CN115023769A - 吸入器系统 - Google Patents

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CN115023769A
CN115023769A CN202080088178.XA CN202080088178A CN115023769A CN 115023769 A CN115023769 A CN 115023769A CN 202080088178 A CN202080088178 A CN 202080088178A CN 115023769 A CN115023769 A CN 115023769A
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CN
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inhaler
inhalation
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subject
rescue
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CN202080088178.XA
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马克·米尔顿-爱德华
吉勒姆·萨福提
迈克尔·赖希
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Norton Waterford Ltd
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Abstract

提供一种包括至少一个吸入器的系统。所述至少一个吸入器中的每一个包括使用测定系统，所述使用测定系统被配置成测定与受试者使用相应吸入器相关的使用参数的至少一个值。所述系统进一步包括用户界面和处理模块。所述用户界面被配置成使用户能够输入所述受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。所述处理模块被配置成控制所述用户界面以基于所述至少一个值发出输入所述指示的提示。

Description

吸入器系统
技术领域
本公开涉及一种吸入器系统，且确切地说，涉及用于辅助监测受试者所经历的呼吸道疾病的系统和方法。
背景技术
例如哮喘或慢性阻塞性肺疾病(COPD)的许多呼吸道疾病都是终身病状，其中治疗涉及长期施用药剂来控制患者的症状并降低不可逆变化的风险。目前还没有治愈哮喘和COPD等疾病的方法。治疗采用两种形式。首先，治疗的维持方面旨在减少呼吸道炎症，从而控制将来的症状。维持疗法通常由吸入性皮质类固醇单独地或与长效支气管扩张剂和/或毒蕈碱拮抗剂联合地提供。其次，还存在疗法的抢救(或缓解)方面，即患者服用速效支气管扩张剂，以缓解急性发作的喘息、咳嗽、胸闷和呼吸急促。患有例如哮喘或COPD的呼吸道疾病的患者也可能经历呼吸道疾病发作或恶化，症状快速加重。在最坏的情况下，恶化可能危及生命。
监测受试者的呼吸道疾病非常重要，特别是为了最小化发生恶化的风险。一个困难是当医生询问患者时，他们往往难以回忆起他们的症状，尤其是在经历症状后已经过去一周多的情况下。
还希望以促进遵守此类数据监测的方式获得有关受试者呼吸道疾病的相关信息。
发明内容
因此，本公开提供一种包括至少一个吸入器的系统。在示例性系统中，至少一个吸入器中的每一个包括使用测定系统，所述使用测定系统被配置成测定与受试者使用相应吸入器相关的使用参数的至少一个值。
示例性系统进一步包括用户界面和处理模块。在此实例中，用户界面被配置成使用户能够输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。处理模块被配置成控制用户界面以基于至少一个值发出输入指示的提示。
以此方式，当受试者的吸入器使用指示此种指示对于评估受试者的呼吸道疾病是必要的，例如预测即将发生的恶化时，可以提示用户输入指示。与例如常规地提示用户输入指示的情形相比，提示用户输入指示的这种方法可以减轻受试者的负担，而不管他们是否使用吸入器。反过来，这可能使受试者更有可能在提示时输入指示。因此，所述系统可以实现改进对受试者的呼吸道疾病的监测。
附图说明
现将参考附图更详细地描述本发明，附图并不预期具有限制性：
图1示出根据实例的吸入器的框图；
图2示出根据实例的在使用吸入器期间的流速与时间的曲线图；
图3示出根据实例的系统的框图；
图4示出根据实例的吸入器的外部的前视图和后视图；
图5示出图4中所示的吸入器的顶盖的最上表面；
图6示意性地描绘将图4中所示的吸入器与用户装置配对；
图7A提供根据实例的方法的流程图；
图7B提供根据实例的方法的基于曲线图的描绘；
图8示出根据另一实例的与方法相关的流程图和时间线；
图9示出展示抢救药剂吸入的时间线；
图10示出平均抢救吸入次数与哮喘恶化天数的曲线图；
图11示出平均抢救吸入次数与哮喘恶化天数的另一曲线图；
图12示出展示抢救吸入次数和与气流相关的各种参数相对于相应基线值的百分比变化与哮喘恶化天数的四个曲线图；
图13示出用于测定哮喘恶化的概率的模型的接收器操作特性(ROC)曲线分析；
图14示出平均抢救吸入次数与COPD恶化天数的曲线图；
图15示出平均抢救吸入次数与COPD恶化天数的另一曲线图；
图16示出均值峰值吸入流量(L/min)与COPD恶化天数的曲线图；
图17示出均值峰值吸入流量(L/min)与COPD恶化天数的另一曲线图；
图18示出均值吸入量(L)与COPD恶化天数的曲线图；
图19示出均值吸入量(L)与COPD恶化天数的另一曲线图；
图20示出均值吸入持续时间(s)与COPD恶化天数的曲线图；
图21示出均值吸入持续时间(s)与COPD恶化天数的另一曲线图；
图22示出用于测定即将发生的COPD恶化的概率的模型的接收器操作特性(ROC)曲线分析；
图23示出吸入器的前透视图；
图24示出图23中所示的吸入器的截面内部透视图；
图25提供图23中所示的实例吸入器的分解透视图；
图26提供图23中所示的吸入器的顶盖和电子模块的分解透视图；以及
图27示出通过图23中所示的实例吸入器的气流速率与压力的曲线图。
具体实施方式
应理解，详细描述和具体实例虽然指示设备、系统和方法的示例性实施例，但意图仅用于说明的目的而非旨在限制本发明的范围。通过以下描述、所附权利要求书和附图，本发明的设备、系统和方法的这些和其它特征、方面和优点将得到更好的理解。应理解，图式仅仅是示意性的且未必按比例绘制。还应理解，所有图式使用的相同参考标记指示相同或类似的部件。
哮喘和COPD为呼吸道的慢性炎症性疾病。它们都以气流阻塞和支气管痉挛的易变且复发症状为特征。症状包含喘鸣、咳嗽、胸闷和呼吸急促的发作。
通过避免诱因且通过使用药剂，特别是吸入性药剂来控制症状。药剂包含吸入性皮质类固醇(ICS)和支气管扩张剂。
吸入性皮质类固醇(ICS)为用于长期控制呼吸道病症的类固醇激素。它们通过减少气道发炎起作用。实例包含布地奈德、倍氯米松(二丙酸盐)、氟替卡松(丙酸盐或糠酸盐)、莫米松(糠酸盐)、环索奈德和地塞米松(钠)。括号指示优选的盐或酯形式。应特别提及布地奈德、倍氯米松和氟替卡松，尤其是布地奈德、二丙酸倍氯米松、丙酸氟替卡松和糠酸氟替卡松。
不同类别的支气管扩张剂针对呼吸道中不同的受体。两种常用类别为β2-促效剂和抗胆碱能剂。
β2-肾上腺素能促效剂(或“β2-促效剂”)作用于β2-肾上腺素受体，诱导平滑肌松弛，从而使得支气管通道扩张。它们往往按作用的持续时间分类。长效β2-促效剂(LABA)的实例包含(富马酸)福莫特罗、(昔美酸)沙美特罗、(马来酸)吲达卡特罗、(盐酸)班布特罗、(盐酸)克仑特罗、(盐酸)奥达特罗、(盐酸)卡莫特罗、(盐酸)妥洛特罗和(三苯乙酸)维兰特罗。短效β2-促效剂(SABA)的实例为(硫酸)沙丁胺醇和(硫酸)特布他林。应特别提及福莫特罗、沙美特罗、吲达卡特罗和维兰特罗，尤其是富马酸福莫特罗、昔美酸沙美特罗、马来酸吲达卡特罗和三苯乙酸维兰特罗。
通常，短效支气管扩张剂提供急性支气管收缩的快速缓解(且常常称为“抢救”或“缓解”药品)，而长效支气管扩张剂帮助控制和预防长期症状。然而，一些快速起效的长效支气管扩张剂可以用作急救药品，例如(富马酸)福莫特罗。因此，急救药品提供急性支气管收缩的缓解。根据需要/在必要时(临机应变)服用急救药品。急救药品也可以呈组合产品形式，例如，ICS-(富马酸)福莫特罗，通常为布地奈德-(富马酸)福莫特罗或(二丙酸)倍氯米松-(富马酸)福莫特罗。因此，急救药品优选是SABA或速效LABA，更优选地(硫酸)沙丁胺醇或(富马酸)福莫特罗，且最优选(硫酸)沙丁胺醇。
抗胆碱能剂(或“抗毒蕈碱药”)通过选择性阻断神经细胞中的神经递质乙酰胆碱的受体来阻断神经递质乙酰胆碱。局部施用时，抗胆碱能剂主要作用于位于呼吸道中的M3毒蕈碱受体以产生平滑肌松弛，从而产生支气管扩张作用。长效毒蕈碱拮抗剂(LAMA)的实例包含噻托(溴)铵(tiotropium(bromide))、氧托(溴)铵(oxitropium(bromide))、阿地(溴)铵(aclidinium(bromide))、芜地(溴)铵(umeclidinium(bromide))、异丙托(溴)铵(ipratropium(bromide))、格隆(溴)铵(glycopyrronium(bromide))、(盐酸或氢溴酸)奥昔布宁(oxybutynin)、(酒石酸)托特罗定(tolterodine)、曲司(氯)铵(trospium(chloride))、(琥珀酸)索非那新(solifenacin)、(富马酸)非索罗定(fesoterodine)和(氢溴酸)达非那新(darifenacin)。应特别提及噻托溴铵、阿地溴铵、芜地溴铵和格隆溴铵，尤其是噻托溴铵(tiotropium bromide)、阿地溴铵(aclidinium bromide)、芜地溴铵(umeclidinium bromide)和格隆溴铵(glycopyrronium bromide)。
在制备和配制这些药剂以供通过例如经由干粉吸入器(DPI)、加压定剂量吸入器(pMDI)或雾化器吸入来输送时已采取数种方法。
根据GINA(全球哮喘防治倡议，Global Initiative for Asthma)指南，采取逐步方法来治疗哮喘。在表示轻度形式哮喘的步骤1处，向患者提供所需SABA，例如硫酸沙丁胺醇。也可以向患者提供所需低剂量ICS-福莫特罗，或每当服用SABA时提供低剂量ICS。在步骤2处，与SABA一起提供常规低剂量ICS，或所需低剂量ICS-福莫特罗。在步骤3处，添加LABA。在步骤4处，增加剂量，且在步骤5处，包含进一步的附加治疗，例如抗胆碱剂或低剂量口服皮质类固醇。因此，相应步骤可以视为治疗方案，所述方案根据呼吸道疾病的急性严重程度进行配置。
COPD是全球主要的死亡原因。其为异质性长期疾病，包括慢性支气管炎、肺气肿且还涉及小呼吸道。患有COPD的患者发生的病理变化主要集中于呼吸道、肺实质和肺血管。从表型上看，这些变化降低了肺吸收和排出气体的健康能力。
支气管炎的特征是支气管长期炎症。常见症状可包含喘鸣、呼吸急促、咳嗽和咳痰，所有这些都是高度不适的且有损患者的生活质量。肺气肿也与长期支气管炎症相关，其中炎症性反应导致肺组织破裂和呼吸道进行性狭窄。随着时间的推移，肺组织失去其自然弹性且变得更大。因此，气体交换的功效降低，且呼吸的空气常常滞留在肺内。这导致局部缺氧，且减少每次吸入时输送到患者血流中的氧气量。因此，患者经历呼吸急促和呼吸困难的情况。
患有COPD的患者每天都会经历各种(如果不是全部)这些症状。其严重程度将由一系列因素决定，但最常见的是与疾病的发展相关。这些症状不论其严重程度都表示稳定的COPD，且这一疾病病况通过施用各种药物得到维持和控制。治疗是多变的，但通常包含吸入性支气管扩张剂、抗胆碱能剂、长效和短效β2-促效剂和皮质类固醇。药剂常常作为单一疗法或作为组合治疗施用。
使用GOLD指南(包括慢性阻塞性肺病在内的全球倡议(Global Initiative forChronic Obstructive Lung Disease,Inc.))中定义的类别，根据患者COPD的严重程度对患者进行分类。将类别标记为A到D，且所建议的首选治疗因类别而异。建议患者组A在必要时使用短效毒蕈碱拮抗剂(SAMA)或在必要时使用短效β2-促效剂(SABA)。建议患者组B使用长效毒蕈碱拮抗剂(LAMA)或长效β2-促效剂(LABA)。建议患者组C使用吸入性皮质类固醇(ICS)+LABA或LAMA。建议患者组D使用ICS+LABA和/或LAMA。
患有哮喘或COPD等呼吸道疾病的患者遭受的周期性恶化超出了其病状的基线日常变化。恶化是需要额外疗法(也就是超出其维持疗法的疗法)的呼吸道症状的急性加重。
对于哮喘，中度恶化的额外疗法是SABA、口服皮质类固醇和/或流量可控的氧气(后者需要住院治疗)的重复给予。重度恶化时，添加抗胆碱能剂(通常为异丙托溴铵)、雾化SABA或IV硫酸镁。
对于COPD，中度恶化的额外疗法是SABA、口服皮质类固醇和/或抗生素的重复给予。重度恶化时，添加流量可控的氧气和/或呼吸支持(其中的两者都需要住院治疗)。
在本公开的意义内，恶化包含中度恶化和重度恶化两者。
提供一种包括至少一个吸入器的系统。至少一个吸入器中的每一个包括使用测定系统，所述使用测定系统被配置成测定与受试者使用相应吸入器相关的使用参数的至少一个值。所述系统进一步包括用户界面和处理模块。用户界面被配置成使用户能够输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。处理模块被配置成控制用户界面以基于至少一个值发出输入指示的提示。
当受试者的吸入器使用指示此种指示对于评估受试者的呼吸道疾病可能是必要的，例如预测即将发生的恶化时，可以提示用户输入指示。
与例如常规地提示用户输入指示的情形相比，提示用户输入指示的这种方法可以减轻受试者的负担，而不管他们是否使用吸入器。所述方法相应地缓解受试者停止输入指示的风险，特别是当受试者感觉良好时，这可能由于受试者厌倦定期(例如每天)输入指示，或厌倦接收输入指示的定期(例如每天)提醒而发生。
通过基于至少一个值发出提示，受试者更有可能在提示时输入指示。因此，所述系统可以实现改进对受试者的呼吸道疾病的监测。
例如，至少一个吸入器中的每一个可以包括含有药剂的药剂储集器。
尽管在本公开的上下文中不是必需的，但至少一个吸入器可以包括吸入器和至少一个另外的吸入器。至少一个另外的吸入器可以被配置成将一种或多种另外的药剂递送到受试者。这将是通过吸入器施用药剂的同一受试者。例如，至少一个另外的吸入器中的一个或多个(或每一个)包括含有另外的药剂的相应另外的药剂储集器。
药剂和另外的药剂可以彼此相通或不同，但是通常它们将彼此不同。
在非限制性实例中，药剂是受试者根据需要使用的抢救药剂，并且另外的药剂是受试者根据预定治疗方案使用的维持药剂。
抢救药剂如上文所定义且通常为SABA或快速起效LABA，例如(富马酸)福莫特罗。抢救药剂也可以呈组合产品形式，例如，ICS-(富马酸)福莫特罗，通常为布地奈德-(富马酸)福莫特罗或(二丙酸)倍氯米松-(富马酸)福莫特罗。
在非限制性实例中，药剂选自(硫酸)沙丁胺醇、布地奈德、(二丙酸)倍氯米松、(丙酸或糠酸)氟替卡松、(富马酸)福莫特罗、(昔美酸)沙美特罗、(马来酸)吲达卡特罗、(三苯乙酸)维兰特罗、噻托(溴)铵、阿地(溴)铵、芜地(溴)铵、格隆(溴)铵、(昔美酸)沙美特罗与(丙酸或糠酸)氟替卡松组合、(二丙酸)倍氯米松与(硫酸)沙丁胺醇组合，以及布地奈德与(富马酸)福莫特罗组合。
更一般来说，在系统的吸入器中包含的药剂、另外的药剂以及任何其它药剂可以包括任何合适的活性药物成分。因此，用于治疗慢性呼吸道疾病的任何种类的药物都可以通过系统中包含的吸入器递送，换句话说，容纳在所述吸入器内。
系统中包含的至少一个，例如每个吸入器包括使用测定系统。使用测定系统被配置成测定与相应吸入器的使用相关的使用参数的至少一个值。
例如，使用参数可以包括使用相应的吸入器，例如受试者使用相应的吸入器吸入药剂。
在实施例中，处理模块被配置成记录由使用测定系统测定的至少一个吸入器的使用次数，并且控制用户界面以至少部分地基于所记录的使用次数与基线使用次数之间的差达到或超过给定(例如，预定)阈值而发出提示。
因此，可以基于过度吸入器(例如，抢救吸入器)使用来发出输入指示的提示。
替代地或另外，可以基于使用测定系统测定对例如抢救吸入器的至少一个吸入器的一次或多次使用的白天或夜间时间而发出提示。
在此实例中，使用测定系统可以例如对相应吸入器的每次使用加时间戳，并且至少一个值可以包括使用的时间戳。例如，已发现夜间抢救吸入器的使用指示即将恶化，如将在下文中进一步描述。因此，越来越多的夜间吸入器使用的测定可以表示适当的度量，在此基础上(至少部分地)提示用户输入指示。
例如，使用测定系统可以包括：传感器，用于检测由受试者执行相应药剂的吸入；和/或机械开关，所述机械开关被配置成在使用相应吸入器之前、期间或之后致动。以此方式，使用测定系统实现记录吸入器的每次使用或尝试使用。
例如，此传感器可以包括压力传感器，例如绝对差或差压传感器。
通过使用测定系统测定吸入器的使用可以表示与受试者呼吸道疾病的病况相关的数据。例如，当系统包括抢救吸入器时，抢救吸入次数可以表示在测定受试者的风险等级时的诊断因素，因为受试者可能会在他们的病状恶化时，例如在恶化临近时更多地使用抢救吸入器。
因此，在实施例中，处理模块被配置成控制用户界面以至少部分地基于所记录的抢救吸入器使用次数超过预定抢救吸入器使用次数而为用户/受试者发出输入指示的提示。
此评估可以相对于给定(第一)时间段进行，在所述时间段中对抢救吸入器使用次数进行计数。此第一时间段对应于对吸入次数进行计数的采样时段。第一时间段可以为例如1至15天。可以选择此采样时段，使得所述时段允许发生指示次数的抢救吸入。太短的采样时段可能不允许收集足够的吸入数据，而太长的采样时段可能具有平均效应，这样使具有诊断或预测意义的短期趋势难以区分。
例如，预定抢救吸入器使用次数可以对应于受试者在无恶化时段期间进行的基线抢救吸入器使用次数。
使用维持吸入器的维持吸入次数可以替代地或另外表示用于测定急性风险等级的有用信息，因为较少的维持吸入(指示对维持药物治疗方案的依从性较差)可能导致受试者的风险增加，例如恶化的风险增加。
因此，在实施例中，处理模块被配置成控制用户界面以至少部分地基于所记录的维持吸入器使用次数小于预定维持吸入器使用次数而发出提示。
类似于上述抢救吸入器使用次数实例，此评估可以相对于给定时间段进行，在给定时间段中对维持吸入器使用次数进行计数。用于测定对维持药物治疗方案的依从性的合适时间段可以是例如1到15天。
例如，预定维持吸入器使用次数可以对应于由治疗方案指定的指定维持吸入器使用次数。
替代地或另外，使用参数包括与受试者吸入药剂期间的气流相关的参数。
为此目的，使用测定系统可以例如包括用于感测参数的传感器。在此实例中，用于感测参数的传感器可以与用于测定吸入器的使用的上述传感器相同或不同。
与吸入期间的气流相关的参数可以向受试者提供风险等级的指标，例如包含即将恶化的可能性，因为所述参数可以充当受试者肺功能和/或肺健康状况的代表。
在实施例中，处理模块被配置成控制用户界面以至少部分地基于与气流相关的参数与气流参数基线之间的差达到或超过给定(例如预定)阈值而发出提示。
因此，可以基于与气流相关的参数的变化指示受试者的肺功能和/或肺健康状况恶化而(至少部分地)适当地发出提示。
可以考虑与气流相关的任何合适参数。在非限制性实例中，参数是峰值吸入流量、吸入量、达到峰值吸入流量的时间和吸入持续时间中的至少一个。
在非限制性实例中，处理模块被配置成控制用户界面以至少部分地基于峰值吸入流量相对于基线峰值吸入流量的变化、吸入量相对于基线吸入量的变化；和/或吸入持续时间相对于基线吸入持续时间的变化而发出提示。
与气流相关的基线参数，例如基线峰值吸入流量、基线吸入量和基线吸入持续时间可以例如对应于在无恶化时段期间相应参数的基线值。
在某些实例中，使用测定系统结合机械开关采用传感器，以便测定与受试者使用吸入器期间的气流相关的参数。
例如，吸入器可以包括用户通过其执行吸入的衔嘴以及衔嘴盖。在此实例中，机械开关可以被配置成当移动衔嘴盖以暴露衔嘴时致动。
更一般来说，系统还包括接收至少一个值的处理模块。处理模块随后控制用户界面以提示用户/受试者输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。
因此，用户界面被配置成使用户能够输入指示且进一步被配置成输出提示。
例如，用户界面可以包括：第一用户界面，所述第一用户界面被配置成实现输入指示；以及第二用户界面，所述第二用户界面被配置成当由处理模块控制时输出提示。
例如，第一和第二用户界面可以包含在相同的用户装置中。
在非限制性实例中，用户界面包括触摸屏。在此实例中，第二用户界面包括触摸屏的显示器，并且第一用户界面包括触摸屏的触摸输入系统。此触摸屏使得用户输入和提示便利，且因此在如使用参数所指示的受试者患有恶化症状的情形下特别有益。
作为经由触摸屏发出提示的替代或补充，第二用户界面可以包括扬声器，用于在由处理模块控制时发出可听提示。
在实施例中，例如第一用户界面的用户界面被配置成提供多个用户可选择的呼吸道疾病病况选项。在这种情况下，通过用户选择至少一个病况选项来定义指示。
例如，用户界面可提示用户或受试者经由弹出通知链接完成简短问卷以提供指示。
在非限制性实例中，用户界面显示包括其答案对应于指示的问题的问卷。用户(例如受试者或其医疗服务提供者)可以使用用户界面输入问题的答案。
在实施例中，系统包括存储器，例如包含于处理模块中的存储器，以存储经由用户界面输入的每个指示。例如，随后可以检索指示以支持受试者与其医疗服务提供者之间的对话。以此方式，出于对话的目的，不需要依赖受试者对其呼吸道疾病的先前病况的回忆。
问卷可能相对较短，即问题相对较少，以最小化对受试者的负担。然而，问题的数量和性质可以确保指示实现可靠地评估受试者的临床病状，例如包含受试者经历恶化的可能性。此评估还可以考虑吸入器使用和与气流相关的参数，如下文将更详细地描述。
特别提及以六点/六问题问卷的形式输入指示，因为要求充分的临床信息与避免给受试者带来太多负担进行平衡，特别是当如通过使用参数所指示，他/她可能患有恶化症状时。
更一般来说，问卷的目的是确认同期或相对最近(例如，在过去24小时内)的指示，以便通过几个相对快速回答的及时问题“即时”了解受试者的健康状况(关于他们的呼吸道疾病)。可以将问卷翻译成受试者的当地语言。
传统的对照问卷，尤其是最为成熟的哮喘ACQ/T(哮喘控制问卷/测试)，或COPD的CAT(COPD评估测试)，倾向于关注患者对过去症状的回忆。回忆偏差以及对过去而不是现在的关注可能不利地影响其值用于预测分析的目的。
以下为此问卷的非限制性示例。受试者可以针对每个问题从以下病况选项选择：所有时间(5)；大部分时间(4)；部分时间(3)；极少(2)；无(1)。
1.“您多久经历一次”或“评估您的”呼吸急促？
2.“您多久经历一次”或“评估您的”咳嗽？
3.“您多久经历一次”或“评估您的”喘息？
4.“您多久经历一次”或“评估您的”胸闷？
5.“您多久经历一次”或“评估您的”夜间症状/影响睡眠？
6.“您多久经历一次”或“评估您”在工作、学校或家的限制？
还提供备选实例问卷：
1.您是否比平时有更多的呼吸道症状(是/否)？如果是：
2.更多胸闷或呼吸急促(是/否)？
3.更多咳嗽(是/否)？
4.更多喘息(是/否)？
5.是否影响您的睡眠(是/否)？
6.是否限制您在家/工作/学校的活动(是/否)？
还提供再一实例问卷：
1.您是否具有更多：
胸闷或呼吸急促？(是/否)
咳嗽？(是/否)
喘息？(是/否)
2.您睡眠是否良好？(是/否)
3.您的日常活动是否以任何方式受到限制？(是/否)
4.您是否感染或接触过敏原(例如猫、花粉)？(是/否)
还提供又另一个实例问卷：
1.您是否具有：
更多胸闷或呼吸急促？(是/否)
更多咳嗽？(是/否)
更多喘息？(是/否)
2.您睡眠是否良好？(是/否)
3.您在家/工作/学校的日常活动是否受到限制？(是/否)
4.您是否感染？(是/否)
如果是，您是否服用过任何抗生素和/或类固醇？(是/否)
5.您最近是否接触过敏原(例如猫、花粉)？(是/否)
6.(任选)您最近的医院焦虑抑郁量表(HADS)得分是多少？
例如，问题的答案可以用于计算分数，所述分数包含于受试者正在经历的呼吸道疾病病况的指示中或对应于所述指示。
更一般来说，在实施例中，包含在系统中的存储器被配置成存储经由用户界面输入的指示，例如问卷的答案和/或分数。因此，可以稍后检索所存储的指示以用于患者与医疗服务提供者的对话。
在实施例中，用户界面被配置成以例如表情类型图标、复选框、滑块和/或标度盘等可选择图标的形式提供病况选项。以此方式，用户界面可以提供简单直观的方式来输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。当受试者本人输入指示时，这种直观输入可能特别有利，因为受试者呼吸道疾病加重会最小地阻碍相对便捷的用户输入。
可以使用任何合适的用户界面，以使用户能够输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。例如，用户界面可以包括用户装置的(第一)用户界面或由用户装置的(第一)用户界面组成。用户装置可以是例如个人计算机、平板计算机和/或智能手机。当用户装置是智能手机时，用户界面例如可以对应于智能手机的触摸屏。
在非限制性实例中，系统通过使用测定系统持续地监测吸入器的过度使用、一天中的异常时间(例如夜间时间)、使用和/或与气流相关的参数变化。如果这些中任何一个有足够大的变化，则处理模块将(自动)控制用户界面以发出提示。如先前所描述，可以参考基线或阈值来评估变化是否足够大。例如，提示可以包括提示用户完成问卷，例如上述简单的“是/否”问卷中的一个。
在一些非限制性实例中，系统可以进一步被配置为使得当用户选择这样输入指示时可以经由用户界面输入指示。因此，例如受试者的用户无需等待提示(基于至少一个值)以输入指示。
替代地或另外，处理模块可以被配置成基于使用参数的至少一个值例如不会致使提示用户在预定时间段内(例如，5到14天，例如7天)输入指示而发出提示。
换句话说，当在预定时间段(例如，7天)期间未触发指示受试者病状恶化的标志时，可以例如通过完成上述问卷来发出输入指示的提示。
这可能有助于a)确保患者没有使用测定系统(使用和/或吸入参数)缺失的症状；和/或b)捕捉患者是否健康(例如，上述问卷的所有“否”答案)，以及指示和使用参数(使用和/或吸入参数)的至少一个值是否因此相互对齐；和/或c)作为一种记录患者是否以及何时康复的方法。
处理模块可以包含通用处理器、专用处理器、DSP、微控制器、集成电路等，它们可以使用硬件和/或软件配置以执行本文针对处理模块所描述的功能。处理模块可以部分地或完全地包含在吸入器、用户装置和/或服务器中。
处理模块可以包含电源、存储器和/或电池。
在非限制性实例中，处理模块至少部分地包含在用户装置中包含的第一处理模块中。在其它非限制性实例中，处理模块不包含在用户装置中。例如，可以在例如远程服务器的服务器中提供处理模块(或处理模块的至少一部分)。例如，处理模块可以在吸入器、用户装置和/或远程服务器的任何组合上实施。因此，参考处理模块描述的功能或处理的任何组合可以由驻留在吸入器、用户装置和/或服务器上的处理模块执行。例如，驻留在吸入器上的使用测定系统可以捕获吸入器处的使用信息(例如，例如用户对吸入器的使用或操纵(例如打开衔嘴盖和/或启动开关)和/或与使用吸入器期间的气流相关的参数)，而驻留在吸入器、用户装置和/或服务器的任何组合上的处理模块可以基于与使用吸入器期间的气流相关的参数来测定吸入参数和/或测定与使用和/或吸入参数相关联的通知，例如上述提示。
此外，提供一种方法，所述方法包括：接收与受试者使用至少一个吸入器相关的使用参数的至少一个值，所述至少一个值由相应吸入器中包含的使用测定系统测定；以及控制用户界面以发出输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示的提示，所述提示基于至少一个值发出。
提示可以使用户(例如，受试者)例如使用用户界面输入指示，如先前所描述。
在实施例中，所述方法进一步包括存储经由用户界面输入的指示。
例如，所存储的指示是可检索的以支持受试者与其医疗服务提供者之间的对话。以此方式，在对话中不需要依赖受试者对其呼吸道疾病的先前病况的回忆，如先前所描述。此种对话可以是面对面的，或者可以是远程咨询。
在非限制性实例中，指示和使用参数，例如所记录的使用和与气流相关的参数可以存储在例如处理模块中包含的存储器中并且显示在仪表板上。受试者的医疗服务提供者可以例如经由另一用户界面观看此仪表板。
在某些实例中，基于指示和使用参数的所测定恶化概率和/或基于不具有指示的使用参数的初始恶化概率测定也可以显示在仪表板上。
下文将更详细地描述即将发生的恶化概率的测定。
还提供一种包括计算机程序代码的计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序代码适于实施所述方法。在实例中，计算机代码可以部分地或完全地驻留在用户装置上(例如，作为驻留在用户装置上的移动应用程序)。
本文中针对系统描述的实施例适用于所述方法和所述计算机程序。此外，针对所述方法和计算机程序描述的实施例适用于所述系统。
图1示出根据非限制性实例的吸入器100的框图。吸入器100包括使用测定系统12，所述使用测定系统测定与吸入器100的使用相关的使用参数的至少一个值。
可以通过任何合适的方式将至少一个值从吸入器100传送到处理模块(图1中不可见)。
在图1和3中所示的非限制性实例中，至少一个值由传输模块14接收，如图1中由表示使用测定系统12的框与表示传输模块14的框之间的箭头表示。传输模块14基于至少一个值对数据进行加密并且传输加密数据，如图1中由远离传输模块14框指向的箭头表示。例如，通过传输模块14对加密数据的传输可以是无线的。
使用测定系统12可以包含用于测定至少一个值的一个或多个组件。例如，使用测定系统12可以例如包括机械开关，所述机械开关被配置成在使用相应吸入器之前、期间或之后致动。
例如，使用参数可以包括由受试者执行的对相应吸入器100的使用。在特定非限制性实例中，至少一个值可以包括当已测定相应吸入器100的使用(例如使用相应吸入器100吸入)时的“真”，或当测定无相应吸入器100的这种使用时的“假”。
在非限制性实例中，吸入器100包括药剂储集器(图1中不可见)和剂量计量组合件(图1中不可见)，所述剂量计量组合件被配置成计量来自储集器的药剂的剂量。使用测定系统12可以被配置成记录剂量计量组合件对剂量的计量，每个计量由此指示吸入器100的使用(或尝试使用)。将参考图23到26更详细地解释剂量计量组合件的一个非限制性实例。
替代地或另外，使用测定系统12可以通过不同方式和/或基于额外或替代反馈来记录每次吸入。例如，使用测定系统12被配置成当来自合适传感器(在图1中不可见)的反馈指示受试者的吸入已经发生时，例如当压力变化测量值或流速超过与吸入相关联的预定阈值时，和/或当高于阈值的压力变化的持续时间超过与低持续时间吸入或良好持续时间吸入相关联的预定义时间阈值时，记录受试者对吸入器的使用或尝试使用。
例如，例如压力传感器的传感器可以包含在使用测定系统12中，以测定与吸入器的使用(例如，每次使用)期间的气流相关的参数。当压力传感器包含在使用测定系统12中时，压力传感器可以例如用于确认或评估经由剂量计量组合件计量的剂量由受试者吸入的程度，如将参考图2和23到27更详细地描述。
更一般来说，使用测定系统12可以包括传感器，用于检测与受试者吸入相应药剂期间的气流相关的参数。换句话说，使用参数包括与受试者通过吸入器执行吸入期间的气流相关的参数。
参数可以包括例如峰值吸入流量、吸入量、达到峰值吸入流量的时间和吸入持续时间中的至少一个。在此类实例中，至少一个值可以包括用于峰值吸入流量、吸入量、达到峰值吸入流量的时间和/或吸入持续时间的数值。
压力传感器可能特别适合于测量参数，因为可以通过测量相关联压力变化来监测受试者吸入期间的气流。如将参考图23到27更详细地解释，压力传感器可以位于流动路径中或放置成与流动路径流体连通，在吸入过程中，受试者通过所述流动路径抽吸空气和药剂。还可以使用那个例如经由合适的流量传感器测量参数的替代方法。
吸入可以与吸入器的气流通道中相对于未发生吸入时的压力降低相关联。压力变化最大的点可以对应于峰值吸入流量。压力传感器可以检测到吸入中的此点。
与吸入相关联的压力变化可以替代地或另外用于测定吸入量。这可以通过例如使用由传感器系统测量的吸入期间的压力变化来实现，以首先测定吸入时间内的流速，由此得出总吸入量。
与吸入相关联的压力变化可以替代地或另外用于测定吸入持续时间。例如，可以记录从压力传感器测量的压力首次下降(与吸入开始一致)到压力恢复到与未发生吸入相对应的压力的时间。
吸入参数可以替代地或另外包含达到峰值吸入流量的时间。可以记录例如从传感器系统测量的首次压力下降(与吸入开始一致)到压力达到对应于峰值流量的最小值的此达到峰值吸入流量的时间参数。
图2示出根据非限制性实例的在使用吸入器100期间的流速16对时间18的曲线图。在此实例中，使用测定系统12包括呈开关形式的机械操作开关，所述开关在打开吸入器100的衔嘴盖时致动。衔嘴盖在曲线图上的点20处打开。在此实例中，使用测定系统12进一步包括压力传感器。
当衔嘴盖打开时，使用测定系统12从节能睡眠模式中唤醒并记录新的吸入事件。还向吸入事件分配打开时间，所述打开时间对应于自吸入器100从睡眠模式唤醒以来经过的时间(例如，以毫秒为单位)。点22对应于盖关闭或自点20起已经过60秒。在点22处，检测停止。
一旦衔嘴盖打开，使用测定系统12就寻找如使用压力传感器检测的空气压力变化，。将空气压力变化的开始记录为吸气事件时间24。空气压力变化最大的点对应于峰值吸入流量26。使用测定系统12将峰值吸入流量26记录为以100毫升/分钟为单位测量的空气流量，所述空气流量从空气压力变化转换。因此，在此实例中，至少一个值包含以100毫升/分钟为单位的峰值吸入流量的数值。
达到峰值吸入流量的时间28对应于达到峰值吸入流量26所花费的时间(以毫秒为单位)。吸入持续时间30对应于以毫秒为单位的整个吸入的持续时间。曲线图32下方的区域对应于以毫升为单位的吸入量。
在非限制性实例中，吸入器100被配置成使得对于正常吸入，在吸入开始后大约0.5秒分配药剂。受试者的吸入仅在已经过0.5秒之后(例如，在大约1.5秒之后)达到峰值吸入流量可以部分地指示受试者难以控制其呼吸道疾病。例如，此达到峰值吸入流量的时间可以指示受试者的急性风险等级升高，例如受试者面临即将发生的恶化。因此，例如可以基于达到峰值吸入流量的时间长于达到峰值吸入流量的给定预定时间来适当地(至少部分地)发出用户输入指示的提示。
更一般来说，使用测定系统12可以采用用于记录吸入器的吸入/使用并且检测吸入参数的相应传感器(例如，相应压力传感器)，或配置成实现吸入/使用记录和吸入参数检测功能两者的共同传感器(例如，共同压力传感器)。
任何合适的传感器可以包含在使用测定系统12中，例如一个或多个压力传感器、温度传感器、湿度传感器、定向传感器、声学传感器，和/或光学传感器。压力传感器可以包含气压传感器(例如，大气压传感器)、差压传感器、绝对压力传感器等。传感器可以采用微机电系统(MEMS)和/或纳米机电系统(NEMS)技术。
在非限制性实例中，使用测定系统12包括差压传感器。差压传感器可以例如包括双端口型传感器，用于测量受试者通过其进行吸入的空气通道的区段的压差。可以替代地使用单端口仪表型传感器。后者通过测量吸入期间和无气流时空气通道中的压力差进行操作。读数的差对应于与吸入相关联的压降。
在另一非限制性实例中，使用测定系统12包含声传感器。在此实例中的声学传感器被配置成感测受试者通过相应吸入器100吸入时产生的噪声。声学传感器可以包含例如麦克风。相应吸入器100可以例如包括布置成当受试者通过所述装置吸入时旋转的胶囊；胶囊的旋转产生噪音，由声学传感器检测。因此，胶囊的旋转可以提供适当的可解释噪声，例如嘎嘎声，用于推导例如使用和/或吸入参数数据的至少一个值。
算法可以例如用于解释声学数据，以便测定使用数据和/或与吸入期间的气流相关的参数。例如，可以使用P.Colthorpe等人在“为Breezhaler添加电子装置：满足患者和监管机构的需求”(2018年1月呼吸道药物递送研讨会；第71-80页)中描述的算法。一旦检测到生成的声音，所述算法可以处理原始声学数据以生成使用和/或吸入参数数据。
图3示出根据非限制性实例的系统10的框图。例如，系统10可以替代地称为“吸入器组合件”。
如图3中所示，系统10包括第一吸入器100A，所述第一吸入器包括第一使用测定系统12A和第一传输模块14A。此示例性系统10进一步包括第二吸入器100B，所述第二吸入器包括第二使用测定系统12B和第二传输模块14B。第一吸入器100A递送第一药剂，并且第二吸入器100B递送与第一药剂不同的第二药剂。
图3中所描绘的示例性系统10进一步包括第三吸入器100C，所述第三吸入器包括第三使用测定系统12C和第三传输模块14C。第三吸入器100C递送与第一和第二药剂不同的第三药剂。在其它实例中，系统10中不包含第三吸入器100C，或除了第一吸入器100A、第二吸入器100B和第三吸入器100C之外，还包含第四吸入器、第五吸入器等(不可见)。替代地或另外，系统10包含多个第一吸入器100A、多个第二吸入器100B等。
如图3中所示，处理模块34被配置成接收从传输模块14A、14B、14C中的一个或多个(例如，每一个)传输的相应加密数据，如在图3中通过在对应于传输模块14A、14B、14C的每一块与对应于处理模块34的块之间的箭头所表示。可以将第一、第二和/或第三加密数据无线地传输到处理模块34，如先前所描述。因此，处理模块34可以包括用于接收加密数据的合适的接收器或收发器。处理模块34的接收器或收发器可以被配置成实施与传输模块14A、14B、14C相同的通信协议，并且因此可以包含与传输模块14A、14B、14C类似的通信硬件和软件，如本文所描述。
吸入器100A、100B、100C中的一个或多个(例如，每一个)与处理模块34之间的蓝牙通信可以实现数据从前者到后者的相对快速的传输。例如，当相应吸入器100A、100B、100C在处理模块34的蓝牙范围内时，将数据传输到处理模块34所花费的最长时间可以是大约3分钟。
处理模块34可以包括合适的处理器和存储器，它们被配置成执行本文所描述的功能/方法。例如，处理器可以是用计算机可执行指令编程以实施处理模块34的功能的通用处理器。处理器可以使用配置成执行处理模块34的功能的微处理器或微控制器实施。处理器可以使用配置成执行处理模块34的功能的嵌入式处理器或数字信号处理器实施。在实例中，处理器可以在智能手机或能够与传输模块14A、14B、14C通信且执行如本文所描述的处理模块34的功能的其它消费型电子装置上实施。例如，处理模块34可以在智能手机或消费型电子装置上实施，所述消费型电子装置包含使智能手机或其它消费型电子装置的处理器执行如本文所描述的处理模块34的功能的应用程序(例如，app)。
系统10进一步包括用户界面38。用户界面38被配置成能够输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。此外，用户界面38由处理模块34控制以基于至少一个值为用户(例如，受试者)发出输入指示的提示，如先前所描述。
从表示处理模块34的块指向表示用户界面38的块的箭头预期表示使用户界面38发出提示的控制信号。就此而言，用户界面38可以包括能够显示提示的任何合适的显示器、例如触摸屏的屏幕等。替代地或另外，可以由用户界面38经由声音或音频消息提供提示。在此实例中，用户界面38包括用于传递声音或音频消息的合适扬声器。可以使用发出提示的多种方法。
在图3中所示的非限制性实例中，从表示用户界面38的块指向表示处理模块34的块的箭头预期表示处理模块34接收与经由用户界面38输入的指示相关的数据。
在其它实例中，相应(即不同)不同用户界面用于发出通知并且输入第二值。
尽管传输模块14A、14B、14C各自在图3中示为将(加密)数据传输到处理模块34，这并不旨在排除相应吸入器100A、100B、100C或其组件模块接收从处理模块34传输的数据。
尽管在图3中未示出，但是在一些实例中，处理模块34可以包括时钟模块，其中相应吸入器100A、100B、100C中的每一个具有另一时钟模块。可以根据由时钟模块提供的时间来同步另外的时钟模块。例如，时钟模块可以接收处理模块34所处的时区的时间。这可以使相应吸入器100A、100B、100C根据受试者以及其相应吸入器100A、100B、100C所处的时间同步。在此实例中，处理模块34可以被配置成使相应吸入器100A、100B、100C的另外的时钟模块同步。
此外，这种同步可以例如提供参考点，所述参考点使得能够测定相应吸入器100A、100B、100C的使用的相对时间，这可以具有临床相关性。例如，这种同步可以允许在受试者未能定期施用维持药剂与在同一时间段期间增加的抢救吸入器使用之间得出相关性。
这种同步还可以促进吸入器100的每次使用的上述时间戳。
在实施例中，处理模块34至少部分地包含在用户装置40中包含的第一处理模块中。通过在用户装置40的第一处理模块中对来自相应吸入器100A、100B、100C的使用数据实施尽可能多的处理，可以有利地节省相应吸入器100A、100B、100C中的电池寿命。用户装置40可以例如是选自个人计算机、平板计算机和智能手机的至少一个。
替代地或另外，用户界面38可以至少部分地由用户装置40的第一用户界面限定。用户装置40的第一用户界面可以例如包括智能手机40的触摸屏或由智能手机40的触摸屏限定。
在其它非限制性实例中，处理模块不包含在用户装置中。例如，可以在例如远程服务器的服务器中提供处理模块34(或处理模块34的至少一部分)。
图4示出根据非限制性实例的吸入器100的外部的前视图和后视图。吸入器100包括顶盖102、主外壳104、衔嘴106、衔嘴盖108和通风孔126。衔嘴盖108可以铰接到主外壳104，使得所述衔嘴盖可以打开和关闭以暴露衔嘴106和通风孔126。所描绘的吸入器100还包括机械剂量计数器111，所述机械剂量计数器的剂量计数可以用于检查由处理模块测定的剩余剂量数(基于吸入器100在使用之前包含的总剂量数，以及由使用测定系统12测定的使用)。
在图4中所示的非限制性实例中，吸入器100具有印刷在其上的条形码42。在此实例中，条形码42是印刷在顶盖102的最上表面上的快速参考(QR)码。使用测定系统12和/或传输模块14可以例如至少部分地位于顶盖102内，例如作为电子模块的组件(在图4中不可见)。将参考图23到26更详细地描述吸入器100的电子模块。
QR码在图5中更清晰可见，图5提供从图4中所示的吸入器100的顶盖102正上方看到的视图。在用户装置40包括用于读取QR码的合适的光学阅读器(例如相机)的实例中，QR码42可以提供将相应吸入器100与处理模块34配对的便捷方式。图6示出用户使用在用户装置40中包含的相机将吸入器100与处理模块34配对，所述用户装置在此特定实例中是智能手机。
在其它非限制性实例中，处理模块34可以通过例如经由例如触摸屏的用户界面手动输入包含相应标识符的字母数字键来与相应吸入器100配对。
例如QR码的此条形码42可以包括分配给吸入器100的相应药剂的标识符。表A提供包含在用于各种吸入器100的QR码42中的标识符的非限制性实例。
表A.
Figure BDA0003699510330000181
更一般来说，处理模块34可以被配置成例如在成功地将处理模块34与相应吸入器100配对之后，控制用户界面38以通知用户可以在某一点处发出提示。例如，可以控制用户界面38以发出以下消息：“您可能随时收到一份简短的问卷，请如实填写。”
图7A提供根据实例的方法50的流程图。方法50包括接收52与受试者使用至少一个吸入器相关的使用参数的至少一个值。至少一个值可以由相应吸入器中包含的使用测定系统测定，如先前所描述。方法50进一步包括控制用户界面以发出输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示的提示。发出的提示取决于至少一个值，如先前所描述。
此方法50可以例如由上文所描述的系统10的处理模块34实施。在一些非限制性实例中，方法50由驻留在例如智能手机或平板计算机的用户装置上的处理模块34实施。
图7B提供根据非限制性实例的方法50的基于曲线图的描绘。在52A中接收例如经由衔嘴盖的打开测定的吸入器使用(计数/天)。在52B中接收每天的峰值吸入流量，例如平均峰值吸入流量。在52C中接收每天的吸入量，例如平均吸入量。
图7B中的箭头54表示控制用户界面以基于52A、52B和/或52C发出提示。例如，提示可以包括提示用户通过完成问卷，例如上述简单的“是/否”问卷中的一个来输入指示。
特别提及如上文所例示以六到九点/六到九个问题问卷的形式输入指示，因为要求充分的临床信息与避免给受试者带来太多负担进行平衡，特别是当他/她可能患有恶化症状时。
图8示出与示例性方法相关的组合流程图和时间线。时间线显示预测恶化的当天(“第0天”)、恶化前第五天(“第[-5]天”)和恶化前第十天(“第[-10]天”)。
在图8中，框222表示吸入器使用通知，所述通知可以被视为关于抢救药剂和/或维持药剂的使用的通知。框224表示流量通知，其对应于与吸入期间的气流相关的参数。框225表示“使用”和“流量”通知，所述通知可以被视为基于吸入器使用和吸入参数的组合通知。
框226表示提示。此提示可以基于至少一个值。在非限制性实例中，提示可以基于即将发生的恶化的初始概率测定，如下文将更详细地描述。
图8示出在第[-10]天在框223中发起的问卷，此发起可以包含为用户发出经由问卷输入指示的提示。框227表示问卷的结果。
在非限制性实例中，如果基于输入的指示计算出恶化风险仍然存在，则问卷在框230中继续，或要求用户再次输入指示，或者要求与受试者的呼吸道疾病的病况相关的进一步输入。框231表示在继续问卷、重复问卷之后，或在接收到进一步输入时，恶化风险仍然存在，并且在框233中，发起警告或通知(或如果在223处发起此警告或通知，则维持所述警告或通知)。
框228表示在框223中的提示(例如发起问卷)之后基于用户输入的指示，恶化风险返回基线的场景。风险警告或通知在框229中相应地终止。
类似地，框232表示在框230中继续/进一步输入后，恶化风险返回基线的场景。虽然在图8中未示出(为了表示的简单性)，但在框232中，在至少一个值或恶化风险返回基线之后，可以终止警告或通知。
还提供一种包括计算机程序代码的计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序代码适于实施上述方法中的任一个。在优选实施例中，计算机程序采用应用程序(例如，用于用户装置40的应用程序)的形式，所述用户装置例如移动装置，例如平板计算机或智能手机。
更一般来说，本公开还涉及一种治疗方法，所述治疗方法预测呼吸道疾病的恶化以允许对患者的治疗进行早期干预，从而改善患者的结果。
为此目的，提供一种用于测定受试者的呼吸道疾病恶化概率(或可能性)的系统。系统包括用于向受试者递送药剂的吸入器布置。药剂可以是例如抢救药剂或维持药剂。抢救药剂可以适用于治疗呼吸道症状的加重，例如通过在药剂吸入后实现支气管和细支气管快速扩张来治疗。吸入器布置具有使用检测系统，所述使用检测系统被配置成测定受试者使用吸入器布置进行的吸入。传感器系统被配置成测量与吸入期间的气流相关的参数。用户界面允许用户输入受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示。处理模块被配置成基于来自使用检测系统的所记录吸入、从传感器系统接收到的参数以及从用户界面接收到的指示来测定呼吸道疾病恶化概率。关于此系统讨论的任何优选实施例可以应用于本公开的其它系统和方法，且反之亦然。
吸入器布置可以包括用于向受试者分配抢救药剂的第一吸入器。因此，使用检测系统可以被配置成测定抢救药剂的吸入。
替代地或另外，吸入器布置可以包括用于向受试者分配维持药剂的第二吸入器。因此，使用检测系统可以被配置成测定维持药剂的吸入。
传感器系统可以被配置成测量在抢救药剂和/或维持药剂吸入期间的参数。
例如，使用检测系统和传感器系统可以包含在上述使用测定系统中。
例如，使用检测系统和传感器系统可以包含在图1中所示的吸入器100的使用测定系统12中，或图3中所示的系统10的吸入器100A、100B、100C的使用测定系统12A、12B、12C中的任一个中。
抢救药剂如上文所定义且通常为SABA或快速起效LABA，例如(富马酸)福莫特罗。抢救药品也可以呈联合产品的形式，例如ICS-(富马酸)福莫特罗，通常是布地奈德-(富马酸)福莫特罗。
系统进一步包括处理模块，所述处理模块被配置成测定或记录例如在第一时间段期间的吸入次数。因此，可以测定抢救吸入次数和/或维持吸入次数。抢救吸入次数可以表示预测恶化时的因素，因为随着恶化的临近，受试者可能会更多地使用第一吸入器。
维持吸入的次数可以替代地或另外表示预测恶化的有用信息，因为较少的维持吸入(指示对维持药物方案的遵从性较差)可能导致恶化的风险增加。
在非限制性实例中，使用第一吸入器的抢救吸入次数增加(相对于针对所讨论的受试者的基线时段)和/或使用第二吸入器的吸入次数减少(指示对治疗方案的依从性降低)可以和吸入参数一起指示肺功能恶化，导致呼吸道疾病恶化概率更高。
在特定的非限制性实例中，基于过去2天的吸入量与前2周，例如前2周的平均吸入量相比的20％减少；和/或今天是20天未使用两次以上抢救吸入器的第一天；和/或在过去7天中每天吸入一次，每天使用量增加来发出提示。
与吸入期间的气流相关的参数可以提供即将发生的恶化的指标，因为所述参数可以作为受试者肺功能和/或肺健康的代用指示。
更一般来说，除使用参数的至少一个值，例如吸入器的使用和/或与气流相关的参数之外，在一些实施例中可以基于至少一个另外因素发出提示。例如，此因素可以包含与受试者的睡眠模式相关的睡眠指标、与受试者的活动水平相关的活动指标和受试者位置处的天气中的一个或多个。例如，活动指标可以包括受试者每日获取的步数。
受试者所经历的呼吸道疾病的病况可以提供有用的诊断信息。例如，受试者同时经历的呼吸道疾病的病况可以确认或以其它方式表达已充分测定由其它因素(例如，吸入次数和/或吸入参数)指示的恶化风险。以这种方式，相对于例如基于吸入次数和吸入参数但忽略受试者正在经历的呼吸道疾病病况的预测，呼吸道疾病病况的指示可以提高恶化预测的准确性。
通过监测各种受试者相关因素和环境因素，已尝试评估即将发生的呼吸道疾病恶化的风险，例如哮喘或COPD恶化的风险。在应考虑哪些因素和忽略哪些因素方面遇到了挑战。忽略对风险测定仅具有最小或可忽略影响的因素能够更有效地测定风险，例如使用较少计算资源，例如处理资源、电池功率、存储器需求等。更重要的是，需要提高可以测定即将发生的呼吸道疾病恶化的准确性。更准确的风险测定可以有助于更有效地预警系统，以便向受试者提供适当的临床干预。因此，更准确地评估恶化的风险有可能指导对急性风险受试者的干预。
例如，恶化概率较高时，治疗方案的逐步变化对于针对急性风险较高的受试者配置的方案来说可证明是合理的。替代地，在长期恶化概率较低的情况下，增强的概率测定准确性可以作为指导用于证明现有治疗方案的降级或甚至取消是合理的。例如，这可能意味着受试者可能不再需要服用与其呼吸道疾病病况不相称的较高剂量药剂。
本发明人通过进行将在下文中更详细地解释的广泛临床研究发现，可以通过采用模型来提高测定呼吸道疾病恶化概率的准确性，所述模型使恶化概率计算基于受试者执行的药剂吸入次数以及与药剂吸入期间的气流相关的参数两者。
例如，可以记录第一时间段内的吸入次数。
使用吸入次数和参数这两者可以得到更准确的预测模型(与例如忽略这两种因素中的任一因素的模型相比)。取决于呼吸道疾病的类型，例如哮喘或COPD，吸入次数在恶化概率测定时的意义可以大于或小于吸入参数，如下文将更详细地描述。
从临床研究中发现，包含与抢救吸入器使用相关的趋势的抢救吸入次数在哮喘概率测定时的意义可以大于与吸入期间的气流相关的参数。参数仍可以是测定哮喘恶化概率的一个重要因素，但对概率的总体影响可以小于抢救吸入次数。因此，概率测定准确性的进一步提高源于对预测模型赋予权重，使得抢救吸入次数在概率测定时的意义大于参数。
哮喘模型可以具有例如与抢救吸入次数相关联的第一加权系数和与参数相关联的第二加权系数。当为了解决用于量化抢救吸入次数(或抢救药剂使用的相关趋势)和参数的不同单位而标准化时，第一加权系数可能大于第二加权系数，从而确保抢救吸入次数在哮喘概率测定时的意义大于参数。
概率测定部分地基于抢救吸入次数。基于抢救吸入次数的测定可能意味着模型使用第一时间段期间的绝对抢救吸入次数和/或基于抢救吸入次数的一个或多个趋势。这些趋势不是抢救吸入次数本身，而是抢救吸入次数的变化。
例如，基于抢救吸入次数的趋势可以包含在一天中的特定时段期间进行的吸入次数。因此，例如，夜间吸入次数可以作为吸入次数的因素包含在内。处理模块可以例如配备有合适的时钟功能以便记录抢救药剂使用的此当日时间。
第一加权系数可以对绝对抢救吸入次数和/或基于抢救吸入次数的一个或多个趋势赋予权重。
对于哮喘恶化预测，更一般来说，抢救吸入次数(例如，包含任何相关趋势)在模型中(相对于其它因素)可以具有40％至95％，优选地55％至95％，更优选地60％至85％且最优选地60％至80％(例如约60％或约80％)的意义/重要性(例如权重)。
哮喘恶化概率测定还可以基于与抢救吸入和/或使用第二吸入器(若存在)进行常规吸入期间的气流相关的参数。所述参数可以对应于与吸入期间的气流相关的单个因素，或可以包含多个此类因素。例如，参数可以是峰值吸入流量、吸入量、吸入持续时间和吸入速度中的至少一个。例如，达到峰值吸入流量的时间可以提供吸入速度的度量。
使哮喘恶化概率测定基于参数可能意味着模型使用与吸入期间的气流相关的一个或多个因素和/或与相应的一个或多个因素相关联的一个或多个趋势。这些趋势对应于相应因素的变化。
第二加权系数可以对与吸入期间的气流相关的一个或多个因素和/或与相应的一个或多个因素相关联的一个或多个趋势赋予权重。
更一般来说，吸入参数(例如，包含任何相关趋势)在模型中可以具有2％至49％或2％至30％，优选地2％至45％，更优选地5％至40％且最优选地10％至35％(例如约10％或约35％)的意义/重要性(例如权重)。
哮喘恶化概率可以是在第一时间段之后的恶化时段内即将发生哮喘恶化的概率。因此，模型可以实现测定在第一时段之后的被称为“恶化时段”的预定时段期间发生哮喘恶化的概率，在所述第一时段期间收集吸入数据，即抢救吸入次数和参数数据。恶化时段可以是例如1至10天，例如5天。可以基于模型预测此时段内恶化的能力选择恶化时段，同时还确保预定时段足够长，以便在必要时采取适当的治疗步骤。
在一些实施例中，生物计量参数可以包含在哮喘恶化概率模型中以进一步提高其准确性。在此类实施例中，处理模块可以例如被配置成接收生物计量参数。例如，数据输入单元可以包含在系统中，以使受试者和/或医疗服务提供者能够输入生物计量参数。
例如，可以对哮喘恶化概率模型赋予权重，使得在概率测定时，生物计量参数的意义低于抢救吸入次数。换句话说，第三加权系数可以与一个(或多个)生物计量参数相关联，所述第三加权系数可以小于与抢救吸入次数相关联的第一加权系数。第三加权系数可以大于或小于第二加权系数，所述第二加权系数和与气流相关的参数相关联。
优选地，在哮喘恶化概率模型的情况下，第三加权系数小于第二加权系数。按照预测能力的顺序，抢救药剂使用因此可能具有最大的影响，然后是吸入参数，然后是生物计量参数。
生物计量参数可以是例如选自以下中的一个或多个：体重、身高、身体质量指数、血压(包含收缩压和/或舒张压)、性别、种族、年龄、吸烟史、睡眠/活动模式、恶化史、给受试者施用的其它疗法或药剂等。在一个实施例中，生物计量参数包含年龄、身体质量指数和恶化史。在优选实施例中，生物计量参数恶化和病史、身体质量指数，以及血压，例如收缩压和/或舒张压。
更一般来说，在哮喘恶化概率测定的情况下，生物计量参数在模型中可以具有1％至15％，优选地1％至12％，更优选地3％至10％且最优选地4％至10％(例如约5％或约8％)的意义/重要性(例如权重)。
在非限制性示例中，在哮喘恶化预测的情况下，抢救吸入次数(例如，包含任何相关趋势)在模型中(相对于其它因素)具有40％至95％，优选地55％至90％，更优选地60％至85％且最优选地60％至80％(例如约60％或约80％)的意义/重要性(例如权重)；吸入参数(例如，包含任何相关趋势)在模型中具有2％至49％，优选地2％至45％，更优选地5％至40％且最优选地10％至35％(例如约10％或约35％)的意义/重要性(例如权重)；并且生物计量参数在模型中具有1％至15％，优选地1％至12％，更优选地3％至10％且最优选地4％至10％(例如约5％或约8％)的意义/重要性(例如权重)。
更一般来说，还可以向哮喘恶化预测模型中添加其它数据源，例如与天气或污染水平相关的环境数据。可以对这些额外数据赋予权重，使得其在概率测定时的意义小于抢救吸入次数，并且可选地小于吸入参数数据。
一般来说，在哮喘恶化概率测定的情况下，抢救吸入次数(例如，包含抢救吸入次数中的任何相关趋势)可以是概率测定中最有意义的因素。
在具体实例中，维持药剂方案的依从性从80％下降至55％，抢救吸入器的使用增加了67.5％，峰值吸入流量下降34％，吸入量下降23％(与患者基线相比的所有变化)、前一年两次恶化以及BMI超过28可能产生未来5天哮喘恶化的概率，其中ROC-AUC(参见下面图13和22的讨论)为0.87。
转向COPD恶化预测，使用抢救吸入次数和参数这两者可以(类似于哮喘恶化情况)使得预测模型比例如忽略这两种因素中的任一种因素的模型更准确。此外，从临床研究中发现，与吸入期间的气流相关的参数，包含与参数相关的趋势，在COPD恶化概率测定时的意义大于抢救吸入次数。抢救吸入次数仍可以是测定恶化概率的一个重要因素，但对概率的总体影响可以小于参数。因此，概率测定准确性的进一步提高源于对模型赋予权重，使得参数在概率测定时的意义大于抢救吸入次数。
COPD恶化预测模型可以具有例如与参数相关联的第一加权系数和与吸入次数相关联的第二加权系数。当为了解决用于量化抢救吸入次数(或抢救药剂使用的相关趋势)和参数的不同单位而标准化时，第一加权系数可能大于第二加权系数，从而确保参数在COPD恶化概率测定时的意义大于抢救吸入次数。
COPD恶化概率测定可以基于与抢救吸入和/或使用第二吸入器(若存在)进行常规吸入期间的气流相关的参数。所述参数可以对应于与吸入期间的气流相关的单个因素，或可以包含多个此类因素。例如，参数可以是峰值吸入流量、吸入量、吸入持续时间和吸入速度中的至少一个。例如，达到峰值吸入流量的时间可以提供吸入速度的度量。
基于参数的测定可能意味着模型使用与吸入期间的气流相关的一个或多个因素和/或与相应的一个或多个因素相关联的一个或多个趋势。这些趋势对应于相应因素的变化。
第一加权系数可以对与吸入期间的气流相关的一个或多个因素和/或与相应的一个或多个因素相关联的一个或多个趋势赋予权重。
更一般来说，对于COPD恶化概率测定，与抢救吸入期间和/或常规吸入期间的气流相关的参数(例如，包含任何相关趋势)在模型中(相对于其它因素)可以具有55％至95％，优选地65％至90％，且最优选地75％至85％(例如约80％)的意义/重要性(例如权重)。
COPD恶化概率测定还可以部分地基于抢救吸入次数。基于抢救吸入次数的测定可能意味着模型使用第一时间段期间的绝对抢救吸入次数和/或基于抢救吸入次数的一个或多个趋势。这些趋势不是抢救吸入次数本身，而是抢救吸入次数的变化。
第二加权系数可以对绝对抢救吸入次数和/或基于抢救吸入次数的一个或多个趋势赋予权重。
例如，基于抢救吸入次数的趋势可以包含在一天中的特定时段期间进行的吸入次数。因此，例如，夜间吸入次数可以作为吸入次数的因素包含在内。
更一般来说，对于COPD恶化预测测定，抢救吸入次数(例如，包含任何相关趋势)在模型中可以具有2％至30％，优选地5％至25％，且最优选地10％至20％(例如，约15％)的意义/重要性(例如权重)。
COPD恶化概率可以是在第一时间段之后的恶化时段内即将发生COPD恶化的概率。因此，模型可以实现测定在第一时段之后的被称为“恶化时段”的预定时段期间发生COPD恶化的概率，在所述第一时段期间收集吸入数据，即抢救吸入次数和参数数据。恶化时段可以是例如1至10天，例如5天。可以基于模型预测此时段内恶化的能力选择恶化时段，同时还确保预定时段足够长，以便在必要时采取适当的治疗步骤。
在一些实施例中，生物计量参数可以包含在COPD恶化预测模型中以进一步提高其准确性。在此类实施例中，处理模块可以例如被配置成接收生物计量参数。例如，数据输入单元可以包含在系统中，以使受试者和/或医疗服务提供者能够输入生物计量参数。
例如，可以对COPD恶化预测模型赋予权重，使得在概率测定时，生物计量参数的意义低于与吸入期间的气流相关的参数。换句话说，第三加权系数可以与一个(或多个)生物计量参数相关联，所述第三加权系数可以小于与所述参数相关联的第一加权系数。第三加权系数可以大于或小于与抢救吸入次数相关联的第二加权系数。
优选地，对于COPD恶化预测，第三加权系数小于第二加权系数。按照预测能力的顺序，与吸入期间的气流相关的参数因此可以具有最大影响，然后是抢救吸入次数，然后是生物计量参数。
如先前关于预测哮喘恶化所描述，生物计量参数可以是例如选自以下中的一个或多个：体重、身高、身体质量指数、血压(包含收缩压和/或舒张压)、性别、种族、年龄、吸烟史、睡眠/活动模式、恶化史、给受试者施用的其它疗法或药剂等。在优选实施例中，生物计量参数包含年龄、身体质量指数和恶化史。
更一般来说，在COPD恶化预测的情况下，生物计量参数在模型中可以具有1％至12％，优选地3％至10％，且最优选地4％至6％(例如，约5％)的意义/重要性(例如，权重)。
还可以向COPD恶化预测模型中添加额外数据源，例如与天气或污染水平相关的环境数据。可对这些额外数据赋予权重，使得其在概率测定时的意义小于抢救吸入次数，并且可选地小于抢救吸入次数数据。
不管呼吸道疾病如何，模型可以是线性模型或者可以是非线性模型。例如，模型可以是机器学习模型。例如，可以使用监督模型，例如监督机器学习模型。无论所采用的模型的具体类型如何，模型被构造成对吸入次数或吸入参数更敏感(即响应)，这取决于如先前描述的呼吸道疾病。正是这种灵敏度可能与加权模型的“加权”相对应。
在非限制性实例中，使用决策树技术构造模型。本领域技术人员还可以考虑例如构建神经网络或深度学习模型等其它合适的技术。
无论预测的呼吸道疾病恶化程度如何，系统的处理模块可以基于吸入次数、吸入参数和受试者正在经历的呼吸道疾病病况的指示来测定恶化概率。在预测中包含指示可以提高预测的准确性。这是因为用户输入的指示可以有助于相对于例如从考虑无此类用户输入指示的情况下吸入次数和吸入参数得出的预测值验证或提高概率评估的预测值。
在实施例中，处理模块基于所记录的一次或多次吸入和接收到的一个或多个吸入参数而不是指示来测定呼吸道疾病恶化的初始概率。例如，可以使用加权模型计算初始概率，例如，如上文关于哮喘和COPD恶化预测所描述。然后，可以基于吸入、参数和接收到的受试者正在经历的呼吸道疾病病况的指示来测定概率，即总体概率。例如，可以基于初始概率和接收到的指示来测定总体概率。
例如，初始概率可以测定随后10天内恶化的风险。例如，采用受试者正在经历的呼吸道疾病病况的指示的总体概率可以测定随后5天内恶化的风险。因此，包含指示可以在概率测定时实现更准确的短期预测。
通过在概率测定时包含用户输入的指示，可以提高以下各者中的一个或多个：正预测值和负预测值；预测的灵敏度，即系统/方法正确地识别处于风险的那些人(真实正速率)的能力；和预测的特异性，即系统/方法正确地识别不处于风险的那些人(真实负速率)的能力。
吸入和吸入参数数据可以指示例如早在恶化前10天受试者的基线就出现偏差。通过在随后的预测中包含用户输入的指示，可以改进正预测值和负预测值以及预测系统/方法的灵敏度和特异性。
例如，处理模块可以被配置成控制用户界面向用户发出提示，以便用户输入指示。可以基于从所记录的吸入和吸入参数测定的初始概率，即基于上文所描述的使用参数的至少一个值发出提示。
在非限制性实例中，提示包括消息。例如，可以经由用户界面中包含的显示器向用户显示此消息。所述消息可以例如读取：“您可能在接下来的10天内面临哮喘/COPD恶化的风险。回答以下简单问题将有助于我们更好地评估您的风险等级。”
例如，可以基于初始概率达到或超过预定阈值发出提示。以这种方式，系统可以基于初始概率用信号表示潜在即将发生的恶化而提示用户输入指示。通过用户随后输入指示，也考虑指示的(总体)概率可以有助于确认或验证初始概率。
在这种情况下，初始恶化概率测定可以例如基于上文关于哮喘和COPD恶化概率测定描述的类型的加权模型。
例如，这可以被视为指示的“分析数据驱动的”使用：当吸入和/或吸入参数数据指示受试者的呼吸道疾病可能加重时，经由用户界面提示用户输入。
例如，测定何时提供此提示(弹出通知)的逻辑可以例如由关键变量的变化驱动，例如，如先前所描述，由抢救和/或控制器吸入的次数和/或时间的变化和吸入参数驱动。
替代地或另外，系统可以被配置成当用户选择经由用户界面输入指示时接收指示。例如，当医疗服务提供者决定指示可以有效地提高初始概率测定时。例如，这可能被视为指示的“应请求”使用：例如在医疗专业人员评估之前或期间由患者或其医生提出的请求。
以这种方式，仅当系统和/或医疗服务提供者认为有必要时，才会提示用户输入指示。这可以有利地减轻受试者的负担，并使受试者更有可能在被要求或提示时输入指示，即当关于监测受试者的呼吸道疾病将需要此类输入时。因此，在这些实施例中遵从输入指示可能比例行提示受试者输入指示的情形更有可能。
替代地或另外，用户界面可以基于达到或超过预定阈值的所测定的初始和/或总体概率来发出警告。警告可以例如包括让受试者联系他们的医疗专业人员(HCP)或护理经理的消息。
在非限制性实例中，警告包括消息：“尽快联系您的HCP或护理经理”和/或消息“按照您的HCP同意的行动计划中的步骤”。
在其它实例中，警告包括所述：“我们在过去X天内检测到您的吸入器使用(太多，在晚上......)发生变化(增加/减少)。请联系您的医生，讨论您的哮喘控制水平以及改善哮喘的机会。”
例如，可以发出通知以通知受试者使用参数(例如吸入器使用和/或与气流相关的参数)的至少一个值已经返回到基线。此通知可以例如包括消息：“您的使用模式现在已回到基线水平。”
更一般来说，通过用户界面发出此种警告可以例如基于与患者基线和/或关于吸入器使用模式和/或吸气流动特性的临床指南的检测到的偏差，如先前所描述。
通过首先测定使用参数(吸入器使用和/或与气流相关的参数)的至少一个值，并且任选地考虑至少一个另外的因素，例如上述睡眠指标、活动指标和/或受试者所在位置的天气来检测此类偏差。
提供一种用于测定受试者的呼吸道疾病恶化概率的方法，所述方法包括：记录所述受试者对药剂进行的一次或多次吸入；接收与一次或多次吸入期间感测到的气流相关的参数；接收对受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示的输入；以及基于所记录的一次或多次吸入、一个或多个参数和接收到的指示测定呼吸道疾病恶化的概率。
还提供一种包括计算机程序代码的计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序代码适合于实施以上方法。在优选实施例中，计算机程序采用应用程序，例如用于例如平板计算机或智能手机的移动装置的应用程序的形式。
进一步提供一种用于治疗受试者的呼吸道疾病恶化的方法，所述方法包括：执行如上文所定义的方法；测定概率是否达到或超过预定上限阈值；或者测定概率是否达到或低于预定下限阈值；以及基于概率达到或超过预定上限阈值；或者基于概率达到或低于预定下限阈值来治疗呼吸道疾病恶化。
例如，治疗可以包括当概率达到或超过预定上限阈值时使用吸入器向受试者递送抢救药剂。
治疗可以包括修改现有治疗。现有治疗可以包括第一治疗方案，并且修改哮喘的现有治疗可以包括基于概率达到或超过预定上限阈值而从第一治疗方案改变为第二治疗方案，其中第二治疗方案配置成当呼吸道疾病恶化风险高于第一治疗方案时执行。
使用加权模型进行更准确的风险测定可能有助于更有效地预警系统，以便向受试者提供适当的临床干预。因此，更准确地评估恶化的风险有可能指导对急性风险受试者的干预。具体地，干预可以包含实施第二治疗方案。例如，这可能涉及使受试者进展到GINA或GOLD指南中规定的更高步骤。这种先发制人的干预可能意味着受试者无需继续遭受恶化，也无需承受相关风险，以证明进展到第二治疗方案是合理的。
在实施例中，第二治疗方案包括向受试者施用生物制剂药物。生物制剂的成本相对较高，这意味着使受试者的治疗进展到包含施用生物制剂药物往往需要谨慎的考虑和调整。根据本公开的系统和方法可以就受试者经历恶化的风险提供可靠的度量，以证明施用生物制剂药物的合理性。例如，如果测定的概率达到或超出指示在预定最少次数的时机下恶化的高风险的上限阈值，则可以定量地证明施用生物制剂药物是合理的，并且可以相应地施用生物制剂药物。
更一般来说，生物制剂药物可以包括奥马珠单抗、美泊利单抗、瑞利珠单抗、贝那利珠单抗和杜匹鲁单抗中的一种或多种。
修改呼吸道疾病的现有治疗可以包括基于概率达到或低于预定下限阈值而从第一治疗方案改变为第三治疗方案，其中第三治疗方案配置成当呼吸道疾病恶化风险低于第一治疗方案时执行。
在例如相对长期恶化概率较低的情况下，概率测定的准确性提高可以作为指导，以证明现有治疗方案的降级或甚至取消是合理的。具体地，受试者可以从第一治疗方案转移到第三治疗方案，所述第三治疗方案配置成当呼吸道疾病恶化风险低于第一治疗方案时执行。例如，这可能涉及将受试者进展到GINA或GOLD指南中规定的更低步骤。
提供一种用于诊断呼吸道疾病恶化的方法，所述方法包括：执行如上文所定义的用于测定受试者的哮喘恶化概率的方法；测定概率是否达到或超过指示呼吸道疾病恶化的预定上限阈值；以及基于概率达到或超过预定上限阈值而诊断呼吸道疾病恶化。
还提供一种用于诊断受试者的呼吸道疾病的急性严重程度的方法，所述方法包括：执行如上文所定义的用于测定受试者的呼吸道疾病恶化概率的方法；测定概率是否达到或超过指示呼吸道疾病更严重的预定上限阈值；或测定概率是否达到或低于指示哮喘不那么严重的预定下限阈值；以及基于概率达到或超过预定上限阈值而诊断较高严重程度；或者基于概率达到或低于预定下限阈值而诊断较低严重程度。
进一步提供一种用于划分受试者亚群的方法，所述方法包括：对受试者群体中的每个受试者执行上文所定义的方法，从而测定群体中的每个受试者的呼吸道疾病恶化概率；提供阈值概率或概率范围，其区分针对亚群测定的概率与针对群体的其余部分测定的概率；以及使用阈值概率或概率范围将亚群与群体的其余部分划分开来。
执行临床研究以评估影响哮喘恶化概率的因素。以下应视为解释性和非限制性实例。
在这项为期12周的开放标签研究中应用了使用梯瓦制药工业公司(TevaPharmaceutical Industries)销售的ProAir Digihaler施用的阿布叔醇，但是这项研究的结果更普遍地适用于使用其它装置类型递送的其它抢救药剂。
研究对象为有哮喘恶化倾向的患者(≥18岁)。患者根据需要使用ProAirDigihaler(含乳糖载剂的硫酸沙丁胺醇90mcg，每4小时吸入1至2次)。
Digihaler的电子模块记录了每次使用，即每次吸入，以及与每次吸入期间的气流相关的参数：峰值吸入流量、吸入量、达到峰值流量的时间和吸入持续时间。从吸入器下载数据并使所述数据与临床数据一起经过机器学习算法，以开发预测即将发生的恶化的模型。
在此实例中对临床哮喘恶化(CAE)的诊断是基于美国胸科学会/欧洲呼吸学会声明(H.K.Reddel等人，《美国呼吸和重症监护医学杂志(Am J Respir Crit Care Med.)》，2009年，180(1)，59-99)。其包含“重度CAE”或“中度CAE”。
重度CAE定义为涉及需要口服类固醇(强的松或等效物)至少三天并住院治疗的哮喘加重的CAE。中度CAE需要口服类固醇(强的松或等效物)至少三天或住院治疗。
通过接收器操作特性(ROC)曲线分析对生成的模型进行评估，如将参考图13更详细地解释。
这项研究的目的和主要终点是探究Digihaler单独地或结合其它研究数据(例如与CAE发生前吸入期间的气流、身体活动、睡眠等相关的参数)获取的沙丁胺醇使用模式和量。这项研究是首次成功尝试开发从配备有集成传感器且能够测量吸入参数的抢救药物吸入器装置的使用中得出的模型来预测CAE。
图9示出三条时间线，展示三名不同患者各自的Digihaler记录的不同吸入模式。最上面的时间线展示所讨论的患者一次进行一次吸入。最下面的时间线展示所讨论的患者在一个疗程中进行连续两次或更多次吸入。术语“疗程”在此上下文中定义为连续吸入之间不超过60秒的一系列吸入。中间的时间线展示所讨论的患者以不同模式吸入。因此，除了记录抢救吸入次数外，Digihaler还被配置成记录使用模式。
研究发现，360名患者通过Digihaler进行了>1次有效吸入。分析中包含了这360名患者。其中，64名患者共经历了78次CAE。图10示出平均抢救吸入次数与哮喘恶化天数的曲线图330。图10示出恶化发生当天前后14天的风险时段期间的数据。线332对应于风险时段期间平均每日抢救吸入次数。线332在y轴上高于由线334表示的风险时段之外的基线平均每日抢救吸入次数。这表明，随着恶化风险提高，平均每日抢救吸入次数也在增加。作为参考，图10进一步提供未经历恶化的患者的基线每日抢救吸入次数，由线336表示。
图11示出平均抢救吸入次数与哮喘恶化天数的另一曲线图330。图11示出恶化发生当天前后50天的时段期间的数据。图11示出与由线334表示的风险时段之外的基线平均每日抢救吸入次数相比，当接近恶化发生当天时抢救吸入器使用明显增加。
图12示出展示抢救吸入次数和与气流相关的各种参数相对于相应基线值的百分比变化与哮喘恶化天数的四个曲线图。
曲线图340描绘抢救吸入次数相对于基线(风险时段之外)的百分比变化与哮喘恶化天数。研究发现，抢救吸入次数相对于恶化发作前的基线增加了90％。
曲线图342描绘每日最小峰值吸入流量相对于基线的百分比变化与哮喘恶化天数。曲线图342展示每日最小峰值吸入流量通常在恶化之前的几天内减少。研究发现，每日最小峰值吸入流量相对于恶化发作前的基线减少了12％。
曲线图344描绘每日最小吸入量相对于基线的百分比变化与哮喘恶化天数。曲线图344展示每日最小吸入量通常在恶化之前的几天内减少。研究发现，每日最小吸入量相对于恶化发作前的基线减少了20％。
曲线图346描绘每日最小吸入持续时间相对于基线的百分比变化与哮喘恶化天数。曲线图346展示每日最小吸入持续时间通常在恶化之前的几天内减少。研究发现，每日最小吸入持续时间相对于恶化发作前的基线减少了15％至20％。
在构造第一加权预测模型时，发现哮喘恶化的最强预测因子(尤其是在CAE之前5天的时段期间)是每天平均抢救吸入次数。也发现与气流相关的参数，即峰值吸入流量、吸入量和/或吸入持续时间的预测值很有意义。
在第一加权预测模型中，发现测定哮喘恶化概率的最有意义的特征为：抢救吸入次数61％；吸入趋势16％；峰值吸入流量13％；吸入量8％；以及夜间沙丁胺醇使用2％。Digihaler收集了这些吸入特征，其记录了峰值吸入流量、达到峰值吸入流量的时间、吸入量、吸入持续时间、夜间使用情况以及这些参数随时间的变化趋势。
吸入趋势是人为创建或“设计”的参数，例如当天与过去三天相比吸入量的百分比变化。另一实例是，当天与过去三天相比抢救吸入次数的变化。在这些实例中，相应趋势不是吸入量或抢救吸入次数本身，而是吸入量或抢救吸入次数的相应变化。
在上述结果的基础上，开发了第一加权预测模型以测定哮喘恶化概率。使用有监督机器学习技术，即梯度提升树来解决分类问题(在未来x天(恶化时段)是/否恶化)。
梯度提升树技术在本领域中是众所周知的。见：J.H.Friedman的“计算统计与数据分析(Computational Statistics&Data Analysis)”2002年，38(4)，367-378；和J.H.Friedman等人的“统计年鉴(The Annals of Statistics)”，2000年，28(2)，337-407。其以作为决策树(决策树状模型及其可能后果)的基本预测模型的集合(多个学习算法)的形式产生预测模型。它通过使用优化算法以迭代方式构建单个强学习者模型，以最小化某一合适的损失函数(数据实例的估计值与真实值之间的差值函数)。优化算法使用响应变量的已知值(在未来x天是/否恶化)及其对应预测值(特征和工程特征列表)的训练集，以最小化损失函数的预期值。学习过程连续拟合新模型，以提供更准确的响应变量估计。
表B提供包含于第一加权预测模型中的示例性因素列表，以及它们之间的相对权重。
表B.因素列表.
Figure BDA0003699510330000321
*术语“归一化”意指相对于相应基线
虽然预测模型中用于测定即将发生的哮喘恶化概率的关键因素是抢救吸入次数，包含与抢救吸入次数相关的趋势，但通过用与吸入期间的气流相关的参数进行补充来加强预测模型。图13示出模型的接收器操作特性(ROC)曲线分析，其通过绘制真阳性率与假阳性率来评估模型的质量。此第一加权预测模型使用上文描述的相关特征预测了随后5天内即将发生的恶化，AUC值为0.75。仅使用基于抢救吸入次数的特征时，AUC值为0.69。
因此，与吸入期间的气流相关的参数，以及除抢救吸入次数以外的其它因素，可能是提高可以测定哮喘恶化概率的准确性的很有意义的因素，尽管对概率的总体影响小于抢救吸入次数。
使用相同数据开发第二加权预测模型，以致力于改进第一加权预测模型。建模时包含生物计量参数。具体地，将例如病史、身体质量指数(BMI)和血压的病例报告表(CRF)数据与Digihaler数据相结合，并经过机器学习算法，以完善预测模型。
根据从Digihaler收集的患者特定吸入信息以及年龄、BMI、血压和过去12个月内的恶化和住院次数对算法进行训练。基线特征和预测之前的特征、二者之间的比较以及这些特征的变化趋势均经过有监督机器学习算法。使用4倍交叉验证技术来比较性能度量，并选择梯度提升树作为最合适的算法。如前所述，通过接收器操作特性曲线下面积(ROC AUC)分析评估生成的模型。
表C提供包含于第二加权预测模型中的示例性因素列表，以及它们之间的相对权重。
表C.因素列表.
Figure BDA0003699510330000331
此第二加权预测模型预测了随后5天内即将发生恶化，AUC值为0.83。第二加权预测模型的灵敏度为68.8％，且特异性为89.1％。因此，与上文描述的AUC为0.75的第一加权预测模型相比，此第二加权预测模型表示改进的哮喘恶化预测模型。第二加权预测模型的额外细化可以至少部分地归因于包含生物计量参数。
更一般来说，测定抢救吸入次数的第一时间段可以是1至15天，例如3至8天。监测此第一时间段内的抢救吸入次数可以在测定哮喘恶化概率时特别有效。
当参数包含峰值吸入流量时，方法可以进一步包括测定峰值吸入流量，例如根据针对在第二时间段期间进行的吸入所测量的峰值吸入流量测定最小或平均峰值吸入流量。与第二时间段相关的术语“第二”用于区分峰值吸入流量采样时段与对抢救吸入次数进行采样的第一时间段。第二时间段可以至少部分地与第一时间段重叠，或者第一和第二时间段可以是同时的。
因此，测定哮喘恶化概率的步骤可以部分地基于最小或平均峰值吸入流量。第二时间段可以例如是1至5天，例如1天。第二时间段可以根据收集具有合适指示值的峰值吸入流量数据所需的时间来选择，其方式类似于上文相对于第一时间段解释的考量因素。
例如，根据图12的曲线图342，测定哮喘恶化概率可以部分地基于最小或平均峰值吸入流量相对于基线峰值吸入流量的变化。
为了提高预测恶化的准确性，最小或平均峰值吸入流量相对于基线的变化可能为例如10％或更多，例如50％或更多或90％或更多。例如，可以使用在未发生恶化的时段内(例如1至20天)测量的每日最小峰值吸入流量来测定基线。替代地或另外，可以相对于绝对值评估最小或平均峰值吸入流量。
方法可以进一步包括测定吸入量，例如根据针对在第三时间段期间进行的吸入所测量的吸入量测定最小或平均吸入量。与第三时间段相关的术语“第三”用于区分吸入量采样时段与对抢救吸入次数进行采样的第一时间段和对峰值吸入流量数据进行采样的第二时间段。第三时段可以至少部分地与第一时间段和/或第二时间段重叠，或者第三时间段可以与第一时间段和第二时间段中的至少一个是同时的。
因此，测定哮喘恶化概率的步骤可以部分地基于最小或平均吸入量。第三时间段可以例如是1至5天，例如1天。第三时间段可以根据收集具有合适指示值的最小吸入量数据所需的时间来选择，其方式类似于上文相对于第一时间段解释的考量因素。
例如，根据图12的曲线图344，测定哮喘恶化概率可以部分地基于最小或平均吸入量相对于基线吸入量的变化。
为了提高预测恶化的准确性，最小或平均吸入量相对于基线的变化可能为例如10％或更多，例如50％或更多或90％或更多。例如，可以使用在未发生恶化的时段内(例如1至10天)测量的每日最小吸入量来测定基线。替代地或另外，可以相对于绝对值评估最小或平均吸入量。
方法可以进一步包括测定吸入持续时间，例如根据针对第四时间段内的吸入所测量的吸入持续时间测定最小或平均吸入持续时间。与第四时间段相关的术语“第四”用于区分最小吸入持续时间采样时段与对抢救吸入次数进行采样的第一时间段、对峰值吸入流量数据进行采样的第二时间段和对吸入量数据进行采样的第三时间段。第四时间段可以至少部分地与第一时间段、第二时间段和/或第三时间段重叠，或者第四时间段可以与第一时间段、第二时间段和第三时间段中的至少一个是同时的。
因此，测定哮喘恶化概率的步骤可以部分地基于最小或平均吸入持续时间。第四时间段可以例如是1至5天，例如1天。第四时间段可以根据收集具有合适指示值的最小吸入持续时间数据所需的时间来选择，其方式类似于上文相对于第一时间段解释的考量因素。
例如，根据图12的曲线图346，测定哮喘恶化概率可以部分地基于最小或平均吸入持续时间相对于基线吸入持续时间的变化。
为了提高预测恶化的准确性，最小或平均吸入持续时间相对于基线的变化可能为例如10％或更多，例如50％或更多或90％或更多。例如，可以使用在未发生恶化的时段内(例如1至20天)测量的每日最小吸入持续时间来测定基线。替代地或另外，可以相对于绝对值评估最小或平均吸入持续时间。
为了更好地了解影响COPD恶化预测的因素，进行了进一步的临床研究。以下应视为解释性和非限制性实例。
在这项为期12周的多中心开放标签研究中应用了使用梯瓦制药工业公司(TevaPharmaceutical Industries)销售的ProAir Digihaler施用的沙丁胺醇，但是这项研究的结果更普遍地适用于使用其它装置类型递送的其它抢救药剂。
Digihaler能够记录：总吸入次数、最大吸入流量、达到最大吸入流量的时间、吸入量和吸入持续时间。研究结束时，从Digihaler的电子模块下载数据。
急性COPD恶化(AECOPD)是这项研究的主要结果度量。在这项研究中，AECOPD是“重度AECOPD”或“中度AECOPD”的发生。这项研究中未使用“轻度AECOPD”作为AECOPD的度量。
严重AECOPD定义为至少连续两天出现呼吸道症状加重，需要使用全身性皮质类固醇(SCS，等效于以上基线的至少10mg强的松)和/或全身性抗生素进行治疗并且需要住院治疗的AECOPD事件。
中度AECOPD定义为至少连续两天出现呼吸道症状加重，需要使用SCS(等效于以上基线的至少10mg强的松)和/或全身性抗生素进行治疗，且有计划外的遭遇(例如打电话、办公室就诊、紧急护理就诊或急救护理就诊)但不需要住院治疗的AECOPD事件。
研究对象为患有COPD的患者(≥40岁)。患者根据需要使用ProAir Digihaler(含乳糖载剂的硫酸沙丁胺醇90mcg，每4小时吸入1至2次)。
纳入标准要求患者服用SABA加上以下至少一项：LABA、ICS/LABA、LAMA或LABA/LAMA；在筛查前的过去12个月内至少患过一次中度或重度AECOPD；能够证明适当使用来自Digihaler中的沙丁胺醇；并愿意在试验期间停止所有其它抢救或维持SABA或短效抗毒蕈碱药剂，并用研究提供的Digihaler替代。
以下情况的患者将不参与研究：如果研究者认为患者患有会干扰参与研究的任何临床上有意义的医学病状(治疗或未治疗的)；除COPD以外的任何其它混杂的潜在肺部病症；使用研究药物后在停药后5个半衰期内或第2次就诊后1个月内，以较长者为准；有充血性心力衰竭；在研究期间怀孕或正在哺乳或计划怀孕。
要求两个亚组的约100名患者在脚踝上佩戴加速度计以测量身体活动(每日总步数，TDS)，或在手腕上佩戴加速度计以测量睡眠障碍(睡眠障碍指数，SDI)。
与抢救药剂使用相关的一般关注因素有：
(1)AECOPD高峰前几天的总吸入次数
(2)增加沙丁胺醇使用时AECOPD高峰前的天数，以及
(3)AECOPD前24小时内沙丁胺醇使用次数。
大约400名患者参与研究。这提供了366名完成研究的可评估患者。记录了336次有效的Digihaler吸入。表1提供在这方面的另外细节。
表1
Figure BDA0003699510330000361
Figure BDA0003699510330000371
完成研究的98名患者出现了AECOPD事件且使用了Digihaler。共记录了121例中度/重度AECOPD事件。表2提供另外细节。
表2
Figure BDA0003699510330000372
完成研究的366名患者中：30名(8％)患者根本没有使用吸入器；268名(73％)患者平均每日吸入5次；11名(3％)患者平均每日吸入多于10次。
图14示出每个受试者的平均抢救吸入次数与COPD恶化天数的曲线图330b。图14示出恶化发生当天前后14天的风险时段期间的数据。线332b对应于风险时段期间平均每日抢救吸入次数。线332b在y轴上高于由线334b表示的风险时段之外的基线平均每日抢救吸入次数。这表明，随着恶化风险提高，平均每日抢救吸入次数也在增加。作为参考，图14进一步提供未经历恶化的患者的基线每日抢救吸入次数，由线336b表示。
图15示出每个受试者的平均抢救吸入次数与COPD恶化天数的另一曲线图330b。图15示出恶化发生当天前后30天的时段期间的数据。图15示出与由线334b表示的风险时段之外的基线平均每日抢救吸入次数相比，当接近恶化发生当天时抢救吸入器使用明显增加。
数据显示在恶化前约两周抢救药剂吸入次数有所增加。在恶化前约一周，有进一步较小的增加。表3提供了有关增加抢救药剂使用与AECOPD之间的关联的另外细节。
表3
Figure BDA0003699510330000381
[1]对于经历过AECOPD事件的患者，沙丁胺醇使用先于事件的症状高峰。对于经历过多个事件的患者，分析中仅包含第一个事件。基线沙丁胺醇使用定义为研究前7天的平均吸入。如果在前7天内没有吸入，则使用第7天之后的第一次可用吸入。如果在整个研究过程中未发生吸入，则基线为0(零)。
[2]关于拟合优度的所有推断统计、比值比、p值和C统计都通过逻辑回归模型进行估计，所述模型以增加的沙丁胺醇使用状态和基线沙丁胺醇使用作为解释变量。比值比大于1表明，其每日沙丁胺醇使用曾经比基线多超过20％的患者比其沙丁胺醇使用从未比基线多超过20％的患者更可能发生AECOPD事件。分析中不包括研究第1天至第7天期间出现AECOPD的患者。
图16示出每个受试者的平均(均值)峰值吸入流量与COPD恶化天数的曲线图340b。图16示出恶化发生当天前后14天的风险时段期间的数据。线342b对应于风险时段期间的平均峰值吸入流量。线342b在y轴上略高于由线344b表示的风险时段之外的基线平均峰值吸入流量，但是认为此差异不显著。图16进一步提供未经历恶化的患者的基线平均峰值吸入流量，由线346b表示。
图17示出每个受试者的平均(均值)峰值吸入流量与COPD恶化天数的另一曲线图340b。图17示出恶化发生当天前后30天的时段期间的数据。图17示出恶化前相对稳定且较低的平均峰值吸入流量。
图18示出每个受试者的平均吸入量与COPD恶化天数的曲线图360b。图18示出恶化发生当天前后14天的风险时段期间的数据。线362b对应于风险时段期间的平均吸入量。线362b在y轴上低于由线364b表示的风险时段之外的基线平均吸入量。图18进一步提供未经历恶化的患者的基线平均吸入量，由线366b表示。
图19示出每个受试者的平均吸入量与COPD恶化天数的另一曲线图360b。图19示出恶化发生当天前后30天的时段期间的数据。
图20示出每个受试者的平均吸入持续时间与COPD恶化天数的曲线图370b。图20示出恶化发生当天前后14天的风险时段期间的数据。线372b对应于风险时段期间的平均吸入持续时间。线372b在y轴上低于由线374b表示的风险时段之外的基线平均吸入持续时间。图20进一步提供未经历恶化的患者的基线平均吸入持续时间，由线376b表示。
图21示出每个受试者的平均吸入持续时间与COPD恶化天数的另一曲线图370b。图21示出恶化发生当天前后30天的时段期间的数据。
图18到21展示AECOPD之前吸入量和持续时间相对长期(约30天内明显的)线性减少。
表4比较了针对在±14天AECOPD窗口期间和之外的患者以及针对未经历AECOPD的患者记录的吸入参数和抢救药剂使用。
表4
Figure BDA0003699510330000391
与非恶化患者相比，恶化患者的基线均值每日沙丁胺醇吸入较高且均值吸入量和持续时间略低。在±14天AECOPD窗口期间，患者的每日沙丁胺醇吸入比其基线(在±14天AECOPD窗口之外)和相比没有AECOPD的患者更高。
与上文描述的哮喘恶化预测模型相比，发现COPD恶化的最强预测因子是与气流相关的参数，例如峰值吸入流量、吸入量和/或吸入持续时间。也发现抢救吸入次数的预测值很有意义。
在上述结果的基础上，开发了加权预测模型以测定COPD恶化概率。使用有监督机器学习技术，即梯度提升树来解决分类问题(在未来x天(恶化时段)是/否有COPD恶化)。所使用的梯度提升树技术与上文关于哮喘恶化预测模型描述的梯度提升树技术相同。
表5提供可能包含于加权模型中的示例性因素列表，以及它们之间的相对权重。
表5
Figure BDA0003699510330000401
通过接收器操作特性(ROC)曲线分析评估生成的模型。虽然预测模型中测定即将发生COPD恶化的概率的最有意义的因素是吸入参数，但通过补充与抢救吸入次数相关的数据，加强了预测模型。图22示出模型的接收器操作特性(ROC)曲线分析，其通过绘制真阳性率与假阳性率来评估模型的质量。此模型预测在随后的5天内即将发生恶化，ROC曲线下面积(AUC)值为0.77。
在COPD恶化预测的情况下，抢救吸入次数可以表示提高可以测定恶化概率的准确性的重要因素，尽管对概率的总体影响比吸入参数小。
当参数包含峰值吸入流量时，方法可以进一步包括测定峰值吸入流量，例如根据针对在第二时间段期间进行的吸入所测量的峰值吸入流量测定最小或平均峰值吸入流量。与第二时间段相关的术语“第二”用于区分峰值吸入流量采样时段与对抢救吸入次数进行采样的第一时间段。第二时间段可以至少部分地与第一时间段重叠，或者第一和第二时间段可以是同时的。
因此，测定COPD恶化概率的步骤可以部分地基于最小或平均峰值吸入流量。第二时间段可以根据收集具有合适指示值的峰值吸入流量数据所需的时间来选择，其方式类似于上文相对于第一时间段解释的考量因素。
例如，测定COPD恶化概率可以部分地基于最小或平均峰值吸入流量相对于基线峰值吸入流量的变化，如图16和17所示。
为了提高预测恶化的准确性，最小或平均峰值吸入流量相对于基线的变化可能为例如10％或更多，例如50％或更多或90％或更多。例如，可以使用在未发生恶化的时段内(例如1至20天，例如10天)测量的每日最小峰值吸入流量来测定基线。替代地或另外，可以相对于绝对值评估最小或平均峰值吸入流量。
方法可以包括测定吸入量，例如根据针对在第三时间段期间进行的吸入所测量的吸入量测定最小或平均吸入量。与第三时间段相关的术语“第三”用于区分吸入量采样时段与对抢救吸入次数进行采样的第一时间段和对峰值吸入流量数据进行采样的第二时间段。第三时段可以至少部分地与第一时间段和/或第二时间段重叠，或者第三时间段可以与第一时间段和第二时间段中的至少一个是同时的。
因此，测定COPD恶化概率的步骤可以部分地基于最小或平均吸入量。第三时间段可以根据收集具有合适指示值的最小吸入量数据所需的时间来选择，其方式类似于上文相对于第一时间段解释的考量因素。
例如，如图18和19中所示，测定COPD恶化概率可以部分地基于最小或平均吸入量相对于基线吸入量的变化。
为了提高预测恶化的准确性，最小或平均吸入量相对于基线的变化可能为例如10％或更多，例如50％或更多或90％或更多。例如，可以使用在未发生恶化的时段内(例如1至20天，例如10天)测量的每日最小吸入量来测定基线。替代地或另外，可以相对于绝对值评估最小或平均吸入量。
方法可以包括测定吸入持续时间，例如根据针对第四时间段内的吸入所测量的吸入持续时间测定最小或平均吸入持续时间。与第四时间段相关的术语“第四”用于区分吸入持续时间采样时段与对抢救吸入次数进行采样的第一时间段、对峰值吸入流量数据进行采样的第二时间段和对吸入量数据进行采样的第三时间段。第四时间段可以至少部分地与第一时间段、第二时间段和/或第三时间段重叠，或者第四时间段可以与第一时间段、第二时间段和第三时间段中的至少一个是同时的。
因此，测定COPD恶化概率的步骤可以部分地基于最小或平均吸入持续时间。第四时间段可以根据收集具有合适指示值的最小吸入持续时间数据所需的时间来选择，其方式类似于上文相对于第一时间段解释的考量因素。
例如，如图20和21中所示，测定COPD恶化概率可以部分地基于最小或平均吸入持续时间相对于基线吸入持续时间的变化。
为了提高预测恶化的准确性，最小或平均吸入持续时间相对于基线的变化可能为例如10％或更多，例如50％或更多或90％或更多。例如，可以使用在未发生恶化的时段内(例如1至20天，例如10天)测量的平均吸入持续时间来测定基线。替代地或另外，可以相对于绝对值评估最小或平均吸入持续时间。
图23到26提供可以包含于系统10中的吸入器100的非限制性示例。
图23提供根据非限制性实例的吸入器100的前透视图。例如，吸入器100可以是呼吸致动吸入器。吸入器100可以包含顶盖102、主外壳104、衔嘴106、衔嘴盖108、电子模块120和通风孔126。衔嘴盖108可以铰接到主外壳104，使得所述衔嘴盖可以打开和关闭以暴露衔嘴106。尽管图示为铰接连接，但衔嘴盖106可以通过其它类型的连接而连接到吸入器100。此外，虽然电子模块120图示为容纳在主外壳104顶部处的顶盖102内，但电子模块120可以集成和/或容纳在吸入器100的主体104内。
电子模块120可以例如包含上述使用测定系统12和传输模块14。例如，电子模块120可以包含配置成执行使用测定系统12和/或传输模块14的功能的处理器、存储器。电子模块120可以包含开关、传感器、滑块和/或配置成测定如本文所描述的吸入器使用信息的其它仪器或测量装置。电子模块120可以包含收发器和/或配置成执行传输模块14的传输功能的其它通信芯片或电路。
图24提供实例吸入器100的截面内部透视图。在主外壳104内部，吸入装置100可以包含药物储集器110和剂量递送机构。例如，吸入器100可以包含药物储集器110(例如料斗)、波纹管112、波纹管弹簧114、轭(不可见)、剂量杯116、剂量室117、去凝聚器121和流动路径119。药物储集器110可以包含用于递送到受试者的药物，例如干粉药物。尽管说明为112、波纹管弹簧114、轭、剂量杯116、剂量室117和去凝聚器121的组合，但是剂量递送机构可以包含所描述组件的子集和/或吸入装置100可以包含不同剂量递送机构(例如，基于吸入装置的类型、药物的类型等)。例如，在一些实例中，药物可以包含在泡罩带中，且可以包含一个或多个轮、杠杆和/或致动器的剂量递送机构被配置成使泡罩带前移、打开包含一定剂量的药物的新泡罩，且使得所述剂量的药物可用于供用户进行吸入的剂量室和/或衔嘴。
当将衔嘴盖108从关闭位置移动到打开位置时，吸入器100的剂量递送机构可以准备一定剂量的药剂。在图24的所说明实例中，将衔嘴盖108从关闭位置移动到打开位置可以使波纹管112压缩，以将一定剂量的药物从药物储集器110递送到剂量杯116。此后，受试者可以通过衔嘴106进行吸入，从而接受所述剂量的药物。
因受试者吸入而产生的气流可以使去凝聚器121通过分解剂量杯116中的药剂凝聚物而雾化所述剂量的药物。去凝聚器121可以被配置成当通过流动路径119的气流达到或超过特定速率或在特定范围内时雾化药物。当雾化时，所述剂量的药物可以从剂量杯116进入剂量室117、通过流动路径119，并从衔嘴106流出并送至受试者。如果通过流动路径119的气流未达到或超过特定速率或不在特定范围内，则药物可以保留在剂量杯116中。在剂量杯116中的药物尚未由去凝聚器121雾化的情况下，当随后打开衔嘴盖108时，可以不从药物储集器110递送另一剂量的药物。因此，单剂量的药物可以保留在剂量杯中，直到所述剂量已由去凝聚器121雾化。当递送一定剂量的药物时，剂量确认可以作为剂量确认信息存储在吸入器100处的存储器中。
当受试者通过衔嘴106进行吸入时，空气可进入通风口以提供气流将药物递送至受试者。流动路径119可以从剂量室117延伸到衔嘴106的端部，并且包含剂量室117和衔嘴106的内部部分。剂量杯116可以驻留在剂量室117内或附近。此外，吸入器100可以包含剂量计数器111，所述剂量计数器被配置成初始设置为药物储集器110内的药物总剂量数，并在每次将衔嘴盖108从关闭位置移动到打开位置时减少一。
顶盖102可以附接到主外壳104。例如，顶盖102可以通过使用与主外壳104上的凹口接合的一个或多个夹子附接到主外壳104。当连接时，顶盖102可以与主外壳104的一部分重叠，例如，使得顶盖102与主外壳104之间存在基本气动密封。
图25是移除顶盖102以暴露电子模块120的示例吸入器100的分解透视图。如图25中所示，主外壳104的顶表面可以包含一个或多个(例如，两个)孔口146。孔口146中的一个可以被配置成接受滑块140。例如，当顶盖102附接到主外壳104时，滑块140可以经由孔口146中的一个突出穿过主外壳104的顶表面。
图26是实例吸入器100的顶盖102和电子模块120的分解透视图。如图26中所示，滑块140可以限定臂142、止挡件144和远端145。远端145可以是滑块140的底部部分。滑块140的远端145可以被配置成邻接驻留在主外壳104内的轭(例如，当衔嘴盖108处于关闭或部分打开位置时)。当轭处于任何径向定向时，远端145可以被配置成邻接轭的顶表面。例如，轭的顶表面可以包含多个孔(未示出)，并且滑块140的远端145可以被配置成邻接轭的顶表面，例如，无论孔中的一个是否与滑块140对齐。
顶盖102可以包含滑块引导件148，所述滑块引导件被配置成接收滑块弹簧146和滑块140。滑块弹簧146可以驻留在滑块引导件148内。滑块弹簧146可以接合顶盖102的内表面，并且滑块弹簧146可以接合(例如邻接)滑块140的上部部分(例如近端)。当滑块140安装在滑块引导件148内时，滑块弹簧146可以在滑块140的顶部与顶盖102的内表面之间部分压缩。例如，滑块弹簧146可以被配置成使得当衔嘴盖108关闭时，滑块140的远端145保持与轭接触。当衔嘴盖108打开或关闭时，滑块145的远端145也可保持与轭接触。滑块140的止挡件144可以接合滑块引导件148的止挡件，例如，使得滑块140通过衔嘴盖108的打开和关闭保持在滑块引导件148内，反之亦然。止挡件144和滑块引导件148可以被配置成限制滑块140的竖直(例如轴向)行程。此限制可以小于轭的竖直行程。因此，当衔嘴盖108移动至完全打开位置时，轭可以继续朝着衔嘴106在竖直方向上移动，但是止挡件144可以停止滑块140的竖直行程，使得滑块140的远端145不再与轭接触。
更一般来说，轭可以机械地连接到衔嘴盖108，且被配置成在衔嘴盖108从关闭位置打开时移动以压缩波纹管弹簧114，然后在衔嘴盖到达完全打开位置时释放所述压缩的波纹管弹簧114，从而使波纹管112将剂量从药物储集器110递送至剂量杯116。当衔嘴盖108处于关闭位置时，轭可以与滑块140接触。滑块140可以被布置成在衔嘴盖108从关闭位置打开时由轭移动，并在衔嘴盖108到达所述完全打开位置时与轭分离。此布置可以被视为前述剂量计量组合件的非限制性实例，因为打开衔嘴盖108会使得对药剂剂量进行计量。
滑块140在剂量计量期间的移动可以使得滑块140接合并致动开关130。开关130可以触发电子模块120记录剂量计量。滑块140和开关130以及电子模块120因此可以被视为包含在上文描述的使用测定系统12中。在此实例中，滑块140可以被视为使用测定系统12被配置成记录剂量计量组合件对剂量的计量的方式，因此每个计量指示受试者使用吸入器100进行的吸入。
例如，通过滑块140致动开关130还可以使得电子模块120从第一电源状态转换到第二电源状态，并感测受试者从衔嘴106进行的吸入。
电子模块120可以包含印刷电路板(PCB)组合件122、开关130、电源(例如电池126)和/或电池座124。PCB组合件122可以包含表面安装组件，例如传感器系统128、无线通信电路129、开关130和/或一个或多个指示器(未示出)，例如一个或多个发光二极管(LED)。电子模块120可以包含控制器(例如处理器)和/或存储器。控制器和/或存储器可以是PCB 122的物理上不同的组件。替代地，控制器和存储器可以是安装在PCB 122上的另一芯片组的一部分，例如，无线通信电路129可以包含用于电子模块120的控制器和/或存储器。电子模块120的控制器可以包含微控制器、可编程逻辑装置(PLD)、微处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或任何合适的处理装置或控制电路。
控制器可以从存储器存取信息且将数据存储在所述存储器中。存储器可以包含任何类型的合适存储器，例如不可拆卸存储器和/或可拆卸存储器。不可拆卸存储器可以包含随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘或任何其它类型的存储器存储装置。可拆卸存储器可以包含订户身份模块(SIM)卡、存储棒、安全数字(SD)存储卡等。存储器可以在控制器内部。控制器还可以从物理上不位于电子模块120内的存储器(例如在服务器或智能手机上)存取数据以及将数据存储在所述存储器中。
传感器系统128可以包含一个或多个传感器。例如，传感器系统128可以包含在上文所描述的使用测定系统12中。传感器系统128可以包含例如不同类型的一个或多个传感器，例如但不限于一个或多个压力传感器、温度传感器、湿度传感器、定向传感器、声学传感器和/或光学传感器。一个或多个压力传感器可以包含气压传感器(例如，大气压传感器)、差压传感器、绝对压力传感器等。传感器可以采用微机电系统(MEMS)和/或纳米机电系统(NEMS)技术。传感器系统128可以被配置成向电子模块120的控制器提供瞬时读数(例如压力读数)和/或提供随时间推移的汇总读数(例如压力读数)。如图24和25中所说明，传感器系统128可以驻留在吸入器100的流动路径119之外，但是可以气动耦合到流动路径119。
电子模块120的控制器可以从传感器系统128接收与测量相对应的信号。控制器可以使用从传感器系统128接收的信号来计算或测定一个或多个气流度量。气流度量可以指示通过吸入器100的流动路径119的气流分布。例如，如果传感器系统128记录0.3千帕(kPa)的压力变化，则电子模块120可以测定所述变化对应于通过流动路径119的大约45升/分钟(Lpm)的气流速率。
图27示出气流速率与压力的曲线图。图27中所示的气流速率和分布仅为实例，且所测定的速率可以取决于吸入装置100和其组件的大小、形状和设计。
处理模块34可以通过将从传感器系统128接收的信号和/或测定的气流度量与一个或多个阈值或范围进行比较来实时生成个性化数据，例如作为评估吸入器100的使用方式和/或使用是否可能使得递送全剂量药物的一部分。例如，在测定的气流度量对应于气流速率低于特定阈值的吸入的情况下，处理模块34可以测定没有从吸入器100的衔嘴106吸入或吸入不足。如果测定的气流度量对应于气流速率高于特定阈值的吸入，则处理模块34可以测定存在来自衔嘴106的过度吸入。如果测定的气流度量对应于气流速率在特定范围内的吸入，则处理模块34可以测定吸入“良好”或可能使得递送全剂量药物。
压力测量读数和/或计算的气流量度可以指示从吸入器100吸入的质量或强度。例如，当与特定阈值或值范围进行比较时，读数和/或度量可以用于将吸入分类为特定类型的事件，例如良好吸入事件、低吸入事件、无吸入事件或过度吸入事件。吸入的分类可以为存储为受试者的个性化数据的使用参数。
无吸入事件或低吸入事件可以与低于特定阈值的压力测量读数和/或气流度量(例如，气流速率小于或小于30Lpm)相关联。当受试者在打开衔嘴盖108之后和测量循环期间没有从衔嘴106进行吸入时，可能发生无吸入事件。当受试者的吸入力不足以确保经由流动路径119正确递送药物时，例如当吸入力产生的气流不足以激活去凝聚器121并因此雾化剂量杯116中的药物时，也可能发生无吸入事件或低吸入事件。
正常吸入事件可以与特定范围内的压力测量读数和/或气流度量(例如，气流速率大于30Lpm且小于或等于45Lpm)相关联。当受试者在打开衔嘴盖108之后从衔嘴106进行吸入且受试者的吸入力使得至少部分剂量的药物经由流动路径119递送时，可能发生正常吸入事件。也就是说，吸入可以足以激活去凝聚器121，使得至少一部分药物从剂量杯116雾化。
良好吸入事件可以与高于低吸入事件的压力测量读数和/或气流度量(例如，大于45Lpm且小于或等于200Lpm的气流速率)相关联。当受试者在打开衔嘴盖108之后从衔嘴106进行吸入且受试者的吸入力足以确保经由流动路径119正确递送药物时，例如当吸入力产生的气流足以激活去凝聚器121且雾化剂量杯116中的完整剂量药物时，可能发生良好吸入事件。
过度吸入事件可以与高于良好吸入事件的压力测量读数和/或气流度量(例如，气流速率高于200Lpm)相关联。当受试者的吸入力超过吸入器100的正常操作参数时，可能发生过度吸入事件。如果装置100在使用期间未恰当定位或握持，则即使受试者的吸入力在正常范围内，也可能发生过度吸入事件。例如，如果在受试者从衔嘴106进行吸入时通风口(例如被手指或拇指)堵塞或阻塞，则计算的气流速率可能超过200Lpm。
可以使用任何合适的阈值或范围对特定事件进行分类。可以使用事件中的一些或全部。例如，无吸入事件可以与小于或等于45Lpm的气流速率相关联，并且良好吸入事件可以与大于45Lpm且小于或等于200Lpm的气流速率相关联。因此，在一些情况下，可能根本不使用低或正常吸入事件。
压力测量读数和/或计算的气流度量还可以指示通过吸入器100的流动路径119的流动方向。例如，如果压力测量读数反映压力的负变化，则所述读数可以指示空气经由流动路径119从衔嘴106流出。如果压力测量读数反映压力的正变化，则所述读数可以指示空气经由流动路径119流入衔嘴106。因此，压力测量读数和/或气流度量可以用于测定受试者是否正在呼气到衔嘴106中，这可能用信号表示受试者未正确使用装置100。
吸入器100可以包含肺活量计或类似的操作装置，以便能够测量肺功能度量。例如，吸入器100可以执行测量以获得与受试者肺活量相关的度量。肺活量计或类似的操作装置可以测量由受试者吸入和/或呼出的空气量。肺活量计或类似的操作装置可以使用压力传感器、超声波或水位计来检测吸入和/或呼出的空气量的变化。
从吸入器100的使用收集或基于吸入器100的使用计算的个性化数据(例如压力度量、气流度量、肺功能度量、剂量确认信息等)也可以(例如部分或全部)经由外部装置计算和/或评估。更具体来说，电子模块120中的无线通信电路129可以包含传输器和/或接收器(例如，收发器)以及额外电路系统。无线通信电路129可以包含或限定吸入器100的传输模块14。
例如，无线通信电路129可以包含蓝牙芯片组(例如，低功耗蓝牙芯片组)、ZigBee芯片组、线程芯片组等。因此，电子模块120可以将个性化数据(例如，压力测量、气流度量、肺功能度量、剂量确认度量和/或与吸入器100的使用相关的其它条件)无线地提供到外部处理模块34，包含在智能手机40中的处理模块34。可以将个性化数据实时提供给外部装置，以基于来自吸入器100的指示使用时间、吸入器100的使用方式以及关于受试者的个性化数据的实时数据(例如，与受试者肺功能和/或药物治疗相关的实时数据)来实现急性风险等级测定。外部装置可以包含用于处理接收到的信息以及用于经由图形用户界面(GUI)向受试者提供遵从性和依从性反馈的软件。图形用户界面可以包含在系统10中包含的用户界面38中，或者可以限定所述用户界面38。
气流度量可以包含实时从吸入器100收集的个性化数据，例如吸入/呼出的平均流量、吸入/呼出的峰值流量(例如，接收到的最大吸入)、吸入/呼出的量、达到吸入/呼出峰值的时间和/或吸入/呼出的持续时间中的一个或多个。气流度量还可以指示通过流动路径119的流动方向。也就是说，压力的负变化可以对应于来自衔嘴106的吸入，而压力的正变化可以对应于进入衔嘴106的呼出。当计算气流度量时，电子模块120可以被配置成消除或最小化由环境条件引起的任何失真。例如，电子模块120可以重新调零，以考虑在计算气流度量之前或之后大气压的变化。一个或多个压力测量值和/或气流度量可以被加时戳且存储在电子模块120的存储器中。
除了气流度量之外，吸入器100或另一计算装置可以使用气流度量来生成额外的个性化数据。例如，吸入器100的电子模块120和/或处理模块34的控制器可以将气流度量转换为指示受试者肺功能和/或执业医生理解的肺健康的其它度量，例如峰值吸入流量度量、峰值呼出流量度量，和/或1秒用力呼出量(FEV1)。吸入器100的处理模块34和/或电子模块120可以使用例如回归模型的数学模型来测定受试者的肺功能和/或肺健康的度量。数学模型可以识别吸入总量与FEV1之间的相关性。数学模型可以识别峰值吸入流量与FEV1之间的相关性。数学模型可以识别吸入总量与峰值呼出流量之间的相关性。数学模型可以识别峰值吸入流量与峰值呼出流量之间的相关性。
电池126可以向PCB 122的组件提供电力。电池126可以是例如为电子模块120供电的任何合适的源，例如纽扣电池。电池126可以是可充电的或不可充电的。电池126可以由电池座124容纳。电池座124可以固定到PCB 122，使得电池126保持与PCB 122的连续接触和/或与PCB 122的组件电连接。电池126可以具有可能影响电池126的使用寿命的特定电池容量。如下文将进一步讨论，可以管理从电池126到PCB 122的一个或多个组件的功率分配，以确保电池126可以在吸入器100的使用寿命期间和/或其中包含的药物的有效期内为电子模块120供电。
在连接状态下，通信电路和存储器可以通电，并且电子模块120可以与例如智能手机的外部装置“配对”。控制器可以从存储器中检索数据，并将数据无线传输到外部装置。控制器可以检索和传输当前存储在存储器中的数据。控制器还可以检索和传输当前存储在存储器中的数据的一部分。举例来说，控制器可能够测定哪些部分已传输到外部装置，且接着传输先前尚未传输的部分。替代地，外部装置可以从控制器请求特定数据，例如在特定时间之后或在最后一次传输到外部装置之后由电子模块120收集的任何数据。控制器可以从存储器检索特定数据(如果有)，且将特定数据传输到外部装置。
可以将存储在电子模块120的存储器中的数据(例如，由开关130生成的信号、由传感系统128获取的压力测量读数和/或由PCB 122的控制器计算的气流度量)传输到外部装置，所述外部装置可以处理和分析数据以测定与吸入器100相关联的使用参数。此外，驻留在移动装置上的移动应用程序可以基于从电子模块120接收的数据为用户生成反馈。例如，移动应用程序可以生成每日、每周或每月报告，提供错误事件或通知的确认，向受试者提供指导性反馈等。
所属领域的技术人员在实践要求保护的发明时，可以根据图式、公开内容和所附权利要求书的研究理解并实现所公开实施例的其它变化形式。在权利要求书中，词语“包括(comprising)”不排除其它元素或步骤且不定冠词“一(a)”或“一个(an)”不排除多个。在彼此不同的从属权利要求中叙述某些措施这一单纯事实并不指示不能使用这些措施的组合来获得优势。权利要求中的任何参考符号不应被解释为限制范围。
本申请还包含以下实施例：
[1]一种系统，所述系统包括：
至少一个吸入器，所述至少一个吸入器中的每一个包括使用测定系统，所述使用测定系统被配置成测定与受试者使用相应吸入器相关的使用参数的至少一个值；
用户界面，所述用户界面被配置成使用户能够输入所述受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示；以及
处理模块，所述处理模块被配置成控制所述用户界面以基于所述至少一个值发出输入所述指示的提示。
[2]根据实施例[1]所述的系统，其中所述使用参数包括所述受试者对所述至少一个吸入器的使用。
[3]根据实施例[2]所述的系统，其中所述使用测定系统包括：传感器，用于检测由所述受试者执行的吸入；和/或机械开关，所述机械开关被配置成在使用所述至少一个吸入器之前、期间或之后致动。
[4]根据实施例[1]至[3]中任一项所述的系统，其中所述处理模块被配置成记录所述至少一个吸入器的使用次数，并且控制所述用户界面以至少部分地基于所述所记录的使用次数与基线使用次数之间的差达到或超过给定阈值而发出所述提示。
[5]根据实施例[1]至[4]中任一项所述的系统，其中所述至少一个吸入器包括抢救吸入器，所述抢救吸入器被配置成递送抢救药剂。
[6]根据实施例[5]所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于所记录的抢救吸入器使用次数超过预定抢救吸入器使用次数而发出所述提示；任选地其中所述预定抢救吸入器使用次数对应于所述受试者在无恶化时段期间进行的基线抢救吸入器使用次数。
[7]根据实施例[1]至[6]中任一项所述的系统，其中所述至少一个吸入器包括维持吸入器，所述维持吸入器被配置成递送维持药剂。
[8]根据实施例[7]所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于所记录的维持吸入器使用次数小于预定维持吸入器使用次数而发出所述提示；任选地其中所述预定维持吸入器使用次数对应于由治疗方案指定的指定维持吸入器使用次数。
[9]根据实施例[1]至[8]中任一项所述的系统，其中所述使用参数包括与所述受试者通过所述至少一个吸入器执行的吸入期间的气流相关的参数。
[10]根据实施例[9]所述的系统，其中所述使用测定系统包括用于感测所述参数的传感器。
[11]根据实施例[1]至[10]中任一项所述的系统，其中所述系统包括用于存储经由所述用户界面输入的所述指示的存储器。
[12]根据实施例[9]至[11]中任一项所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于与气流相关的所述参数与气流参数基线之间的差达到或超过给定阈值而发出所述提示。
[13]根据实施例[9]至[12]中任一项所述的系统，其中所述参数是峰值吸入流量、吸入量和吸入持续时间中的至少一个。
[14]根据实施例[13]所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于以下项发出所述提示：
所述峰值吸入流量相对于基线峰值吸入流量的变化；
所述吸入量相对于基线吸入量的变化；和/或
所述吸入持续时间相对于基线吸入持续时间的变化。
[15]根据实施例[1]至[14]中任一项所述的系统，其中所述用户界面被配置成提供多个用户可选择的呼吸道疾病病况选项，其中所述指示由用户选择所述病况选项中的至少一个来定义。
[16]根据实施例[15]所述的系统，其中所述用户界面被配置成以可选择图标、复选框、滑块和/或标度盘的形式提供所述病况选项。
[17]根据实施例[1]至[16]中任一项所述的系统，其中所述用户界面至少部分地由与所述至少一个吸入器通信的用户装置的第一用户界面限定；任选地其中所述用户装置是选自个人计算机、平板计算机和智能手机的至少一个，和/或其中所述处理模块至少部分地包含在所述用户装置中包含的处理器中。
[18]根据权利要求[1]至[17]中任一项所述的系统，其中所述至少一个吸入器包括配置成递送药剂的吸入器，所述药剂选自沙丁胺醇、布地奈德、倍氯米松、氟替卡松、福莫特罗、沙美特罗、吲达卡特罗、维兰特罗、噻托铵、阿地溴铵、芜地溴铵、格隆溴铵、沙美特罗与氟替卡松组合、倍氯米松与沙丁胺醇组合，以及布地奈德与福莫特罗组合。
[19]一种方法，所述方法包括：
接收与受试者使用至少一个吸入器相关的使用参数的至少一个值，所述至少一个值由相应吸入器中包含的使用测定系统测定；以及
控制用户界面以发出输入所述受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示的提示，所述提示基于所述至少一个值发出。
[20]根据实施例[19]所述的方法，其中所述使用参数包括所述受试者对所述至少一个吸入器的使用。
[21]根据实施例[20]所述的方法，包括记录所述吸入器的使用次数，其中所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于所述所记录的使用次数与基线使用次数之间的差达到或超过给定阈值。
[22]根据实施例[19]至[21]中任一项所述的方法，其中所述至少一个吸入器包括配置成递送抢救药剂的抢救吸入器；任选地其中所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于所记录的抢救吸入器使用次数超过预定抢救吸入器使用次数。
[23]根据实施例[19]至[22]中任一项所述的方法，其中所述至少一个吸入器包括配置成递送维持药剂的维持吸入器；任选地其中所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于所记录的维持吸入器使用次数小于预定维持吸入器使用次数。
[24]根据实施例[19]至[23]中任一项所述的方法，其中所述使用参数包括与所述受试者执行的吸入期间的气流相关的参数；任选地其中所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于与气流相关的所述参数与气流参数基线之间的差达到或超过给定阈值。
[25]一种包括计算机程序代码的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序代码适于实施根据实施例[19]至[24]中任一项所述的方法。

Claims (24)

1.一种系统，所述系统包括：
至少一个吸入器，所述至少一个吸入器中的每一个包括使用测定系统，所述使用测定系统被配置成测定与受试者使用相应吸入器相关的使用参数的至少一个值，其中所述使用参数包括与所述受试者通过所述至少一个吸入器执行的吸入期间的气流相关的参数；
用户界面，所述用户界面被配置成使用户能够输入所述受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示；以及
处理模块，所述处理模块被配置成控制所述用户界面以基于所述至少一个值发出输入所述指示的提示。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述使用参数包括所述受试者对所述至少一个吸入器的使用。
3.根据权利要求2所述的系统，其中所述使用测定系统包括：传感器，用于检测由所述受试者执行的吸入；和/或机械开关，所述机械开关被配置成在使用所述至少一个吸入器之前、期间或之后致动。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的系统，其中所述处理模块被配置成记录所述至少一个吸入器的使用次数，并且控制所述用户界面以至少部分地基于所述所记录的使用次数与基线使用次数之间的差达到或超过给定阈值而发出所述提示。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的系统，其中所述至少一个吸入器包括抢救吸入器，所述抢救吸入器被配置成递送抢救药剂。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于所记录的抢救吸入器使用次数超过预定抢救吸入器使用次数而发出所述提示；任选地其中所述预定抢救吸入器使用次数对应于所述受试者在无恶化时段期间进行的基线抢救吸入器使用次数。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的系统，其中所述至少一个吸入器包括维持吸入器，所述维持吸入器被配置成递送维持药剂。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于所记录的维持吸入器使用次数小于预定维持吸入器使用次数而发出所述提示；任选地其中所述预定维持吸入器使用次数对应于由治疗方案指定的指定维持吸入器使用次数。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的系统，其中所述使用测定系统包括用于感测与气流相关的所述参数的传感器。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的系统，其中所述系统包括用于存储经由所述用户界面输入的所述指示的存储器。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于与气流相关的所述参数与气流参数基线之间的差达到或超过给定阈值而发出所述提示。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的系统，其中所述参数是峰值吸入流量、吸入量和吸入持续时间中的至少一个。
13.根据权利要求12所述的系统，其中所述处理模块被配置成控制所述用户界面以至少部分地基于以下项发出所述提示：
所述峰值吸入流量相对于基线峰值吸入流量的变化；
所述吸入量相对于基线吸入量的变化；和/或
所述吸入持续时间相对于基线吸入持续时间的变化。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的系统，其中所述用户界面被配置成提供多个用户可选择的呼吸道疾病病况选项，其中所述指示由用户选择所述病况选项中的至少一个来定义。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述用户界面被配置成以可选择图标、复选框、滑块和/或标度盘的形式提供所述病况选项。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的系统，其中所述用户界面至少部分地由与所述至少一个吸入器通信的用户装置的第一用户界面限定；任选地其中所述用户装置是选自个人计算机、平板计算机和智能手机的至少一个，和/或其中所述处理模块至少部分地包含在所述用户装置中包含的处理器中。
17.根据权利要求1至16中任一项所述的系统，其中所述至少一个吸入器包括配置成递送药剂的吸入器，所述药剂选自沙丁胺醇、布地奈德、倍氯米松、氟替卡松、福莫特罗、沙美特罗、吲达卡特罗、维兰特罗、噻托铵、阿地溴铵、芜地溴铵、格隆溴铵、沙美特罗与氟替卡松组合、倍氯米松与沙丁胺醇组合，以及布地奈德与福莫特罗组合。
18.一种方法，所述方法包括：
接收与受试者使用至少一个吸入器相关的使用参数的至少一个值，所述至少一个值由相应吸入器中包含的使用测定系统测定，其中所述使用参数包括与所述受试者通过所述相应吸入器执行的吸入期间的气流相关的参数；以及
控制用户界面以发出输入所述受试者正在经历的呼吸道疾病的病况的指示的提示，所述提示基于所述至少一个值发出。
19.根据权利要求18所述的方法，其中所述使用参数包括所述受试者对所述至少一个吸入器的使用。
20.根据权利要求19所述的方法，包括记录所述吸入器的使用次数，并且所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于所述所记录的使用次数与基线使用次数之间的差达到或超过给定阈值。
21.根据权利要求18至20中任一项所述的方法，其中所述至少一个吸入器包括配置成递送抢救药剂的抢救吸入器；任选地其中所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于所记录的抢救吸入器使用次数超过预定抢救吸入器使用次数。
22.根据权利要求18至21中任一项所述的方法，其中所述至少一个吸入器包括配置成递送维持药剂的维持吸入器；任选地其中所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于所记录的维持吸入器使用次数小于预定维持吸入器使用次数。
23.根据权利要求18至22中任一项所述的方法，其中所述控制所述用户界面以发出所述提示至少部分地基于与气流相关的所述参数与气流参数基线之间的差达到或超过给定阈值。
24.一种包括计算机程序代码的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述计算机程序代码适于实施根据权利要求18至23中任一项所述的方法。
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