总而言之,用于BUV监测和UI管理的非侵入性技术的进步已经显示出改善膀胱功能障碍患者的QoL的潜力。
膀胱监测,包括尿失禁管理和膀胱尿容量监测,是泌尿科护理的重要组成部分。尿失禁是一种常见的疾病,影响着全球超过4.20亿人的生活质量,膀胱尿量是评估膀胱功能和健康状况的重要指标。以前已经对尿失禁管理技术、膀胱活动和膀胱尿量监测的非侵入性技术进行了研究。本范围界定综述概述了膀胱监测的普遍性,重点是智能失禁护理可穿戴设备的最新发展以及使用超声、光学和电生物阻抗技术进行非侵入性膀胱尿量监测的最新技术。发现的结果是有希望的,它们的应用将改善患有膀胱神经源性功能障碍和尿失禁管理的人群的福祉。膀胱尿容量监测和尿失禁管理的最新研究进展显著改善了现有的市场产品和解决方案,并将能够开发更有效的未来解决方案。
膀胱是一个肌性器官,具有储存肾脏产生的尿液的功能。在出现排空膀胱的冲动之前,成人膀胱可以支持的典型体积估计在300-500mL之间。膀胱监测是测量和评估膀胱功能和健康状况的过程。这是泌尿科护理的一个重要方面,因为它允许医疗保健专业人员评估膀胱储存和排空尿液的能力,并检测可能存在的异常或问题。有多种膀胱监测方法,包括用于诊断和管理各种泌尿系统疾病的侵入性和非侵入性技术,例如尿失禁、尿路感染、膀胱癌和排尿功能障碍。它们还可用于评估治疗效果和识别治疗期间的潜在改变或不良事件。
尿失禁 (UI) 管理和膀胱尿容量 (BUV) 监测是泌尿科护理的两个重要方面。UI或对泌尿功能的失控会对患有UI的人的生活质量(QoL)产生重大影响。准确可靠的诊断和UI管理对于改善患者结局至关重要。另一方面,BUV监测通过测量膀胱储存和排尿尿液的能力来评估膀胱功能和健康状况,从而能够识别可能存在的偏差或问题。UI管理和BUV监测都可以使用侵入性和非侵入性技术进行。
BUV监测具有较大的临床意义,膀胱内尿量异常可能提示各种健康问题。UI是最常见的卫生问题之一,影响着全球数百万人。根据不同国家的人口研究,据报道,任何类型的UI的患病率约为25%至45%。患病率随着年龄的增长而增加,并且已经发现在疗养院患者中患病率甚至更高。此外,超过40%的70岁以上女性受到这种不便的影响。存在不同形式的UI,包括例如压力性尿失禁,这通常是用于防止排尿的肌肉减弱的结果;急迫性尿失禁,这是控制膀胱的逼尿肌过度活动的结果;以及完全尿失禁,膀胱根本无法储存尿液。因此,已经得出结论,UI管理无疑是一个重要问题,有效UI管理的可用和处方治疗方法取决于尿失禁的类型、严重程度和根本原因。
UI管理的侵入性技术可能包括手术,例如吊带手术,膀胱增大术和人工尿道括约肌。这些方法包括使用手术修复或替换导致UI的受损结构。
(3)膀胱镜检查,使用小型摄像头观察膀胱和尿道内部。这些方法包括将装置插入膀胱或尿道以排出尿液或测量其压力和体积]。侵入性技术的使用可提供高度准确的信息;然而,患者可能会感到不适、疼痛、膀胱穿孔、渗漏或尿路感染,但存在风险。
最近的技术进步导致了用于UI管理和BUV监测的新的和创新的非侵入性方法的开发,此外还有几种已经众所周知和使用的方法来支持UI患者。
(4)药物,有助于放松膀胱肌肉,减轻尿失禁症状。尿液收集设备和外部导管等可穿戴设备也是改善女性和老年人UI管理的有希望的方法。其中一些原型产品旨在检测尿布或失禁垫中的尿液泄漏及其数量,而有些仅旨在识别排尿次数。
Root等人在医院急诊科进行的一项研究表明,使用女性外置尿液收集装置是留置导尿管(IUC)的良好替代品,应考虑用于预防导管相关尿路感染。另一种减少疗养院居民尿布使用的有效解决方案是超声辅助提示排尿(UAPV)。使用超声设备监测BUV时,当体积大于单独前缀膀胱容量的75%时,要求患者排尿。结果显示,吸收成本显著降低,护理人员的工作条件得到改善,UI管理的效率也得到提高。
技术进步促进了监测膀胱活动和收集其相关信息的非侵入性技术的出现,通过使用各种技术,包括超声、近红外光谱(NIRS)光学监测和电生物阻抗,。这些解决方案往往提供有关膀胱体积和功能的宝贵信息,因为它们能够随着时间的推移监测膀胱,这提供了许多好处,例如准确的信息、易用性和提高患者的舒适度。因此,它们可用于改善泌尿系统疾病的诊断和管理。在本范围综述中,目的是从工程角度介绍用于真实人类志愿者的膀胱监测的非侵入性技术的最新研究进展,重点是尿失禁管理和膀胱尿容量监测。这将使研究人员,泌尿科医生和医疗保健专业人员全面了解可用的非侵入性技术,同时突出它们的差异(材料和技术),并定义它们作为现实生活适用解决方案的潜力。
因此,范围界定审查的重点是回答以下研究问题:哪些非侵入性技术允许患者进行BUV监测和UI管理?BUV监控和UI管理的当前SoA是什么?在 BUV 监控和 UI 管理的背景下,需要进一步研究什么?
这项工作中使用的方法学框架是范围界定审查,Tricco等人对此进行了详细描述[38]。选择该方法是为了很好地概述最近开发的用于UI管理和BUV监控的各种技术,并确定这些技术的优缺点。
为了解决研究问题,对 2015 年至 2022 年间发表的英文文章进行了有条不紊的检索,这些文章在 PubMed、IEEE Xplore、ScienceDirect、Scopus 和 Web of Science 图书馆数据库中进行了检索。最初,膀胱监测、尿失禁和可穿戴设备等关键术语用于识别相关物品。初始检索的结果用于优化检索策略,并将检索期间使用的关键术语细化为更具体的术语,包括超声、光学技术、电生物阻抗、漏尿收集以及经过人体测试的技术。
总而言之,本综述仅考虑了介绍用于人类志愿者或患者的非侵入性技术的文章。涉及动物、侵入性技术、幻影评估和病例报告的研究被排除在外。
本次范围界定审查中包含的文章是通过四步过程选择的,其中包括识别、筛选、资格和文章的最终选择。在鉴定步骤中,第一作者(A.H.)、第二作者(S.D.)和第三作者(C.A.)共同审查了所确定文章的标题和摘要。作者(A.H.)和(S.D.)在筛选和资格步骤中审查了全文文章。所有作者都参与了最后一步,确保本范围综述中纳入的文章仅满足纳入标准,而不是排除标准。本综述的文献检索时间为2021年2022月至年月。图1提供了选择构成这项工作的文章所遵循的过程的PRISMA流程图。图1
最初,数据使用Mendeley 2.6和电子表格进行编目和排序。数据被汇总并输入电子表格,并按出版年份、文章目的、技术、健康志愿者或患者的使用以及重要结果进行组织。
与系统综述相比,范围界定评价确定了广泛的研究,无论其研究设计和质量如何,以便概述所有选择纳入综述的材料[38]。介绍了用于UI管理和/或BUV监控的技术的目的和类型。还描述了所使用的方法、技术细节、目标人群以及每项研究获得的结果。
本节分为两个主要部分:第3.1节介绍了与非侵入式BUV监测相关的技术,并解释了它们的操作模式以及每个技术的最新进展,而第3.2节则介绍了UI管理的解决方案。
用于 BUV 无创监测的技术多种多样。最常见的是超声技术、光学技术和电生物阻抗技术。本节介绍每种技术的不同主要特征,并提供用于BUV监控的其他技术的示例。
超声技术是一种成像技术,可提供与排尿功能障碍相关的丰富信息。超声波的工作原理是基于以超出人类听觉范围的频率发送和接收声波。超声波发射器和接收器附着在膀胱上方的皮肤上,用于扫描膀胱并确定其形状。超声技术的操作方法可见图2.
超声技术能够可视化膀胱和前列腺,有助于识别一些问题,如膀胱内前列腺突出或逼尿肌直径,并揭示是否存在憩室(膀胱壁中可形成的小口袋和可引起阻塞和疼痛的结石)[39,40,41,42]。
第一个用于膀胱监测的可穿戴超声设备是由Petrican等人于1998年开发的[43];从那时起,商用便携式超声设备的便捷可及性,加上该技术无创、安全且无痛,使其成为最佳的BUV监测方式之一[22,37,44]。
在过去的几十年里,技术的进步导致了用于BUV监测的超声设备的改进和优化[3,37,45,46,47,48]。Van Leuteren等人[45]提出了另一种名为SENS-U的可穿戴超声设备,该设备使用亲肤粘合剂定位在下腹部。它基于30°视场内四个超声换能器的组合,这些超声换能器沿膀胱垂直于腹壁的方向传输超声波。传感器持续估计 BUV 状态,并在气囊充满时通知用户排空气囊。在尿动力学测试(涉及膀胱压力的诊断研究)期间,使用30名儿童评估了SENS-U的临床表现,其中进行了一组包括测量下尿路功能的测试。在研究人群中,该设备能够以90%的成功率检测到膀胱充盈,并在几乎90%的时间内通知用户。然而,也有报道称,在日常临床实践中使用该设备时,适当的传感器定位和儿童肥胖是应考虑的影响因素[45]。
van Leuteren等人[46]也提出了最先进的改进之一,他们开发了一种名为URIKA膀胱监测仪(UBM)的可穿戴和无线超声设备。它主要用于检测排尿功能障碍儿童的膀胱总充盈情况。为了评估UBM,对14名排尿功能障碍的儿童进行了一项研究,这些儿童计划在小儿泌尿科进行临床膀胱训练。UBM 估计膀胱前后尺寸。当超过临界阈值时,通知患者膀胱充盈。据报道,UBM在检测膀胱充盈方面的平均准确率为85%。10岁以上患者的检出率为71%,10岁以下患者的检出率为100%[46]。
Hofstetter等人对使用DFree设备的18名受试者进行了一项试点研究[47]。DFree是一种使用超声波技术的小型便携式设备,它必须连接到下腹部才能测量BUV。该研究旨在通过评估其有用性、易用性和提供的自主程度来调查此类超声设备对患者生活质量和满意度的影响。参与者患有各种类型的膀胱功能障碍,并在12个月内每天至少使用DFree设备3小时。研究结论表明,该装置可能有益于支持膀胱功能障碍患者;然而,需要进一步的技术开发来提高其可靠性[47]。
表1对三种商用便携式超声设备(UBM、SENS-U 和 DFree)进行了多维比较,包括便携性、它们用于实时分析、测试期间使用的参与者群体以及它们检测膀胱充盈的准确性。
Fournelle等人[48]推出了一种用于研究目的的新型低成本便携式超声设备,称为MoUsE。它用于利用机器学习分割技术进行长期和自动化的 BUV 监控。该装置包括32个发射器和接收器,以及一个具有32 MHz探头的3晶片相控阵。它基于数据数字化进行信号重建和后续图像处理,所有重建算法都在GPU上执行,从而实现实时重建和成像。为了评估训练算法和系统的准确性,MoUsE用于从四名志愿者那里获取不同的膀胱充盈水平。结果表明,所提方法对可能出现BUV显著增加的应用具有足够的灵敏度。然而,对于需要对BUV进行精确定量评估的应用,需要进一步提高性能。此外,还需要进一步的研究来提高系统的性能,特别关注增加神经网络的大小,以增强系统在计算资源有限的移动设备上的功能。尽管存在这些局限性,但获得的结果表明,MoUsE可能是超声成像研究和教育目的的宝贵工具[48]。
近红外光谱是一种用于BUV监测应用的光学技术。它基于光吸收的测量,其与膀胱的充盈度成正比。该系统通常放置在下腹部中线以上的皮肤上,由具有特定波长的发光LED光源和测量发射光吸收的光电探测器构成[49,50]。
该技术可通过测量发色团变化[49]、BUV和其他膀胱参数(如下尿路功能障碍、膀胱出口梗阻以及膀胱过度活动和/或活动不足)来检测组织中氧合的实时变化,这些变化可以使用近红外光谱进行测量和估计[37,50]。光学技术的操作方法示意图可以在图3.
Macnab等人自2007年以来一直在研究NIRS技术,用于多种膀胱功能,例如膀胱出口梗阻、膀胱过度活动症、膀胱活动不足或BUV[51]。
Macnab等人在非洲农村诊所设计、描述和测试了一种用于膀胱监测的连续波近红外光谱仪原型[52]。该设计经过优化,可增强光子传输,并最大限度地减少黑色素色素沉着和头发等皮肤特征的干扰。该原型配备了三个双波长LED,一个硅光电二极管探测器和一个长通滤光片,以改善光子迁移和皮肤接触。它由可充电电池或交流电源供电,并通过蓝牙与控制计算机通信。试点测试对15名年龄在21-87岁之间的男性志愿者进行了,他们从农村医疗诊所招募。结果表明,发色团浓度数据的重现性表明,使用近红外光谱可以监测色素受试者排尿期间逼尿肌发色团浓度的变化。成功的监测归功于设备的技术规格、优化的应用方法以及改善设备定位和减少信号污染的新协议[52]。
Fong等人[53]研究了近红外光谱在开发可穿戴的BUV传感设备中的应用,该设备为脊髓损伤患者提供警报。测量系统中使用的光学元件由多个峰值波长为 970 nm 的大功率 LED 和一个单片硅光电二极管组成。他们进行了一项实验,包括在排尿前立即对健康志愿者进行1分钟的测量(即,当膀胱充满时,通过漫反射数据测量光强度),以及在排尿后进行1分钟的测量,以确定是否出现任何光强度的变化。他们观察到,在获得的满囊数据集和空膀胱数据集之间,光电二极管检测到的光强度明显下降。所进行的实验有助于证明使用LED设置获得合理信号的可行性。这是在更多人类志愿者的临床试验中使用该系统的重要一步[53]。
Macnab等人[54]还开发了一种同时对膀胱和大脑进行无线近红外测量的系统。该系统由两个并行的双波长近红外光谱器件和专有软件组成。该研究监测了两名志愿者受试者的自然膀胱充盈和自发排尿,使用额叶皮层上的23通道阵列和膀胱上的4通道网格。结果显示,同时捕获了大脑和膀胱数据,表明膀胱感觉和功能期间的局部大脑活动。本研究为评估膀胱控制和功能提供了新的生理维度[54]。
另一种有前途的技术是使用电生物阻抗,其中BUV是通过测量膀胱在其活动期间的阻抗变化来估计的。该技术用于测量生物组织的电特性,它基于在特定身体段上施加小的高频电流,并使用常规或干电极测量该节段产生的电压[22,37,55]。一些研究使用电生物阻抗技术来获取不同的信息,例如随时的膀胱状态(充满或不充满),以及用于监测BUV[3,36,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66]。电生物阻抗技术的操作方法示意图可以在图4.
为了开发一种适合坐姿UI患者的设备,Sakai等人[56]实施了一个基于电生物阻抗的原型系统来估计BUV并进行了一项实验。使用SoC AD5933(模拟器件,美国马萨诸塞州威尔明顿)在50 kHz的频率下,通过放置在距离身体中心线厘米的两个电极,在一名24岁的健康男性志愿者身上测量阻抗值。通过实验,他们表明,当膀胱充满时,即使发生身体运动,阻抗值也会随着时间的推移而逐渐降低。因此,他们可以根据获得的阻抗值近似BUV,并将其与通过常规超声设备监测测量获得的BUV进行比较。他们还观察到尿液贮藏的耐受期存在差异,并建议在未来的研究中考虑尿液贮存的耐受性参数[56]。
Wang等人进行的一项研究[57]使用电生物阻抗谱分析来揭示自然膀胱充盈期间的节律性神经源性活动并检测排尿欲望。他们将两个激发电极和两个测量电极放置在身体的下胃表面。为了连续测量膀胱充盈不同控制阶段 BUV 的变化,需要 200 μA 交流电和 50 kHz 频率,并由电生物阻抗测量装置提供。测量还需要具有低极化的湿Ag/AgCl电极和LCR计来测量电压。该实验是在12名健康的男性志愿者身上进行的,他们在实验前被要求不要喝茶,咖啡或苏打水,并在开始测量之前排空膀胱,然后立即喝100毫升的水。结果表明,在自然膀胱充盈过程中,高频频谱功率(0.15–0.4 Hz)下降,低高频比增加,而低频频谱功率(0.04–0.15 Hz)的变化不显着。通过他们的结果,Wang等人得出结论,该方法在评估排尿需求和评估膀胱充盈期间的神经调节是感兴趣的情况下是有用的。基于这项研究,发现电生物阻抗谱在57个阶段有显著变化:第一感觉阶段、紧迫阶段和不适阶段[]。
Noguchi等人[58]研究具有电生物阻抗四极配置的BUV测量电路,该电路可以推断(1)对应于BUV的阻抗变化趋势和(2)对应于膀胱形状的相位差变化趋势。在该电路中,将四个Ag/AgCl电极放置在膀胱的左侧和右侧,注入频率为50 kHz的正弦波电流,并使用微控制器(Arduino Due)来测量和计算电压。对一名健康的26岁男性进行了实验。在实验开始之前,志愿者总共喝了1.5升等渗饮料并排尿了几次。在长达155分钟的实验中,仅测量了相位差,但作者指出,可以在腹部周围放置电极并引入多通道相位差测量。使用这种设置,他们希望能够提取由于使用电阻抗断层扫描测量模型而导致的膀胱形状的详细变化,并将这些变化呈现给用户[58]。
Palla等人[60]旨在使用基于电生物阻抗的可穿戴系统来估计BUV的BU。开发了一种名为Body Gate Way的设备,该设备以32Hz的采样频率记录用户皮肤表面的一次性贴片的电生物阻抗信号,以及采样频率为3Hz的50D加速度计的信号[60]。通过将医用电极连接到志愿者腹部的下部,最大限度地提高了测量的灵敏度。作者发现,在膀胱充盈过程中,电生物阻抗存在明显的趋势,尽管随机噪声的存在,例如由于志愿者运动引起的伪影,降低了测量的可靠性。为了克服这种不便,设计了卡尔曼滤波器[61]。该过滤器基于恒定速度模型,其中膀胱容积( Vx )和充满膀胱的尿通量 (Vx)˙ ,分别是其状态变量。结果表明,所提方案的有效性和有效性得到了验证。这鼓励在实际场景中实施和测试此解决方案[61]。
Li等人已经对用于精确BUV测量的首选电极放置进行了研究[62]。他们基于二维计算模型实现了一项仿真研究,以确定用于BUV测量的首选四极电极配置位置。之后,对八名年轻的健康志愿者进行了实验,要求他们总共喝1升水并躺在床上,以验证仿真结果并研究BUV与测量电阻抗值之间的相关性。结果表明,在膀胱活动期间,测量电压与BUV之间存在很强的负相关关系。他们还注意到,模拟研究和人类研究表明,腹部最左边和最右边的点是放置注入交流电流的两个电极的最优选点,并且最好将两个电压感应电极放置在距离腹部中心约3厘米的地方[62]。
在另一项工作中,Li等人[63]提出了使用电生物阻抗技术作为成像技术。介绍了基于电阻抗断层扫描(EIT)技术的BUV成像系统。EIT是电生物阻抗技术的特定应用。测量中使用了0个电极。为了验证该系统,对六名健康的志愿者受试者进行了一项研究,并从EIT图像中得出了一个称为平均电导率指数的参数。结果显示,所有受试者的平均电导率指数参数与BUV之间存在高正线性相关性(相关系数R = 98.0±01.63)。在他们的研究结论中,他们指出EIT可用于估计BUV并且具有作为评估BUV的实用技术的潜力[]。
Leonhäuser等人[64]对EIT技术与超声技术进行了比较研究,以测量BUV的工艺。为此,使用商业设备(Goe MF II)进行EIT测量,该设备使用放置在受试者下腹部水平的16个电极。超声技术使用US-椭球体/US-L×W × H和床旁膀胱扫描仪两种方法估计最大BUV和残余尿液。5名健康志愿者受试者(5名女性和31名男性,年龄在5岁±64岁)参加了比较研究。获得的结果表明,测量值与实际BUV之间存在较大的偏移。与超声技术相比,EIT显示出相当大的潜力。然而,EIT的准确性需要通过最小化运动伪影的影响和优化电极放置来提高[]。
在另一项研究中,Noyori等人[65]受到EIT技术的启发,通过使用八电极电阻抗测量来估计BUV。他们开发了一种基于 HUZZAH32 板和片上系统 AFE4300 的器件,AFE833 是一个集成的模拟前端,对每个电阻抗测量通道使用四极 I-V 方法。用于交流电流的幅度设置为 μAp-p频率为 50 kHz,分辨率为 17 mΩ。拟议的小型设备已用于与年轻健康志愿者的可行性测试中的连续测量。获得的结果表明,可以使用八电极电生物阻抗测量技术估算BUV[65]。
身体阻抗分析(BIA)是电生物阻抗技术的一种应用。Shin等人[66]设计了一种舒适的腰带式设备,用作基于BIA的连续BUV监测系统。传感器戴在腹部,并通过Ag/AgCl电极连接到身体。三星生物处理器被用作阻抗测量的传感器电路。在他们的研究中,他们注入了50 kHz的电流来监测膀胱,并使用10 kHz的电流源作为他们的算法,这两个频率的电流幅度为100μA。p-p.为了尽量减少不可避免的运动伪影,他们提出了一种利用多个频率源的运动伪影减少算法。实验对象为66名健康志愿者,结果表明BUV与阻抗变化之间存在密切关系。这证实了他们的系统检测遗尿事件的可行性[]。
表2概述了用于BUV监测的电生物阻抗技术所纳入的研究,突出了研究的主要发现和设置。
另一项有趣的工作提供了有关UI管理最新进展的信息,这是Rodas等人进行的一项研究[67],该研究估计了截瘫和老年人的膀胱排空。为了正确确定脊髓损伤患者何时排空膀胱,他们提出了一种非侵入性方法,该方法包括结合电生物阻抗,下腹部区域温度和人工前馈神经网络。对于电生物阻抗测量,使用了四个Ag/AgCl电极,以及频率为50 kHz和1 mA的正弦波电流p-p被注射了。使用芯片MAX30205实时测量膀胱区域温度。然后,使用BFGS准牛顿算法将超过18名患者排空膀胱时获得的数据输入到三层前馈神经网络中。顾客鉴定结果显示,排空膀胱时,电生物阻抗与下胃区温度之间存在高度相关性。当膀胱充满时,电生物阻抗较低且温度较高,当膀胱排空时,电生物阻抗较高,温度较低。神经网络的准确率高达99.80%,报告的均方误差非常低(1.08 × 1012) [67]。
Kurihara等人[68]开发了一种BUV测量模型,该模型不需要将传感器连接到皮肤上。取而代之的是,使用了高光谱相机(Resonon Inc:PikaXC2),它可以拍摄波长范围为398.67 nm至1016.78 nm的图像。该预测基于测量排尿后立即获得的尿液吸收光谱的想法。他们对一名健康志愿者进行了一系列实验,以评估所提出的方法。他们根据实际的BUV和预测的尿量计算了其错误率。将所提方法的错误率与附着在膀胱上方皮肤上的超声装置的错误率进行比较。所提方法的平均错误率为15.46%,超声设备的平均错误率为23.42%。因此,所提出的方法比超声设备更准确[68]。
UI管理研究旨在收集和分析各种基于技术的解决方案,以减少对IUC和传统护垫的依赖,用外部导尿管代替它们,而其他人则旨在开发用于漏尿检测的智能护垫和内衣。本节介绍了可穿戴设备、外导管和最常用的漏尿检测技术。
患有UI的人使用不同类型的导尿管,这些导尿管以不同的方式插入以收集尿液。然而,患者更喜欢外置导管,因为它们可用于家庭使用和非侵入性特征。例如,Beeson等人[69]研究了一种EUFC,该EUFC由一种超柔软的芯吸织物组成,可吸收尿液并将其从皮肤上转移开。他们的结论是,IUC是IUC的良好替代品,应考虑将其用于预防医院获得性疾病[69]。Sakamoto等人[70]开发了一种自供电的无线UI传感器系统,该系统可以确定尿布中的尿液量,分辨率为100厘米。3大约7分钟。该系统的尿液激活电池由两个长而灵活的电极组成。一个电极基于活性炭,另一个基于铝。在测量过程中,将两个电极放置在尿布中具有沟槽结构的吸收材料下[70]。
在另一个项目中,Long等人[71]引入了一种名为TACT3的UI解决方案。他们开发并制造了一种内衣原型,能够在垫子泄漏到达外衣之前提醒穿着者。这是一条可水洗的固定裤,带有缝制的导电线,可跟踪垫子最常泄漏的位置。导电线连接到一个可拆卸的信号单元,当导电线的任何部分变湿时,该单元会振动三次。在他们的实验中,81名平均年龄为67岁的女性参与者被要求穿内衣原型2周。超过90%的参与者将原型产品的整体印象评为“良好”或“OK”。受试者证实了评估内衣原型的有效性和可接受性,并报告了积极的社会心理影响[71]。
如第1节所述,Root等人进行了在急诊科实施EUFC的工作[33]。他们实施了一个圆柱形导管,上面覆盖着柔软的芯吸填充材料,该材料旨在放置在女性生殖器的外部。当患者排尿时,尿液从患者身上被吸到壁罐中。这样可以保持患者的会阴干燥,并且没有与尿液相关的水分。在3个月的时间里,对女性患者使用了187个EUFC。他们注意到患者在整个期间没有任何皮肤刺激,这表明在急诊科用EUFC替代IUC是可行的[33]。
Su等人开发了一种低成本的可穿戴解决方案,用于检测正常日常生活中的漏尿和分析尿液生物标志物[72]。该系统在尿布中集成了一个电化学生物传感器,能够检测水分和化学特性或生物标志物;便携式检测设备;以及智能手机的数据处理应用程序。一名健康的志愿者佩戴了可穿戴解决方案,以便进行实时尿液分析。获得的结果显示,尿液检测和分析具有高灵敏度、线性和选择性。与传统的医院基于仪器的尿液分析相比,所开发的解决方案具有操作更方便、数据访问更灵活等优点,适用于漏尿监测和尿液生物标志物分析领域[72]。与传统的基于仪器的医院尿液分析相比,所开发的解决方案具有操作更方便、数据访问更灵活等优点,在漏尿监测和尿生物标志物分析领域具有适用性[72]。
本范围综述试图通过强调当前的非侵入性技术以及UI管理和BUV监测的未来研究方向来概述膀胱监测解决方案的最新进展。基于超声波的不同技术已经被使用,最近,据报道,电生物阻抗是一种现代技术。
已经开发了大量具有高泌尿管理和分析潜力的解决方案,主要针对女性、患有神经源性膀胱的老年人和UI。这些解决方案基于有源外部收集设备、智能垫或配备 UI 传感器系统的内衣。他们还试图提供IUC的主要替代品,这是由于它们能够检测尿液泄漏以及它们有可能提供有关排尿后需要更换尿布的更精确的时间估计。理想情况下,这些解决方案往往是便携式、自供电、无线且佩戴舒适。验证需要在现实生活中与更多志愿者一起评估这些解决方案,并且还需要额外的开发工作来扩大大规模生产过程。
在BUV的估计和监测中,尽管超声设备被广泛使用,但它们在尺寸和缺乏便携性方面可能会给用户带来挑战。这些限制通常将测量限制在临床或医疗环境中,并且还可能导致测量不准确。研究表明,将超声设备测量的排尿量与使用频率体积图表工具记录的排尿量进行比较时,测量误差高达10%[73],这是一种用于记录膀胱空隙频率和体积的医疗技术。然而,由于最近在小型化和便携性方面的进展以及它们在市场上的可用性,这些设备在UI患者中仍然被广泛使用。
尽管近红外光谱在BUV监测方面具有广阔的潜力,但迄今缺乏定量评估。近红外光谱的一个重大限制是需要大型、永久连接的传感设备进行连续测量,这可能给患者带来不便。这种限制可能导致对利用这项技术的研究兴趣有限。
电生物阻抗技术已被提出作为估计个体BUV的实用方法。然而,这些测量的准确性可能会受到皮肤面积、皮褶厚度、尿液电导率和运动伪影等因素的影响。尽管存在这些限制,但通过正确放置电极和适当选择注入电流的强度和频率,已经获得了可靠和准确的结果。此外,纺织电极、小型化电路设计和超低功耗系统的进步,以及机器学习算法的集成,有可能促进未来用于BUV监控和UI管理应用的基于可穿戴电生物阻抗的设备的发展。
已经提出了确定个体BUV的其他方法,例如使用特定的相机或测量物理参数,例如温度。然而,这些技术在人类受试者中的应用尚未得到广泛研究,使得这些技术用于BUV监测的准确性和可靠性不确定。红外热成像、3D 成像和微波膀胱状态监测等技术也被检查为 BUV 监测的非侵入性选择,但调查它们在人类受试者中的准确性的研究是有限的,需要更多的研究来充分理解它们在现实世界中的潜力场景。
现代技术在现实生活中的开发、接受和使用受到各种参数的影响,例如准确性、成本和易用性。这也适用于 BUV 监控和 UI 管理技术。例如,超声技术具有中等到高精度水平,但它需要高频传感器和超声凝胶,这增加了成本并可能降低易用性。另一方面,光学技术,特别是近红外光谱(NIRS)设备,价格低廉且易于使用,但它们不如基于超声波的设备准确。电生物阻抗技术似乎提供了一个很好的中间立场,因为它的目标是低成本、易于使用且在检测人体变化方面具有高度响应性。然而,电生物阻抗技术的精度因所使用的设备和研究的人群而异。
可穿戴技术,例如外部导管,是一种很有前途的UI管理解决方案,因为它是非侵入性的,易于使用的,并且可以有效地管理各种类型的UI。这些装置由一根位于体外的小导管组成,连接到收集袋,允许尿液自由流动。它们穿着舒适,谨慎,可以增加患者的自主权。然而,重要的是要注意,虽然可穿戴技术是一个新兴领域,正在迅速发展,迄今为止获得的结果很有希望,但迄今为止,它们主要在实验实验室条件下进行评估,并且仅在少数健康受试者的研究中进行评估。因此,未来的研究需要涉及更多的UI患者和现实生活条件的研究人群,以充分了解使用可穿戴技术进行BUV监测的潜力。此外,可以提供避免使用可穿戴解决方案时遇到的特定问题的建议或建议,以确保在使用时获得最佳结果。通过(1)使用适当的护肤品定期清洁和消毒导管和周围区域,以及(2)监测皮肤是否有任何刺激或感染迹象,可以最大限度地减少皮肤刺激和感染等特定问题。此外,使用由过敏性较低的材料制成的设备也有助于降低皮肤刺激和感染的风险。
总而言之,用于BUV监测和UI管理的非侵入性技术的进步已经显示出改善膀胱功能障碍患者的QoL的潜力。虽然一些技术,如超声波和垫,已经开发出来,目前在市场上可用,但仍然需要持续的研究来发现新的和改进的解决方案。
非侵入性技术的使用为侵入性手术提供了一种安全有效的替代方案,并使医疗保健专业人员能够评估膀胱储存和排空尿液的能力,并检测可能存在的不同异常或问题。因此,该领域的进一步调查对于确保患者能够获得管理膀胱功能障碍的最佳选择至关重要。
机器学习技术的集成是人工智能的一个子领域,是提高BUV监测系统准确性和精度的有前途的方法。此外,还需要进一步研究,旨在为UI患者制定个性化的治疗计划,考虑年龄,性别和基础条件等因素。预计电子卫生领域将在UI管理中发挥越来越重要的作用,因为它能够促进对患者病情的远程监控,并提供与医疗保健专业人员沟通的手段。
关注我们