고혈압: 바이오피드백 성공 예측

다음 세기에 우리의 의료 시스템은 지금까지 알려진 가장 큰 고령화 인구에서 만성 질환을 관리하려고 시도할 것입니다. 약물 치료와 비약물 치료에 대한 비순응은 매우 비용이 많이 듭니다. 5천만 명 이상의 미국인에게 존재하는 고혈압은 심혈관 질환 및 이와 관련된 이환율 및 사망률의 위험을 증가시킵니다. 따라서 고혈압 치료에 대한 순응도를 높이는 것이 중요합니다. 약물은 특정 환자에게 효과적이지만 부작용으로 인해 치료 순응도를 보장하기 어렵습니다. 또한 점점 더 많은 사람들이 건강 문제를 해결하기 위해 대체 의학으로 눈을 돌리고 있습니다. 바이오피드백은 부작용 없이 수축기 및 확장기 혈압을 모두 낮추고/하거나 일부 환자에서 항고혈압 약물을 줄일 수 있는 것으로 나타났기 때문에 의학적 치료의 대안을 제공합니다. 그러나 바이오피드백 요법은 시간 집약적이고 기술자 집약적입니다. 따라서 이러한 기술을 사용하여 어떤 본태성 고혈압 환자가 혈압을 낮출 가능성이 가장 높은지 예측할 수 있는 것이 중요합니다.

이 연구는 고혈압 피험자가 바이오피드백을 사용하여 혈압을 낮추는 데 성공할지 여부를 예측하는 세 가지 다른 방법을 테스트할 것을 제안합니다. 구체적으로 테스트할 첫 번째 예측 기준 세트는 Weaver & McGrady(1995)가 제안한 것입니다. 이 모델은 심박수, 손가락 온도, 이마 근육 긴장, 푸로세마이드에 대한 혈장 레닌 반응, 푸로세마이드에 대한 평균 동맥압 반응의 5가지 변수에서 파생됩니다. 두 번째 예측 모델은 24시간 보행 혈압 모니터링으로 측정한 혈압의 일주기 변동 크기를 기반으로 합니다. 세 번째 예측 모델은 행동 제어 위치를 기반으로 합니다. 총 60명의 고혈압 환자가 3년 동안 연구될 것입니다. 이 연구의 결과는 고혈압 환자를 돌보는 사람들이 개별화된 방식으로 치료(즉, 바이오피드백)를 권장하여 순응도를 높일 수 있게 할 것입니다.