JP2012502752A - 指標に基づく悪化ｈｆ警報 - Google Patents

Abstract

本文書は、とりわけ、心不全症状のユーザ選択を受信すること、異常心理コンディションのユーザ選択を受信すること、生理的患者状態パラメータに関する情報を受信すること、および、受信情報を使用して心不全状態を判定することを論じる。心不全症状は、呼吸困難、浮腫、または体重変化の少なくとも１つを含む。異常心理コンディションは、不安、ストレス、またはうつ状態の少なくとも１つを含み得る。

Description

本発明は、心不全状態を判定するシステムまたは方法に関する。
（優先権の主張）
優先権の利益は、その出願が参照により本明細書に組み込まれる、２００８年９月１９日に出願された米国仮出願シリアル番号第６１／０９８，５２６号に対して主張される。

身体は、人の健康を維持するために共に働くシステムのグループであると考えることができる。たとえば、循環系は、種々の器官に酸素と栄養素を与えることができる。心臓は、循環系の中心的な器官であると考えられる。心臓の左部分は、酸素化された血液を肺から取出し、それを身体の他の部分に供給することができる。身体は、酸素化された血液を代謝サイクルの一部として使用することができる。代謝サイクルは、器官または筋肉組織にエネルギーを提供しながら、血液を部分的に脱酸素化することができる。心臓の右部分は、その後、こうして脱酸素化された血液を肺に戻し、肺内で、血液が再び酸素化される。

種々の生理的コンディションが、信号の機械的または電気的挙動に影響を及ぼしうる。心不全（ｈｅａｒｔ ｆａｉｌｕｒｅ）（「ＨＦ」）などの疾患は、心臓のポンピング能力または効率を減少させうる。うっ血性心不全が進行するにつれて、心臓の減少したポンピング能力または効率は、浮腫（体液の貯留）、体重増加、息切れ、低い運動耐容能、睡眠関連問題などの他の望ましくない症状をもたらし、最終的には死をもたらしうる。

一例では、１つまたは複数のシステムまたは方法は、患者の心不全悪化状態を予測（ｐｒｅｄｉｃｔ）するため種々の生理的パラメータを監視するために使用されうる。ＨＦ関連の兆候（ｓｉｇｎ）または症状（ｓｙｍｐｔｏｍ）の突然の悪化は、急性非代償性心不全（ａｃｕｔｅ ｈｅａｒｔ ｆａｉｌｕｒｅ ｄｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）（「ＡＨＦＤ」）と呼ばれうる。心不全を病む人は、時として、生理的コンディションのこうした変化に気付かない可能性がある。自動警告または警報生成システムまたは方法は、悪化コンディションまたは他の重大な疾患事象の早期識別を補助しうる。ＨＦの処置は、その後、始動されるかまたは修正されうる。処置は、埋め込み型デバイス（たとえば、心臓再同期治療あるいは１つまたは複数の他の治療）、（たとえば、１つまたは複数のセンサによる）生理的監視、または同様なものを使用して、薬理学的治療を始動するかまたは修正することを含みうる。心不全悪化の早期検出は、入院の頻度および長さを減少させ、生活の質を改善し、またはヘルスケアコストを低減し得る。

いくつかの例では、心不全に関連しない１つまたは複数の症状またはコンディションは、心不全関連の症状の重症度についての人の認識を乱しうる。こうした乱れは、心不全症状増幅と呼ばれうる。本発明者等は、とりわけ、心不全悪化コンディションについて警報を提供する方法またはシステムの検出基準を変更することが、症状増幅を経験する人にとって有利でありうることを認識した。

本発明者等はまた、ユーザインタフェースが、人の症状またはコンディションに関する情報をうるために使用されうることを認識した。いくかの例では、心不全状態検出基準は、１つまたは複数の選択された症状またはコンディションに応答して自動的に変更されうる。一例では、ユーザインタフェースは、選択されるべき疾患症状または生理的コンディションなどの臨床指標（ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）を示すように構成されうる。疾患症状または生理的コンディションを選択することによって、ユーザは、心不全状態検出基準に対してコントロールを提供しうる。いくつかの例では、ユーザは、１つまたは複数のセンサあるいは警報生成設定の構成に関する技術的詳細に情通する必要がない。一例では、１つまたは複数のセンサあるいは警報生成設定は、ユーザ入力に応答して自動的に決定されうる。そのため、ユーザインタフェースは簡略化されうる。

例１では、システムは、心不全症状が、存在しているか、または存在したかを示す心不全症状のユーザ選択を受信するユーザ入力を含む。この例では、心不全症状は、呼吸困難、浮腫、または体重変化の少なくとも１つを含む。この例では、ユーザ入力はまた、異常心理コンディションが、存在しているか、または存在したかを示す異常心理コンディション（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）のユーザ選択を受信するように構成される。この例では、システムはまた、ユーザ入力に結合された心不全（ＨＦ）状態（ｓｔａｔｕｓ）プロセッサを含み、ＨＦ状態プロセッサは、心不全症状のユーザ選択に関する情報、異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報、および生理的患者状態パラメータ検出器からの情報を使用して心不全状態を判定するように構成される。

例２では、例１のシステムは、任意選択で、ＨＦ状態プロセッサからの情報を使用して心不全状態指標を提供するように構成された心不全（ＨＦ）状態インジケータを含む。
例３では、例１および２の任意の１つまたは両方の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、心不全症状および異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報を使用して、心不全状態判定の敏感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）、特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）、正の予測値、または負の予測値の少なくとも１つを制御可能に調整するように構成される。
例４では、例１から３の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、ユーザ入力によって受信される情報に応答して心不全状態判定の敏感度を増加させるように構成され、情報は、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を含む。

例５では、例１から４の任意の１つまたは複数の例の異常心理コンディションは、任意選択で、不安、ストレス、またはうつ状態の少なくとも１つを含む。
例６では、例１から５の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、ユーザ選択が、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すときに、心不全悪化コンディションの指標の尤度（ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）を増加させるように構成される。

例７では、例１から６の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器によって提供される情報を使用して、心不全症状、異常心理コンディション、または心不全（ＨＦ）併存疾患の少なくとも１つを検出するように構成される。

例８では、例１から７の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を含む。この例では、例１から７の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、心不全症状のユーザ選択、異常心理コンディションのユーザ選択、または心不全併存疾患のユーザ選択の少なくとも１つを必要とすることなく、生理的患者状態パラメータ検出器からの情報を使用して、心不全症状、異常心理コンディション、または心不全併存疾患を検出するように構成される。

例９では、例１から８の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を含む。この例では、例１から８の任意の１つまたは複数の例の生理的患者状態パラメータ検出器は、任意選択で、少なくとも１つのセンサに結合され、少なくとも１つのセンサから患者に関する生理的情報を受信するように構成され、少なくとも１つのセンサは、体重計、血圧センサ、心電図センサ、加速度計、胸腔内インピーダンスセンサ、音響センサ、呼吸センサ、または血液ガスセンサを含む。

例１０では、例９の生理的情報は、任意選択で、体重、心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを含む。

例１１では、例１から１０の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を含む。この例では、例１から１０の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、ユーザ入力から受信される情報に応答して、生理的患者状態パラメータ検出器から胸腔内インピーダンスに関する情報を受信するように構成され、ユーザ入力からの情報は、浮腫が存在しているか、または存在したというユーザ選択を含む。

例１２では、例１から１１の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を含む。この例では、例１から１１の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、ユーザ入力から受信される情報に応答して、生理的患者状態パラメータ検出器から呼吸数、呼吸タイミング、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報を受信するように構成され、ユーザ入力からの情報は、呼吸困難が存在しているか、または存在したというユーザ選択を含む。

例１３では、例１から１２の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を含み、生理的患者状態パラメータ検出器は、任意選択で、第１および第２の患者状態パラメータに関する情報を受信するように構成され、例１から１２の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第１の重みを、異なる第２の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第２の重みに対して制御可能に調整するように構成され、例１から１２の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、第１および第２の重みと共に、第１および第２の生理的患者状態パラメータに関する生理的患者状態パラメータ検出器から受信される情報を使用して心不全状態判定を制御可能に調整するように構成される。

例１４では、例１から１３の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を含み、生理的患者状態パラメータ検出器は、任意選択で、患者に関する呼吸関連情報を受信するように構成され、例１から１３の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、心不全状態判定を制御可能に調整するように構成され、制御可能に調整することは、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したかを示すユーザ入力によって受信されるユーザ選択に応答して、心不全状態判定に及ぼす呼吸関連情報の影響を増加させることを含み、異常心理コンディションはうつ状態を含む。

例１５では、例１から１４の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を含み、生理的患者状態パラメータ検出器は、任意選択で、患者の胸腔内インピーダンスに関する情報を受信するように構成され、例１から１４の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、心不全状態判定を制御可能に調整するように構成され、制御可能に調整することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ入力によって受信されるユーザ選択に応答して、心不全状態判定に及ぼす胸腔内インピーダンス情報の影響を増加させることを含む。

例１６では、例１から１５の任意の１つまたは複数の例のシステムは、任意選択で、生理的患者状態パラメータ検出器を備含み、生理的患者状態パラメータ検出器は、任意選択で、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報を受信するように構成され、例１から１５の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、心不全状態判定を制御可能に調整するように構成され、制御可能に調整することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ入力によって受信されるユーザ選択に応答して、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報の影響を増加させること。

例１７では、例１から１６の任意の１つまたは複数の例のユーザ入力は、任意選択で、心不全（ＨＦ）併存疾患が存在しているか、または存在したかを示すＨＦ併存疾患のユーザ選択を受信するように構成され、例１から１６の任意の１つまたは複数の例のＨＦ状態プロセッサは、任意選択で、ＨＦ併存疾患のユーザ選択に関する情報を使用して心不全状態を判定するように構成される。

例１８では、方法は、呼吸困難、浮腫、または体重変化の少なくとも１つを含む心不全症状が、存在しているか、または存在したかを示す心不全症状のユーザ選択を受信すること、異常心理コンディションが、存在しているか、または存在したかを示す異常心理コンディションのユーザ選択を受信すること、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を受信すること、および、心不全症状のユーザ選択、異常心理コンディションのユーザ選択、および、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して心不全状態を判定することを含む。

例１９では、例１８の方法は、任意選択で、心不全状態に関する情報を使用して心不全状態指標を提供することを含む。
例２０では、例１８または１９の任意の１つまたは両方の例の心不全状態を判定することは、任意選択で、心不全症状および前記異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報を使用して、心不全悪化コンディション判定の敏感度、特異度、正の予測値、または負の予測値の少なくとも１つを調整することを含み、任意選択で、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して、心不全悪化コンディションを判定することを含み、例１８または１９の任意の１つまたは両方の例の心不全状態指標を提供することは、任意選択で、心不全悪化コンディションを提供することを含む。

例２１では、例１８から２０の任意の１つまたは複数の例の心不全悪化コンディションを判定することは、任意選択で、ユーザ選択が、前記異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すときに、判定の敏感度を増加させることを含む。

例２２では、例１８から２１の任意の１つまたは複数の例の異常心理コンディションは、任意選択で、不安、ストレス、またはうつ状態の少なくとも１つを含む。
例２３では、例１８から２２の任意の１つまたは複数の例の第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、任意選択で、心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、体重、胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを受信することを含む。

例２４では、例１８から２３の任意の１つまたは複数の例の心不全症状のユーザ選択を受信することは、任意選択で、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、例１８から２３の任意の１つまたは複数の例の第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、任意選択で、胸腔内インピーダンスを受信することを含む。

例２５では、例１８から２４の任意の１つまたは複数の例の心不全症状のユーザ選択を受信することは、任意選択で、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、例１８から２４の任意の１つまたは複数の例の第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、任意選択で、呼吸数、呼吸タイミング、肺一回換気量、身体活動レベルの少なくとも１つを受信することを含む。

例２６では、例１８から２５の任意の１つまたは複数の例の心不全状態を判定することは、任意選択で、心不全状態判定を制御可能に調整することを含み、制御可能に調整することは、任意選択で、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第１の重みを、異なる第２の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第２の重みに対して調整すること、および、第１および第２の重みと共に、第１および第２の生理的患者状態パラメータから得られる情報を使用することを含む。

例２７では、例１８から２６の任意の１つまたは複数の例の異常心理コンディションのユーザ選択を受信することは、任意選択で、うつ状態が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、例１８から２６の任意の１つまたは複数の例の心不全状態を判定することは、任意選択で、心不全状態判定を制御可能に調整することを含み、制御可能に調整することは、ユーザ選択に応答して心不全状態判定に及ぼす呼吸関連情報の影響を増加させることを含む。

例２８では、例１８から２７の任意の１つまたは複数の例の心不全症状のユーザ選択を受信することは、任意選択で、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、例１８から２７の任意の１つまたは複数の例の心不全状態を判定することは、任意選択で、心不全状態判定を制御可能に調整することを含み、制御可能に調整することは、ユーザ選択に応答して心不全状態判定に及ぼす胸腔内インピーダンス情報の影響を増加させることを含む。

例２９では、例１８から２８の任意の１つまたは複数の例の心不全症状のユーザ選択を受信することは、任意選択で、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、例１８から２８の任意の１つまたは複数の例の心不全状態を判定することは、任意選択で、心不全状態判定を制御可能に調整することを含み、制御可能に調整することは、ユーザ選択に応答して、呼吸数情報、呼吸タイミング情報、心拍数情報、肺一回換気量情報、または身体活動レベル情報の少なくとも１つの影響を増加させることを含む。

例３０では、例１８から２９の任意の１つまたは複数の例の方法は、任意選択で、心不全（ＨＦ）併存疾患が存在しているか、または存在したかを示すＨＦ併存疾患のユーザ選択を受信することを含み、例１８から２９の任意の１つまたは複数の例の心不全状態を判定することは、ＨＦ併存疾患のユーザ選択に関する情報を使用することを含む。

例３１では、例１８から３０の任意の１つまたは複数の例の方法は、任意選択で、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して、心不全症状、異常心理コンディション、または心不全併存疾患の少なくとも１つを検出することを含む。

本概要は、本特許出願の主題の概要を提供することを意図される。本発明の排他的なまたは網羅的な説明を提供することは意図されない。詳細な説明は、本特許出願に関するさらなる情報を提供するために含まれる。

心不全状態を判定するシステムの少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 心不全悪化コンディションインジケータを含む、心不全悪化を判定するシステムの少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 心不全悪化コンディション判定の、敏感度、特異度、正の予測値、または負の予測値を制御するように構成された心不全状態プロセッサを含むシステムの少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 心不全状態を判定するシステムまたは方法に含まれるユーザインタフェースの少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 第１の外部デバイス、第２の外部デバイス、ネットワーク、埋め込み型センサアセンブリ、および外部センサアセンブリを含む、心不全状態を判定するシステムの少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 ユーザ入力および第１の生理的患者状態パラメータから得られる情報を含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、体重、胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを使用して第１の生理的患者状態パラメータから得られる情報を導出することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 異常心理コンディションが存在しているか、または存在したというインジケータをユーザが選択すると、心不全悪化コンディション判定の、敏感度、特異度、正の予測値、または負の予測値を調整することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 異常心理コンディションが存在しているか、または存在したというインジケータをユーザが選択すると、心不全悪化コンディション判定の敏感度を増加させることを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 浮腫が存在しているか、または存在したというインジケータをユーザが選択すると、胸腔内インピーダンスを使用して生理的患者状態パラメータから得られる情報を導出することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 呼吸困難が存在しているか、または存在したというインジケータをユーザが選択すると、呼吸数、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つを使用して生理的患者状態パラメータから得られる情報を導出することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 生理的患者状態パラメータから得られる情報を第１の警報閾値または範囲と比較することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 生理的患者状態パラメータから得られる情報を第２の警報閾値または範囲と比較することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 ユーザから得られる情報を使用することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。 生理的患者状態パラメータから得られる情報を第３の警報閾値または範囲と比較することを含む、心不全状態を判定する方法の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す図である。

必ずしも一定比例尺に従って描かれていない図面では、同じ数字は、異なる図において同じコンポーネントを述べる可能性がある。異なる添え字を有する同じ数字は、同様のコンポーネントの異なる例を示す可能性がある。図面は、一般に、本文書で論じる種々の実施形態を、制限としてではなく例として示す。

いくつかの実施例では、生理的患者状態パラメータの１つまたは複数の変化は、心不全の発生または悪化を予測しうる。臨床用語は、「湿潤性の増加（ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｗｅｔｎｅｓｓ）」（たとえば、肺浮腫、末梢性浮腫、あるいは１つまたは複数の他の形態の浮腫の悪化）または「運動耐容能の減少（ｄｅｃｒｅａｓｉｎｇ ｅｘｅｒｃｉｓｅ ｔｏｌｅｒａｎｃｅ）」などのこうした変化を述べるために使用されうる。生理的患者状態は、種々のセンサから提供される情報から、または、ユーザによって提供される情報を使用することによって導出されうる。ある実施例では、埋め込み型医療デバイス（ｉｍｐｌａｎｔａｂｌｅ ｍｅｄｉｃａｌ ｄｅｖｉｃｅ）（ＩＭＤ）または外部デバイスは、１つまたは複数のセンサを提供しうる。いくつかの実施例では、１つまたは複数のセンサは、体重計、血圧センサ（たとえば、血圧カフまたは埋め込み型センサ）、心電図（ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）（「ＥＥＧ」）センサ、加速度計、活動センサ（たとえば、圧電式加速度計または他のセンサ）、胸腔内インピーダンスセンサ、音響センサ、呼吸センサ、血液ガス（たとえば、酸素あるいは１つまたは複数の他のガス）センサ、あるいは１つまたは複数の他のセンサを含みうる。

１つまたは複数のセンサから得られる情報の実施例は、心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、運動耐容能（たとえば、身体活動に対する患者の応答）、体重、（たとえば、水分の蓄積を評価するため、呼吸関連パラメータを監視するため、または心臓関連パラメータを監視するための）胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュード（たとえば、Ｓ３心音マグニチュード）、または他の情報を含みうる。

ある実施例では、身体活動に対する生理的応答（ｐｈｙｓｉｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｐｈｙｓｉｃａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ）（「ＰＲＡ」）は、加速度計を使用して患者の身体活動レベルを監視し、対応する呼吸数または心拍数を監視することによって決定されうる。ある実施例では、肺浮腫の発生（たとえば、肺または気管内の水分の異常な貯留）は、胸腔内インピーダンスセンサからの情報を使用して導出されうる。

いくつかの実施例では、１つまたは複数のセンサからの情報（たとえば、データ）は、指定された範囲の値と比較され、情報がその範囲を満たす、または、超えると、警報が生成されうる。同様に、いくつかの実施例では、センサデータの最大、最小、移動平均、重み付き平均、メジアン、ミーン（ｍｅａｎ）、または別の中心傾向（ｃｅｎｔｒａｌ ｔｅｎｄｅｎｃｙ）は、「ベースライン（ｂａｓｅｌｉｎｅ）」と呼ばれ、指定された範囲と比較され、比較された値がその範囲を満たす、または、超えると、警報が生成されうる。ある実施例では、ベースラインからのセンサデータの検出される変動は、警報を誘発するために使用されうる。いくつかの実施例では、センサデータの変化レートまたは傾向は、閾値または範囲と比較され、変化レートまたは傾向が、閾値または範囲を満たす、または、超えると、警報が生成されうる。

いくつかの実施例では、センサからの情報についての警報範囲は、ユーザインタフェースを使用してユーザ（たとえば、臨床医、患者、介護者、医師、あるいは１人または複数人の他の者）によって指定されるかまたは修正されうる。いくつかの実施例では、ユーザインタフェースはまた、監視パラメータ（たとえば、センサ構成）またはＨＦ悪化検出基準を変更するかまたは確認するために使用されうる。いくつかの実施例では、確認がユーザインタフェースを介して提供されると、外部デバイス（たとえば、患者監視システムの一部分）または埋め込み型医療デバイスは、修正されたセンサ構成または警報生成基準（たとえば、ＨＦ悪化検出基準）をプログラムされうる。

図１は、心不全状態を判定するシステム１００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。システムは、第１のディスプレイ１２０Ａに通信可能に結合されるユーザ入力１１０を含みうる。第１のディスプレイ１２０Ａは、複数のユーザ選択可能な心不全症状インジケータ１３０およびユーザ選択可能な異常心理コンディションインジケータ１４０を含みうる。第１のディスプレイ１２０は、心不全（「ＨＦ」）状態プロセッサ１５０に通信可能に結合されうる。ＨＦ状態プロセッサ１５０は、第２のディスプレイ１２０Ｂに通信可能に結合されうる。第２のディスプレイ１２０Ｂは、心不全（「ＨＦ」）状態インジケータ１６０を含み、インジケータ１６０は、図１３に示す心不全状態検出方法などによって、ＨＦ状態プロセッサ１５０によって制御可能に調整されるように構成されうる。ある実施例では、人（たとえば、患者）は、生理的患者状態パラメータ検出器１８０に通信可能に結合されうる。いくつかの実施例では、生理的患者状態パラメータ検出器１８０は、ＨＦ状態プロセッサ１５０に結合されうる。

ある実施例では、第１のディスプレイ１２０Ａおよび第２のディスプレイ１２０Ｂは、同じディスプレイ（たとえば、単一のパーソナルコンピュータディスプレイ）を含みうる。ユーザ入力１１０は、キーボード、マウス、タッチスクリーン、または同様なものを含みうる。いくつかの実施例では、第１のディスプレイ１２０Ａまたはユーザ入力１１０は、埋め込み型医療デバイス（ｉｍｐｌａｎｔａｂｌｅ ｍｅｄｉｃａｌ ｄｅｖｉｃｅ）（「ＩＭＤ」）（たとえば、心臓律動管理（ｃａｒｄｉａｃ ｒｈｙｔｈｍ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）（「ＣＲＭ」）デバイス）と通信状態で使用するための医師プログラマアセンブリの一部分として、または、外部患者監視アセンブリ（たとえば、人の家庭に位置するベッドサイドモニタ）の一部分とし含まれうる。

図２は、ＨＦ状態プロセッサ１５０およびＨＦ状態インジケータ１６０を含む、心不全悪化コンディションを判定するシステム２００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。この実施例では、ＨＦ状態プロセッサ１５０は、ＨＦ状態検出器２１０を含み、ＨＦ状態インジケータ１６０は、ＨＦ悪化コンディションインジケータ２２０を含みうる。ある実施例では、ＨＦ状態検出器２１０は、ＨＦ悪化コンディションインジケータ２２０に通信可能に結合されうる。ある実施例では、ＨＦ状態プロセッサ１５０またはＨＦ状態検出器２１０は、ＣＲＭデバイスなどのＩＭＤの一部分（ｐｏｒｔｉｏｎ）、部品（ｐａｒｔ）、またはコンポーネント（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）として含まれうる。いくつかの実施例では、ＨＦ状態プロセッサ１５０またはＨＦ状態検出器２１０は、コンピュータサーバ、パーソナルコンピュータ、外部患者監視アセンブリなどのような外部アセンブリの一部分、部品、またはコンポーネントとして含まれうる。

図３は、ＨＦ状態プロセッサ１５０およびＨＦ状態インジケータ１６０を含むシステム３００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。この実施例では、ＨＦ状態プロセッサ１５０は、心不全状態を判定するように構成されたＨＦ状態検出器２１０を含み、ＨＦ状態インジケータ１６０は、ＨＦ悪化コンディションを示すように構成されたＨＦコンディションインジケータ２２０を含みうる。ある実施例では、ＨＦ状態プロセッサ１５０およびＨＦ状態検出器２１０は、ＨＦ状態インジケータ１６０およびＨＦ悪化コンディションインジケータ２２０に通信可能に結合されうる。

ある実施例では、ＨＦ状態プロセッサ１５０は、ＨＦ状態検出器２１０によって実施される心不全悪化コンディション判定などの心不全状態判定の、敏感度３１０、特異度３２０、正の予測値３３０、または負の予測値３４０の少なくとも１つを制御するように構成されうる。

本発明者等は、とりわけ、心不全悪化コンディションを正確に検出する尤度と、偽りのアラームの尤度との間で、１つまたは複数のトレードオフが行われることを認識した。ある実施例では、敏感度３１０は、実際の陽性コンディション（たとえば、真の陽性検出事象と実際の陽性事象の総数の比）が正確に検出されうる尤度として考えられうる。いくつかの実施例では、陽性検出事象は、（ＨＦ悪化コンディションが存在しても、しなくても）ＨＦ悪化コンディションを検出することとして考えられうる。敏感度３１０を増加させることは、検出事象の尤度を高くさせうる。ある実施例では、増加した敏感度３１０は、実際のＨＦ悪化コンディションの潜在的な尤度がたとえ変化しなくても、ＨＦ悪化コンディションを宣言するという高い尤度をもたらしうる。一般に、より高い敏感度３１０は、より多くの偽陽性と引換えに少数の偽陰性をもたらしうる。

いくつかの実施例では、警報（たとえば、心不全悪化コンディション、個々のセンサに関するアラーム、患者状態パラメータに関するアラームなど）は、閾値を減少させるかまたは許容される値の範囲を狭くすることによって敏感度を高くされうる。例証的な実施例では、（たとえば、センサからの）データ系列が既知の範囲の変動を示す場合、閾値を減少させることは、閾値交差の尤度を高くしうる。この実施例では、変動が、対象となるコンディション以外の因子によって引起されうる場合、こうした因子による（たとえば、雑音、併存疾患、故障、検知分解能に対する固有の制限、または同様なものによる）閾値交差の尤度も高くなりうる。閾値交差は、他の因子によって起こる場合、偽陽性と呼ばれうる。

ある実施例では、特異度３２０は、実際の陰性事象が陰性検出事象をもたらす尤度として考えられうる（たとえば、ＨＦ状態検出器２１０が、あるコンディションを検出せず、そのコンディションは、起こっていないかまたは起こらなかった）。心不全悪化コンディション判定の実施例では、陰性検出事象は、実際のＨＦ悪化コンディションを検出しないとして考えられうる。より高い特異度３２０は、より多くの偽陰性事象と引換えに、真の陰性検出事象を記録する可能性が高いとして考えられうる。一般に、より高い特異度３２０は、少数の偽陽性をもたらしうる。ある実施例では、特異度３２０および敏感度３１０は、互いに関連するが互いに依存せず、より頑健な検出スキームは、より高い特異度とより高い敏感度の両方をもたらしうる。

ある実施例では、陽性予測値（ｐｏｓｉｔｉｖｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｖａｌｕｅ）（「ＰＰＶ」）３３０は、真の陽性検出事象と陽性検出事象の総数の比として考えられうる。心不全悪化コンディション判定の実施例では、より高いＰＰＶ３３０は、より低い偽陽性率に関連付け（ａｓｓｏｃｉａｔｅ）られうる。同様に、陰性予測値（ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｖａｌｕｅ）（「ＮＰＶ」）３４０は、真の陰性検出事象と陰性検出事象の総数の比として考えられ、より高いＮＰＶ３４０は、偽陰性事象を減少されうる。

図４は、ユーザインタフェース４００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。いくつかの実施例では、ユーザインタフェース４００は、心不全状態を判定するシステムまたは方法の一部分として含まれうる。ある実施例では、ユーザインタフェース４００は、１つまたは複数の心不全症状１３０、１つまたは複数の併存疾患４２０、１つまたは複数の心理的コンディション１４０のユーザ選択可能なディスプレイを含みうる。

図４の実施例では、ユーザ選択可能な心不全症状１３０は、呼吸困難、浮腫、体重変化、あるいは１つまたは複数の他の心不全症状を含み、１つまたは複数のラジボタン（たとえば、ラジオボタン４３０）は、ユーザ選択を含みうる。いくつかの実施例では、チェックボックス、リストボックス、または他のユーザ選択可能な入力が使用されうる（たとえば、選択は、互いに排他的である必要はない）。ある実施例では、ラジオボタン４３０は、コンピュータに対する入力デバイス（たとえば、キーボード、マウス、または同様なもの）を介してユーザによって選択されうる。ある実施例では、ユーザインタフェース４００は、（たとえば、別の人または自動音声応答システムによって）電話通信を介してユーザに提供され、ユーザは、会話、タッチトーンキー押下、あるいは１つまたは複数の他の方法を使用して入力を提供しうる。

いくつかの実施例では、ユーザ選択可能な心不全症状１３０は、さらに細分され、または、１つまたは複数のサブカテゴリを参照しうる。たとえば、呼吸困難は、運動時呼吸困難（たとえば、身体活動中の息切れ）、安静時呼吸困難、夜間発作性呼吸困難（たとえば、夜間または睡眠中の一過性の息切れまたは努力呼吸）、起座呼吸（たとえば、人が直立しているか、寝ているかに応じた息切れまたは努力呼吸）、不安時呼吸困難、あるいは、呼吸困難の１つまたは複数の他の細分またはサブカテゴリの１つまたは複数を含みうる。同様に、いくつかの実施例では、浮腫または体重変化などの他の心不全症状は、肺浮腫、全身性浮腫、末梢性浮腫、腹水、正の体重変化、負の体重変化などを含みうる。

図４に示す実施例では、ユーザ選択可能な併存疾患４２０は、喘息、慢性障害肺疾患（ｃｈｒｏｎｉｃ ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｖｅ ｐｕｌｍｏｎａｒｙ ｄｉｓｅａｓｅ）（「ＣＯＰＤ」）、肺高血圧症、貧血症、無呼吸、あるいは１つまたは複数の併存疾患を含みうる。ユーザ選択可能な併存疾患４２０のユーザ選択に関する情報は、ＨＦ状態判定において使用されうる。ある実施例では、人が、心不全症状と同様の症状を引起す併存疾患を経験する場合、心不全悪化状態判定は、心不全悪化コンディションの偽検出を回避するために、併存疾患に関連付けられた１つまたは複数のセンサからのデータを無視するかまたは強調を抑えうる。

例証的な実施例では、人は、喘息と肺浮腫の両方を有しうる。この実施例では、心不全悪化状態判定は、（たとえば、水分の蓄積を評価するために）胸腔内インピーダンス測定値からの情報に、第２の重みを使用する呼吸数または呼吸タイミングに関連する情報に比べて（たとえば、呼吸関連情報は、喘息によって混同されうるため）より重く第１の重みを使用して重み付けうる。こうした実施例では、心不全悪化コンディション判定の特異度３２０は、増加されうる。

図４の実施例では、ユーザ選択可能な心理的コンディション１４０は、うつ状態、不安、あるいは、他のストレスまたは心理的コンディションを含む複数の異常心理コンディションを提供しうる。

いくつかの実施例では、第１および第２の重みは、数値計算で使用される係数、閾値、（たとえば、生理的状態情報がそこから得られうるセンサについての）利得値、ファジーロジック決定スキームで使用されるメンバーシップ関数または係数の形状、ニューラルネットワーク決定スキームを通る係数または経路、あるいは同様なものでありうる。

図４の実施例では、ユーザは、（もしあれば）ユーザ選択可能な心不全症状１３０、（もしあれば）ユーザ選択可能な併存疾患４２０、または（もしあれば）ユーザ選択可能な心理コンディションインジケータ１４０の１つまたは複数を選択した後、「ＨＦ警報プログラミング推奨を行う（ｍａｋｅ ＨＦ ａｌｅｒｔ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ）」ために、ボタン４１０を選択しうる。いくつかの実施例では、ウィンドウが、その後、ディスプレイ上に表示され、（たとえば、個々のセンサまたは生理的患者状態警報について、ＨＦ悪化コンディション警報について、またはその両方について）１つまたは複数の提案される警報閾値変化を示しうる。いくつかの実施例では、ウィンドウは、１つまたは複数のデバイスプログラミング変更、センサ構成変更などを示し、また、１つまたは複数の変更についての確認またはオーバライドが、ユーザ入力を介して受信されうる。ある実施例では、心不全治療は、ユーザ選択に応答して送出されるかまたは修正されうる。

図５は、第１の外部デバイス５１０、第２の外部デバイス５２０、ネットワーク５３０、埋め込み型センサアセンブリ５５０、および外部センサアセンブリ５４０を含む、心不全状態を判定するシステム５００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。第１の外部デバイス５１０は、第１の通信結合５８０Ａまたは第２の通信結合５８０Ｂを使用してネットワーク５３０を通して第２の外部デバイス５２０に結合されうる。この実施例では、第１の外部デバイス５１０は、第１のディスプレイ１２０Ａおよび第１のユーザ入力１１０Ａを含みうる。同様に、第２の外部デバイス５２０は、第２のディスプレイ１２０Ｂおよび第２のユーザ入力１１０Ｂを含みうる。いくつかの実施例では、第２の外部デバイス５２０は、第１の無線通信結合５７０Ａを使用して埋め込み型センサアセンブリ５５０に第２の外部デバイス５２０を通信可能に結合するか、または、第２の無線通信結合５７０Ｂを使用して外部センサアセンブリ５４０に第２の外部デバイス５２０を通信可能に結合するように構成されたテレメトリ回路５６０を含みうる。

いくつかの実施例では、外部センサアセンブリ５４０は、血圧センサ、呼吸センサ、体重センサ、あるいは１つまたは複数の他の外部センサの少なくとも１つを含みうる。いくつかの実施例では、埋め込み型センサアセンブリ５５０は、人１７０の中に埋め込まれたＣＲＭデバイスを含みうる。埋め込み型センサアセンブリ５５０は、リード線（ｌｅａｄ）を介して心臓５９０に結合され、心臓再同期治療送出回路要素（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、ペーシング回路要素、または頻脈性不整脈治療（たとえば、抗頻脈性不整脈ペーシングまたは徐細動ショック）回路要素を含みうる。いくつかの実施例では、埋め込み型センサアセンブリ５５０は、血圧センサ、胸腔内インピーダンスセンサ、（たとえば、呼吸数、呼吸タイミング、肺一回換気量、毎分換気量、あるいは１つまたは複数の他の呼吸パラメータを検知することが可能な）呼吸センサ、（たとえば、心音を検出するための）音響センサ、活動レベルセンサ（たとえば、人の身体活動を検出する加速度計または圧電センサあるいは１つまたは複数の他の活動レベルセンサ）、心電図センサ、あるいは、１つまたは複数の他の埋め込み型センサの１つまたは複数を含みうる。ある実施例では、１つまたは複数のさらなるセンサアセンブリは、埋め込まれ（たとえば、血管内圧力センサ）、埋め込み型センサアセンブリ５５とあるいは１つまたは複数の他の埋め込み型または外部のデバイスに通信しうる。ある実施例では、第２の外部デバイス５２０は、外部センサアセンブリ５４０を含みうる。また、無線結合５７０Ｂは、省略されるかまたは別の有線または無線結合によって置換えられうる。

ある実施例では、第１の外部デバイス５１０は、（たとえば、好都合な場所で介護者、臨床医、患者、医師などによって使用されるために）ネットワーク５３０に結合されたパーソナルコンピュータを含みうる。いくつかの実施例では、第２の外部デバイス５２０は、医師プログラマまたは患者監視アセンブリ（たとえば、家庭用ベッドサイドモニタまたは同様なもの）を含みうる。

図６は、ユーザ入力および第１の生理的患者状態パラメータから得られる情報を含む、心不全状態を判定する方法６００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。この実施例では、６１０にて、１つまたは複数の心不全症状１３０が、図４に示すように、第１のディスプレイ１２０Ａまたは第２のディスプレイ１２０Ｂなどの上で表示されうる。６２０にて、１つまたは複数の心理的コンディション１４０が、図４に示すように、第１のディスプレイ１２０Ａまたは第２のディスプレイ１２０Ｂなどの上で表示されうる。６３０にて、１つまたは複数の異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択が、１つまたは複数のラジオボタン（たとえば、ラジオボタン４３０）または別のユーザ選択可能な入力（たとえば、チェックボックス、リストボックス、あるいは１つまたは複数の他の入力）などによって受信されうる。６４０にて、１つまたは複数の心不全症状が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択が、ラジオボタン４３０を使用することなどによって受信されうる。ある実施例では、６４０にて、６１０にて表示された１つまたは複数の心不全症状が全く存在していないかまたは全く存在しなかったことを示すユーザ選択が受信されうる。ある実施例では、１つまたは複数の心不全併存疾患が、図４に示すように表示されうる。この実施例では、１つまたは複数の併存疾患が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択が、１つまたは複数のラジオボタン（たとえば、ラジオボタン４３０）または別のユーザ選択可能な入力（たとえば、チェックボックス、リストボックス、あるいは１つまたは複数の他の入力）などによって受信されうる。

図６では、６５０にて、６３０のユーザ選択および６４０のユーザ選択に応答して、ＨＦ状態が、６３０のユーザ選択、６４０のユーザ選択、および第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して決定され（たとえば、制御可能に調整され）うる。ある実施例では、６３０のユーザ選択、６４０のユーザ選択、および、１つまたは複数の心不全併存疾患のユーザ選択に応答して、ＨＦ状態が、６３０のユーザ選択、６４０のユーザ選択、および、１つまたは複数の心不全併存疾患のユーザ選択、および第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して決定され（たとえば、制御可能に調整され）うる。

図７は、７１０にて、心拍数（「ＨＲ」）、呼吸数（「ＲＲ」）、呼吸タイミング（「ＲＴ」）、血圧（「ＢＰ」）、肺一回換気量（「ＴＶ」）、身体活動レベル、体重、胸腔内インピーダンス、心音（「ＨＳ」）タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを受信することを含む、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を受信することを含む、心不全状態を判定する方法７００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。ある実施例では、浮腫症状に関連する湿潤性または水分状態の第１の生理的患者状態パラメータが、胸腔内インピーダンス（たとえば、インピーダンスの減少は、水分貯留を示し得る）、人の体重（たとえば、体重の増加は、水分貯留を示し得る）あるいは、１つまたは複数の他のセンサからの情報を使用して導出されうる。

図８Ａは、心不全状態を判定する方法８００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。８１０にて、ユーザが、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したというインジケータ１４０を選択する場合、８２０にて、心不全悪化コンディション判定の敏感度３１０、特異度３２０、正の予測値３３０、または負の予測値３４０の少なくとも１つが調整されうる。８１０にて、ユーザが、異常心理コンディションを全く選択しない場合、８４０Ａにて、別のユーザ入力が処理されうる。

図８Ｂは、心不全状態を判定する方法８００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。この実施例では、８１０にて、異常心理コンディションが選択される場合、８３０にて、心不全悪化コンディション判定の敏感度３１０が減少されうる。不安、ストレス、うつ状態、あるいは１つまたは複数の他の異常心理コンディションに苦しむ患者の場合、症状増幅が起こりうることを、本発明者等は認識した。こうした患者は、自分達の症状の客観的な重症度が、異常心理コンディションが全くない患者よりたとえ悪くなくても、処置を欲する可能性が高い。入院およびフォローアップケアは、患者の症状の認識によって推進される。そのため、症状は、患者のための治療決定を推進し、また、こうした症状増幅は、（たとえば、入院についての切迫した必要性を予測するために）検出の観点から重要でありうる。症状増幅を経験する患者は、症状増幅がない患者に比べて、心不全疾患進行の早期に処置を求める可能性が高い。

ある実施例では、８１０にて、うつ状態が選択される場合、呼吸に関連する生理的患者状態パラメータに関連付けられる警報閾値は、減少させられ、警報の可能性を高くし、したがって、警報敏感度を増加させうる。こうした実施例では、呼吸関連情報は、息切れ、低い運動耐容能、あるいは１つまたは複数の他の生理的状態パラメータを含みうる。この実施例では、８１０にて、ユーザが、異常心理コンディションを全く選択しない場合、８４０Ｂにて、別のユーザ入力が処理されうる。

ある実施例では、１つまたは複数の心不全併存疾患のユーザ選択が受信されうる。この実施例では、１つまたは複数の心不全併存疾患の状態の判定が行われうる。この実施例では、ユーザが、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したというインジケータ１４０を選択する場合、１つまたは複数の心不全併存疾患の状態の判定の敏感度３１０、特異度３２０、正の予測値３３０、または負の予測値３４０の少なくとも１つが調整されうる。

図９は、心不全状態を判定する方法９００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。９１０にて、第１の入力１１０Ａを使用して第１のディスプレイ１２０Ａ上で、または、第２の入力１１０Ｂを使用して第２のディスプレイ１２０Ｂ上でなどで、ユーザが、浮腫（たとえば、肺浮腫）が存在しているか、または存在したというインジケータを選択する場合、９２０にて、湿潤性などの第１の生理的患者状態パラメータに関する情報が、胸腔内インピーダンスあるいは１つまたは複数の他のセンサを使用して導出されうる。ある実施例では、胸腔内インピーダンスを使用して導出される情報あるいは１つまたは複数の他のセンサから導出されるかまたは受信される情報の重みは、９１０にて浮腫が選択される場合に増加されうる。ある実施例では、胸腔内インピーダンスに関連付けられた警報閾値が確立され得、また、胸腔内インピーダンスは、警報閾値と比較されうる。インピーダンスが閾値以下である場合、心不全悪化コンディション判定が、ＨＦ悪化状態を示すか、浮腫固有の警報が生成されるか、または、その両方でありうる。ある実施例では、胸腔内インピーダンスに関連付けられた１つまたは複数の既存の閾値は、９１０にて浮腫が選択される場合に増加され、１つまたは複数の警報の可能性を高くしうる。図９では、９１０にて、浮腫が選択されない場合、９３０にて、別のユーザ入力が処理されうる。いくつかの実施例では、警報は、第１の外部デバイス５１０または第２の外部デバイス５２０によって、または、電子通信（たとえば、電子メースメッセージ、電話メッセージ、ファクシミリ（「ｆａｘ」）通信、ユーザアクセス可能なワールドワイドウェブアプリケーションなど）を介して表示されうる。

図１０は、心不全状態を判定する方法１０００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。この実施例では、１０１０にて、第１の入力１１０Ａを使用して第１のディスプレイ１２０Ａ上で、または、第２の入力１１０Ｂを使用して第２のディスプレイ１２０Ｂ上でなどで、ユーザが、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを選択する場合、１０２０にて、息切れまたは運動耐容能などの第１の生理的患者状態パラメータに関する情報が、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、身体活動レベルの少なくとも１つあるいは１つまたは複数の他のセンサを使用して得られる情報を使用して導出されうる。ある実施例では、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、身体活動レベルの少なくとも１つを使用して導出される情報あるいは１つまたは複数の他のセンサから導出されるかまたは受信される情報の重みは、１０１０にて呼吸困難が選択される場合に増加されうる。ある実施例では、運動耐容能は、心拍数と身体活動レベル、または呼吸数と身体活動レベル、または１つまたは複数の他のセンサに関する情報を使用することによって評価されうる。ある実施例では、比較的中程度の身体活動レベルと組合された過剰の心拍数は、低い運動耐容能を示しうる。図１０では、１０１０にて、呼吸困難が選択されない場合、１０３０にて、別のユーザ入力が処理されうる。

図１１は、心不全状態を判定する方法１１００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。いくつかの実施例では、１つまたは複数の生理的患者状態パラメータは、ユーザ選択を使用することに加えてまたはそれの代わりに、１つまたは複数の異常心理コンディションを検出するために使用されうる。１１２０にて、第１の生理的患者状態パラメータから得られる情報は、第１の警報閾値または範囲と比較されうる。１１３０にて、第１の生理的患者状態パラメータが、閾値を満たす、または、超えるか、またはその範囲外にある場合、異常心理コンディションが、（たとえば、異常心理コンディションのユーザ選択を必要とすることなく）検出されたとして宣言されうる。ある実施例では、警報または警告が生成されうる。図１１では、１１２０にて、情報と第１の警報閾値との比較が、閾値を満たす、または、超えることに失敗する場合、１１４０にて、１つまたは複数の異常心理コンディションは、検出されたとして宣言される必要がない。

図１２は、心不全状態を判定する方法１２００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。いくつかの実施例では、１つまたは複数の生理的患者状態パラメータは、ユーザ選択を使用することに加えてまたはそれの代わりに、１つまたは複数のＨＦ症状を検出するために使用されうる。１２２０にて、第１の生理的患者状態パラメータから得られる情報は、第２の警報閾値または範囲と比較されうる。１２３０にて、第１の生理的患者状態パラメータが、閾値を満たす、または、超えるか、またはその範囲外にある場合、１つまたは複数のＨＦ症状が、（たとえば、１つまたは複数の症状のユーザ選択を必要とすることなく）検出されたとして宣言されうる。例証的な実施例では、胸腔内インピーダンスあるいは１つまたは複数の他のセンサについての低い閾値が確立されうる。この実施例では、胸腔内インピーダンスが減少する場合、こうした情報は、湿潤性についての生理的患者状態が増加しうると判定するために使用されうる。湿潤性が閾値を満たす、または、超えるように湿潤性が増加する場合、浮腫についての心不全症状が、検出されたとして宣言されうる。図１２では、１２２０にて、情報と第２の警報閾値との比較が、閾値を満たす、または、超えることに失敗する、またはその範囲外にある場合、１２４０にて、１つまたは複数の心不全症状は、検出されたとして宣言される必要がない。

図１３は、心不全状態を判定する方法１３００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。６１０にて、図４のユーザインタフェースで示すようなユーザ選択可能なインジケータが表示される。１３１０にて、ユーザ入力は、第１のディスプレイ１２０Ａと第１の入力１１０Ａまたは第２のディスプレイ１２０Ｂと第２の入力１１０Ｂを使用することなどによって受信されうる。１３２０にて、１つまたは複数の異常心理コンディションが存在しているか、または存在したこと、あるいは、１つまたは複数の異常心理コンディションが検出されたことを、入力が示す場合、１３５０にて、第２の試験が実施されうる。図１３では、１３５０にて、ユーザ入力が拡張期心不全コンディションである場合か、または拡張期心不全コンディションが検出されうる場合、１３８０にて、心不全状態判定に及ぼす呼吸関連情報の影響を増加させるという推奨が行われうる。拡張期心不全は、心臓組織が拡張期中に正常に弛緩できないときに起こりうる。拡張期は、心臓のポンピングサイクルの休止フェーズとして考えられうる。こうした弛緩の異常な欠如は、血液を用いて適切に再充填する心臓の能力を減少させ、適切な量の血液をポンピングする心臓の能力を低下させうる（たとえば、血行動態不全）。拡張期心不全は、１つまたは複数の異常心理コンディションと結合して、呼吸症状あるいは１つまたは複数の他の症状の増幅をもたらしうる。

いくつかの実施例では、呼吸関連情報の影響を増加させることは、警報の敏感度３１０を増加させるために、少なくとも１つのセンサに関連付けられる警報閾値または警報範囲を変更することを含みうる。いくつかの実施例では、呼吸関連情報の影響を増加させることは、１つまたは複数の非呼吸関連センサに対して、１つまたは複数の呼吸関連センサから導出される情報の重みを増加させることを含みうる。呼吸関連情報は、呼吸数情報、呼吸タイミング情報、肺一回換気量情報、息切れ、運動耐容能（たとえば、身体活動に対する生理的応答）などの生理的患者状態パラメータ、あるいは、１つまたは複数の他のセンサから導出される情報の１つまたは複数を含みうる。呼吸関連情報はまた、毎分換気量（たとえば、１分間に人によって吐き出されるリットル単位の容積）などの１つまたは複数のセンサからの情報を使用して決定される１つまたは複数の導出パラメータあるいは１つまたは複数の他のパラメータを含みうる。

１３３０にて、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ入力が受信される場合、あるいは、浮腫が検出された場合、１３６０にて、ＨＦ状態インジケータに及ぼす、胸腔内インピーダンス情報あるいは１つまたは複数の他のセンサからの情報の影響を増加させるという推奨が行われうる。ある実施例では、胸腔内インピーダンス情報の影響を増加させることは、胸腔内インピーダンスセンサに関連付けられる警報閾値を減少させるかまたは許容範囲を狭くすること、あるいは、１つまたは複数の他のセンサに対して、胸腔内インピーダンスセンサからの情報の重みを増加させることを含みうる。胸腔内インピーダンス関連情報はまた、湿潤性などの生理的患者状態パラメータあるいは１つまたは複数の他の生理的患者状態パラメータから導出されうる。

１３４０にて、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを示すユーザ入力が受信される場合、あるいは、呼吸困難が検出された場合、１３７０にて、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量または身体活動レベル、組合せから導出される情報（たとえば、毎分換気量）、あるいは、息切れなどの生理的患者状態パラメータに関連する情報の１つまたは複数の影響を増加させるという推奨が行われうる。

１３９０にて、１３８０における推奨または１３７０における推奨の一方または両方が、ユーザによって確認されうる。いくつかの実施例では、ユーザの確認に応答して、心不全悪化コンディション判定または１つまたは複数の他の個々の警報が更新されうる。

いくつかの実施例では、方法の実施例の１つまたは複数は、心不全状態プロセッサ１５０の一部分として実装されうる。いくつかの実施例では、ＨＦ状態プロセッサ１５０の一部または全ては、第１の外部デバイス５１０、第２の外部デバイス５２０、埋め込み型センサアセンブリ５５０、または外部センサアセンブリ５４０の一部分、部品、またはコンポーネントとして含まれうる。

ある実施例では、１つまたは複数の心不全併存疾患の１つまたは複数が存在しているか、または存在したことを示すユーザ入力が受信される場合、１つまたは複数のユーザ選択式心不全併存疾患に関連する１つまたは複数の生理的患者状態パラメータの影響を調整する（たとえば、増加させる、減少させる、またはその他の方法で修正する）という推奨が行われうる。

図１４は、心不全状態を判定する方法１４００の少なくとも一部分の実施例を一般的に示す。いくつかの実施例では、１つまたは複数の生理的患者状態パラメータは、ユーザ選択を使用することに加えてまたはそれの代わりに、１つまたは複数の心不全併存疾患を検出するために使用されうる。１４２０にて、第１の生理的患者状態パラメータから得られる情報は、第３の警報閾値または範囲と比較されうる。１４３０にて、第１の生理的患者状態パラメータが、閾値を満たす、または、超えるか、またはその範囲外にある場合、１つまたは複数の心不全併存疾患が、（たとえば、異常心理コンディションのユーザ選択を必要とすることなく）検出されたとして宣言されうる。図１４では、１４２０にて、情報と第３の警報閾値との比較が、閾値を満たす、または、超えることに失敗する場合、１４４０にて、１つまたは複数の心不全併存疾患は、検出されたとして宣言される必要がない。

ある実施例では、ＨＦ悪化状態判定は、検出された異常心理コンディション、ＨＦ症状、または心不全併存疾患の１つまたは複数が、まるでユーザによって選択されたかのように、図１１に示すように１１３０にて宣言された１つまたは複数の異常心理コンディション、図１２に示すように１２３０にて宣言された１つまたは複数のＨＦ症状、あるいは、１４３０にて宣言された１つまたは複数の心不全併存疾患に基づいて行われうる。こうした実施例では、ＨＦ悪化状態判定は、うつ状態または別の異常心理コンディションの１つまたは複数、１つまたは複数の心不全症状、あるいは、１つまたは複数の心不全併存疾患の発生を自動的に補償しうる。いくつかの実施例では、ＨＦ悪化状態判定あるいは１つまたは複数のセンサに関連付けられる１つまたは複数の監視パラメータに対するこうした自動補償によって促されるプログラミング変更は、検証プロセスなどの間に、オーバライドされるかまたはユーザによって修正されうる。
追加事項
上述した説明は、詳細な説明の一部を形成する添付図面に対する参照を含む。図面は、例証として、本発明が実施されうる特定の実施形態を示す。これらの実施形態はまた、本明細書で「実施例（ｅｘａｍｐｌｅ）」とも呼ばれる。こうした実施例は、示し述べた要素以外の要素を含みうる。しかし、本発明者等は、示し述べる要素だけがそこで提供される実施例も想定する。

本文書で参照される全ての出版物、特許、および特許文書は、参照により個々に組込まれるかのように、参照によりその全体が本明細書に組込まれる。本文書と、参照により組込まれる文書との間に矛盾する使用法がある場合、組込まれる参照（複数可）における使用法は、本文書の使用法を補助するものと考えられるべきである。すなわち、両立しない矛盾については、本文書における使用法が規制する。

本文書では、用語「または」は、非排他的な「または」を指すのに使用される。したがって、別途指示されない限り、「ＡまたはＢ」は「ＡであるがＢではない」、「ＢであるがＡではない」および「ＡおよびＢ」を含む。添付特許請求の範囲では、用語「含む」は、用語「備える」の平易な等価物として使用される。同様に、添付特許請求の範囲では、用語「含む」および「備える」は、無制限（ｏｐｅｎ−ｅｎｄｅｄ）である、すなわち、特許請求項においてこうした用語の後に挙げられる要素以外の要素を含むシステム、デバイス、製品またはプロセスは、依然として特許請求項の範囲内に入ると考えられる。さらに、添付特許請求の範囲では、用語「第１の」、「第２の」および「第３の」などは、単にラベルとして使用され、その物体に対して数値要件を課すことを意図されない。

本明細書で述べる方法の実施例は、少なくとも部分的に、機械実施式であるかまたはコンピュータ実施式でありうる。一部の実施例は、上記実施例で述べた方法を実施するよう電子デバイスを構成するように働く命令をエンコードされるコンピュータ可読媒体または機械可読媒体を含みうる。こうした方法の実施態様は、マイクロコード、アセンブリ言語コード、高レベル言語コード、または同様なものなどのコードを含みうる。こうしたコードは、種々の方法を実施するためのコンピュータ可読命令を含みうる。コードは、コンピュータプログラム製品の所定部分を形成してもよい。さらに、コードは、実行中、または、他の時点で、１つまたは複数の揮発性または不揮発性コンピュータ可読媒体上に目に見える形で格納されてもよい。これらのコンピュータ可読媒体は、ハードディスク、取外し可能磁気ディスク、取外し可能光ディスク（たとえば、コンパクトディスクおよびデジタルビデオディスク）、磁気カセット、メモリカードまたはスティック、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ならびに同様なものを含むが、それに限定されなくてもよい。

先の説明は、例証的であり、制限的でないことを意図される。たとえば、上述した実施例（あるいはその１つまたは複数の態様）は、互いに組合せて使用されてもよい。先の説明を検討すると、他の実施形態が当業者などによって使用されうる。要約は、読者が技術的開示の特質を迅速に確認することを可能にするために提供される。要約は、特許請求項の範囲または意味を解釈するかまたは制限するために使用されることがないという理解と共に提出される。同様に、上記詳細な説明では、種々の特徴は、開示を簡素化するために共にグループ化されてもよい。このことは、未請求の開示特徴が、任意の特許請求項に必須であることを意図するものとして解釈されるべきでない。むしろ、本発明の主題は、特定の開示される実施形態の全ての特徴より少ない特徴に存在する可能性がある。そのため、添付特許請求項は、詳細な説明に組込まれ、各請求項は、別個の実施形態として自分自身を主張する。本発明の範囲は、添付特許請求の範囲を参照して、添付特許請求の範囲が権利を与えられる均等物の全範囲と共に決定されるべきである。

先の説明は、例証的であり、制限的でないことを意図される。たとえば、上述した実施例（あるいはその１つまたは複数の態様）は、互いに組合せて使用されてもよい。先の説明を検討すると、他の実施形態が当業者などによって使用されうる。要約は、読者が技術的開示の特質を迅速に確認することを可能にするために提供される。要約は、特許請求項の範囲または意味を解釈するかまたは制限するために使用されることがないという理解と共に提出される。同様に、上記詳細な説明では、種々の特徴は、開示を簡素化するために共にグループ化されてもよい。このことは、未請求の開示特徴が、任意の特許請求項に必須であることを意図するものとして解釈されるべきでない。むしろ、本発明の主題は、特定の開示される実施形態の全ての特徴より少ない特徴に存在する可能性がある。そのため、添付特許請求項は、詳細な説明に組込まれ、各請求項は、別個の実施形態として自分自身を主張する。本発明の範囲は、添付特許請求の範囲を参照して、添付特許請求の範囲が権利を与えられる均等物の全範囲と共に決定されるべきである。
付記
［付記１］
システムであって、
呼吸困難、浮腫、または体重変化の少なくとも１つを含む心不全症状が、存在しているか、または存在したかを示す心不全症状のユーザ選択を受信し、かつ異常心理コンディションが、存在しているか、または存在したかを示す異常心理コンディションのユーザ選択を受信するように構成されたユーザ入力と、
前記ユーザ入力に結合された心不全（ＨＦ）状態プロセッサと
を備え、前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全症状のユーザ選択に関する情報、前記異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報、および生理的患者状態パラメータ検出器からの情報を使用して心不全状態を判定するように構成されている、システム。
［付記２］
前記ＨＦ状態プロセッサからの情報を使用して心不全状態指標を提供するように構成された心不全（ＨＦ）状態インジケータを備える、付記１に記載のシステム。
［付記３］
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全症状および前記異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報を使用して、前記心不全状態の判定の敏感度、特異度、正の予測値、または負の予測値の少なくとも１つを制御可能に調整するように構成されている、付記１から２のいずれか１項に記載のシステム。
［付記４］
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ入力によって受信される情報に応答して前記心不全状態の判定の敏感度を増加させるように構成され、前記情報は、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を含む、付記１から３のいずれか１項に記載のシステム。
［付記５］
前記異常心理コンディションは、不安、ストレス、またはうつ状態の少なくとも１つを含む、付記１から４のいずれか１項に記載のシステム。
［付記６］
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ選択が、前記異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示す場合、心不全悪化コンディションの指標の尤度を増加させるように構成されている、付記１から５のいずれか１項に記載のシステム。
［付記７］
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記生理的患者状態パラメータ検出器によって提供される情報を使用して、前記心不全症状、前記異常心理コンディション、または心不全（ＨＦ）併存疾患の少なくとも１つを検出するように構成されている、付記１から６のいずれか１項に記載のシステム。
［付記８］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全症状のユーザ選択、前記異常心理コンディションのユーザ選択、または心不全併存疾患のユーザ選択の少なくとも１つを必要とすることなく、前記生理的患者状態パラメータ検出器からの情報を使用して、前記心不全症状、前記異常心理コンディション、または前記心不全併存疾患を検出するように構成されている、付記１から７のいずれか１項に記載のシステム。
［付記９］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、前記生理的患者状態パラメータ検出器は、少なくとも１つのセンサに結合され、前記少なくとも１つのセンサから患者に関する生理的情報を受信するように構成されており、前記少なくとも１つのセンサは、体重計、血圧センサ、心電図センサ、加速度計、胸腔内インピーダンスセンサ、音響センサ、呼吸センサ、または血液ガスセンサを含むリストから選択される、付記１から８のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１０］
前記生理的情報は、体重、心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを含む、付記９に記載のシステム。
［付記１１］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ入力から受信される情報に応答して、前記生理的患者状態パラメータ検出器から胸腔内インピーダンスに関する情報を受信するように構成されており、
前記ユーザ入力からの前記情報は、浮腫が存在しているか、または存在したというユーザ選択を含む、付記１から１０のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１２］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ入力から受信される情報に応答して、前記生理的患者状態パラメータ検出器から呼吸数、呼吸タイミング、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報を受信するように構成されており、
前記ユーザ入力からの前記情報は、呼吸困難が存在しているか、または存在したというユーザ選択を含む、付記１から１１のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１３］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
前記生理的患者状態パラメータ検出器は、第１および第２の患者状態パラメータに関する情報を受信するように構成されており、
前記ＨＦ状態プロセッサは、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第１の重みを、異なる第２の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第２の重みに対して制御可能に調整するように構成されており、
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記第１および第２の重みと共に、第１および第２の生理的患者状態パラメータに関する前記生理的患者状態パラメータ検出器から受信される情報を使用して心不全状態判定を制御可能に調整するように構成されている、付記１から１２のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１４］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
前記生理的患者状態パラメータ検出器は、患者に関する呼吸関連情報を受信するように構成されており、
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整するように構成されており、前記制御可能に調整することは、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したかを示す前記ユーザ入力によって受信される前記ユーザ選択に応答して、前記心不全状態の判定に及ぼす前記呼吸関連情報の影響を増加させることを含み、
前記異常心理コンディションはうつ状態を含む、付記１から１３のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１５］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
前記生理的患者状態パラメータ検出器は、患者の胸腔内インピーダンスに関する情報を受信するように構成されており、
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整するように構成されており、前記制御可能に調整することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示す前記ユーザ入力によって受信される前記ユーザ選択に応答して、前記心不全状態の判定に及ぼす前記胸腔内インピーダンス情報の影響を増加させることを含む、付記１から１４のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１６］
前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
前記生理的患者状態パラメータ検出器は、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報を受信するように構成されており、
前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整するように構成されており、前記制御可能に調整することは、浮腫が存在しているか、または存在したかを示す前記ユーザ入力によって受信される前記ユーザ選択に応答して、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報の影響を増加させることを含む、付記１から１５のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１７］
前記ユーザ入力は、心不全（ＨＦ）併存疾患が存在しているか、または存在したかを示すＨＦ併存疾患のユーザ選択を受信するように構成されており、前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ＨＦ併存疾患のユーザ選択に関する情報を使用して心不全状態を判定するように構成されている、付記１から１６のいずれか１項に記載のシステム。
［付記１８］
方法であって、
呼吸困難、浮腫、または体重変化の少なくとも１つを含む心不全症状が、存在しているか、または存在したかを示す心不全症状のユーザ選択を受信すること、
異常心理コンディションが、存在しているか、または存在したかを示す異常心理コンディションのユーザ選択を受信すること、
第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を受信すること、および、
前記心不全症状のユーザ選択、前記異常心理コンディションのユーザ選択、および、前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して心不全状態を判定すること
を含む方法。
［付記１９］
前記心不全状態に関する情報を使用して心不全状態指標を提供することを含む、付記１８に記載の方法。
［付記２０］
前記心不全状態を判定することは、
前記心不全症状および前記異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報を使用して、心不全悪化コンディション判定の敏感度、特異度、正の予測値、または負の予測値の少なくとも１つを調整すること、
前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して、心不全悪化コンディションを判定すること
を含み、
心不全状態指標を提供することは、前記心不全悪化コンディションを提供することを含む、付記１８から１９のいずれか１項に記載の方法。
［付記２１］
前記心不全悪化コンディションを判定することは、前記ユーザ選択が、前記異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すときに、前記判定の敏感度を増加させることを含む、付記２０に記載の方法。
［付記２２］
前記異常心理コンディションは、不安、ストレス、またはうつ状態の少なくとも１つを含む、付記１８から２１のいずれか１項に記載の方法。
［付記２３］
前記第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、体重、胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを受信することを含む、付記１８から２２のいずれか１項に記載の方法。
［付記２４］
前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
前記第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、胸腔内インピーダンスを受信することを含む、付記１８から２３のいずれか１項に記載の方法。
［付記２５］
前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
前記第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、呼吸数、呼吸タイミング、肺一回換気量、身体活動レベルの少なくとも１つを受信することを含む、付記１８から２４のいずれか１項に記載の方法。
［付記２６］
前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、
前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第１の重みを、異なる第２の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第２の重みに対して調整すること、
前記第１および第２の重みと共に、前記第１および第２の生理的患者状態パラメータから得られる情報を使用すること
を含む、付記１８から２５のいずれか１項に記載の方法。
［付記２７］
前記異常心理コンディションのユーザ選択を受信することは、うつ状態が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、前記ユーザ選択に応答して前記心不全状態の判定に及ぼす呼吸関連情報の影響を増加させることを含む、付記１８から２６のいずれか１項に記載の方法。
［付記２８］
前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、前記ユーザ選択に応答して前記心不全状態の判定に及ぼす胸腔内インピーダンス情報の影響を増加させることを含む、付記１８から２７のいずれか１項に記載の方法。
［付記２９］
前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、前記ユーザ選択に応答して、呼吸数情報、呼吸タイミング情報、心拍数情報、肺一回換気量情報、または身体活動レベル情報の少なくとも１つの影響を増加させることを含む、付記１８から２８のいずれか１項に記載の方法。
［付記３０］
心不全（ＨＦ）併存疾患が存在しているか、または存在したかを示すＨＦ併存疾患のユーザ選択を受信することを含み、
前記心不全状態を判定することは、前記ＨＦ併存疾患のユーザ選択に関する情報を使用することを含む、付記１８から２９のいずれか１項に記載の方法。
［付記３１］
前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して、前記心不全症状、前記異常心理コンディション、または心不全併存疾患の少なくとも１つを検出することを含む、付記１８から３０のいずれか１項に記載の方法。

Claims (31)

1. システムであって、
   呼吸困難、浮腫、または体重変化の少なくとも１つを含む心不全症状が、存在しているか、または存在したかを示す心不全症状のユーザ選択を受信し、かつ異常心理コンディションが、存在しているか、または存在したかを示す異常心理コンディションのユーザ選択を受信するように構成されたユーザ入力と、
   前記ユーザ入力に結合された心不全（ＨＦ）状態プロセッサと
   を備え、前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全症状のユーザ選択に関する情報、前記異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報、および生理的患者状態パラメータ検出器からの情報を使用して心不全状態を判定するように構成されている、システム。
2. 前記ＨＦ状態プロセッサからの情報を使用して心不全状態指標を提供するように構成された心不全（ＨＦ）状態インジケータを備える、請求項１に記載のシステム。
3. 前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全症状および前記異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報を使用して、前記心不全状態の判定の敏感度、特異度、正の予測値、または負の予測値の少なくとも１つを制御可能に調整するように構成されている、請求項１から２のいずれか１項に記載のシステム。
4. 前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ入力によって受信される情報に応答して前記心不全状態の判定の敏感度を増加させるように構成され、前記情報は、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を含む、請求項１から３のいずれか１項に記載のシステム。
5. 前記異常心理コンディションは、不安、ストレス、またはうつ状態の少なくとも１つを含む、請求項１から４のいずれか１項に記載のシステム。
6. 前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ選択が、前記異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示す場合、心不全悪化コンディションの指標の尤度を増加させるように構成されている、請求項１から５のいずれか１項に記載のシステム。
7. 前記ＨＦ状態プロセッサは、前記生理的患者状態パラメータ検出器によって提供される情報を使用して、前記心不全症状、前記異常心理コンディション、または心不全（ＨＦ）併存疾患の少なくとも１つを検出するように構成されている、請求項１から６のいずれか１項に記載のシステム。
8. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
   前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全症状のユーザ選択、前記異常心理コンディションのユーザ選択、または心不全併存疾患のユーザ選択の少なくとも１つを必要とすることなく、前記生理的患者状態パラメータ検出器からの情報を使用して、前記心不全症状、前記異常心理コンディション、または前記心不全併存疾患を検出するように構成されている、請求項１から７のいずれか１項に記載のシステム。
9. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、前記生理的患者状態パラメータ検出器は、少なくとも１つのセンサに結合され、前記少なくとも１つのセンサから患者に関する生理的情報を受信するように構成されており、前記少なくとも１つのセンサは、体重計、血圧センサ、心電図センサ、加速度計、胸腔内インピーダンスセンサ、音響センサ、呼吸センサ、または血液ガスセンサを含むリストから選択される、請求項１から８のいずれか１項に記載のシステム。
10. 前記生理的情報は、体重、心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを含む、請求項９に記載のシステム。
11. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
    前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ入力から受信される情報に応答して、前記生理的患者状態パラメータ検出器から胸腔内インピーダンスに関する情報を受信するように構成されており、
    前記ユーザ入力からの前記情報は、浮腫が存在しているか、または存在したというユーザ選択を含む、請求項１から１０のいずれか１項に記載のシステム。
12. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
    前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ユーザ入力から受信される情報に応答して、前記生理的患者状態パラメータ検出器から呼吸数、呼吸タイミング、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報を受信するように構成されており、
    前記ユーザ入力からの前記情報は、呼吸困難が存在しているか、または存在したというユーザ選択を含む、請求項１から１１のいずれか１項に記載のシステム。
13. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
    前記生理的患者状態パラメータ検出器は、第１および第２の患者状態パラメータに関する情報を受信するように構成されており、
    前記ＨＦ状態プロセッサは、第１の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第１の重みを、異なる第２の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第２の重みに対して制御可能に調整するように構成されており、
    前記ＨＦ状態プロセッサは、前記第１および第２の重みと共に、第１および第２の生理的患者状態パラメータに関する前記生理的患者状態パラメータ検出器から受信される情報を使用して心不全状態判定を制御可能に調整するように構成されている、請求項１から１２のいずれか１項に記載のシステム。
14. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
    前記生理的患者状態パラメータ検出器は、患者に関する呼吸関連情報を受信するように構成されており、
    前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整するように構成されており、前記制御可能に調整することは、異常心理コンディションが存在しているか、または存在したかを示す前記ユーザ入力によって受信される前記ユーザ選択に応答して、前記心不全状態の判定に及ぼす前記呼吸関連情報の影響を増加させることを含み、
    前記異常心理コンディションはうつ状態を含む、請求項１から１３のいずれか１項に記載のシステム。
15. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
    前記生理的患者状態パラメータ検出器は、患者の胸腔内インピーダンスに関する情報を受信するように構成されており、
    前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整するように構成されており、前記制御可能に調整することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示す前記ユーザ入力によって受信される前記ユーザ選択に応答して、前記心不全状態の判定に及ぼす前記胸腔内インピーダンス情報の影響を増加させることを含む、請求項１から１４のいずれか１項に記載のシステム。
16. 前記生理的患者状態パラメータ検出器を備え、
    前記生理的患者状態パラメータ検出器は、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報を受信するように構成されており、
    前記ＨＦ状態プロセッサは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整するように構成されており、前記制御可能に調整することは、浮腫が存在しているか、または存在したかを示す前記ユーザ入力によって受信される前記ユーザ選択に応答して、呼吸数、呼吸タイミング、心拍数、肺一回換気量、または身体活動レベルの少なくとも１つに関する情報の影響を増加させることを含む、請求項１から１５のいずれか１項に記載のシステム。
17. 前記ユーザ入力は、心不全（ＨＦ）併存疾患が存在しているか、または存在したかを示すＨＦ併存疾患のユーザ選択を受信するように構成されており、前記ＨＦ状態プロセッサは、前記ＨＦ併存疾患のユーザ選択に関する情報を使用して心不全状態を判定するように構成されている、請求項１から１６のいずれか１項に記載のシステム。
18. 方法であって、
    呼吸困難、浮腫、または体重変化の少なくとも１つを含む心不全症状が、存在しているか、または存在したかを示す心不全症状のユーザ選択を受信すること、
    異常心理コンディションが、存在しているか、または存在したかを示す異常心理コンディションのユーザ選択を受信すること、
    第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を受信すること、および、
    前記心不全症状のユーザ選択、前記異常心理コンディションのユーザ選択、および、前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して心不全状態を判定すること
    を含む方法。
19. 前記心不全状態に関する情報を使用して心不全状態指標を提供することを含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記心不全状態を判定することは、
    前記心不全症状および前記異常心理コンディションのユーザ選択に関する情報を使用して、心不全悪化コンディション判定の敏感度、特異度、正の予測値、または負の予測値の少なくとも１つを調整すること、
    前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して、心不全悪化コンディションを判定すること
    を含み、
    心不全状態指標を提供することは、前記心不全悪化コンディションを提供することを含む、請求項１８から１９のいずれか１項に記載の方法。
21. 前記心不全悪化コンディションを判定することは、前記ユーザ選択が、前記異常心理コンディションが存在しているか、または存在したことを示すときに、前記判定の敏感度を増加させることを含む、請求項２０に記載の方法。
22. 前記異常心理コンディションは、不安、ストレス、またはうつ状態の少なくとも１つを含む、請求項１８から２１のいずれか１項に記載の方法。
23. 前記第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、心拍数、呼吸数、呼吸タイミング、血圧、肺一回換気量、身体活動レベル、体重、胸腔内インピーダンス、心音タイミング、または心音マグニチュードの少なくとも１つを受信することを含む、請求項１８から２２のいずれか１項に記載の方法。
24. 前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
    前記第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、胸腔内インピーダンスを受信することを含む、請求項１８から２３のいずれか１項に記載の方法。
25. 前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
    前記第１の生理的患者状態パラメータを受信することは、呼吸数、呼吸タイミング、肺一回換気量、身体活動レベルの少なくとも１つを受信することを含む、請求項１８から２４のいずれか１項に記載の方法。
26. 前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、
    前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第１の重みを、異なる第２の生理的患者状態パラメータに関する情報についての第２の重みに対して調整すること、
    前記第１および第２の重みと共に、前記第１および第２の生理的患者状態パラメータから得られる情報を使用すること
    を含む、請求項１８から２５のいずれか１項に記載の方法。
27. 前記異常心理コンディションのユーザ選択を受信することは、うつ状態が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
    前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、前記ユーザ選択に応答して前記心不全状態の判定に及ぼす呼吸関連情報の影響を増加させることを含む、請求項１８から２６のいずれか１項に記載の方法。
28. 前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、浮腫が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
    前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、前記ユーザ選択に応答して前記心不全状態の判定に及ぼす胸腔内インピーダンス情報の影響を増加させることを含む、請求項１８から２７のいずれか１項に記載の方法。
29. 前記心不全症状のユーザ選択を受信することは、呼吸困難が存在しているか、または存在したことを示すユーザ選択を受信することを含み、
    前記心不全状態を判定することは、前記心不全状態の判定を制御可能に調整することを含み、前記制御可能に調整することは、前記ユーザ選択に応答して、呼吸数情報、呼吸タイミング情報、心拍数情報、肺一回換気量情報、または身体活動レベル情報の少なくとも１つの影響を増加させることを含む、請求項１８から２８のいずれか１項に記載の方法。
30. 心不全（ＨＦ）併存疾患が存在しているか、または存在したかを示すＨＦ併存疾患のユーザ選択を受信することを含み、
    前記心不全状態を判定することは、前記ＨＦ併存疾患のユーザ選択に関する情報を使用することを含む、請求項１８から２９のいずれか１項に記載の方法。
31. 前記第１の生理的患者状態パラメータに関する情報を使用して、前記心不全症状、前記異常心理コンディション、または心不全併存疾患の少なくとも１つを検出することを含む、請求項１８から３０のいずれか１項に記載の方法。

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