PURPOSE: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a prevalent and preventable condition that typically worsens over time. Acute exacerbations of COPD significantly impact disease progression, underscoring the importance of prevention efforts. This observational study aimed to achieve two main objectives: (1) identify patients at risk of exacerbations using an ensemble of clustering algorithms, and (2) classify patients into distinct clusters based on disease severity. METHODS: Data from portable medical devices were analyzed post-hoc using hyperparameter optimization with Self-Organizing Maps (SOM), Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), Isolation Forest, and Support Vector Machine (SVM) algorithms, to detect flare-ups. Principal Component Analysis (PCA) followed by KMeans clustering was applied to categorize patients by severity. RESULTS: 25 patients were included within the study population, data from 17 patients had the required reliability. Five patients were identified in the highest deterioration group, with one clinically confirmed exacerbation accurately detected by our ensemble algorithm. Then, PCA and KMeans clustering grouped patients into three clusters based on severity: Cluster 0 started with the least severe characteristics but experienced decline, Cluster 1 consistently showed the most severe characteristics, and Cluster 2 showed slight improvement. CONCLUSION: Our approach effectively identified patients at risk of exacerbations and classified them by disease severity. Although promising, the approach would need to be verified on a larger sample with a larger number of recorded clinically verified exacerbations.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Nocturnal hypertension is a significant risk factor for cardiovascular mortality and morbidity. Its determination requires the use of 24-hour blood pressure monitoring (ABPM). However, the examination results can be less reliable in patients with insomnia, habitual short sleep or other sleep disorders. In these patients, it is possible to detect falsely high values of blood pressure in the night interval. At the same time, the treatment of sleep disorders itself could adjust the nighttime values of blood pressure and thus prevent unreasonably intensive treatment of high blood pressure. The article summarizes current knowledge about the effect of sleep quality on the accuracy of diagnosis using ABMP. At the same time, we present the study "How to diagnose true nocturnal hypertension?", which will analyze this clinical problem.
Noční hypertenze je významným rizikovým faktorem pro mortalitu i morbiditu z kardiovaskulárních příčin. K její diagnostice je potřeba použít 24hodinové měření krevního tlaku (AMTK). Výsledky vyšetření však mohou být zkresleny u pacientů s nespavostí, habituálním krátkým spánkem či jinými poruchami spánku. U těchto pacientů je možné zachytit falešně vysoké hodnoty krevního tlaku v nočním intervalu. Přitom léčba samotných poruch spánku by mohla hodnoty nočního tlaku upravit, a tím zabránit nepřiměřeně intenzivní léčbě vysokého krevního tlaku. Článek shrnuje aktuální poznatky o vlivu kvality spánku na přesnost diagnostiky pomocí AMTK. Současně prezentujeme studii „Jak diagnostikovat pravou noční hypertenzi?“, která bude tento klinický problém analyzovat.
This article presents a comprehensive and multistage approach to the development of the user experience (UX) for an mHealth application targeting older adult patients with chronic diseases, specifically chronic heart failure and chronic obstructive pulmonary disease. The study adopts a mixed methods approach, incorporating both quantitative and qualitative components. The underlying hypothesis posits that baseline medicine adherence knowledge (measured by the MARS questionnaire), beliefs about medicines (measured by the BMQ questionnaire), and level of user experience (measured by the SUS and UEQ questionnaires) act as predictors of adherence change after a period of usage of the mHealth application. However, contrary to our expectations, the results did not demonstrate the anticipated relationship between the variables examined. Nevertheless, the qualitative component of the research revealed that patients, in general, expressed satisfaction with the application. It is important to note that the pilot testing phase revealed a notable prevalence of technical issues, which may have influenced participants' perception of the overall UX. These findings contribute to the understanding of UX development in the context of mHealth applications for older adults with chronic diseases and emphasise the importance of addressing technical challenges to enhance user satisfaction and engagement.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Úvod: Akutní hyperkapnické respirační selhání (AHRS) je stav, kdy respirační ústrojí není schopno plnit svoji základní funkci, tedy obohacování krve kyslíkem a vylučování oxidu uhličitého. Jeho přítomnost znamená malé ventilační rezervy, a proto je důležité pacienty po jeho prodělání komplexně vyšetřit a dlouhodobě sledovat. Metody: Pacienti zahrnutí do analýzy byly konsekutivní případy hospitalizované na Klinice plicních nemocí a tuberkulózy, FN Olomouc s diagnózou akutního hyperkapnického respiračního selhání za období 2015-2022. U všech případů byla doplněna data demografická, antropometrická a přítomnost komorbidit. Pomocí statistických metod byly identifikovány protektivní a rizikové faktory časné mortality. Výsledky: Do sledování bylo celkem zahrnuto 127 osob (63 mužů) s průměrným věkem 69,3 ± 12,1 let. Průměrné BMI bylo 29,6 ± 9,2 kg/m2. Nejčastějším dominantně etiologickým faktorem pro vznik AHRS byla diagnóza CHOPN (56,7 %) a nejčastějším zhoršujícím kofaktorem pneumonie (50,4 %). Celkem 74 % osob mělo více než jeden chorobný stav, vedoucí ke vzniku AHRS. 86 pacientů (67,7 %) v průběhu sledování zemřelo. Úmrtnost do 30 dnů při AHRS byla 24,4 %, do 90 dní 33,9 % a do 1 roku 47,2 %. Aproximovaný výpočet průměrné délky přežití pro celý soubor dosahuje 45 měsíců (95% interval spolehlivosti je 31,9-58,2). Nižší BMI predikovalo mortalitu do 30 i 90 dnů. Přítomnost pneumonie zvyšuje 90denní mortalitu. Léčený syndrom spánkové apnoe (OSAS) a hypoventilační syndrom při obezitě (OHS) pravděpodobnost úmrtí v 90 dnech a 1 roku snižovaly s poměrem rizik pro léčený OSAS: RR 0,406 (95% CI 0,199 – 0,827) a léčený OHS: RR 0,372 (95% CI 0,190 – 0,727). Závěr: U pacientů po AHRS je velmi vysoká krátkodobá i dlouhodobá mortalita. Diagnostikou a správnou léčbou vyvolávajících příčin je možné významně zlepšit prognózu nemocných, což prokazuje redukce rizika mortality u pacientů s léčeným OHS a OSAS.
x
RATIONALE: Persistent respiratory symptoms following Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) are associated with residual radiological changes in lung parenchyma, with a risk of development into lung fibrosis, and with impaired pulmonary function. Previous studies hinted at the possible efficacy of corticosteroids (CS) in facilitating the resolution of post-COVID residual changes in the lungs, but the available data is limited. AIM: To evaluate the effects of CS treatment in post-COVID respiratory syndrome patients. PATIENTS AND METHODS: Post-COVID patients were recruited into a prospective single-center observational study and scheduled for an initial (V1) and follow-up visit (V2) at the Department of Respiratory Medicine and Tuberculosis, University Hospital Olomouc, comprising of pulmonary function testing, chest x-ray, and complex clinical examination. The decision to administer CS or maintain watchful waiting (WW) was in line with Czech national guidelines. RESULTS: The study involved 2729 COVID-19 survivors (45.7% male; mean age: 54.6). From 2026 patients with complete V1 data, 131 patients were indicated for CS therapy. These patients showed significantly worse radiological and functional impairment at V1. Mean initial dose was 27.6 mg (SD ± 10,64), and the mean duration of CS therapy was 13.3 weeks (SD ± 10,06). Following therapy, significantly better improvement of static lung volumes and transfer factor for carbon monoxide (DLCO), and significantly better rates of good or complete radiological and subjective improvement were observed in the CS group compared to controls with available follow-up data (n = 894). CONCLUSION: Better improvement of pulmonary function, radiological findings and subjective symptoms were observed in patients CS compared to watchful waiting. Our findings suggest that glucocorticoid therapy could benefit selected patients with persistent dyspnea, significant radiological changes, and decreased DLCO.
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Úvod: Obstrukční spánková apnoe (OSA) je nejčastější poruchou dýchání ve spánku. Díky zvyšování dostupnosti její diagnostiky se navyšuje i počet léčených pacientů. Kapacita spánkových laboratoří je omezená, proto je třeba zavádět nové přístupy, jako je telemetrie. Cílem této studie bylo porovnat efektivitu telemetrického sledování ve srovnání se standardními kontrolami. Metodika: U všech pacientů byla diagnostikována obstrukční spánková apnoe a indikována léčba kontinuálním pozitivním přetlakem v dýchacích cestách (CPAP). Pacienti se mohli rozhodnout pro telemetrické, anebo standardní sledování. Po sběru dat byla provedena statistická analýza. Výsledky: Z celkového počtu 213 pacientů bylo 107 pacientů sledováno standardně a 106 telemetricky. V poměru pohlaví nebyl mezi skupinami signifikantní rozdíl, telemetrická skupina byla starší (59,3 ± 10,1 vs. 53,5 ± 10,7). Apnoe-hypopnoe index (AHI) byl vyšší ve standardní skupině s 54,6 ± 23,1 vs. 44,3 ± 24). Počet komorbidit byl signifikantně vyšší ve skupině telemetrické (4,8 ± 2,9 vs. 1,7 ± 1,1). Průměrné užívání CPAP bylo nižší ve skupině s telemetrií ve srovnání se standardním sledováním (3,6 hod ± 2,3 vs. 4,5 hod ± 2,4). Výstupy jednotlivých kontrol (běžná kontrola, úprava léčby, napomenutí pacienta) se mezi sebou významně nelišily. Závěr: Pacienti, kteří se rozhodli pro telemetrii, byli starší, měli více komorbidních onemocnění a obvykle nižší AHI. Výstupy telemetrických a standardních kontrol se mezi sebou významně nelišily. Telemetrické sledování je vhodné pro všechny skupiny pacientů léčených přetlakovou ventilací.
x
- MeSH
- informovaný souhlas pacienta zákonodárství a právo MeSH
- komunikace MeSH
- lidé MeSH
- osobní údaje etika zákonodárství a právo MeSH
- telemedicína * ekonomika etika zákonodárství a právo MeSH
- vztahy mezi lékařem a pacientem etika MeSH
- zabezpečení počítačových systémů etika zákonodárství a právo MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- přehledy MeSH
Znečištění ovzduší významným způsobem negativně ovlivňuje kvalitu života a jeho dopad na plicní funkce je nepopíratelný. U alergického astmatu je nejvýznamnějším faktorem expozice inhalačním alergenům. Chronická expozice znečištění ovzduší je však velmi důležitým faktorem, který se podílí na vzniku, výskytu exacerbací a progresi, jak alergického, tak i nealergického astmatu. Mezi nejvýznamnější polutanty, které signifikantně snižují plicní funkce, patří oxidy dusíku a síry, oxid uhelnatý, ozón a tuhé částice o různých frakcích – 2,5 μm a 10 μm (PM2,5, and PM10). Patofyziologie vzniku postižení plic je složitá a komplexní, zahrnuje kombinaci oxidativního stresu, chronického zánětu (systémového i místního), postižení mitochondrií, obnažení respiračního epitelu a vzorené predispozice. Negativní dopad znečištění ovzduší na plicní funkce, ale i celkovou morbiditu populace, je významný. Proto je extrémně důležité vyvinout maximální úsilí ke zlepšení kvality vzduchu, který dýcháme.
Wavelet transformation is one of the most frequent procedures for data denoising, smoothing, decomposition, features extraction, and further related tasks. In order to perform such tasks, we need to select appropriate wavelet settings, including particular wavelet, decomposition level and other parameters, which form the wavelet transformation outputs. Selection of such parameters is a challenging area due to absence of versatile recommendation tools for suitable wavelet settings. In this paper, we propose a versatile recommendation system for prediction of suitable wavelet selection for data smoothing. The proposed system is aimed to generate spatial response matrix for selected wavelets and the decomposition levels. Such response enables the mapping of selected evaluation parameters, determining the efficacy of wavelet settings. The proposed system also enables tracking the dynamical noise influence in the context of Wavelet efficacy by using volumetric response. We provide testing on computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) image data and EMG signals mostly of musculoskeletal system to objectivise system usability for clinical data processing. The experimental testing is done by using evaluation parameters such is MSE (Mean Squared Error), ED (Euclidean distance) and Corr (Correlation index). We also provide the statistical analysis of the results based on Mann-Whitney test, which points out on statistically significant differences for individual Wavelets for the data corrupted with Salt and Pepper and Gaussian noise.
