دقيقة، والتي تضمنت مرحلة راحة، ومهمة ضغط نفسي (مهمة ضغط التصوير في مونتريال)، ومرحلة استرداد، ومهمة مشي ثابت على جهاز المشي، ومهمة مشي متقطع، ومرحلة راحة نهائية واقفاً.
لضمان تقدم متسق من الراحة إلى زيادة الجهد العقلي والبدني، كان تسلسل المهام ثابتاً لجميع المشاركين. بالإضافة إلى ذلك، لمعالجة آثار الحمل المحتمل مثل التعب أو التعلم، تم موازنة ترتيب الظروف البيئية. كان الهدف من هذا البروتوكول هو تكرار السيناريوهات البيئية الصالحة التي تتضمن ضغوط عقلية وبدنية، وحركة ثابتة ومتقطعة، وتباينات في الظروف البيئية، مما يسمح بتقييم شامل لأداء الجهاز عبر هذه الحالات الخاضعة للرقابة.
النتائج
قيمت نتائج هذه الدراسة دقة معدل ضربات القلب (HR) لعشرة أجهزة قابلة للارتداء متاحة تجارياً تحت ظروف بيئية ونشاط مختلفة. تم تحديد الدقة باستخدام مقاييس مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE) ومتوسط الخطأ النسبي المطلق (MAPE)، مع الكشف عن تحليلات إحصائية عن اختلافات كبيرة في الأداء بين الأجهزة. على وجه التحديد، أظهرت اختبارات كروسكال-واليس أن جهازاً واحداً على الأقل تفوق بشكل كبير على الآخر (P<.05). حددت اختبارات ويلكوكسون الزوجية اللاحقة، المعدلة للمقارنات المتعددة باستخدام تصحيح بونفيروني، اختلافات كبيرة بين Fitbit Charge 6 والعديد من الأجهزة الأخرى، بما في ذلك Fitbit Inspire 3 وOura Ring، وكذلك بين Google Pixel Watch 2 وPolar Ignite 3. فيما يتعلق بالظروف البيئية، أظهرت اختبارات فريدمان عدم وجود اختلافات كبيرة في دقة معدل ضربات القلب عبر ثلاث بيئات حرارية (محايدة، حارة، وباردة) بعد تصحيح بونفيروني. ومع ذلك، أثر نوع النشاط البدني على الدقة، مع ملاحظة اختلافات كبيرة للأجهزة مثل Apple Watch SE وGoogle Pixel Watch 2 خلال أنشطة مختلفة، خاصة أثناء المشي المتقطع، مما أدى إلى أخطاء أكبر. بشكل عام، بينما حقق Fitbit Charge 6 وGoogle Pixel Watch 2 معايير الخطأ المقبولة من معهد المعايير الوطنية الأمريكية، أظهرت Fitbit Inspire 3 وOura Ring أخطاء أعلى، مما يبرز التباين في الأداء ليس فقط عبر العلامات التجارية ولكن أيضاً داخل الأجهزة من نفس الشركة المصنعة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التباين في دقة معدل ضربات القلب (HR) بين عشرة أجهزة قابلة للارتداء التجارية، بما في ذلك نماذج من Fitbit وGarmin وApple وغيرها، مقارنةً بحزام صدر Zephyr BioHarness 3.0، الذي عمل كمعيار ذهبي. شملت الدراسة 45 بالغاً سليماً واستخدمت بروتوكولاً صارماً للتقليل من تداخل البيانات، مما يضمن اختبار الأجهزة تحت ظروف خاضعة للرقابة. من الجدير بالذكر أن Fitbit Charge 6 أظهر دقة عالية باستمرار عبر أنشطة مختلفة، بينما أظهرت Polar Ignite 3 وPolar Pacer وOura Ring دقة أقل، خاصة أثناء الحركات غير المنتظمة. تتماشى هذه النتائج مع الدراسات السابقة التي تشير إلى أن آثار الحركة تؤثر بشكل كبير على أداء مستشعرات التصوير الضوئي (PPG)، خاصة في الظروف غير الثابتة.
من المثير للاهتمام، أن الدراسة لم تجد اختلافات كبيرة في دقة معدل ضربات القلب عبر ظروف مناخية مختلفة، مما يتحدى بعض التوقعات النظرية بشأن تأثيرات درجة الحرارة على تدفق الدم المحيطي وجودة الإشارة الضوئية. قد يُعزى ذلك إلى نطاقات درجات الحرارة المعتدلة التي تم اختبارها أو خوارزميات معالجة الإشارات المتقدمة في الأجهزة القابلة للارتداء الحديثة التي قد تعوض عن التغيرات الفسيولوجية. يؤكد المؤلفون على أهمية اختيار الأجهزة المناسبة للأنشطة المحددة، مشيرين إلى أنه بينما تعتبر Fitbit Charge 6 وGoogle Pixel Watch 2 مناسبة للأنشطة الخفيفة إلى المتوسطة، يجب توخي الحذر في الحركات غير المنتظمة أو التطبيقات عالية الدقة. تدعو الدراسة إلى إجراء أبحاث مستقبلية تشمل مجموعات سكانية متنوعة وفترات اختبار ممتدة، بالإضافة إلى نشر البيانات الخام لتعزيز الشفافية وقابلية التكرار في أبحاث تكنولوجيا الأجهزة القابلة للارتداء.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. أولاً، قد لا تكون المدة القصيرة لكل مرحلة نشاط (4-6 دقائق) قد التقطت التأثيرات المتأخرة للإجهاد الحراري أو انحراف الجهاز المحتمل. بالإضافة إلى ذلك، بينما تم تصميم الظروف البيئية لمحاكاة التعرضات الحارة والباردة الواقعية، لم يتم اختبار المناخات القاسية أو الإعدادات الخارجية، مما قد يحد من قابلية تطبيق النتائج. يحد غياب القياسات المباشرة لدرجة حرارة الجلد أو تدفق الدم من فهم الآليات الفسيولوجية الكامنة وراء الأخطاء الملحوظة.
علاوة على ذلك، على الرغم من توازن عينة المشاركين عبر الأجهزة والأذرع، إلا أنها كانت تفتقر إلى التنوع في ألوان البشرة وتراكيب الجسم، مما قد يعيق تعميم النتائج. تشير الأدبيات السابقة إلى أن تباينات لون البشرة يمكن أن تؤثر على دقة التصوير الضوئي (PPG)، وكانت العينة في الدراسة تتكون بشكل أساسي من أنواع البشرة الفاتحة (أنواع فيتزباتريك I-III). بينما شملت العينة نطاقاً عمرياً واسعاً (21-68 عاماً) وتوزيعاً جنسياً متوازناً، كانت تتكون بشكل أساسي من بالغين أصغر سناً، مع وجود خمسة مشاركين فقط تتراوح أعمارهم بين 47-68. هذا القيد منع إجراء تحليل رسمي للتأثيرات المعزولة للون البشرة، والعمر، والجنس على دقة الجهاز، مما يشير إلى الحاجة لإجراء أبحاث مستقبلية لمعالجة هذه العوامل. أخيراً، فإن الطبيعة المتطورة لبرامج تشغيل الأجهزة والخوارزميات تطرح تحديات في استنتاج النتائج لتكرارات مستقبلية من نفس النماذج.
DOI: https://doi.org/10.2196/85186
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41701929
Publication Date: 2026-02-17
Author(s): Jasper Gielen et al.
Primary Topic: Non-Invasive Vital Sign Monitoring
Overview
This study assessed the heart rate (HR) accuracy of ten commercially available wearable devices under controlled variations in physical activity, cognitive stress, and temperature. Conducted with 45 healthy adults in climate-controlled chambers, the research aimed to determine how irregular physical activity, cognitive stress, and thermal conditions influence measurement accuracy. Each device’s performance was compared against electrocardiogram-derived HR from a Zephyr BioHarness chest strap, using metrics such as mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and concordance correlation coefficient (CCC).
The results revealed significant variability in accuracy across devices. The Fitbit Charge 6 and Google Pixel Watch 2 exhibited strong agreement with the reference standard (MAE 4.5 bpm, MAPE 5.5%, CCC 0.93; and MAE 4.9 bpm, MAPE 6.7%, CCC 0.87, respectively), while other devices like the Fitbit Inspire 3 and Polar Ignite 3 showed larger errors (MAE 9-14 bpm, MAPE 11%-16%) and lower CCC values (0.45-0.66). Notably, climate conditions did not significantly impact accuracy, but irregular movement patterns, particularly during intermittent walking, led to increased measurement errors. The findings underscore the importance of device selection and context-aware interpretation of HR data for health and sports monitoring, with the highest reliability observed in the Fitbit Charge 6 and Google Pixel Watch 2.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the growing prevalence of commercial wearable devices that utilize optical heart rate (HR) monitoring through photoplethysmography (PPG) for continuous physiological tracking. While these devices offer significant potential for health monitoring and interventions, their effectiveness is contingent upon the accuracy of their measurements, particularly in dynamic real-world scenarios. The authors highlight a critical gap in the validation of these devices, noting that many are released without sufficient peer-reviewed evidence regarding their accuracy and reliability across diverse conditions. This discrepancy poses challenges in areas such as health promotion and personalized exercise prescriptions.
The paper identifies several factors that can adversely affect PPG-based HR measurements, including motion artifacts during vigorous exercise, sensor placement issues, variations in skin tone, and physiological changes like vasoconstriction and vasodilation. Previous validation studies have primarily focused on controlled laboratory conditions, often overlooking the complexities of everyday human movement and environmental influences. In this study, the authors aim to evaluate the HR accuracy of ten commercially available wearable devices under a standardized protocol that incorporates varying activity types, cognitive stress, and climate conditions. They hypothesize that increased motion artifacts during vigorous activities, along with acute cognitive stress and extreme temperatures, will lead to greater inaccuracies in HR measurements due to their impact on PPG signal quality.
Methods
In this study, participants underwent a standardized experimental protocol across three environmental conditions: neutral (23 °C, 50% relative humidity), hot (36 °C, 70% relative humidity), and cold (10 °C, 40% relative humidity). The experimental setup utilized identical climate chambers (3.6 m by 2.4 m) to facilitate quick transitions between conditions. Participants were divided into two groups, with one group experiencing the sequence neutral-hot-cold and the other neutral-cold-hot. Each participant completed a series of six tasks over 22 minutes, which included a resting phase, a cognitive stress task (Montreal Imaging Stress Task), a recovery phase, a steady walking task on a treadmill, an intermittent walking task, and a final standing rest phase.
To ensure a consistent progression from rest to increased cognitive and physical exertion, the sequence of tasks was fixed for all participants. Additionally, to address potential carry-over effects such as fatigue or learning, the order of the environmental conditions was counterbalanced. This protocol aimed to replicate ecologically valid scenarios involving cognitive and physical stressors, steady-state and intermittent movement, and variations in environmental conditions, thereby allowing for a comprehensive assessment of device performance across these controlled states.
Results
The results of this study assessed the heart rate (HR) accuracy of ten commercially available wearable devices under various environmental and activity conditions. The accuracy was quantified using metrics such as Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), with statistical analyses revealing significant differences in performance among devices. Specifically, the Kruskal-Wallis tests indicated that at least one wearable significantly outperformed another (P<.05). Subsequent pairwise Wilcoxon rank sum tests, adjusted for multiple comparisons using the Bonferroni correction, identified significant differences between the Fitbit Charge 6 and several other devices, including the Fitbit Inspire 3 and Oura Ring, as well as between the Google Pixel Watch 2 and the Polar Ignite 3. In terms of environmental conditions, the Friedman tests showed no significant differences in HR accuracy across three thermal environments (neutral, hot, and cold) after Bonferroni correction. However, the type of physical activity did influence accuracy, with significant differences noted for devices like the Apple Watch SE and Google Pixel Watch 2 during various activities, particularly walking intermittently, which resulted in larger errors. Overall, while the Fitbit Charge 6 and Google Pixel Watch 2 met the American National Standards Institute's acceptable error criteria, the Fitbit Inspire 3 and Oura Ring demonstrated higher errors, highlighting the variability in performance not only across brands but also within devices from the same manufacturer.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the variability in heart rate (HR) accuracy among ten commercial wearable devices, including models from Fitbit, Garmin, Apple, and others, compared to the Zephyr BioHarness 3.0 chest strap, which served as the gold standard. The study involved 45 healthy adults and employed a rigorous protocol to mitigate data interference, ensuring that devices were tested under controlled conditions. Notably, the Fitbit Charge 6 consistently demonstrated high accuracy across various activities, while the Polar Ignite 3, Polar Pacer, and Oura Ring exhibited lower accuracy, particularly during irregular movements. These findings align with previous studies indicating that motion artifacts significantly impact the performance of photoplethysmography (PPG) sensors, particularly in nonsteady-state conditions.
Interestingly, the study found no significant differences in HR accuracy across varying climate conditions, which challenges some theoretical expectations regarding temperature effects on peripheral blood flow and optical signal quality. This could be attributed to the moderate temperature ranges tested or the advanced signal-processing algorithms in modern wearables that may compensate for physiological variations. The authors emphasize the importance of selecting appropriate devices for specific activities, noting that while the Fitbit Charge 6 and Google Pixel Watch 2 are suitable for light to moderate activities, caution is warranted for irregular movements or high-precision applications. The study advocates for future research to include diverse populations and extended testing durations, as well as the publication of raw data to enhance transparency and reproducibility in wearable technology research.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the interpretation of its findings. Firstly, the short duration of each activity phase (4-6 minutes) may not have captured delayed effects of thermal stress or potential device drift. Additionally, while the environmental conditions were designed to mimic realistic hot and cold exposures, extreme climates or outdoor settings were not tested, potentially limiting the applicability of the results. The absence of direct measurements of skin temperature or blood flow perfusion further restricts the understanding of the physiological mechanisms underlying observed errors.
Moreover, the participant sample, although balanced across devices and arms, lacked diversity in skin tones and body compositions, which may hinder the generalizability of the findings. Previous literature indicates that variations in skin tone can bias photoplethysmography (PPG) accuracy, and the study’s homogenous population predominantly consisted of lighter skin phototypes (Fitzpatrick types I-III). While the sample included a broad age range (21-68 years) and balanced sex distribution, it was primarily composed of younger adults, with only five participants aged 47-68. This limitation precluded a formal analysis of the isolated impacts of skin tone, age, and sex on device accuracy, suggesting a need for future research to address these factors. Lastly, the evolving nature of device firmware and algorithms poses challenges in extrapolating the results to future iterations of the same models.