Trung Quốc
Cảm ơn bạn đã ghé thăm Nature.com. Phiên bản trình duyệt bạn đang sử dụng có hỗ trợ CSS hạn chế. Để có trải nghiệm tốt nhất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng trình duyệt được cập nhật (hoặc tắt chế độ tương thích trong Internet Explorer). Trong thời gian chờ đợi, để đảm bảo hỗ trợ liên tục, chúng tôi sẽ hiển thị trang web mà không có kiểu dáng và JavaScript.
Việc bổ sung đủ chất lỏng rất quan trọng để ngăn ngừa mất nước và giảm nguy cơ tái phát sỏi thận. Trong những năm gần đây, xu hướng phát triển các công cụ theo dõi lượng chất lỏng nạp vào cơ thể bằng các sản phẩm “thông minh” như bình sữa thông minh ngày càng phổ biến. Hiện có một số bình sữa trẻ em thông minh được bán trên thị trường, chủ yếu nhắm đến người lớn quan tâm đến sức khỏe. Theo hiểu biết của chúng tôi, những bình sữa này chưa được kiểm chứng trong các tài liệu nghiên cứu. Nghiên cứu này đã so sánh hiệu suất và chức năng của bốn bình sữa thông minh được bán trên thị trường. Các bình sữa là H2OPal, HidrateSpark Steel, HidrateSpark 3 và Thermos Smart Lid. Một trăm lần uống sữa mỗi bình đã được ghi lại, phân tích và so sánh với dữ liệu thực tế thu được từ cân điện tử độ phân giải cao. H2OPal có sai số phần trăm trung bình (MPE) thấp nhất và có khả năng cân bằng sai số giữa nhiều lần uống. HidrateSpark 3 cho kết quả nhất quán và đáng tin cậy nhất với sai số mỗi lần uống thấp nhất. Giá trị MPE của bình HidrateSpark được cải thiện hơn nữa bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính vì chúng có giá trị sai số riêng lẻ nhất quán hơn. Thermos Smart Lid có độ chính xác thấp nhất, vì cảm biến không trải rộng khắp toàn bộ bình, dẫn đến mất nhiều dữ liệu.
Mất nước là một vấn đề rất nghiêm trọng vì nó có thể dẫn đến các biến chứng bất lợi, bao gồm lú lẫn, té ngã, nhập viện và tử vong. Cân bằng lượng chất lỏng đưa vào cơ thể rất quan trọng, đặc biệt là ở người lớn tuổi và những người có bệnh lý nền ảnh hưởng đến việc điều hòa chất lỏng. Bệnh nhân có nguy cơ tái phát sỏi thận được khuyên nên uống nhiều chất lỏng. Do đó, theo dõi lượng chất lỏng đưa vào cơ thể là một phương pháp hữu ích để xác định xem lượng chất lỏng được đưa vào cơ thể có đủ hay không1,2. Có nhiều nỗ lực trong tài liệu nghiên cứu nhằm tạo ra các báo cáo về hệ thống hoặc thiết bị có thể giúp theo dõi và quản lý lượng chất lỏng đưa vào cơ thể. Thật không may, hầu hết các nghiên cứu này đều không dẫn đến một sản phẩm có sẵn trên thị trường. Các chai nước trên thị trường chủ yếu nhắm vào các vận động viên giải trí hoặc người lớn quan tâm đến sức khỏe muốn bổ sung nước. Trong bài viết này, chúng tôi nhằm mục đích xác định xem các chai nước thông dụng, có sẵn trên thị trường có phải là một giải pháp khả thi cho các nhà nghiên cứu và bệnh nhân hay không. Chúng tôi đã so sánh bốn chai nước thương mại về hiệu suất và chức năng. Các chai nước đó là HidrateSpark 34, HidrateSpark Steel5, H2O Pal6 và Thermos Smart Lid7 như thể hiện trong Hình 1. Những chai nước này được chọn vì chúng là một trong bốn loại chai nước phổ biến nhất. (1) có sẵn để mua ở Canada và (2) có dữ liệu về khối lượng SIP có thể truy cập được thông qua ứng dụng di động.
Hình ảnh các chai thương mại đã được phân tích: (a) HidrateSpark 34, (b) HidrateSpark Steel5, (c) H2OPal6, (d) Thermos Smart Lid7. Khung gạch ngang màu đỏ thể hiện vị trí của cảm biến.
Trong số các loại chai nêu trên, chỉ có các phiên bản trước của HidrateSpark được xác nhận trong nghiên cứu8. Nghiên cứu cho thấy chai HidrateSpark có độ chính xác trong vòng 3% khi đo tổng lượng chất lỏng được hấp thụ trong khoảng thời gian 24 giờ. HidrateSpark cũng đã được sử dụng trong các nghiên cứu lâm sàng để theo dõi lượng chất lỏng hấp thụ ở bệnh nhân bị sỏi thận9. Kể từ đó, HidrateSpark đã phát triển các loại chai mới với các cảm biến khác nhau. H2OPal đã được sử dụng trong các nghiên cứu khác để theo dõi và thúc đẩy việc hấp thụ chất lỏng, nhưng chưa có nghiên cứu cụ thể nào xác nhận hiệu suất của nó2,10. Pletcher và cộng sự đã so sánh các đặc điểm lão khoa và thông tin có sẵn trực tuyến cho một số loại chai thương mại, nhưng họ không thực hiện bất kỳ xác nhận nào về độ chính xác của chúng11.
Cả bốn loại bình thương mại đều bao gồm một ứng dụng độc quyền miễn phí để hiển thị và lưu trữ các sự kiện uống nước được truyền qua Bluetooth. Bình HidrateSpark 3 và Thermos Smart Lid có cảm biến ở giữa bình, có thể sử dụng cảm biến điện dung, trong khi HidrateSpark Steel và H2Opal có cảm biến ở đáy, sử dụng cảm biến tải trọng hoặc áp suất. Vị trí cảm biến được hiển thị trong khung nét đứt màu đỏ ở Hình 1. Trong Thermos Smart Lid, cảm biến không thể chạm tới đáy bình.
Mỗi chai được thử nghiệm qua hai giai đoạn: (1) giai đoạn hút có kiểm soát và (2) giai đoạn sinh hoạt tự do. Trong cả hai giai đoạn, kết quả được ghi lại bởi chai (thu được từ ứng dụng di động của sản phẩm được sử dụng trên Android 11) được so sánh với dữ liệu thực tế thu được bằng cân điện tử 5 kg (Starfrit Electronic Kitchen Scale 93756). Tất cả các chai đều được hiệu chuẩn trước khi thu thập dữ liệu bằng ứng dụng. Trong Giai đoạn 1, lượng nước uống từ 10 mL đến 100 mL được đo ngẫu nhiên, mỗi lần đo 5 lần, tổng cộng 50 lần đo cho mỗi chai. Những lần đo này không phải là hoạt động uống nước thực tế của con người, mà chỉ là rót ra để lượng nước mỗi lần uống được kiểm soát tốt hơn. Ở giai đoạn này, hãy hiệu chuẩn lại chai nếu sai số mỗi lần uống lớn hơn 50 mL và ghép nối lại nếu ứng dụng mất kết nối Bluetooth với chai. Trong giai đoạn sinh hoạt tự do, người dùng uống nước tự do từ chai trong ngày và chọn các lượng nước uống khác nhau. Giai đoạn này cũng bao gồm 50 lần uống theo thời gian, nhưng Không phải tất cả đều nằm liền kề nhau. Do đó, mỗi chai có một tập dữ liệu gồm tổng cộng 100 phép đo.
Để xác định tổng lượng chất lỏng nạp vào và đảm bảo đủ nước hàng ngày, việc đo lường chính xác thể tích nạp vào trong suốt cả ngày (24 giờ) quan trọng hơn là đo từng ngụm. Tuy nhiên, để xác định các dấu hiệu can thiệp kịp thời, mỗi ngụm cần có sai số thấp, như đã được thực hiện trong nghiên cứu của Conroy et al. 2. Nếu ngụm không được ghi lại hoặc ghi lại không chính xác, điều quan trọng là bình phải cân bằng được thể tích trong lần ghi tiếp theo. Do đó, sai số (thể tích đo được – thể tích thực tế) được điều chỉnh thủ công. Ví dụ, giả sử người tham gia uống 10 mL và bình báo cáo 0 mL, nhưng sau đó người tham gia uống 20 mL và bình báo cáo tổng cộng 30 mL, thì sai số đã điều chỉnh sẽ là 0 mL.
Bảng 1 liệt kê các chỉ số hiệu suất khác nhau cho mỗi chai, xem xét hai giai đoạn (100 ngụm). Sai số phần trăm trung bình (MPE) trên mỗi ngụm, sai số tuyệt đối trung bình (MAE) trên mỗi ngụm và MPE tích lũy được tính như sau:
trong đó \({S}_{act}^{i}\) và \({S}_{est}^{i}\) là lượng tiêu thụ thực tế và ước tính của ngụm thứ \({i}_{th}\ ), và \(n\) là tổng số ngụm.\({C}_{act}^{k}\) và \({C}_{est}^{k}\) biểu thị lượng tiêu thụ tích lũy của \(k\) ngụm cuối cùng. Chỉ số Sip MPE xem xét phần trăm sai số cho mỗi ngụm riêng lẻ, trong khi chỉ số Cumulative MPE xem xét tổng phần trăm sai số theo thời gian. Theo kết quả trong Bảng 1, H2OPal có số lượng bản ghi bị mất thấp nhất, Sip MPE thấp nhất và Cumulative MPE thấp nhất. Sai số trung bình tốt hơn sai số tuyệt đối trung bình (MAE) như một chỉ số so sánh khi xác định tổng lượng tiêu thụ theo thời gian. Bởi vì nó minh họa khả năng phục hồi của chai từ các phép đo kém theo thời gian trong khi ghi lại các phép đo tiếp theo. Sip MAE cũng được bao gồm trong các ứng dụng mà độ chính xác của mỗi ngụm là quan trọng vì nó Tính toán sai số tuyệt đối của mỗi ngụm. MPE tích lũy cũng đo lường mức độ cân bằng của các phép đo trong suốt giai đoạn và không trừ điểm cho một ngụm đơn lẻ. Một quan sát khác là 3 trong số 4 chai đã đánh giá thấp lượng nước uống mỗi miệng như thể hiện trong Bảng 1 với các số âm.
Bảng 1 cũng hiển thị hệ số tương quan Pearson R-squared cho tất cả các chai. HidrateSpark 3 cho hệ số tương quan cao nhất. Mặc dù HidrateSpark 3 có một số bản ghi bị thiếu, nhưng hầu hết chúng đều có miệng nhỏ ( Biểu đồ Bland-Altman trong Hình 2 cũng xác nhận rằng HidrateSpark 3 có giới hạn thỏa thuận (LoA) nhỏ nhất so với ba chai còn lại. LoA phân tích mức độ phù hợp giữa các giá trị thực tế và giá trị đo được. Hơn nữa, hầu hết các phép đo đều nằm trong phạm vi LoA, điều này xác nhận rằng chai này cho kết quả nhất quán, như thể hiện trong Hình 2c. Tuy nhiên, hầu hết các giá trị đều dưới 0, có nghĩa là kích thước của mỗi ngụm thường bị đánh giá thấp hơn. Điều tương tự cũng đúng với HidrateSpark Steel trong Hình 2b, trong đó hầu hết các giá trị sai số đều âm. Do đó, hai chai này cung cấp MPE và MPE tích lũy cao nhất so với H2Opal và Thermos Smart Lid, với sai số phân bố trên và dưới 0, như thể hiện trong Hình 2a,d.
Biểu đồ Bland-Altman của (a) H2OPal, (b) HidrateSpark Steel, (c) HidrateSpark 3 và (d) Thermos Smart Lid. Đường nét đứt biểu thị khoảng tin cậy xung quanh giá trị trung bình, được tính từ độ lệch chuẩn trong Bảng 1.
HidrateSpark Steel và H2OPal có độ lệch chuẩn tương tự nhau, lần lượt là 20,04 mL và 21,41 mL. Hình 2a,b cũng cho thấy các giá trị của HidrateSpark Steel luôn dao động quanh giá trị trung bình, nhưng nhìn chung nằm trong vùng LoA, trong khi H2Opal có nhiều giá trị nằm ngoài vùng LoA hơn. Độ lệch chuẩn tối đa của Thermos Smart Lid là 35,42 mL, và hơn 10% số đo nằm ngoài vùng LoA như thể hiện trong Hình 2d. Bình này cho sai số trung bình mỗi lần uống (Sip Mean Error) nhỏ nhất và sai số trung bình tích lũy (Cumulative MPE) tương đối nhỏ, mặc dù có nhiều bản ghi bị thiếu nhất và độ lệch chuẩn lớn nhất. Thermos SmartLid có nhiều bản ghi bị thiếu vì ống cảm biến không kéo dài đến đáy bình, dẫn đến việc bỏ sót các bản ghi khi lượng chất lỏng bên trong thấp hơn que cảm biến (~80 mL). Điều này có thể dẫn đến việc đánh giá thấp lượng chất lỏng đã uống; Tuy nhiên, Thermos là bình duy nhất có MPE dương và Sai số trung bình mỗi ngụm (Sip Mean Error) dương, điều này ngụ ý rằng bình đã ước tính quá cao lượng chất lỏng tiêu thụ. Vì vậy, lý do sai số trung bình mỗi ngụm của Thermos thấp như vậy là vì phép đo bị ước tính quá cao đối với hầu hết các bình. Khi tính trung bình các ước tính quá cao này, bao gồm cả nhiều ngụm bị bỏ sót không được ghi lại (hoặc "ước tính thấp hơn"), kết quả trung bình sẽ cân bằng. Khi loại trừ các bản ghi bị bỏ sót khỏi phép tính, Sai số trung bình mỗi ngụm trở thành +10,38 mL, xác nhận sự ước tính quá cao đáng kể đối với một ngụm đơn lẻ. Mặc dù điều này có vẻ tích cực, nhưng thực tế bình không chính xác trong việc ước tính từng ngụm riêng lẻ và không đáng tin cậy vì nó bỏ sót nhiều lần uống. Hơn nữa, như thể hiện trong Hình 2d, Thermos SmartLid dường như làm tăng sai số khi kích thước ngụm tăng lên.
Nhìn chung, H2OPal là ứng dụng chính xác nhất trong việc ước tính số lần uống theo thời gian và là cách đo đáng tin cậy nhất cho hầu hết các trường hợp. Nắp thông minh Thermos Smart Lid là kém chính xác nhất và bỏ sót nhiều lần uống hơn các loại bình khác. Bình HidrateSpark 3 có giá trị sai số ổn định hơn, nhưng lại đánh giá thấp hầu hết các lần uống, dẫn đến hiệu suất kém theo thời gian.
Hóa ra, chai có thể có một số sai lệch có thể được bù trừ bằng thuật toán hiệu chuẩn. Điều này đặc biệt đúng với chai HidrateSpark, có độ lệch chuẩn nhỏ và luôn đánh giá thấp hơn một ngụm uống. Phương pháp bình phương tối thiểu (LS) đã được sử dụng với dữ liệu giai đoạn 1, đồng thời loại trừ bất kỳ bản ghi nào bị thiếu, để thu được giá trị sai lệch và độ lợi. Phương trình thu được đã được sử dụng cho lượng nước uống đo được ở giai đoạn thứ hai để tính toán giá trị thực tế và xác định sai số đã hiệu chuẩn. Bảng 2 cho thấy rằng việc hiệu chuẩn đã cải thiện sai số trung bình của mỗi ngụm uống đối với hai chai HidrateSpark, nhưng không cải thiện đối với H2OPal hoặc Thermos Smart Lid.
Trong Giai đoạn 1, nơi tất cả các phép đo được thực hiện, mỗi chai được đổ đầy nhiều lần, do đó MAE được tính toán có thể bị ảnh hưởng bởi mức độ đầy của chai. Để xác định điều này, mỗi chai được chia thành ba mức: cao, trung bình và thấp, dựa trên tổng thể tích của mỗi chai. Đối với các phép đo trong Giai đoạn 1, một thử nghiệm ANOVA một chiều đã được thực hiện để xác định xem các mức có khác biệt đáng kể về sai số tuyệt đối hay không. Đối với HidrateSpark 3 và Steel, sai số của ba loại không khác biệt đáng kể. Có sự khác biệt cận biên đáng kể (p Các phép kiểm định t hai phía được thực hiện để so sánh lỗi ở giai đoạn 1 và giai đoạn 2 cho mỗi chai. Chúng tôi đạt được p > 0,05 cho tất cả các chai, điều này có nghĩa là hai nhóm không khác biệt đáng kể. Tuy nhiên, người ta nhận thấy rằng hai chai HidrateSpark bị mất số lượng bản ghi cao hơn nhiều ở giai đoạn 2. Đối với H2OPal, số lượng bản ghi bị mất gần như bằng nhau (2 so với 3), trong khi đối với Thermos SmartLid thì số lượng bản ghi bị mất ít hơn (6 so với 10). Vì tất cả các chai HidrateSpark đều được cải thiện sau khi hiệu chuẩn, nên một phép kiểm định t cũng được thực hiện sau khi hiệu chuẩn. Đối với HidrateSpark 3, có sự khác biệt đáng kể về lỗi giữa giai đoạn 1 và giai đoạn 2 (p = 0,046). Điều này có nhiều khả năng là do số lượng bản ghi bị mất ở giai đoạn 2 cao hơn so với giai đoạn 1.
Phần này cung cấp thông tin chi tiết về tính khả dụng của chai và ứng dụng của nó, cũng như các thông tin chức năng khác. Mặc dù độ chính xác của chai rất quan trọng, nhưng yếu tố tính khả dụng cũng quan trọng không kém khi lựa chọn chai.
HidrateSpark 3 và HidrateSpark Steel được trang bị đèn LED nhắc nhở người dùng uống nước nếu họ không đạt được mục tiêu đã đề ra, hoặc nhấp nháy một số lần nhất định mỗi ngày (do người dùng thiết lập). Chúng cũng có thể được cài đặt để nhấp nháy mỗi khi người dùng uống nước. H2OPal và Thermos Smart Lid không có bất kỳ phản hồi trực quan nào để nhắc nhở người dùng uống nước. Tuy nhiên, tất cả các bình nước đã mua đều có thông báo trên điện thoại di động để nhắc nhở người dùng uống nước thông qua ứng dụng di động. Số lượng thông báo mỗi ngày có thể được tùy chỉnh trong ứng dụng HidrateSpark và H2OPal.
HidrateSpark 3 và Steel sử dụng xu hướng tuyến tính để hướng dẫn người dùng thời điểm uống nước và đưa ra mục tiêu gợi ý hàng giờ mà người dùng nên đạt được vào cuối ngày. H2OPal và Thermos Smart Lid chỉ cung cấp mục tiêu tổng lượng nước uống hàng ngày. Đối với tất cả các bình nước, nếu thiết bị không được kết nối với ứng dụng qua Bluetooth, dữ liệu sẽ được lưu trữ cục bộ và đồng bộ hóa sau khi ghép nối.
Không có chai nào trong số bốn chai tập trung vào việc cung cấp nước cho người cao tuổi. Thêm vào đó, công thức mà các chai này sử dụng để xác định mục tiêu lượng nước uống hàng ngày không được công bố, khiến việc xác định xem chúng có phù hợp với người lớn tuổi hay không trở nên khó khăn. Hầu hết các chai này đều lớn và nặng, không được thiết kế riêng cho người cao tuổi. Việc sử dụng ứng dụng di động cũng có thể không lý tưởng cho người lớn tuổi, mặc dù nó có thể hữu ích cho các nhà nghiên cứu trong việc thu thập dữ liệu từ xa.
Không phải tất cả các loại chai đều có thể xác định được liệu chất lỏng đã được uống hết, bỏ đi hay bị đổ ra ngoài. Tất cả các chai cũng cần được đặt xuống một bề mặt phẳng sau mỗi lần uống để ghi nhận chính xác lượng chất lỏng đã uống. Điều này có nghĩa là có thể bỏ sót các lần uống nếu chai không được đặt xuống, đặc biệt là khi đang rót thêm.
Một hạn chế khác là thiết bị cần được kết nối lại định kỳ với ứng dụng để đồng bộ dữ liệu. Bình Thermos cần được kết nối lại mỗi khi mở ứng dụng, và bình HidrateSpark thường gặp khó khăn trong việc tìm kết nối Bluetooth. H2OPal dễ dàng kết nối lại với ứng dụng hơn nếu bị mất kết nối. Tất cả các bình đều được hiệu chuẩn trước khi bắt đầu thử nghiệm và phải được hiệu chuẩn lại ít nhất một lần trong suốt quá trình. Bình HidrateSpark và H2OPal phải được làm rỗng và đổ đầy lại hoàn toàn để hiệu chuẩn.
Không phải tất cả các loại chai đều có tùy chọn tải xuống hoặc lưu trữ dữ liệu lâu dài. Ngoài ra, không thể truy cập chúng thông qua API.
HidrateSpark 3 và H2OPal sử dụng pin lithium-ion có thể thay thế, trong khi HidrateSpark Steel và Thermos SmartLid sử dụng pin sạc. Theo nhà sản xuất, pin sạc có thể sử dụng được đến 2 tuần sau khi sạc đầy, tuy nhiên, cần phải sạc lại gần như hàng tuần nếu sử dụng Thermos SmartLid thường xuyên. Đây là một hạn chế vì nhiều người sẽ không nhớ sạc lại bình thường xuyên.
Có nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến việc lựa chọn bình nước thông minh, đặc biệt là khi người dùng là người cao tuổi. Trọng lượng và dung tích của bình là yếu tố quan trọng vì nó cần phải dễ sử dụng đối với người cao tuổi yếu ớt. Như đã đề cập trước đó, những bình nước này không được thiết kế riêng cho người cao tuổi. Giá cả và lượng chất lỏng mỗi bình cũng là một yếu tố khác cần xem xét. Bảng 3 cho thấy chiều cao, trọng lượng, dung tích chất lỏng và giá cả của từng bình. Bình Thermos Smart Lid là loại rẻ nhất và nhẹ nhất vì nó được làm hoàn toàn bằng nhựa nhẹ. Nó cũng chứa được nhiều chất lỏng nhất so với ba bình còn lại. Ngược lại, H2OPal là loại cao nhất, nặng nhất và đắt nhất trong số các bình được nghiên cứu.
Các bình nước thông minh có bán trên thị trường rất hữu ích cho các nhà nghiên cứu vì không cần phải tạo mẫu thiết bị mới. Mặc dù có rất nhiều bình nước thông minh trên thị trường, vấn đề phổ biến nhất là người dùng không có quyền truy cập vào dữ liệu hoặc tín hiệu thô, và chỉ một số kết quả được hiển thị trên ứng dụng di động. Cần phải phát triển một loại bình nước thông minh được sử dụng rộng rãi với độ chính xác cao và dữ liệu hoàn toàn có thể truy cập được, đặc biệt là loại dành riêng cho người cao tuổi. Trong số bốn bình được thử nghiệm, H2OPal khi xuất xưởng có sai số trung bình mỗi lần uống (Sip MPE), sai số trung bình tích lũy (cumulative MPE) và số lần ghi bị bỏ sót thấp nhất. HidrateSpark 3 có độ tuyến tính cao nhất, độ lệch chuẩn nhỏ nhất và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) thấp nhất. HidrateSpark Steel và HidrateSpark 3 có thể dễ dàng được hiệu chuẩn thủ công để giảm sai số trung bình mỗi lần uống bằng phương pháp LS. Để ghi lại lượng nước uống chính xác hơn, HidrateSpark 3 là lựa chọn tốt nhất, trong khi để đo lường nhất quán hơn theo thời gian, H2OPal là lựa chọn hàng đầu. Thermos SmartLid có hiệu suất kém tin cậy nhất, bỏ sót nhiều lần uống nhất và ước tính quá cao lượng nước uống riêng lẻ.
Nghiên cứu này cũng có những hạn chế. Trong thực tế, nhiều người dùng sẽ uống nước từ các loại bình chứa khác, đặc biệt là đồ uống nóng, đồ uống đóng chai và đồ uống có cồn. Nghiên cứu trong tương lai nên đánh giá xem hình dạng của từng loại bình ảnh hưởng đến sai số như thế nào để định hướng thiết kế bình nước thông minh.
Rule, AD, Lieske, JC & Pais, VM Jr. 2020. Quản lý sỏi thận. JAMA 323, 1961–1962. https://doi.org/10.1001/jama.2020.0662 (2020).
Conroy, DE, West, AB, Brunke-Reese, D., Thomaz, E. & Streeper, NM. Can thiệp thích ứng kịp thời để thúc đẩy việc uống nhiều nước ở bệnh nhân sỏi thận. Tâm lý sức khỏe. 39, 1062 (2020).
Cohen, R., Fernie, G., và Roshan Fekr, A. Hệ thống theo dõi lượng chất lỏng đưa vào cơ thể ở người cao tuổi: tổng quan tài liệu. Dinh dưỡng 13, 2092. https://doi.org/10.3390/nu13062092 (2021).
Inc, H. Bình nước thông minh HidrateSpark 3 & Ứng dụng theo dõi lượng nước uống miễn phí – Màu đen https://hidratespark.com/products/black-hidrate-spark-3. Truy cập ngày 21 tháng 4 năm 2021.
Bình nước thông minh cách nhiệt bằng thép không gỉ HidrateSpark STEEL và ứng dụng đi kèm – Hidrate Inc. https://hidratespark.com/products/hidratespark-steel. Truy cập ngày 21 tháng 4 năm 2021.
Bình giữ nhiệt Thermos® Connected Hydration Bottle với nắp thông minh. https://www.thermos.com/smartlid. Truy cập ngày 9 tháng 11 năm 2020.
Borofsky, MS, Dauw, CA, York, N., Terry, C. & Lingeman, JE Độ chính xác của việc đo lượng chất lỏng uống hàng ngày bằng cách sử dụng bình nước “thông minh”. Urolithiasis 46, 343–348. https://doi.org/10.1007/s00240-017-1006-x (2018).
Bernard, J., Song, L., Henderson, B. & Tasian, GE. Mối liên hệ giữa lượng nước uống hàng ngày và lượng nước tiểu thải ra trong 24 giờ ở thanh thiếu niên bị sỏi thận. Urology 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. Thực tế và nhận thức: Giám sát hoạt động và thu thập dữ liệu trong các ngôi nhà thông minh thực tế. Trong Kỷ yếu Hội nghị IEEE SmartWorld 2017, Trí tuệ và Tính toán Phổ biến, Tính toán Nâng cao và Đáng tin cậy, Tính toán và Truyền thông Có thể mở rộng, Điện toán Đám mây và Dữ liệu Lớn, Internet của Con người và Đổi mới Thành phố Thông minh (SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/ CBDCom/IOP/SCI ), 1-6 (IEEE, 2017).
Pletcher, DA và cộng sự. Một thiết bị uống nước tương tác được thiết kế cho người cao tuổi và bệnh nhân Alzheimer. Trong một vụ kiện về khía cạnh con người của công nghệ thông tin dành cho người cao tuổi. Truyền thông xã hội, trò chơi và môi trường hỗ trợ (do Zhou, J. & Salvendy, G. biên tập) 444–463 (Nhà xuất bản quốc tế Springer, 2019).
Công trình này được hỗ trợ bởi khoản tài trợ của Quỹ Viện Nghiên cứu Y tế Canada (CIHR) (FDN-148450). Tiến sĩ Fernie nhận được khoản tài trợ với tư cách là Chủ nhiệm Khoa Creaghan về Phòng ngừa Gia đình và Công nghệ Y tế.
Viện Kite, Viện Phục hồi chức năng Toronto – Mạng lưới Y tế Đại học, Toronto, Canada
Khái niệm hóa – RC; Phương pháp luận – RC, AR; Viết – Chuẩn bị bản thảo – RC, AR; Viết – Rà soát và chỉnh sửa – GF, AR; Giám sát – AR, GF. Tất cả các tác giả đã đọc và đồng ý với phiên bản bản thảo đã được xuất bản.
Springer Nature giữ lập trường trung lập đối với các tuyên bố về thẩm quyền pháp lý của các bản đồ đã xuất bản và các đơn vị liên kết.
Bài viết này được cấp phép theo Giấy phép Quốc tế Creative Commons Ghi công 4.0, cho phép sử dụng, chia sẻ, điều chỉnh, phân phối và sao chép trên mọi phương tiện hoặc định dạng, miễn là bạn ghi rõ nguồn gốc tác giả và nguồn, cung cấp giấy phép Creative Commons và cho biết liệu có bất kỳ thay đổi nào được thực hiện hay không. Hình ảnh hoặc các tài liệu của bên thứ ba khác trong bài viết này được bao gồm theo giấy phép Creative Commons của bài viết, trừ khi có ghi chú khác trong phần ghi công của tài liệu. Nếu tài liệu không được bao gồm trong giấy phép Creative Commons của bài viết và mục đích sử dụng của bạn không được pháp luật hoặc quy định cho phép hoặc vượt quá giới hạn cho phép, bạn cần phải xin phép trực tiếp từ chủ sở hữu bản quyền. Để xem bản sao của giấy phép này, hãy truy cập http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
Cohen, R., Fernie, G., và Roshan Fekr, A. Giám sát lượng chất lỏng tiêu thụ trong các chai nước thông minh bán sẵn trên thị trường. Science Rep 12, 4402 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-08335-5
Bằng cách gửi bình luận, bạn đồng ý tuân thủ Điều khoản và Quy định cộng đồng của chúng tôi. Nếu bạn thấy nội dung lạm dụng hoặc nội dung không tuân thủ các điều khoản hoặc quy định của chúng tôi, vui lòng báo cáo là không phù hợp.
Thời gian đăng bài: 29/03/2022
