Functional capabilities of digital solutions and telemedicine technologies in cardiological rehabilitation

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article provides an overview of the literature on the study of the functional capabilities and limitations of digital solutions in cardiac rehabilitation, identifies the main barriers to implementation, and formulates recommendations.

About the authors

K. A. Sadovski

Belgorod State National Research University; St. Joasaph Belgorod Regional Clinical Hospital

Author for correspondence.
Email: mafin.alen@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-5409-4981
Russian Federation, Belgorod; Belgorod

V. V. Bukatov

Belgorod State National Research University; St. Joasaph Belgorod Regional Clinical Hospital

Email: mafin.alen@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1122-1816
SPIN-code: 9804-1557

Candidate of Medical Sciences

Russian Federation, Belgorod; Belgorod

References

  1. Hindricks G., Potpara T., Dagres N. et al. 2020 ESC Guidelines for the diagnosis and management of atrial fibrillation developed in collaboration with the European Association for Cardio-Thoracic Surgery (EACTS). Eur Heart J. 2020; 41 (32): 3038–100. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa612
  2. Steinhubl S.R., Muse E.D., Topol E.J. Can mobile health technologies transform health care? JAMA. 2013; 310 (22): 2395–6. doi: 10.1001/jama.2013.281078
  3. Рожнев В.В., Дуванова С.П., Садовников А.В. и др. Обзор мобильных приложений, используемых врачами и пациентами с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Врач. 2022; 33 (10): 45–7 [Rozhnev V., Duvanov S., Sadovnikov A. et al. Overview of mobile applications used by physicians and patients with cardiovascular diseases. Vrach. 2022; 33 (10): 45–7 (in Russ.)]. doi: 10.29296/25877305-2022-10-08
  4. Котельникова Е.В., Сенчихин В.Н., Липчанская Т.П. Дистанционная кардиологическая реабилитация в реализации стратегии вторичной профилактики у пациентов с кардиоваскулярными заболеваниями. Профилактическая медицина. 2021; 24 (5): 15–21 [Kotelnikova E.V., Senchikhin V.N., Lipchanskaya T.P. Remote cardiology rehabilitation in the strategy implementation of the secondary prevention in patients with cardiovascular diseases. Russian Journal of Preventive Medicine. 2021; 24 (5): 15–21 (in Russ.)]. doi: 10.17116/profmed20212405115
  5. Rawstorn J.C., Gant N., Direito A. et al. Telehealth exercise-based cardiac rehabilitation: a systematic review and meta-analysis. Heart. 2016; 102 (15): 1183–92. doi: 10.1136/heartjnl-2015-308966
  6. Соловьев И.А., Курочкина О.Н. Приложения искусственного интеллекта в кардиологии: обзор. Российский кардиологический журнал. 2024; 29 (11S): 5673 [Soloviev I.A., Kurochkina O.N. Artificial intelligence applications in cardiology: a review. Russian Journal of Cardiology. 2024; 29 (11S): 5673 (in Russ.)]. doi: 10.15829/1560-4071-2024-5673
  7. Ambrosetti M., Abreu A., Corrà U. et al. Secondary prevention through cardiac rehabilitation: from knowledge to implementation. A position paper from the Cardiac Rehabilitation Section of the European Association of Preventive Cardiology. Eur J Prev Cardiol. 2021; 28 (5): 460–95. doi: 10.1177/2047487320913379
  8. Frederix I., Solmi F., Piepoli M.F. et al. Cardiac telerehabilitation: a novel cost-efficient care delivery model. Eur J Prev Cardiol. 2017; 24 (16): 1708–17. doi: 10.1177/2047487317732274
  9. Zanni V., Sappa R., Moschino L. et al. Effectiveness of remote monitoring in heart failure management. Curr Cardiol Rep. 2021; 23 (12): 175. doi: 10.1007/s11886-021-01611-2
  10. Fernandes G., Veiga P., Martins J. Digital cardiac rehabilitation: State of the art. Curr Problems Cardiol. 2020; 46 (7): 100774. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2020.100774
  11. Mitropoulos A.C., Angelopoulos G., Lambadiari V. et al. Telerehabilitation and remote patient monitoring in the management of cardiac rehabilitation. Front Cardiovasc Med. 2024; 11: 1410616. doi: 10.3389/fcvm.2024.1410616
  12. Etiwy M., Akhrass Z., Gillinov L. et al. Accuracy of wearable heart rate monitors in cardiac rehabilitation. Cardiovasc Diagn Ther. 2019; 9 (3): 262–71. doi: 10.21037/cdt.2019.04.08
  13. Wang M., Liu C., Li T., Song R. e al. Removal of motion artifacts in PPG during intensive exercise. Sensors. 2019; 19 (15): 3312. doi: 10.3390/s19153312
  14. Piwek L., Ellis D.A., Andrews S. et al. The rise of consumer health wearables: promises and barriers. PLoS Medicine. 2016; 13 (2): e1001953. doi: 10.1371/journal.pmed.1001953
  15. Banerjee A., Chen S., Fraefel C. et al. Machine learning for prediction of cardiac events: a systematic review. BMC Medicine. 2021; 19: 279. doi: 10.1186/s12916-021-01940-7
  16. Rajkomar A., Dean J., Kohane I. Machine learning in medicine. N Engl J Med. 2019; 380 (14): 1347–58. doi: 10.1056/NEJMra1814259
  17. Hannun A.Y., Rajpurkar P., Haghpanahi M. et al. Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory ECGs using a deep neural network. Nat Med. 2019; 25 (1): 65–9. doi: 10.1038/s41591-018-0268-3
  18. Attia Z.I., Kapa S., Lopez-Jimenez F. et al. Screening for cardiac contractile dysfunction using an AI-enabled ECG. Nat Med. 2019; 25 (1): 70–4. doi: 10.1038/s41591-018-0240-2
  19. Ouyang D., He B., Ghorbani A. et al. Video-based AI for beat-to-beat assessment of cardiac function (EchoNet-Dynamic). Nature. 2020; 580 (7802): 252–6. doi: 10.1038/s41586-020-2145-8

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».