Controle la ingesta de líquidos mediante botellas de agua inteligentes disponibles comercialmente

Gracias por visitar Nature.com. La versión del navegador que está utilizando tiene soporte limitado para CSS. Para obtener la mejor experiencia, le recomendamos que utilice un navegador actualizado (o desactive el modo de compatibilidad en Internet Explorer). Mientras tanto, para garantizar Si continuamos con el soporte, mostraremos el sitio sin estilos ni JavaScript.
La ingesta de líquidos es importante para prevenir la deshidratación y reducir los cálculos renales recurrentes. En los últimos años ha habido una tendencia a desarrollar herramientas para controlar la ingesta de líquidos utilizando productos "inteligentes", como biberones inteligentes. Hay varios biberones inteligentes disponibles comercialmente, destinados principalmente a adultos preocupados por su salud. Hasta donde sabemos, estos biberones no han sido validados en la literatura. Este estudio comparó el rendimiento y la funcionalidad de cuatro biberones inteligentes disponibles comercialmente. Los biberones son H2OPal, HidrateSpark Steel, HidrateSpark 3 y Thermos Smart Lid.Uno Se registraron y analizaron cientos de eventos de ingestión por botella y se compararon con la verdad obtenida a partir de escalas de alta resolución. H2OPal tiene el error porcentual medio (MPE) más bajo y es capaz de equilibrar errores en múltiples sorbos. HidrateSpark 3 proporciona los resultados más consistentes y confiables. con los errores de sorbo más bajos por tiempo. Los valores de MPE de las botellas HidrateSpark se mejoraron aún más mediante regresión lineal, ya que tenían valores de error individuales más consistentes. La Thermos Smart Lid fue la menos precisa, ya que el sensor no se extendió por todo el botella, provocando la pérdida de muchos discos.
La deshidratación es un problema muy grave porque puede provocar complicaciones adversas, como confusión, caídas, hospitalización y muerte. El equilibrio en la ingesta de líquidos es importante, especialmente en adultos mayores y personas con afecciones médicas subyacentes que afectan la regulación de líquidos. Pacientes con riesgo de recurrencia Se recomienda consumir grandes cantidades de líquidos para la formación de cálculos. Por lo tanto, monitorear la ingesta de líquidos es un método útil para determinar si se está tomando una ingesta adecuada de líquidos1,2. Hay muchos intentos en la literatura para crear informes de sistemas o dispositivos que puedan ayudar a rastrear y controlar la ingesta de líquidos. Desafortunadamente, la mayoría de estos estudios no dieron como resultado un producto disponible comercialmente. Los biberones en el mercado están dirigidos principalmente a atletas recreativos o adultos preocupados por su salud que buscan agregar hidratación. En este artículo, nuestro objetivo fue determinar si son comunes , las botellas de agua disponibles comercialmente son una solución viable para investigadores y pacientes. Comparamos cuatro botellas de agua comerciales en términos de rendimiento y funcionalidad. Las botellas son HidrateSpark 34, HidrateSpark Steel5, H2O Pal6 y Thermos Smart Lid7 como se muestra en la Figura 1. Estas botellas fueron elegidas porque son una de las únicas cuatro botellas populares que (1) están disponibles para su compra en Canadá y (2) tienen datos de volumen de sorbos accesibles a través de la aplicación móvil.
Imágenes de botellas comerciales analizadas: (a) HidrateSpark 34, (b) HidrateSpark Steel5, (c) H2OPal6, (d) Thermos Smart Lid7. El cuadro rojo discontinuo muestra la ubicación del sensor.
De las botellas anteriores, solo las versiones anteriores de HidrateSpark han sido validadas en investigaciones8. El estudio encontró que la botella de HidrateSpark tenía una precisión del 3% en la medición de la ingesta total durante un período de 24 horas de ingesta de líquidos. HidrateSpark también se ha utilizado en estudios clínicos. para controlar la ingesta en pacientes con cálculos renales9. Desde entonces, HidrateSpark ha desarrollado nuevos frascos con diferentes sensores. H2OPal se ha utilizado en otros estudios para rastrear y promover la ingesta de líquidos, pero ningún estudio específico ha validado su rendimiento2,10.Pletcher et al. Se compararon las características geriátricas y la información disponible en línea de varios frascos comerciales, pero no se realizó ninguna validación de su precisión11.
Las cuatro botellas comerciales incluyen una aplicación patentada gratuita para mostrar y almacenar eventos de ingestión transmitidos a través de Bluetooth. HidrateSpark 3 y Thermos Smart Lid tienen el sensor en el medio de la botella, posiblemente usando un sensor capacitivo, mientras que HidrateSpark Steel y H2Opal tienen un sensor en la parte inferior, usando un sensor de carga o presión. La ubicación del sensor se muestra en el cuadro punteado rojo en la Figura 1. En Thermos Smart Lid, el sensor no puede llegar al fondo del contenedor.
Cada botella se prueba en dos fases: (1) una fase de succión controlada y (2) una fase de vida libre. En ambas fases, los resultados registrados por la botella (obtenidos de la aplicación móvil del producto utilizada en Android 11) se compararon con verdad sobre el terreno obtenida usando una báscula de 5 kg (Báscula de cocina electrónica Starfrit 93756). Todas las botellas se calibraron antes de recopilar datos usando la aplicación. En la Fase 1, se midieron al azar tamaños de sorbos de 10 ml a 100 ml de 10 ml a 100 ml. orden, 5 mediciones cada una, para un total de 50 mediciones por vial. Estos eventos no son eventos reales de consumo de alcohol en humanos, sino que se vierten para que la cantidad de cada sorbo pueda controlarse mejor. En esta etapa, vuelva a calibrar la botella si el El error de sorbo es superior a 50 ml y se vuelve a emparejar si la aplicación pierde la conexión Bluetooth con la botella. Durante la fase de vida libre, un usuario bebe agua libremente de una botella durante el día y elige diferentes sorbos. Esta fase También incluye 50 sorbos en el tiempo, pero no todos seguidos. Por lo tanto, cada botella tiene un conjunto de datos de un total de 100 mediciones.
Para determinar la ingesta total de líquidos y garantizar una hidratación diaria adecuada, es más importante tener mediciones precisas de la ingesta volumétrica durante todo el día (24 horas) en lugar de cada sorbo. Sin embargo, para identificar señales de intervención rápida, cada sorbo debe tener un error bajo. como se hizo en el estudio de Conroy et al. 2. Si el sorbo no se registra o se registra mal, es crucial que la botella pueda equilibrar el volumen en la siguiente grabación. Por lo tanto, el error (volumen medido – volumen real) se ajusta manualmente. Por ejemplo, supongamos que el sujeto bebió 10 mL y la botella reportó 0 mL, pero luego el sujeto bebió 20 mL y la botella reportó un total de 30 mL, el error ajustado sería 0 mL.
La Tabla 1 enumera varias métricas de rendimiento para cada botella considerando dos fases (100 sorbos). El error porcentual medio (MPE) por sorbo, el error absoluto medio (MAE) por sorbo y el MPE acumulativo se calculan de la siguiente manera:
donde \({S}_{act}^{i}\) y \({S}_{est}^{i}\) son las ingestas reales y estimadas de \({i}_{th}\ ) sorbo, y \(n\) es el número total de sorbos.\({C}_{act}^{k}\) y \({C}_{est}^{k}\) representan la ingesta acumulada de los últimos \(k\) sorbos. El MPE Sip analiza el error porcentual de cada sorbo individual, mientras que el MPE acumulativo analiza el error porcentual total a lo largo del tiempo. Según los resultados de la Tabla 1, H2OPal tiene el número más bajo de registros perdidos, el MPE Sip más bajo y el MPE acumulativo más bajo. El error medio es mejor que el error absoluto medio (MAE) como métrica de comparación al determinar la ingesta total a lo largo del tiempo. Porque ilustra la capacidad de la botella para recuperarse de mediciones deficientes a lo largo del tiempo. tiempo mientras registra mediciones posteriores. El SIP MAE también se incluye en aplicaciones donde la precisión de cada sorbo es importante porque calcula el error absoluto de cada sorbo. El MPE acumulativo también mide qué tan bien están equilibradas las mediciones en toda la fase y no penaliza un un solo sorbo. Otra observación fue que 3 de las 4 botellas subestimaron el volumen de ingesta por boca que se muestra en la Tabla 1 con números negativos.
Los coeficientes de correlación R cuadrado de Pearson para todas las botellas también se muestran en la Tabla 1. HidrateSpark 3 proporciona el coeficiente de correlación más alto. Aunque a HidrateSpark 3 le faltan algunos registros, la mayoría de ellos son bocas pequeñas (El gráfico de Bland-Altman en la Figura 2 también confirma que HidrateSpark 3 tiene el límite de concordancia (LoA) más pequeño en comparación con las otras tres botellas. LoA analiza qué tan bien coinciden los valores reales y medidos. Además, casi todas las mediciones se realizaron en el Rango LoA, que confirma que esta botella proporciona resultados consistentes, como se muestra en la Figura 2c. Sin embargo, la mayoría de los valores están por debajo de cero, lo que significa que el tamaño del sorbo a menudo se subestima. Lo mismo ocurre con HidrateSpark Steel en la Figura 2b. donde la mayoría de los valores de error son negativos. Por lo tanto, estas dos botellas proporcionan el MPE y el MPE acumulativo más altos en comparación con H2Opal y Thermos Smart Lid, con errores distribuidos por encima y por debajo de 0, como se muestra en la Fig. 2a,d.
Gráficos de Bland-Altman de (a) H2OPal, (b) HidrateSpark Steel, (c) HidrateSpark 3 y (d) Thermos Smart Lid. La línea discontinua representa el intervalo de confianza alrededor de la media, calculado a partir de la desviación estándar en la Tabla 1.
HidrateSpark Steel y H2OPal tuvieron desviaciones estándar similares de 20,04 ml y 21,41 ml, respectivamente. Las Figuras 2a,b también muestran que los valores de HidrateSpark Steel siempre rebotan alrededor de la media, pero generalmente permanecen dentro de la región LoA, mientras que H2Opal tiene más valores. fuera de la región LoA. La desviación estándar máxima de Thermos Smart Lid fue de 35,42 ml y más del 10 % de las mediciones se realizaron fuera de la región LoA que se muestra en la Figura 2d. Esta botella proporcionó el error medio de sorbo más pequeño y un acumulado relativamente pequeño. MPE, a pesar de tener la mayor cantidad de registros faltantes y la mayor desviación estándar. Thermos SmartLid tiene muchos registros perdidos porque la pajita del sensor no se extiende hasta el fondo del recipiente, lo que provoca registros perdidos cuando el contenido líquido está debajo de la varilla del sensor ( ~80 ml). Esto debería conducir a una subestimación de la ingesta de líquidos; sin embargo, Thermos fue la única botella con MPE y error medio de sorbo positivos, lo que implica que la botella sobreestimó la ingesta de líquido. Entonces, la razón por la que el error de sorbo promedio de Thermos es tan bajo es porque la medición está sobreestimada para casi todas las botellas. Promediado, incluidos muchos sorbos omitidos que no se registran en absoluto (o “subestimados”), el resultado promedio está equilibrado. Al excluir los registros omitidos del cálculo, el error medio de sorbo se convirtió en +10,38 ml, lo que confirma una gran sobreestimación de un solo sorbo. Si bien esto puede parecer positivo, la botella en realidad es inexacta en las estimaciones de sorbos individuales y no es confiable porque omite muchos eventos de consumo. Además, como se muestra en la Figura 2d, Thermos SmartLid parece aumentar el error al aumentar el tamaño del sorbo.
En general, H2OPal fue el más preciso para estimar los sorbos a lo largo del tiempo y la forma más confiable de medir la mayoría de las grabaciones. La Thermos Smart Lid fue la menos precisa y omitió más sorbos que las otras botellas. La botella HidrateSpark 3 tuvo un error más consistente valores, pero subestimó la mayoría de los sorbos que resultaron en un rendimiento deficiente con el tiempo.
Resulta que la botella puede tener algún desplazamiento que puede compensarse usando un algoritmo de calibración. Esto es especialmente cierto para la botella HidrateSpark, que tiene una pequeña desviación estándar de error y siempre subestima un solo sorbo. Mínimos cuadrados (LS) El método se utilizó con los datos de la etapa 1 y se excluyeron los registros faltantes para obtener valores de compensación y ganancia. La ecuación resultante se usó para la ingesta de sorbos medida en la segunda etapa para calcular el valor real y determinar el error de calibración. La Tabla 2 muestra que la calibración Se mejoró el error medio de sorbo para dos botellas de HidrateSpark, pero no para H2OPal o Thermos Smart Lid.
Durante la Fase 1, donde se realizan todas las mediciones, cada botella se rellena varias veces, por lo que el MAE calculado puede verse afectado por el nivel de llenado de la botella. Para determinar esto, cada botella se divide en tres niveles, alto, medio y bajo, según el volumen total de cada botella. Para las mediciones de la Fase 1, se realizó una prueba ANOVA unidireccional para determinar si los niveles eran significativamente diferentes en error absoluto. Para HidrateSpark 3 y Steel, los errores para las tres categorías no son significativamente diferentes. Hubo una diferencia significativa límite (p Se realizaron pruebas t de dos colas para comparar los errores de las etapas 1 y 2 para cada botella. Logramos p > 0,05 para todas las botellas, lo que significa que los dos grupos no fueron significativamente diferentes. Sin embargo, se observó que las dos botellas de HidrateSpark perdió una cantidad mucho mayor de grabaciones en la etapa 2. Para H2OPal, la cantidad de grabaciones perdidas fue casi igual (2 versus 3), mientras que para Thermos SmartLid hubo menos grabaciones perdidas (6 versus 10). Dado que las botellas de HidrateSpark fueron todos mejoraron después de la calibración, también se realizó una prueba t después de la calibración. Para HidrateSpark 3, hay una diferencia significativa en los errores entre la Etapa 1 y la Etapa 2 (p = 0,046). Esto se debe más probablemente a la mayor cantidad de registros faltantes. en la etapa 2 en comparación con la etapa 1.
Esta sección proporciona información sobre la usabilidad de la botella y su aplicación, así como otra información funcional. Si bien la precisión de la botella es importante, el factor de usabilidad también lo es al elegir una botella.
HidrateSpark 3 e HidrateSpark Steel están equipados con luces LED que recuerdan a los usuarios que deben beber agua si no cumplen sus objetivos según lo planeado, o parpadean una cierta cantidad de veces al día (establecidas por el usuario). También se pueden configurar para que parpadeen. cada vez que el usuario bebe. H2OPal y Thermos Smart Lid no tienen ninguna respuesta visual para recordar a los usuarios que beban agua. Sin embargo, todas las botellas compradas tienen notificaciones móviles para recordarles a los usuarios que beban a través de la aplicación móvil. La cantidad de notificaciones por día puede ser personalizado en las aplicaciones HidrateSpark y H2OPal.
HidrateSpark 3 y Steel utilizan tendencias lineales para guiar a los usuarios sobre cuándo beber agua y ofrecer un objetivo sugerido por hora que los usuarios deben alcanzar al final del día. H2OPal y Thermos Smart Lid solo proporcionan un objetivo total diario. En todas las botellas, si el dispositivo no está conectado a la aplicación a través de bluetooth, los datos se almacenarán localmente y se sincronizarán después del emparejamiento.
Ninguno de los cuatro biberones se centra en la hidratación para personas mayores. Además, las fórmulas que utilizan los biberones para determinar los objetivos de ingesta diaria no están disponibles, lo que dificulta determinar si son adecuadas para los adultos mayores. La mayoría de estos biberones son grandes y pesados ​​y no diseñado para personas mayores. El uso de aplicaciones móviles también puede no ser ideal para adultos mayores, aunque puede ser útil para que los investigadores recopilen datos de forma remota.
No todas las botellas pueden determinar si el líquido se ha consumido, desechado o derramado. Todas las botellas también deben colocarse sobre una superficie después de cada sorbo para registrar con precisión la ingesta. Esto significa que es posible que se pierdan bebidas si no se coloca la botella, especialmente cuando rellenando.
Otra limitación es que el dispositivo debe volverse a sincronizar periódicamente con la aplicación para sincronizar los datos. El termo debía volverse a sincronizar cada vez que se abría la aplicación, y la botella de HidrateSpark a menudo tenía dificultades para encontrar una conexión Bluetooth. H2OPal es el más fácil para volver a emparejarse con la aplicación si se pierde la conexión. Todas las botellas se calibran antes de que comience la prueba y deben recalibrarse al menos una vez durante el proceso. La botella de HidrateSpark y H2OPal deben vaciarse y llenarse completamente para la calibración.
No todas las botellas tienen la opción de descargar o guardar datos a largo plazo. Además, no se puede acceder a ninguna de ellas a través de la API.
HidrateSpark 3 y H2OPal usan baterías de iones de litio reemplazables, HidrateSpark Steel y Thermos SmartLid usan baterías recargables. Según lo indicado por el fabricante, la batería recargable debería durar hasta 2 semanas con una carga completa, sin embargo, debe recargarse casi semanalmente cuando se usa. El Thermos SmartLid pesa mucho. Esta es una limitación, ya que muchas personas no recuerdan recargar la botella con regularidad.
Hay una variedad de factores que pueden influir en la elección de una botella inteligente, especialmente cuando el usuario es una persona mayor. El peso y el volumen de la botella es un factor importante, ya que debe ser fácil de usar para personas mayores frágiles. Como se mencionó Antes, estas botellas no están diseñadas para personas mayores. El precio y la cantidad de líquido por botella también es otro factor. La Tabla 3 muestra la altura, el peso, el volumen de líquido y el precio de cada botella. Thermos Smart Lid es la más barata y liviana. hecha completamente de plástico más liviano. También contiene la mayor cantidad de líquidos en comparación con las otras tres botellas. Por el contrario, H2OPal fue la más alta, la más pesada y la más cara de las botellas de investigación.
Las botellas inteligentes disponibles comercialmente son útiles para los investigadores porque no es necesario crear prototipos de nuevos dispositivos. Aunque hay muchas botellas de agua inteligentes disponibles, el problema más común es que los usuarios no tienen acceso a los datos o señales sin procesar, y solo se muestran algunos resultados. que se muestra en la aplicación móvil. Existe la necesidad de desarrollar una botella inteligente ampliamente utilizada con alta precisión y datos totalmente accesibles, especialmente una diseñada para personas mayores. De las cuatro botellas probadas, el H2OPal listo para usar tenía el MPE de Sip más bajo. MPE acumulativo y número de grabaciones perdidas. HidrateSpark 3 tiene la linealidad más alta, la desviación estándar más pequeña y el MAE más bajo. HidrateSpark Steel e HidrateSpark 3 se pueden calibrar simplemente manualmente para reducir el error medio de sorbo utilizando el método LS. Para grabaciones de sorbo más precisas, HidrateSpark 3 es la botella preferida, mientras que para mediciones más consistentes a lo largo del tiempo, H2OPal es la primera opción. El Thermos SmartLid tuvo el rendimiento menos confiable, tuvo la mayor cantidad de sorbos omitidos y sobreestimó sorbos individuales.
El estudio no está exento de limitaciones. En escenarios del mundo real, muchos usuarios beberán de otros recipientes, especialmente líquidos calientes, bebidas compradas en tiendas y alcohol. El trabajo futuro debería evaluar cómo el factor de forma de cada botella afecta los errores para guiar el diseño de botellas de agua inteligentes. .
Rule, AD, Lieske, JC y Pais, VM Jr. 2020. Manejo de cálculos renales.JAMA 323, 1961–1962.https://doi.org/10.1001/jama.2020.0662 (2020).
Conroy, DE, West, AB, Brunke-Reese, D., Thomaz, E. & Streeper, NM Intervención adaptativa oportuna para promover el consumo de líquidos en pacientes con cálculos renales. Psicología de la salud.39, 1062 (2020).
Cohen, R., Fernie, G. y Roshan Fekr, A. Sistemas de seguimiento de la ingesta de líquidos en personas mayores: una revisión de la literatura. Nutrients 13, 2092. https://doi.org/10.3390/nu13062092 (2021).
Inc, H. HidrateSpark 3 Botella de agua inteligente y aplicación gratuita de seguimiento de hidratación - Negro https://hidratespark.com/products/black-hidrate-spark-3. Consultado el 21 de abril de 2021.
Aplicación y botella de agua inteligente de acero inoxidable con aislamiento HidrateSpark STEEL - Hidrate Inc. https://hidratespark.com/products/hidratespark-steel.Acceso el 21 de abril de 2021.
Botella de hidratación conectada Thermos® con tapa inteligente. https://www.thermos.com/smartlid. Consultado el 9 de noviembre de 2020.
Borofsky, MS, Dauw, CA, York, N., Terry, C. y Lingeman, JE Precisión de medir la ingesta diaria de líquidos utilizando una botella de agua "inteligente". Urolitiasis 46, 343–348.https://doi.org/ 10.1007/s00240-017-1006-x (2018).
Bernard, J., Song, L., Henderson, B. y Tasian, GE. Asociación entre la ingesta diaria de agua y la producción de orina de 24 horas en adolescentes con cálculos renales. Urología 140, 150–154.https://doi.org/10.1016/j.urology.2020.01.024 (2020).
Fallmann, S., Psychoula, I., Chen, L., Chen, F., Doyle, J., Triboan, D. Realidad y percepción: monitoreo de actividad y recopilación de datos en hogares inteligentes del mundo real. En el IEEE SmartWorld 2017 Actas de conferencias, Computación e inteligencia ubicuas, Computación avanzada y confiable, Computación y comunicaciones escalables, Computación en la nube y Big Data, Internet de las personas e innovación en ciudades inteligentes (SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI), 1-6 (IEEE, 2017).
Pletcher, DA et al. Un dispositivo interactivo para beber agua diseñado para personas mayores y pacientes con Alzheimer. En una demanda sobre el lado humano de la TI para la población mayor. Redes sociales, juegos y entornos asistidos (eds Zhou, J. & Salvendy, G.) 444–463 (Springer International Publishing, 2019).
Este trabajo fue apoyado por una subvención de la Fundación de los Institutos Canadienses de Investigación en Salud (CIHR) (FDN-148450). Fernie recibió la financiación como Cátedra Creaghan de Prevención Familiar y Tecnología Médica.
Kite Institute, Instituto de Rehabilitación de Toronto – Red Universitaria de Salud, Toronto, Canadá
Conceptualización – RC; Metodología – RC, AR; Escritura – Preparación de manuscritos – RC, AR; Redacción – Revisión y Edición, GF, AR; Supervisión – AR, GF Todos los autores han leído y están de acuerdo con la versión publicada del manuscrito.
Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales de mapas publicados y afiliaciones institucionales.
Acceso abierto Este artículo tiene la licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite su uso, intercambio, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se dé el crédito adecuado al autor y la fuente originales, proporcionando una licencia Creative Commons. e indique si se han realizado cambios. Las imágenes u otros materiales de terceros en este artículo se incluyen bajo la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en los créditos del material. Si el material no está incluido en Creative Commons La licencia del artículo y su uso previsto no está permitido por ley o regulación o excede lo permitido, deberá obtener permiso directamente del propietario de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses /por/4.0/.
Cohen, R., Fernie, G. y Roshan Fekr, A. Monitoreo de la ingesta de líquidos en botellas de agua inteligentes disponibles comercialmente. Science Rep 12, 4402 (2022).https://doi.org/10.1038/s41598-022-08335 -5
Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si ve contenido abusivo o contenido que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.