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Radarbasierte Erfassung von Herzratenveränderungen bei Schmerz- und Dyspnoereiz
Publikationstyp
Journal Article
Date Issued
2026-09-09
Sprache
German
Journal
Volume
27
Issue
5
Article Number
e64
Citation
Zeitschrift für Palliativmedizin 27 (5): e64 (2026)
Publisher DOI
Publisher
Thieme
Hintergrund: Die berührungslose und belastungsfreie radarbasierte Erfassung der Herzrate (HR) mit EKG-äquivalenter Genauigkeit konnte auf einer Palliativstation gezeigt werden ([1]). Hierbei zeigten sich Hinweise auf HR-Effekte durch Symptome. Im klinischen Setting unterliegt die HR verschiedenen Einflüssen. Standardisierte Modelle bei gesunden Probanden können helfen die radarbasierten Messverfahren bezüglich der Symptomerkennung zu validieren.
Fragestellung: Kann radarbasierte HR-Erfassung Effekte von Schmerz- und Dyspnoemodellen unter standardisierten Laborbedingungen bei gesunden Probanden im Vergleich zu Selbstreport (iPOS) und EKG reliabel erfassen?
Methodik: 37 gesunde Proband:innen durchliefen eine Ruhephase (RP), gefolgt von Intervention (IV) 1, einer RP, einer zweiten IV und einer abschließenden RP. Schmerz wurde durch den Cold-Pressor-Test (CPT; Hand in Eiswasser) induziert, Dyspnoe durch laminar erhöhten Atemwiderstand mittels ausschließlichen Atmens durch einen Strohhalm. Die Abfolge der Interventionen war cross-over randomisiert. Die subjektive Symptomstärke wurde mittels iPOS erfasst und Gruppen gebildet (0–2 vs. 3–4). Die HR wurde kontinuierlich über ein sechs-Kanal-EKG sowie ein 61GHz-Radarsystem erfasst ([2]).
Ergebnisse: EKG- und Radar-Messungen korrelierten stark (Bias: -0,26 bpm, SD: 4,44 bpm, Limits of Agreement: -8,96 bis 8,44 bpm). Im Median wurden Schmerz als 3 und Dyspnoe als 2 (iPOS) empfunden. Die HR zeigte Unterschiede zwischen Baseline und CPT (p<0,001) sowie zwischen niedriger und hoher Symptomstärke (iPOS 0–2 vs. 3–4, p=0,038). Für Dyspnoe waren Baseline vs. Intervention signifikant (p<0,0001), die subjektive Ausprägung nach iPOS zeigte keinen Unterschied (p=0,278).
Schlussfolgerung: Es konnte bei gesunden Probanden ein Dyspnoemodell etabliert werden, das sowohl in psychometrischer Selbsteinschätzung als auch in physiologischen Parametern Atemnot darstellt. Schmerz- und Dyspnoereize erzeugen messbare Änderungen der radarbasierten Herzrate. Dies unterstützt die Interpretation von Daten, die in klinischem Setting an Patient:innen erfasst werden. Nächste Schritte umfassen die Untersuchung von Quereffekten und komplexen Interventionen.
Fragestellung: Kann radarbasierte HR-Erfassung Effekte von Schmerz- und Dyspnoemodellen unter standardisierten Laborbedingungen bei gesunden Probanden im Vergleich zu Selbstreport (iPOS) und EKG reliabel erfassen?
Methodik: 37 gesunde Proband:innen durchliefen eine Ruhephase (RP), gefolgt von Intervention (IV) 1, einer RP, einer zweiten IV und einer abschließenden RP. Schmerz wurde durch den Cold-Pressor-Test (CPT; Hand in Eiswasser) induziert, Dyspnoe durch laminar erhöhten Atemwiderstand mittels ausschließlichen Atmens durch einen Strohhalm. Die Abfolge der Interventionen war cross-over randomisiert. Die subjektive Symptomstärke wurde mittels iPOS erfasst und Gruppen gebildet (0–2 vs. 3–4). Die HR wurde kontinuierlich über ein sechs-Kanal-EKG sowie ein 61GHz-Radarsystem erfasst ([2]).
Ergebnisse: EKG- und Radar-Messungen korrelierten stark (Bias: -0,26 bpm, SD: 4,44 bpm, Limits of Agreement: -8,96 bis 8,44 bpm). Im Median wurden Schmerz als 3 und Dyspnoe als 2 (iPOS) empfunden. Die HR zeigte Unterschiede zwischen Baseline und CPT (p<0,001) sowie zwischen niedriger und hoher Symptomstärke (iPOS 0–2 vs. 3–4, p=0,038). Für Dyspnoe waren Baseline vs. Intervention signifikant (p<0,0001), die subjektive Ausprägung nach iPOS zeigte keinen Unterschied (p=0,278).
Schlussfolgerung: Es konnte bei gesunden Probanden ein Dyspnoemodell etabliert werden, das sowohl in psychometrischer Selbsteinschätzung als auch in physiologischen Parametern Atemnot darstellt. Schmerz- und Dyspnoereize erzeugen messbare Änderungen der radarbasierten Herzrate. Dies unterstützt die Interpretation von Daten, die in klinischem Setting an Patient:innen erfasst werden. Nächste Schritte umfassen die Untersuchung von Quereffekten und komplexen Interventionen.
DDC Class
610: Medicine, Health