Выпуск 1-22, 2023

https://doi.org/10.38025/2078-1962-2023-22-1-117-123

Современные подходы к применению цифровых технологий для реабилитации и дистанционного мониторинга пациентов с постковидным синдромом

Посмотреть статью (PDF файл для скачивания)



XML файл для скачивания

1 ORCIDАнсокова М.А., 1,2 ORCIDРозанов И.А., 1 ORCIDМарченкова Л.А.

1 Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии Минздрава России, Москва, Россия
2 Государственный научный центр Российской Федерации — Институт медико-биологических проблем Российской академии наук, Москва, Россия


РЕЗЮМЕ

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ. Описать современные технологии для телереабилитации и дистанционного мониторинга состояния пациентов, перенёсших новую коронавирусную инфекцию COVID-19, и показать опыт ФБГУ «Национальный медицинский исследовательский центр реабилитации и курортологии» Министерства здравоохранения РФ в разработке, апробации и развитии этих технологий.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Последовательный анализ 39 современных источников научной литературы (включая системные обзоры и оригинальные исследования), выбранных по ключевым словам настоящей статьи и включающих в себя наиболее современные публикации в рейтинговых рецензируемых журналах, позволяет заключить следующее. Применение цифровых методов реабилитации и диагностики в учреждениях восстановительной медицины у пациентов, переболевших новой коронавирусной инфекцией, позволяет снизить риски нежелательных исходов и нагрузку на медицинский персонал, уменьшить выраженность проявлений постковидного синдрома и улучшить качество жизни пациентов. 

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ. В статье описаны перспективы применения современных интеллектуальных технологий (виртуальной реальности, механотерапии с биологической обратной связью и дистанционного анализа показателей работы сердечно-сосудистой системы, двигательной активности и психоэмоциональной сферы) в программах лечения и реабилитации пациентов, перенёсших новую коронавирусную инфекцию COVID-19. Приведены клинические аспекты новой коронавирусной инфекции, обуславливающие применение цифровых технологий и дистанционного мониторинга в медицинской реабилитации пациентов с постковидным синдромом. Подробно описаны технологии виртуальной реальности, механотерапии с биологической обратной связью и дистанционного мониторинга, разработанные для реабилитации пациентов с постковидным синдромом в ФГБУ «НМИЦРК» Минздрава России, приведены данные их эффективности, а также ограничения и затруднения, возможные при внедрении цифровых методов реабилитации и дистанционного мониторинга. Проведен анализ психологических факторов неблагополучия, вызванных новой коронавирусной инфекцией, и подходы к их дистанционному телемониторингу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Эффективность новых, появляющихся в последнее время в клинической практике цифровых методов реабилитации позволяет сделать вывод о перспективности применения современных интеллектуальных технологий. Среди них следует отметить такие технологии, как виртуальная реальность, механотерапия с биологической обратной связью и дистанционный анализ показателей работы сердечно-сосудистой системы, двигательной активности и психоэмоциональной сферы в программах лечения и реабилитации пациентов с постковидным синдромом.


КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: COVID-19, медицинская реабилитация, цифровые технологии, механотерапия с биологической обратной связью, технология виртуальной реальности, телереабилитация, дистанционный мониторинг

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Ансокова М.А., Розанов И.А., Марченкова Л.А. Современные подходы к применению цифровых технологий для реабилитации и дистанционного мониторинга пациентов с постковидным синдромом. Вестник восстановительной медицины. 2023; 22(1): 117-123. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2023-22-1-117-123 [Ansokova M.A., Rozanov I.A., Marchenkova L.A. Advanced Application of Digital Technologies for Rehabilitation and Remote Monitoring of Patients with Post-Covid Syndrom: a Review. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2023; 22(1): 117-123. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2023-22-1-117-123 (In Russ.).]

ДЛЯ КОРРЕСПОНДЕНЦИИ: Марченкова Лариса Александровна, E-mail: MarchenkovaLA@nmicrk.ru


Список литературы:

  1. Jimeno-Almazán A., Pallarés J.G., Buendía-Romero Á. et al. Post-COVID-19 Syndrome and the Potential Benefits of Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021; 18(10): 5329. https://doi.org/10.3390/ijerph18105329
  2. Amirfakhryan H., Safari F. Outbreak of SARS-CoV2: Pathogenesis of infection and cardiovascular involvement. Hellenic Journal of Cardiology. 2021; 62(1): 13-23. https://doi.org/10.1016/j.hjc.2020.05.007
  3. Chilazi M., Duffy E.Y., Thakkar A., Michos E.D. COVID and Cardiovascular Disease: What We Know in 2021. Current Atherosclerosis Reports. 2021; 23(7): 37. https://doi.org/10.1007/s11883-021-00935-2
  4. Long B., Brady W.J., Koyfman A., Gottlieb M. Cardiovascular complications in COVID-19. The American Journal of Emergency Medicine. 2020; 38(7): 1504-1507. https://doi.org/10.1016/j.ajem.2020.04.048
  5. Holmqvist J., Beck-Friis J., Jensen C. et al. Cardiac dysfunction and mortality in critically ill patients with COVID-19: A Swedish multicentre observational study. Acta Anaesthesiologica Scandinavica. 2022; 66(5): 606-614. https://doi.org/10.1111/aas.14039
  6. Esendağli D., Yilmaz A., Akçay Ş., Özlü T. Post-COVID syndrome: pulmonary complications. Turkish Journal of Medical Sciences. 2021; 51(SI-1): 3359- 3371. https://doi.org/10.3906/sag-2106-238
  7. Bílková S., Hirmerová J. Coagulopathy associated with COVID-19. Koagulopatie asociovaná s onemocněním COVID-19. Vnitrní Lékarství Vnitr Lek. 2020; 66(7): 402-408.
  8. Rozanov I.A., Ryumin O., Karpova O. et al. Applications of methods of psychological support developed for astronauts for use in medical settings. Frontiers in Physiology. 2022; (13): 926597. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.926597
  9. Fearnbach S.N., Flanagan E.W., Höchsmann C. et al. Factors Protecting against a Decline in Physical Activity during the COVID-19 Pandemic. Medicine & Science in Sports & Exercise. 2021; 53(7): 1391-1399. https://doi.org/10.1249/MSS.0000000000002602
  10. Розанов И.А., Кузнецова П.Г., Савинкина А.О., Швед Д.М., Рюмин О.О., Томиловская Е.С., Гущин В.И. Психологическая поддержка на основе виртуальной реальности в эксперименте с трехсуточной «сухой» иммерсией. Авиакосмическая и экологическая медицина. 2022; 56 (1): 55- 61. 
  11. Shved D., Kuznetsova P., Rozanov I.A., Lebedeva S.A., Vinokhodova A., Savinkina A., Shishenina K., Rey N.D., Gushin V. Effects of isolation, crowding, and different psychological countermeasures on crew behavior and performance. Frontiers in Physiology. 2022; (13): 963301. https://doi.org/10.3389/fphys.2022.963301
  12. Thibault R., Coëffier M., Joly F., Bohé J., Schneider S.M., Déchelotte P. How the Covid-19 epidemic is challenging our practice in clinical nutrition- feedback from the field. European Journal of Clinical Nutrition. 2020: 1-10. https://doi.org/10.1038/s41430-020-00757-6
  13. Khondakar K.R., Kaushik A. Role of Wearable Sensing Technology to Manage Long COVID. Biosensors. 2022; 13(1): 62. https://doi.org/10.3390/bios13010062
  14. Chen T., Wang Y.C. Recommending Suitable Smart Technology Applications to Support Mobile Healthcare after the COVID-19 Pandemic Using a Fuzzy Approach. Healthcare. 2021; 9(11): 1461. https://doi.org/10.3390/healthcare9111461
  15. Bulková V., Pindor J., Plešinger F., Viščora I., Fiala M. Telemedicine in arrhythmology. Využití telemedicíny v arytmologii. Vnitrní Lékarství Vnitr Lek. 2022; 68(3): 160-165.
  16. Camcı B., Ersoy C., Kaynak H. Abnormal respiratory event detection in sleep: A prescreening system with smart wearables. Journal of Biomedical Informatics. 2019; (95): 103218. https://doi.org/10.1016/j.jbi.2019.103218
  17. Michard F., Shelley K., L’Her E. COVID-19: Pulse oximeters in the spotlight. Journal of Clinical Monitoring and Computing. 2021; 35(1): 11-14. https://doi.org/10.1007/s10877-020-00550-7
  18. Shen J., Ghatti S., Levkov N.R. et al. A survey of COVID-19 detection and prediction approaches using mobile devices, AI, and telemedicine. Frontiers in Artificial Intelligence. 2022; (5): 1034732. https://doi.org/10.3389/frai.2022.1034732
  19. Shen Y.T., Chen L., Yue W.W., Xu H.X. Digital Technology-Based Telemedicine for the COVID-19 Pandemic. Frontiers in Medicine. 2021; (8): 646506. https://doi.org/10.3389/fmed.2021.646506
  20. Palumbo A., Vizza P., Calabrese B., Ielpo N. Biopotential Signal Monitoring Systems in Rehabilitation: A Review. Sensors. 2021; 21(21): 7172. https://doi.org/10.3390/s21217172
  21. Palinkas L.A., Springgate B.F., Sugarman O.K. et al. A Rapid Assessment of Disaster Preparedness Needs and Resources during the COVID-19 Pandemic. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(2): 425. https://doi.org/10.3390/ijerph18020425
  22. The Lancet Psychiatry. COVID-19 and mental health. The Lancet Psychiatry. 2021; 8(2): 87. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(21)00005-5
  23. Chaturvedi K., Vishwakarma D.K., Singh N. COVID-19 and its impact on education, social life and mental health of students: A survey. Children and Youth Services Review. 2021; (121): 105866. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2020.105866
  24. Fiorillo A., Gorwood P. The consequences of the COVID-19 pandemic on mental health and implications for clinical practice. European Psychiatry. 2020; 63(1): e32. https://doi.org/10.1192/j.eurpsy.2020.35
  25. Allé M.C., Berntsen D. Self-isolation, psychotic symptoms and cognitive problems during the COVID-19 worldwide outbreak. Psychiatry Research. 2021; (302): 114015. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2021.114015
  26. Lupa Yitzhak H., Tzabari Kelman Y., Moskovenko A., Zhovnerchuk E., Zalevsky Z. (2020). Emotion recognition using speckle pattern analysis and k-nearest neighbors classification. Journal of Optics. 2020; 23(1). https://doi.org/10.1088/2040-8986/abcd00
  27. Küntzler T., Höfling T.A., Alpers G.W. Automatic facial expression recognition in standardized and non-standardized emotional expressions. Frontiers in Psychology. 2021; (12): 627561.
  28. Skiendziel T., Rösch A.G., Schultheiss, O.C. Assessing the convergent validity between the automated emotion recognition software Noldus Facereader 7 and facial action coding system scoring. PLoS ONE. 2019; 14(10): e0223905. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0223905
  29. Психологические тесты для профессионалов. авт. Сост Н.Ф. Гребень.  Минск: Соврем. шк. 2007: 496 с. 
  30. Психологическая оценка отношения к болезни. Пособие для врачей. Санкт-Петербург. 2005: 34 с. 
  31. Bussmann J.B.J., Tulen J.H.M., Van Here E.C.G., Stam H.J. Quantification of physical activities by means of ambulatory accelerometry: A validation study. Psychophysiology. 2008; (35): 488-496. https://doi.org/10.1017/s0048577298971153
  32. Abel M.G., Hannon J.C., Sell K., Lillie T., Conlin G., Anderson D. Validation of the Kenz Lifecorder EX and ActiGraph GT1M accelerometers for walking and running in adults. Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism. 2008; 33 (6): 1155. https://doi.org/10.1139/h08-103
  33. Garcia-Ceja E., Brena R.F., Carrasco-Jimenez J.C., Garrido L. Long-term activity recognition from wristwatch accelerometer data. Sensors. 2014; 14(12): 22500-24. https://doi.org/10.3390/s141222500
  34. Зингерман Б.В., Нозик А.В., Лапшин В.В., Каргальская И.Г., Фистул И.А., Гильмутдинова И.Р., Фесюн А.Д., Яковлев М.Ю. СОVID REHAB. Сервис дистанционной реабилитации пациентов, перенесших COVID-19. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2020661187, 18.09.2020. Заявка № 2020660237 от 09.09.2020. 
  35. Фесюн А.Д., Рачин А.П., Гильмутдинова И.Р., Ерёмушкин М.А., Яковлев М.Ю., Фистул И.А., Зингерман Б.В., Лапшин В.В., Нозик А.В., Каргальская И.Г. Технология дистанционной медицинской реабилитации пациентов с коронавирусной инфекцией. Патент на изобретение 2735722 C1, 06.11.2020. Заявка № 2020127525 от 18.08.2020.
  36. Михалева К.А., Еремушкин М.А., Марченкова Л.А., Чесникова Е.И., Трепова А.С., Михалев В.С. Эффективность многоступенчатой методики дыхательной гимнастики у пациентов после перенесенной COVID-ассоциированной пневмонии. Врач. 2022; 33(9): 74-77. 
  37. Gilmutdinova I.R., Kolyshenkov V.A., Lapickaya K.A., Trepova A.S., Vasileva V.A., Prosvirnin A.N., Marchenkova L.A., Terentev K.V., Yakovlev M.Y., Rachin A.P., Fesyun A.D., Reverchuk I.V. Telemedicine platform COVIDREHAB for remote rehabilitation of patients after COVID-19. European Journal of Translational Myology. 2021; (31)2: 9783.
  38. Еремушкин М.А., Князева Т.А., Малахова Е.В., Макарова О.Г. Применение технологии дистанционного мониторинга состояния здоровья пациентов в программах медицинской реабилитации. Вестник восстановительной медицины. 2022; 21(6): 59-65. 
  39. Марченкова Л.А., Чесникова Е.И., Ансокова М.А., Кондратьева М.В., Барышева С.А., Стяжкина Е.М., Разваляев А.С., Колышенков В.А., Вершинин А.А., Трепова А.С., Рачин А.П., Фесюн А.Д. Способ реабилитации пациентов, перенесших новую коронавирусную инфекцию COVID-19. Патент на изобретение 2782499 C1, 28.10.2022. Заявка № 2022121831 от 11.08.2022.



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

©
Эта статья открытого доступа по лицензии CC BY 4.0. Издательство: ФГБУ «НМИЦ РК» Минздрава России.