이 비디오의 목적은 건강 영향 완화에 중점을 둔 인구 연구인 라이브 미디어 프로젝트의 제안을 위해 상업용 스마트워치에 내장된 웨어러블 센서를 배포한 경험을 제공하는 것입니다. 이 프로젝트에는 심방 세동 환자, 6 세에서 11 세 사이의 천식 어린이 인 두 개의 별개의 인구 집단이 신체 활동 및 개인 위치 평가를 위해 참여했습니다. 두 그룹 모두 상업용 스마트 워치를 장착했습니다.
참가자들은 매일 스마트 워치를 착용해야했으며 데이터는 가정의 무선 네트워크를 통해 수집 플랫폼으로 전송되어 규정 준수 및 데이터 품질을 거의 실시간으로 평가했습니다. 이 비디오에서는 사용자 규정 준수, 데이터 품질 및 데이터 완전성을 개선하기 위해 현장에서 구현한 간단하고 비용 효율적인 기성 솔루션을 보여주었습니다. 또한 라이브 미디어 연구의 대표 결과를 사용하여 이러한 프로토콜의 데이터 완전성 향상을 보여주었습니다.
장치 자동화 애플리케이션을 시작하고 인터페이스 완료 작업으로 이동합니다. 더하기 기호를 클릭하여 매크로 또는 작업을 추가합니다. 트리거 탭에서 더하기 기호를 클릭합니다.
날짜 및 시간을 선택합니다. 일반 간격 탭을 선택합니다. 참조 시간을 사용하지 마세요.
일정한 간격을 설정합니다. 절차를 시작하기 위한 트리거 역할을 할 고정 시간 간격을 설정합니다. 작업을 추가하려면 OK.To 클릭하고 작업 탭에서 더하기 기호를 클릭합니다.
조건/루프 탭을 선택하고 닫기를 선택합니다. 더하기 기호를 클릭하여 조건을 추가합니다.
날짜/시간 탭을 선택하고 스톱워치를 선택합니다. 확인을 클릭합니다. 조건으로 추가할 고정 기간을 설정합니다.
절차의 일부로 테스트되는 조건은 스톱워치가 29분 이상인지 또는 1초 미만인지 여부입니다. 전자는 적어도 30분마다 데이터 수집 애플리케이션을 체계적으로 활성화하는 우리의 선호도를 반영합니다. 후자는 스톱워치가 작동하지 않거나 멈춘 경우를 나타냅니다.
삼각형을 클릭하여 끝을 변경합니다. 또는을 선택합니다.조건 중 하나가 충족될 때마다 프로세스를 계속할 수 있습니다. 명령문 사이에 동작을 추가하려면 End If를 클릭합니다.위의 동작 추가를 선택합니다.
탐색하여 화면 탭을 찾습니다. 작업 화면 켜기를 선택하고 확인을 클릭합니다. 조건이 충족되면 태스커가 화면을 활성화합니다. 화면의 밝기를 가장 낮은 백분율로 줄이는 두 번째 작업에서 유사한 단계를 따릅니다.
이 자동화된 프로세스에서 사용 중인 스톱워치를 재설정하고 다시 시작하는 추가 작업을 추가합니다. 이렇게 하면 루프가 생성됩니다. 유사한 단계를 수행하고 컬렉션 응용 프로그램을 사용하도록 설정하는 작업을 추가합니다.
응용 프로그램을 선택합니다. 응용 프로그램 시작을 선택합니다. 데이터 수집 응용 프로그램을 찾아 선택합니다.
새로 적용을 선택하고 확인을 클릭합니다. 프로세스가 완료되었습니다. 트리거, 조건 및 작업이 설정됩니다. 이 프로세스에 이름을 지정하고 저장을 선택합니다.
스마트 워치의 Wi-Fi를 체계적으로 활성화하는 프로세스를 만듭니다. 트리거를 추가하여 프로세스의 시작점을 만듭니다. 장치 이벤트를 선택하고 화면 켜기 끄기를 선택합니다.
화면 켜기를 선택하고 확인을 클릭합니다. 작업 탭에서 더하기 기호를 클릭하여 작업을 추가합니다. 조건/루프 탭을 선택합니다. 닫기를 선택합니다.
더하기 기호를 클릭하여 조건을 추가합니다. 연결 탭을 선택하고 Wi-Fi 상태를 선택하고 Wi-Fi 사용 안 함을 선택합니다.
확인을 클릭합니다. 확인을 선택합니다. 다음과 같은 경우 종료를 클릭합니다.실행 가능 항목 추가를 선택합니다. 연결 탭을 선택합니다. Wi-Fi 구성 탭을 클릭합니다.
Wi-Fi 사용을 선택하고 확인을 클릭합니다. 화면 활성화 시 조건이 충족되면 프로세스가 Wi-Fi를 활성화합니다. Stopwatch Two를 재설정하고 다시 시작하는 If 문 사이에 추가 작업을 추가합니다. 이 스톱워치는 몇 분 후에 Wi-Fi를 비활성화하는 데 중요합니다.
프로토콜의 다른 프로세스에 의해 수행되는 작업입니다. 이 프로세스에 이름을 지정하고 저장을 선택합니다. 이벤트 정보를 체계적으로 잠그는 프로세스를 만듭니다.
트리거 탭에서 더하기 기호를 클릭하고 날짜 및 시간을 선택합니다. 일반 간격을 선택합니다.
참조 시간을 사용하지 마세요. 간격을 5분으로 설정하고 작업을 추가 OK.To 클릭하고 더하기 기호를 클릭합니다. 작업 탭에서 로깅을 선택합니다.
이벤트 기록을 클릭합니다. 줄임표 점 탭을 클릭합니다. 와이파이 SSID를 찾아 선택합니다.
타원 포인트 탭을 다시 클릭 OK.By 선택하고 정확히 동일한 단계에 따라 Wi-Fi 신호 강도, 장치 일련 번호, GPS 좌표, GPS 신호 정확도 및 스마트 워치 충전 여부를 추가로 추가 할 수 있습니다. 이 작업은 프로젝트와 관련된 미리 지정된 변수를 사용하여 로그 이벤트를 만듭니다. 이 프로세스에 이름을 지정하고 저장을 선택합니다.
스마트 워치를 참가자에게 제공하기 전에 몇 가지 중요한 설정을 수정해야합니다. 스마트워치 화면을 왼쪽으로 스와이프하고 스마트워치 설정 기능으로 이동합니다. 설정을 클릭합니다.
사운드를 선택하고 모든 개별 설정의 볼륨 레벨을 최소화하여 모든 사운드를 비활성화합니다. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 기본 설정 화면으로 돌아갑니다. 아래로 스크롤하여 연결 기능을 선택합니다.
GPS를 선택합니다. 모드를 클릭하고 GPS 설정을 높은 정확도로 설정하십시오. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 기본 설정 화면으로 돌아갑니다.
아래로 스크롤하여 절전 기능을 선택합니다. 대기 인텔리전트 전원 설정을 비활성화하고 배터리 세이버가 항상 꺼져 있는지 확인합니다. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 기본 설정 화면으로 돌아갑니다.
아래로 스크롤하여 날짜 시간 기능을 선택합니다. 자동 표준 시간대 탭을 비활성화합니다. 아래로 스크롤하여 시간대 선택을 클릭하고 올바른 시간대를 선택하고 24시간 형식을 활성화합니다.
위로 스크롤하여 자동 시간대를 활성화하고 자동 날짜 시간 모드가 네트워크 제공 시간을 사용하도록 설정되어 있는지 확인합니다. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 기본 설정 화면으로 돌아갑니다. 아래로 스크롤하여 자세히를 선택합니다.
옵션을 엽니 다 백그라운드 클리너 배터리 세이버를 비활성화하십시오. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 추가 설정 화면으로 돌아갑니다. 아래로 스크롤하여 앱 프리즈를 선택합니다.
다음을 클릭합니다. 아래로 스크롤하여 구글 플레이 스토어를 클릭합니다. 고정을 선택합니다.
앱이 자동으로 비활성화됩니다. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 추가 설정 화면으로 돌아갑니다. 알림을 선택합니다.
Google을 선택하고이 앱의 모든 알림을 차단합니다. 장치 및 운영 체제에 따라 다른 응용 프로그램에서도 알림을 팝업할 수 있습니다. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 추가 설정 화면으로 돌아갑니다.
아래로 스크롤하여 데이터 저장을 선택합니다. 데이터 저장을 비활성화합니다. 화면을 오른쪽으로 스와이프하여 추가 설정 화면으로 돌아갑니다.
앱 설정을 선택합니다. 아래로 스크롤하여 특별 액세스를 선택합니다. 배터리 최적화 설정을 클릭합니다.
삼각형을 클릭하고 모든 앱을 선택합니다. 아래로 스크롤하여 응용 프로그램 보관함을 찾아 최적화 안 함을 선택합니다. 스마트워치 설정에 사용되는 모든 관련 앱을 찾아 최적화 안 함을 선택합니다.
를 수행하거나 지원하는 주요 응용 프로그램은 배터리 제한없이 작동해야합니다. 설정을 마친 후이 단계에서 수행 한 설정을 확인하십시오. 모든 소리와 진동을 최소화했는지, GPS 모드가 높은 정확도인지 다시 확인하십시오.
날짜 및 시간 설정이 정확하며 백그라운드에서 앱의 원활한 작동을 방해하는 모든 설정을 비활성화해야 합니다. 또한 업데이트를 수행할 수 있는 모든 앱을 고정했는지 확인합니다. 를 수행하거나 지원하는 기본 응용 프로그램이 배터리 제한 없이 작동하는지 확인합니다.
참가자들은 매일 밤 스마트 워치를 충전하고 낮에 착용하라는 구체적인 지침을 받았습니다. 태스크 커와 함께 개발 된 자동화 된 절차와 함께 프로토콜에 표시되는 장치의 구성은 참가자의 추가 번거 로움을 최소화합니다. 여기에서는 17년 봄 동안 천식 패널의 총 2020명의 참가자의 모범적인 결과를 제공합니다.
참가자들은 스마트 워치를 장착하고 프로토콜 구현 2 주 전후에 데이터를 제공했습니다. 그림 7A는 각 참가자에 대한 데이터가 있는 시간의 백분율을 개별적으로 제시하는 반면, 그림 7B는 전체 그룹에 대한 데이터와 함께 시간의 백분율 분포를 나타냅니다. 데이터 사용 시간의 백분율 증가가 관찰되었습니다.
프로토콜 구현으로 데이터 완전성이 통계적으로 약 15% 증가했습니다.또한 그림 8과 그림 9는 2020년 봄 라이브 미디어 연구에 참여한 단일 AF 환자의 두 가지 다른 날짜를 나타냅니다. 도 8A 및 도 9A는 실제 원시 GPS 신호들을 나타낸다. 그림 8B와 9B에는 누락된 데이터를 추정 값으로 대체할 수 있는 GPS 데이터 채우기 알고리즘이 구현되어 있습니다.
도 8c 및 도 9c는 Wi-Fi 네트워크와의 스마트워치 연결로부터의 신호들을 나타낸다. 알고리즘은 도 8A에서 네트워크 신호와 비교하여 도 8C에서 상당히 잘 수행되었다. 그러나 그림 9에서 알고리즘만으로는 참가자가 약 90분 동안 집으로 돌아왔다는 것을 포착하지 못했기 때문에 누락된 모든 데이터를 정확하게 추정하지 못했습니다.
태스커 애플리케이션에서 수집한 Wi-Fi 연결 신호를 포함하면 알고리즘의 성능을 크게 입증하고 오분류를 최소화할 수 있습니다. 이 프로토콜은 2020년 봄에 사용되었으며 라이브 미디어 프로젝트에 등록된 천식 어린이에게 제공되는 스마트워치를 설정하는 데 사용되었습니다. 그 결과, 아이들은 COVID 19 대유행의 첫 번째 물결 동안 스마트 워치를 장착했으며, 이는 COVID 19 잠금 조치에 대한 준수 여부를 객관적으로 평가할 수있는 기회를 제공했습니다.
그 연구의 결과는 이전에 발표되었습니다 과학 보고서 일반 그리고 봉쇄 조치가 강화됨에 따라 아이들은 집에서 보내는 시간의 일일 부분을 늘리고 두 나라에서 신체 활동을 줄였습니다. 요약하면,이 작업은 소비자 웨어러블 장치를 사용하는 인구 연구에서 실제 문제에 대한 간단하고 비용 효율적인 솔루션을 포함하는 프로토콜을 제공합니다. 이 접근 방식은 임상 연구 및 공중 보건 분야에서 웨어러블 장치를 사용하는 연구원이 쉽게 복제하거나 조정할 수 있습니다.
