JP6705902B2 - 被験者における疾病の進行をモニタリングする装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、被験者における疾病の進行をモニタリングする装置および方法に、詳細には被験者の健康状態を判別するために被験者の活動をモニタリングする装置に関する。

慢性閉塞性肺疾患（COPD: chronic obstructive pulmonary disease）は、肺の空気流に制限を引き起こす慢性肺疾患をいう。COPDは進行性であり、回復不能である。COPDは、気道、肺組織および肺血管の慢性的炎症から帰結する気道および実質の損傷の組み合わせによって引き起こされる気道閉塞を特徴とする。COPD患者に見られる肺の炎症は、喘息に見られるものとは異なる。COPDの主要な原因はタバコの煙である。

COPDの症状はしばしば、能力障害および生活の質の低下につながる。COPD患者を治療するための薬理および他の療法は、気道閉塞には限られた影響しかないか、全く影響がないことがある。COPDの患者では増悪、すなわち通常の日々の変動を超えた症状の急速かつ持続的な悪化がしばしば起こる。さらに、心臓血管性のまたは心理学関係の共存症のような共存症が、疾病の重症度および生存ならびに患者の健康状態に対して重要な影響をもつ。

COPDは、2020年までには世界中の死亡および疾病の三番目の主要な原因となると予測されているが、いまだにその診断はきわめて不十分で、症状が非常に重くなった段階ではじめて診断が下される。COPDについての単一の診断上の試験はない。診断を下すことは、COPDに典型的な症状および徴候を判別するための履歴および身体試験の組み合わせに基づく臨床判断を含め、いくつかの要素に依拠する。診断は、気道閉塞があることを確証するために使われる肺活量測定によってサポートされる。

肺活量測定は、患者が吸ったり吐いたりすることのできる空気の体積および流れを測定することに関わる。一秒間努力呼気量（forced expiratory volume in one second）（FEV1）および努力肺活量（FVC: forced vital capacity）が肺活量測定において測定されるパラメータである。FEV1は、努力して息を吐くときの最初の一秒間の終わりにおいて吐き出された空気の体積である。FVCは、最も深く息を吸った後、最大限に努力した呼気努力から吐き出される空気の体積である。現在のところ、患者の症状がCOPDを示すことを肺活量測定を使って確証するには、気管拡張薬投与後のFEV1とFVCの比が0.7未満でなければならない。

近年の研究は、同じ年齢層の対象群の被験者に比べて、臨床的に安定したCOPDの患者は比較的身体的に非活動的であることを示している。COPD患者のこの身体活動の低さの考えられる理由は、運動後の筋力の消耗に関わる息切れおよび疲労である。さらに、身体活動のレベルは、COPDの増悪による入院後にはさらに低下する。しかしながら、身体活動はCOPDを管理するための重要なツールである。活動的なライフスタイルおよび規則的な身体活動は、運動能力および健康に関係した生活の質といった帰結と正に関連していることが示されている。

COPDの患者における身体活動のこの欠如の理由は、症状に誘起された不活動が機能低下および筋力低下につながるという下降スパイラルに関連する可能性が高い。さまざまな運動試験によって測定できる身体の健康は、身体活動を実行する能力に関係する属性の集合を含む。六分間歩行試験は、運動能力を評価するためのよく知られた方法である。しかしながら、患者に関連付けられた六分間の歩行距離と、客観的に測定される身体活動との間にはほどほどの相関があるものの、六分間歩行試験は、身体的に不活動なCOPD患者を信頼性をもって識別するには、その価値は限られていることがありうる。換言すれば、運動能力（exercise capacity）は、一般的な身体活動（physical activity）レベルの信頼性の高い指標ではない。患者は、身体活動を実行する能力はあるが、低い身体活動を示すことがありうるからである。

COPDの早期診断および療法の迅速な開始は、疾病の進行を低下させ、制御することがあるものの、診断および疾病進行監視の唯一のツールとして肺活量測定を使うことには、いくつかの限界がある。まず第一に、手順は患者の実行に頼り、よって、ある程度は患者の意思に依存する。さらに、肺活量測定は単一のイベントであり、その結果、疾病進行および患者の全般的な健康状態の連続的かつ邪魔にならない測定を許容しない。よって、肺活量測定は、増悪が起こったかどうかについての情報を提供できない。さらに、肺活量測定は、患者の呼吸状態を対象とするだけであり、他の共存症、たとえば心理学関係の共存症があるかどうかを示す情報を提供しない。

COPDの陽性診断がなされる場合、薬理療法とは別に、呼吸リハビリテーションまたは身体活動維持プログラムといった非薬理的介入が適切であることがある。そのような介入から帰結する恩恵の成功および維持は、まず第一に、患者の健康状態に強く依存する（増悪が起こる場合、身体能力が低下することがあるので）が、患者の短期および長期の動機付けや他の心理社会的要因にも依存する。現在のところ、身体活動の低下が、運動の限界、動機付けの欠如または悪化のいずれに起因するのかを客観的に評価することを助けることのできるツールは利用可能ではない。

よって、COPDの患者の健康状態を評価する改善された方法が必要とされている。

本発明は請求項によって定義される。

本発明のある側面に基づく例によれば：
被験者の身体活動を測定する活動モニターと；
前記活動モニターによって得られたデータを処理する処理器とを有する装置であって、前記処理器は：
第一の時間期間に関連付けられた身体活動データの第一のセットに基づいて第一の全体的な値を計算し；
身体活動データの前記第一のセットおよび第二の時間期間に関連付けられた身体活動データの第二のセットに基づいて、身体活動比を計算し；
前記身体活動比および前記第一の全体的な値の組み合わせに基づいて、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を決定するよう構成されている、
装置が提供される。

本装置は、身体活動比を測定するよう適応される。これは、被験者が患うCOPD症状の重症度（severity）を示すのに好適なパラメータであることが見出された。活動モニターは、第一のデータ・セットおよび第二のデータ・セットを含む、時間を追った被験者の身体活動についての情報を得る。第一のデータ・セットはたとえば、被験者が起きている間の、日中の被験者の身体活動のレベルに対応してもよい。第二のデータ・セットはたとえば、被験者が眠っている間の、夜間の被験者の身体活動のレベルに対応してもよい。日中および夜間という用語は、二十四時間の期間の間の連続する時間の任意の部分集合を指しうる。ここで、日中の部分集合の時間は夜間の部分集合とは異なる。活動モニターは、身体活動データを処理器に送信する。処理器は、身体活動データを処理して、身体活動比を計算する。身体活動比を解析することによって、症状の重症度が評価できる。身体活動比は、第一の時間期間（たとえば昼）の間の被験者の身体活動の、第二の時間期間（たとえば夜）の間の被験者の身体活動に対する比を計算することによって決定される。この比は、被験者が患う医学的条件の重症度の正確な指標を提供し、身体活動の低下が、重いCOPD症状による運動制限に起因するのか、動機付けの欠如または睡眠問題といった他の問題に起因するのかについての評価を支援するためにも使用できる。さらに、本装置は、症状重症度が連続的に測定されることを許容する。処理器は、第一の時間期間の間の被験者の身体活動を表わす第一の全体的な値をも計算する。第一の全体的な値は、その時間期間にわたる全動き（total movement）の測度であってもよく、あるいは第一の時間期間にわたる平均動きに基づく測度であってもよい。身体活動比および第一の全体的な値の両方を考慮に入れることによって、本装置は、疾病の重症度および／または他の問題、たとえば心理的問題（たとえば低い動機付け）もしくは睡眠の質の問題の評価を支援するために使用されることができる。

処理器はさらに、前記身体活動比および前記第一の全体的な値に基づいて、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を決定するよう構成される。

このようにして、処理器は、昼の間に被験者によって実行される身体活動のレベルと、昼の間に被験者によって実行される身体活動のレベルの、夜の間に被験者によって実行される身体活動のレベルに対する比との情報の組み合わせに基づいて、被験者の健康状態を判別しうる。

具体的には、処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を、前記身体活動比と前記第一の全体的な値との比較に基づいて決定するよう構成されてもよい。

処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を、前記第一の全体的な値の絶対値と前記身体活動比の絶対値とに基づいて決定してもよい。

処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を出力するよう構成されてもよい。

処理器は、前記第一の全体的な値および前記身体活動比の組み合わせに基づいて患者の健康状態を判別してもよく、この情報を出力してもよい。前記身体活動比および前記第一の全体的な値の組み合わせは、疾病重症度のレベルおよび呼吸器疾患共存症（たとえば低い動機付けまたは睡眠問題）が存在するかどうかを示してもよい。

一般に、前記第一の全体的な値だけでは必ずしも身体活動能力（physical activity capacity）の、よって含意により疾病重症度のレベルの正確な指標を提供するものではない。たとえば比較的低めの第一の全体的な値（第一の時間期間の間の低めの身体活動を示す）は、たとえば低い動機または他の心理的要因の結果であることがある。

疾病重症度および／または共存症情報を決定する際に前記第一の全体的な値および前記身体活動比の両方を考慮に入れることにより、患者の健康のより正確な描像が決定される。特に、比較的低めの（または高めの）第一の全体的な値が身体運動能力（physical exercise capacity）に起因する（よって高めの疾病重症度を示す）のか、あるいはそうではなくたとえば動機の問題に起因するのかについての評価ができる。疾病重症度および／または共存症情報の正確な決定は、前記第一の全体的な値および前記身体活動比の両方の組み合わされた考慮を通じてのみ決定されうる。

具体的には、前記第一の全体的な値が、前記身体活動比と、あるいは前記身体活動比に対して比較されて、それにより疾病重症度および／または共存症情報の決定をしてもよい。たとえば前記第一の全体的な値が比較的低い活動レベルを示す場合、これは前記活動比と比較されてもよく、それにより、これが低い身体活動能力に起因するのか、あるいはむしろ低い動機付けまたは他の心理的もしくは社会的要因に起因するのかについての評価をしてもよい。

呼吸器疾患重症度情報は、慢性閉塞性肺疾患に関係してもよい。

処理器は：
・身体活動データの前記第二のセットに基づいて第二の全体的な値を計算し；
・前記第一の全体的な値を前記第二の全体的な値で割ることによって前記身体活動比を計算するよう構成されてもよい。

この場合、身体活動比は、前記第一の全体的な値と前記第二の全体的な値との比である。処理器は、前記第一の時間期間および前記第二の時間期間にわたる被験者の身体活動を表わす身体活動データを取得してもよい。身体活動データは、前記時間期間の諸部分期間の間の被験者の活動レベルを表わすデータを含んでいてもよい。たとえば、前記第一の時間期間は十二時間の期間であってもよく、前記身体活動データは、一分ごと、一時間ごと、あるいは二時間ごとに実行される活動のレベルについての情報を含んでいてもよい。活動レベルは、動きに関係した測度を測定することによって決定されてもよい。処理器は、身体活動モニターによって得られた各データ・セットを処理して、対応するデータ・セットについての活動の全体的なレベルを表わす値を計算してもよい。第一および第二の全体的な値は、それぞれ第一および第二の時間期間にわたる身体活動の平均レベルを表わしてもよい。あるいはまた、処理器は、各データ・セットについての測定された動きの総合に基づいて測度を決定してもよい。処理器は、データ・セットが得られる時間期間にわたって被験者によって実行される身体活動の全体的なレベルを表わすいかなる値を計算してもよい。

活動モニターは加速度計を含んでいてもよい。使用において、加速度計は、加速度計の出力が被験者によって実行される身体活動を表わすよう、配置されてもよい。

本装置はさらに、昼の間のデータの第一のセットおよび夜の間のデータの第二のセットを取得するよう活動モニターを制御するよう構成されたコントローラを有していてもよい。たとえば、活動モニターは、ユーザー（たとえば被験者またはケア提供者）によって供給されるタイミング情報に基づいて、被験者が通例起きているときの時間期間にわたるデータの第一のセットを取得してもよく、被験者が通例眠っているときの時間期間にわたるデータの第二のセットを取得してもよい。

処理器は、第一および第二のデータ・セットのそれぞれについて、該データ・セットが日中の身体活動または夜間の身体活動のどちらに対応するかを判定するよう構成されてもよい。活動モニターは身体活動データを取得してもよく、処理器が該データを、データ自身に含まれる時刻情報に基づいて範疇分けしてもよい。

あるいはまた、身体活動モニターは、時間に対して身体活動を測定してもよい。したがって、身体活動モニターによって得られる身体活動データは、身体活動レベルについての情報のほかにタイミング情報を含んでいてもよい。処理器は、身体活動データを処理して、データが取得された時刻を決定し、データをセットに分割するよう構成されてもよい。ここで、各セットが異なる時間期間に対応する。処理器は、日中の時間（たとえば午前０７：００から午後２３：００まで）および夜間の時間（たとえば午後２３：０１から午前０６：５９まで）の定義を事前プログラムされてもよい。処理器は、次いで、身体活動データから、日中の時間に対応する第一の時間期間の間に得られたデータを含む第一のデータ・セットを選択し、身体活動モニターによって得られたデータから、夜間の時間に対応する第二のデータ・セットを選択するよう構成されてもよい。あるいはまた、処理器は、センサー入力に基づいてデータを処理してもよい。たとえば、処理器は、光レベル信号を処理して、データが日中または夜間のどちらの間に得られたかを判定してもよい。

本装置はさらに、被験者が起きえている間に身体活動データの第一のセットを取得し、被験者が眠っている間に身体活動データの第二のセットを取得するよう、身体活動モニターを制御するよう構成されたコントローラを有していてもよい。

本装置は、（被験者が起きているときの）日中測定モードと（被験者が眠っているときの）夜間測定モードとの間で切り換えるようユーザーが本装置を手動で制御することを許容するよう適応されていてもよい。あるいはまた、本装置は、被験者の通常の睡眠パターンについての事前プログラムされた情報に基づいて自動的に日中および夜間の測定を実行するよう構成されてもよい。あるいはまた、本装置は、データが日中に得られたか夜間に得られたかを、光センサーによって得られる光信号のようなセンサー入力に基づいて判定するよう構成されていてもよい。

処理器は、前記身体活動比および活動比閾値に基づいて、呼吸器疾患重症度情報を決定するよう構成されていてもよい。

活動比閾値は、ベースライン活動比レベルを表わしていてもよい。活動比閾値は、患者グループの平均活動比レベルに対応してもよい。たとえば、比が、低い重症度の呼吸器疾患症状をもつ患者のグループの平均レベル以上であれば、その被験者の症状の重症度は低いことがありうる。処理器は、活動比閾値を事前プログラムされてもよい。測定された身体活動比が閾値より低ければ、これは、被験者が深刻な症状をもち、低下した運動能力をもつことを示しうる。あるいはまた、活動比閾値はユーザーによって入力されてもよい。活動比閾値は、被験者に固有な情報を入力して、理論的なモデルを使って、計算されてもよい。

身体活動比および活動比閾値に基づいて呼吸器疾患重症度を判別するほか、処理器は、前記第一の全体的な値の絶対値と日中活動閾値とに基づいて呼吸器疾患重症度情報を決定するよう構成されてもよい。したがって、処理器は、前記第一の全体的な身体活動値と、日中身体活動閾値と、身体活動比と、活動比閾値とに基づいて呼吸器疾患重症度情報を決定するよう構成されてもよい。日中活動閾値はベースライン活動レベルを表わしていてもよい。たとえば、日中活動閾値は、ある患者グループの平均活動レベルに対応してもよい。活動比閾値は、ベースライン活動比レベルを表わしていてもよい。たとえば、活動比閾値は、ある患者グループの平均活動比レベルに対応してもよい。処理器は、日中活動レベル閾値および活動比閾値を事前プログラムされてもよい。測定された日中身体活動（前記第一の全体的な値）が日中活動閾値より低く、計算された身体活動比が活動比閾値より低い場合、これは被験者が重い症状をもつことを示しうる。

処理器は、身体活動比に基づいて呼吸器疾患症状重症度を示すためのリスク・スコアを決定するよう構成されてもよい。リスク・スコアは被験者の状態の重症度を反映してもよい。

処理器は、前記身体活動比、前記第一の全体的な値および日中活動閾値に基づいて呼吸器疾患症状重症度情報を決定するよう構成されてもよい。身体活動比および第一の全体的な値の両方を考慮に入れることによって、本装置は、疾病の重症度または他の問題、たとえば心理的問題（たとえば低い動機付け）もしくは睡眠の質の問題の評価を支援することができる。処理器は、前記第一の全体的な値を、日中活動閾値と比較するよう構成されてもよい。日中活動閾値は、第一の時間期間の間に被験者によって完了されると期待される活動のベースライン・レベルを表わしていてもよい。前記第一の全体的な値が日中活動閾値より低ければ、これは、被験者が、疾病症状によって引き起こされた低下した運動能力をもつことを示しうる。しかしながら、前記第一の全体的な値だけでは低下した運動能力の正確な指標ではない。深刻な疾病症状ではなく低い動機付けの結果であることがありうるからである。被験者の健康状態のより完全な描像を提供するために、前記第一の全体的な値に関係する情報は、測定される身体活動比によって示される重症度のレベルについての情報と組み合わせて提供されてもよい。

処理器は、呼吸器疾患重症度情報および呼吸器疾患共存症情報を：
・活動比閾値の絶対値に対する身体活動比の絶対値；および
・日中活動閾値の絶対値に対する前記第一の全体的な値の絶対値
に基づいて決定するよう構成されてもよい。

処理器は、被験者が、低い活動レベルを引き起こす重い疾病症状をもつ、低い動機付けをもつ、睡眠障害問題をもつあるいは疾病関係の問題なしのいずれであるかを、この情報に基づいて判定してもよい。

処理器は、決定された呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を出力するよう構成されてもよい。

活動モニターは、活動モニターを被験者に取り付けるためのストラップを有していてもよい。これは、被験者の健康状態の連続的なモニタリングを容易にしうる。

本発明のもう一つの側面によれば、
・第一の時間期間わたる身体活動を測定することによって身体活動データの第一のセットを取得し：
・第二の時間期間わたる身体活動を測定することによって身体活動データの第二のセットを取得し：
・身体活動データの前記第一のセットに基づいて第一の全体的な値を計算し；
・身体活動データの前記第一のセットおよび身体活動データの前記第二のセットに基づいて身体活動比を計算し；
・前記身体活動比および前記第一の全体的な値の組み合わせに基づいて、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を決定することを含む、
方法が提供される。

身体活動データの前記第一のセットはたとえば昼の間に得られるデータを含んでいてもよく、身体活動データの前記第二のセットはたとえば夜の間に得られるデータを含んでいてもよい。身体活動データの前記第一のセットはたとえば、被験者が起きている間に得られるデータを含んでいてもよく、身体活動データの前記第二のセットはたとえば、被験者が眠っている間に得られるデータを含んでいてもよい。

本方法はさらに、身体活動データの前記第二のセットについての第二の全体的な値を計算することを含んでいてもよく、前記身体活動比は前記第一の全体的な値と前記第二の全体的な値の比である。

前記全体的な値は、総合的な測定された動きを表わす値であってもよく、あるいは前記時間期間にわたって測定された平均活動レベルを表わす値であってもよい。

本発明のある側面によれば、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたときに上記の方法を実行するよう適応されたコード手段を有するコンピュータ・プログラム・プロダクトが提供される。

本発明の例は、ここで付属の図面を参照して詳細に記述される。
被験者の手に取り付けられた活動モニターをもつ、ある例の装置を示す図である。 肺活量測定値（予測される一秒間における努力呼気量の割合）とある例に基づいて計算された身体活動比との間の関係を示す図である。 肺活量測定値（予測される一秒間における努力呼気量の割合）と日中活動レベルの測定値との間の関係を示す図である。 運動能力の測定値（六分間歩行試験によって測定されるような）と日中活動レベルの測定値との間の関係を示す図である。 運動能力の測定値（六分間歩行試験によって測定されるような）とある例に基づいて計算された身体活動比との間の関係を示す図である。 ある例に基づく処理器の動作を示す図である。 日中活動レベルとある例に基づいて計算された身体活動比との間の関係を示す図である。 本発明のシステムを実装するために使用されうる一般的なコンピュータ・アーキテクチャーを示す図である。

本発明は、被験者がどのくらい身体的に活動的であるかを測定するための活動モニターを有する。活動モニターは、第一の時間期間にわたる、たとえば昼の間の身体活動データの第一のセットと、第二の時間期間にわたる、たとえば夜の間の身体活動データの第二のセットとを取得するよう構成されている。処理器が前記活動モニターによって得られたデータを処理して、前記第一の時間期間にわたる被験者の活動レベルを表わす第一の全体的な値と、身体活動比とを計算する。詳細には、処理器は、前記第一の時間期間の間に測定された身体活動の、前記第二の時間期間に測定された身体活動に対する比を計算する。たとえば、身体活動比は、日中の身体活動の、夜間の身体活動に対する比である。身体活動比は、被験者が経験するCOPD症状の重症度を評価し、被験者における疾病進行のレベルを判別するために使用されうる。さらに、身体活動比は、前記第一の全体的な値と組み合わせて、低い活動レベルが低い身体能力によって引き起こされている可能性が高いかどうか、あるいは低い活動レベルが被験者の低い動機付けに関連している可能性が高いかどうかを判定するために使用されてもよい。前記第一の全体的な値と組み合わせた身体活動比は、睡眠に関係した問題の存在をも指示しうる。

図１は、本発明に基づく装置２を示している。装置２は、呼吸器問題をもつ患者の健康をモニタリングするためのモニタリング・システムである。本装置は、活動モニター４と、リモートに位置する処理器６とを有する。活動モニター４および処理器６は、たとえば無線でまたは有線接続を通じて互いと通信するよう適応される。処理器はディスプレイおよびオーディオ出力を含みうる。

活動モニター４は、長期間（少なくとも二十四時間）にわってユーザーによって身につけられるよう適応され、活動モニターを被験者１０に取り付けるためのストラップ８を有する。活動モニター４は、被験者１０によって実行される身体活動を測定するための動きセンサー１２を含む。動きセンサー１２はたとえば、被験者の身体の動きを検出するよう適応されている加速度計である。このように、活動モニター４は被験者１０の身体活動を測定するよう構成される。活動モニター４の出力信号は被験者１０の身体活動に対応するからである。

活動モニターは、被験者１０が起きている間および被験者が眠っている間の両方に、少なくとも二十四時間の期間にわたって、身体活動を測定するよう、動きセンサー１２を制御するコントローラ１３を有する。

処理器６は、活動モニター２によって得られたデータを第一の時間期間または第二の時間期間と関連付けるよう構成される。たとえば、処理器６は、データが日中のデータであるまたは夜間のデータであることを、データが得られた時刻に従って判別してもよい。

処理器６は、各時間期間についての全体的な値を計算する。全体的な値は、データが得られた時間期間の間に被験者によって実行された活動レベルを表わす。たとえば、処理器６は、各時間期間について加速度計によって測定された全動きを計算してもよい。好ましい例では、処理器６は、時間期間にわたる被験者の平均活動レベルを計算する。

処理器は、アルゴリズムを使って加速度計出力を活動レベルに変換してもよい。処理器は、離散的な諸時間期間にわたる加速度を測定し、このデータを活動「カウント」に変換することによって活動レベルを計算してもよい。加速度データの処理は、装置メーカーの間で多様だが、標準化されることができる。

処理器６は、日中の被験者１０の全体的な身体活動を表わす第一の全体的な値と、夜間の被験者１０の全体的な身体活動を表わす第二の全体的な値とを計算する。

処理器６は、第一の全体的な値を第二の全体的な値で割ることによって身体活動比を計算する。このようにして、処理器６は、日中の被験者１０の身体活動のレベルの、夜間の被験者１０の身体活動のレベルに対する比を決定する。処理器６はこのデータをメモリ（図８）に出力する。

処理器６は、日ごとに身体活動比を計算するよう構成されてもよい。あるいはまた、処理器６は、ユーザーの要求に応じて、より長い時間期間にわたるたとえば一週間または一か月ごとの身体活動比を計算するよう構成されてもよい。このようにして、身体活動比は、被験者を連続的にモニタリングし、被験者の健康状態を評価するために使用されることのできるデータを取得する客観的な方法を提供する。

処理器６は、被験者が重い呼吸器疾患をもつ確からしさを示す第一のリスク・スコアを計算するよう構成される。処理器は第一のリスク・スコアを、身体活動比を、重症でない呼吸器症状に関連付けられる身体活動比の最小値を表わす活動比閾値と比較することによって計算する。第一のリスク・スコアは、処理器によって、ユーザーによる吟味のために出力される。身体活動比が活動比閾値より低いと判定される場合、処理器６は、身体活動比の絶対値に基づきかつ症状の重症度を示す、第二のリスク・スコアを計算する。

第二のリスク・スコアは、疾病進行の重症度を示す。該リスク・スコアは、メモリ（図８）に記憶されてもよい。処理器６は、第二のリスク・スコアが増大したかどうかを判定するよう構成され、第二のリスク・スコアが増大した場合、処理器は、疾病進行の変化をユーザー（被験者、ケア提供者または医療専門家）に通知するために、第二のリスク・スコアを警報として出力する。

処理器は、身体活動比を、被験者の日中身体活動のレベルに関係する第一の全体的な値と一緒に出力する。身体活動比と組み合わせて、日中活動の指標を生成することによって、被験者が低下した運動能力をもつのか低い動機をもつのかについての評価が容易にされる。

図２は、身体活動比と、一秒間における努力呼気量の割合の予測値（FEV1%pred.）との間の関係を示している。この後者は、呼吸器疾患重症度のよく知られた測度である。x軸は身体活動比を表わし、y軸は一秒間における予測される努力呼気量の割合を表わす。

身体活動比データは、四人のCOPD患者（P1、P2、P3、P4）および一人のCOPDでない患者（P5）の身体活動をモニタリングすることによって得られたデータを使って計算された。患者は身体活動モニターを使って、七日にわたって昼夜の間、連続的にモニタリングされた。予測されるFEV1%についてのデータは、単一の肺活量測定手順を実行することによって得られた。

図２は、予測されるFEV1%が日中身体活動と夜間身体活動との比（身体活動比）と正に相関することを示している。身体活動比の絶対値は予測されるFEV1%の低い値では低く、これは重症のCOPDの存在に対応する。

身体活動比が予測されるFEV1%と相関するかどうかを調べるために、データのp値が計算された。p値は、標本データがどのくらいよく、いわゆる帰無仮説を支持するかを評価する。p値は、帰無仮説が正しいと仮定した場合に、少なくとも標本データにおけるものと同じくらい極端な効果を得る確率である。p値が低ければ（0.01未満）、帰無仮説はそのデータによってよく支持されない。

図２のデータに基づくと、身体活動比が予測されるFEV1%と相関しないという帰無仮説に関連するp値は0.0025であり、これは、身体活動比と予測されるFEV1%との間の観察される相関が統計的に有意であることを示している。このように、身体活動比は、呼吸器疾患重症度の診断を支援する優れたパラメータである。したがって、身体活動比の日々の測度が、呼吸器疾患重症度および進行を連続的に（たとえば日ごと、週ごとまたは月ごとに）評価するために使用されることができる。

図３は、デイリー（daily）活動（任意単位）と一秒間における努力呼気量の割合予測値（予測されるFEV1%）との間の関係を示している。図３は、高めの疾病重症度（低い予測されるFEV1%）が低いデイリー身体活動と相関することを示している。だが、相関は身体活動比との相関ほどは強くない。昼の間の低い身体活動は必ずしも重いCOPDに対応しないことが見て取れる。たとえば、患者P2は低いデイリー身体活動をもち、予測されるFEV1%のかなり高い測定値をもつ。肺活量測定によれば、その患者は日中身体活動の低いレベルをもつが、これは重いCOPDによって引き起こされたのではない。したがって、日中身体活動単独では、疾病重症度または進行の信頼できる指標ではない。

図４は、デイリー活動（任意単位）と、六分間歩行試験によって測定された運動能力（メートル）との間の関係を示している。六分間歩行距離は、運動能力のよく知られた測度であり、対応するデータ点P2、P3、P4、P5をもつ四人の被験者で実施された。図４は、運動能力とデイリー身体活動との間の比較的弱い相関を示している。これは、昼の間の低い身体活動を示す患者が必ずしも制限された能力をもつとは限らず、よって、低い活動が運動能力の正確な指標ではないことを実証している。たとえば、P2は低い日中身体活動をもち、かなり高い運動能力をもつ。したがって、日中の身体活動の測定だけでは、呼吸器疾患の進行または重症度の効果の、信頼できるまたは正確な指標を提供しない。

図５は、身体活動比と六分間歩行試験（六分の期間に歩いたメートル単位の距離）を使って測定される運動能力との間の関係を示している。それらの試験の帰結は強く相関しており、そのことは身体活動比が、デイリー活動単独よりも、運動能力のよい指標を提供することを示している。

したがって、図２ないし図５によって実証されるように、身体活動比は、患者における症状重症度および疾病進行の良好な指標を提供する。したがって、患者の身体活動を連続的にモニタリングすることによって、患者の健康状態を連続的にモニタリングすることが可能である。これは、患者の健康状態が連続的に測定されることができるという追加的な利点を提供する。対照的に、肺活量測定および六分間歩行試験は連続的評価に適切ではない。

図６は、ある例に基づく、処理器の動作を示している。使用においては、身体活動モニターは被験者の身体活動レベルに関係するデータを取得し、身体活動データを処理器に送信する。処理器は、そのデータを処理して、昼／夜の身体活動比の日ごとの測度を、日ごとの身体活動の測度とともに、得る。これは、身体活動の日ごとの実績の連続的な（たとえば日ごとの、週ごとの、月ごとの）評価とともに、身体活動の欠如を引き起こしうる動機に関係した問題または症状に関係した問題の検出を可能にする。身体活動モニターによって記録されるデータは、データ記憶デバイス（メモリ）および前記処理器にロードされ、該処理器が、昼と夜の身体活動の間の比および日ごとの身体活動度を計算する。

ある例では、処理器は、上記の手順を実行する（ステップ１４ａ〜１４ｅ）よう構成され、日中活動についての全体的な値を評価する（ステップ１４ｆ）ようさらに構成される。

ステップ１４ａでは、処理器は、活動モニターから身体活動データの第一のセットを取得する。身体活動データの第一のセットは、昼間に関係する第一の時間期間にわたって得られる。

ステップ１４ｂでは、処理器は、活動モニターから身体活動データの第二のセットを取得する。身体活動データの第二のセットは、夜間に関係する第二の時間期間にわたって得られる。

ステップ１４ｃでは、処理器は、第一の全体的な値および第二の全体的な値を計算する。第一の全体的な値は、前記第一の時間期間にわたる被験者の活動の平均レベルを表わし、第二の全体的な値は、前記第二の時間期間にわたる被験者の活動の平均レベルを表わす。

ステップ１４ｄでは、処理器は身体活動比を計算する。身体活動比は第一の全体的な値の第二の全体的な値に対する比であり、よって、平均日中活動と平均夜間活動の比を表わす。

ステップ１４ｅでは、処理器は、身体活動比を閾値と比較する。処理器は、この比較に基づいて、重い呼吸器症状が存在する確からしさまたは重いCOPD症状が存在しない確からしさを示す第一のリスク・スコアを生成する。リスク・スコアが重いCOPD症状の存在に対応する場合、処理器は、身体活動比の絶対値に基づく第二のリスク・スコアも計算する。

ステップ１４ｆでは、処理器は、第一の全体的な値を日中活動閾値と比較して、日ごとの活動の測定値が被験者が活動的であることを示すか非活動的であることを示すかを判定する。

処理器は、少なくとも、COPD症状が重いかどうかを示す第一のリスク・スコアと、前記第一の全体的な値が高い活動を示すか低い活動を示すか（日中活動閾値より高いか低いか）の指示とを出力する。これらのパラメータの組み合わせを使って、低い身体活動測定値が重いCOPD症状の結果としての低い運動能力を示すかどうか、あるいは低い身体活動が低い動機付けによって引き起こされている可能性のほうが高いかどうかを判定できる。したがって、日中活動および日中活動と夜間活動の比の両方についての情報を出力することによって、被験者の健康状態のより完全な描像が提供される。

図７は、身体活動比と日中活動レベル（任意単位）の間の関係を示している。

一般に、低いデイリー身体活動と組み合わさった低い身体活動比（たとえばP1）は高い疾病重症度を示す一方、高いデイリー活動レベルと組み合わさった高い身体活動比は疾病重症度が低いまたは全くないことを示す（たとえばP5）。

被験者の身体活動比が高いが日中活動レベルが低い場合、これは、日中の被験者の活動がないことが、運動能力というよりは動機に関係した問題に起因することを示しうる。たとえば、肺活量測定値はP2が低い症状重症度をもつことを示し、六分間歩行試験はP2が高い運動能力をもつことを示す。身体活動比および日中活動レベルを測定することにより、肺活量測定または六か月歩行試験を実行することなく、この情報を決定することが可能である。身体活動比はかなり高く、このことはP2が重い症状をもたないことを示している。これは肺活量測定および六か月歩行試験のデータと整合する。さらに、低い日中活動レベルと高い身体活動比の組み合わせは、低い日中活動レベルが、低い運動能力というよりは低い被験者動機の帰結であることを示す。よって、これらのパラメータの両方を使うことによって、疾病の重症度を識別し、低い動機のような他の問題に注意を喚起することが可能である。

P4を参照するに、身体活動比が低い一方、日中活動は高い。高い日中活動は、疾病症状の重症度が低いことを示している。この場合、身体活動比は、睡眠問題の結果として低くなっていることがありうる。したがって、日中活動レベルおよび身体活動比に関するデータの組み合わせは、睡眠関係の問題の検出を可能にする。

まとめると、低い身体活動比および低いデイリー身体活動レベルは、身体活動がないことが、被験者が経験しているCOPD症状の重症さによって引き起こされていることを示しうる。高い身体活動比および高いデイリー身体活動は、被験者が特に何の問題もないことを示す。したがって、身体活動比を決定することは、被験者が重いCOPD症状を経験しているかどうかを判定するために使用されうる。高い身体活動比および低いデイリー身体活動は、身体活動がないことが被験者の低い動機のためであることを示す。低い身体活動比およびデイリー身体活動の高いレベルは、呼吸器関係の症状はそれほど重くないが、被験者が睡眠障害の問題を経験していることがありうることを示す。よって、被験者の身体活動比および日中活動を比べることによって、動機や睡眠に関係した問題が識別されうるので、被験者の健康状態のより完全な描像を得ることが可能である。したがって、本システムは、被験者に動機付けすることまたは疾病を治療することのどちらのほうにより介入が向けられるべきであるかをよりよく理解するために、臨床担当者によって使用されることができる。さらに、この情報は、身体活動維持を支援するために使用されることもできる。被験者の運動制限についての向上した理解を提供しうるからである（たとえば、身体活動が運動制限および疾病重症さのために低い場合、被験者に強く要求しすぎることは意味がなく、実のところ、被験者の健康状態を悪化させる効果をもちかねない）。

図８は、上記の装置を実装するコンピュータ８０の例を示している。

コンピュータ８０は、PC、ワークステーション、ラップトップ、PDA、パーム・デバイス、サーバー、ストレージなどを含むがそれに限られない。一般に、ハードウェア・アーキテクチャーの点では、コンピュータ８０は、ローカル・インターフェース（図示せず）を介して通信上結合されている、一つまたは複数のプロセッサ８１、メモリ８２および一つまたは複数のI/O装置８３を含んでいてもよい。ローカル・インターフェースは、たとえば、当技術分野で知られている一つまたは複数のバスまたは有線もしくは無線接続であることができるが、それに限られない。ローカル・インターフェースは、通信を可能にするために、追加的な要素、たとえばコントローラ、バッファ（キャッシュ）、ドライバ、リピーターおよびレシーバーを有していてもよい。さらに、ローカル・インターフェースは、上述したコンポーネント間での適切な通信を可能にするために、アドレス、コントロールおよび／またはデータ接続を含んでいてもよい。

プロセッサ８１は、メモリ８２に記憶されることのできるソフトウェアを実行するためのハードウェア装置である。プロセッサ８１は、事実上、任意のカスタムメードのまたは市販のプロセッサ、中央処理ユニット（CPU）、デジタル信号プロセッサ（DSP）またはコンピュータ８０に付随するいくつかのプロセッサのうちの補助プロセッサであることができる。プロセッサ８１は、半導体ベースのマイクロプロセッサ（マイクロチップの形）またはマイクロプロセッサであってもよい。

メモリ８２は、揮発性メモリ要素（たとえばランダムアクセスメモリ（RAM）、たとえば動的ランダムアクセスメモリ（DRAM）、静的ランダムアクセスメモリ（SRAM）など）および不揮発性メモリ要素（たとえばROM、消去可能なプログラム可能型読み出し専用メモリ（EPROM）、電子的に消去可能なプログラム可能型読み出し専用メモリ（EEPROM）、プログラム可能な読み出し専用メモリ（PROM）、テープ、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM）、ディスク、ディスケット、カートリッジ、カセットまたはその他など）の任意の一つまたは組み合わせを含むことができる。さらに、メモリ８２は、電子式、磁気式、光学式および／または他の型の記憶媒体を組み込んでいてもよい。メモリ８２は分散式のアーキテクチャーを有することができる。ここで、さまざまなコンポーネントが互いからリモートに位置されるが、プロセッサ８１によってアクセスされることができる。

メモリ８２内のソフトウェアは、一つまたは複数の別個のプログラムを含んでいてもよい。そのそれぞれが論理的な機能を実装するための実行可能命令の順序付けられたリスティングを含む。メモリ８２内のソフトウェアは、例示的実施形態によれば、好適なオペレーティング・システム（O/S）８４、コンパイラー８５、ソースコード８６および一つまたは複数のアプリケーション８７を含む。

アプリケーション８７は、計算ユニット、論理、機能ユニット、プロセス、動作、仮想エンティティーおよび／またはモジュールのような数多くの機能コンポーネントを有する。

オペレーティング・システム８４は、コンピュータ・プログラムの実行を制御し、スケジューリング、入出力制御、ファイルおよびデータ管理、メモリ管理ならびに通信制御および関係したサービスを提供する。

アプリケーション８７は、ソースプログラム、実行可能プログラム（オブジェクトコード）、スクリプトまたは実行されるべき一組の命令を有する他の任意のエンティティーでありうる。ソースプログラムのとき、プログラムは通例、メモリ８２内に含まれていてもいなくてもよいコンパイラー（たとえばコンパイラー８５）、アセンブラー、インタープリターなどを介して翻訳されて、オペレーティング・システム８４との関連で適正に動作するようにされる。さらに、アプリケーション８７は、データおよびメソッドのクラスをもつオブジェクト指向プログラミング言語またはルーチン、サブルーチンおよび／または関数をもつ手続き型プログラミング言語として書かれることができる。手続き型プログラミング言語はたとえば、C、C++、C#、Pascal、BASIC、APIコール、HTML、XHTML、XML、ASPスクリプト、JavaScript（登録商標）、FORTRAN、COBOL、Perl、Java（登録商標）、ADA、.NETなどを含むがそれに限られない。

I/Oデバイス８３は、たとえばこれに限られないが活動モニター、センサーなどといった入力装置を含んでいてもよい。さらに、I/Oデバイス８７は出力装置、たとえばこれに限られないがディスプレイをも含んでいてもよい。最後に、I/Oデバイス９３はさらに、入力および出力両方を通信する装置、たとえばこれに限られないがNICまたは変調器／復調器（リモート・デバイス、他のファイル、デバイス、システムまたはネットワークにアクセスするため）、高周波（RF）または他のトランシーバ、電話インターフェース、ブリッジ、ルーターなどを含んでいてもよい。I/Oデバイス８３は、インターネットまたはイントラネットのようなさまざまなネットワークを通じて通信するためのコンポーネントをも含む。

コンピュータ８０が動作しているとき、プロセッサ８１はメモリ８２内に記憶されたソフトウェアを実行し、メモリ８２との間でデータを通信し、ソフトウェアに従ってコンピュータ８０の動作を一般的に制御するよう構成される。アプリケーション８７およびオペレーティング・システム８４は全体的または部分的に、プロセッサ８１によって読まれ、おそらくはプロセッサ８１内にバッファリングされ、次いで実行される。

アプリケーション８７がソフトウェアで実装されるとき、アプリケーション８７は、任意のコンピュータに関係するシステムもしくは方法によるまたは該システムもしくは方法との関連での使用のために、事実上任意のコンピュータ可読媒体に記憶されることができる。本稿のコンテキストでは、コンピュータ可読媒体は電子式、磁気式、光学式または他の物理的デバイスまたは手段であって、コンピュータに関係するシステムもしくは方法によるまたは該システムもしくは方法との関連での使用のためにコンピュータ・プログラムを含むまたは記憶することができるものであってもよい。

例において、コントローラは、あらかじめプログラムされた時間期間にわたってデータの第一のセットおよびデータの第二のセットを取得するよう構成される。たとえば、コントローラは、午前０７：００から午後２３：００までの間の身体活動データの第一のセットを取得し、たとえば午後２３：０１から午前０６：５９までの間の第二の時間期間にわたるデータの第二のセットを取得するよう活動モニターを制御してもよい。このようにして、プロセッサは、データを特定の時間期間と関連付けるよう構成される必要がない。

例において、プロセッサは、ある時間期間にわたって被験者によって費やされる全エネルギーを計算することによって、該時間期間の間の被験者の全体的な活動度を決定してもよい。

例において、プロセッサは、患者の健康状態を示す、すなわち患者がその身体活動のレベルに影響する重い症状、低い動機付けまたは睡眠問題をもつことを示す情報を出力してもよい。

例において、プロセッサは、活動モニターからリモートに位置される。他の例では、プロセッサは活動モニターに統合される。

例において、活動モニターは、被験者が覚醒している間および被験者が眠っている間の身体活動を測定するのに好適ないかなるセンサーを有していてもよい。たとえば、センサーは、ユーザーの身体動きに敏感な、MEMSプロセスまたは圧電素子に基づく加速度計であってもよい。

一例では、活動モニターは、該活動モニターをユーザーに取り付けるためのストラップまたは他の手段を有する。もう一つの例では、活動モニターは被験者が身につける衣類に統合される。

身体活動データは、収集されたデータが夜間データであるか昼間データであるかについての情報を含んでいてもよい。この情報はユーザーによって手動で入力されてもよく、ユーザーは、昼間モニタリング・モードと夜間モニタリング・モードの間で切り換えるよう活動モニターを制御してもよい。

本装置は、環境の光レベルを示す光信号を取得するよう構成された光センサーを有していてもよい。本装置は、データが昼間に収集されたか夜間に収集されたかを、データが収集される時刻における光レベルについての光センサーによって得られる情報に基づいて、判定するよう構成されてもよい。

図面、本開示および付属の請求項を吟味することから、開示される実施形態に対する他の変形が、特許請求される発明を実施する際に当業者によって理解され、実施されることができる。請求項において、有する／含むの語は他の要素や段階を排除するものではなく、単数表現は複数を排除しない。ある種の施策が互いに異なる従属請求項において記載されているというだけの事実が、これらの施策の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。請求項に参照符号があったとしても、範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
いくつかの態様を記載しておく。
〔態様１〕
・被験者の身体活動を測定する活動モニターと；
・前記活動モニターによって得られたデータを処理する処理器とを有する装置であって、前記処理器は：
第一の時間期間に関連付けられた身体活動データの第一のセットに基づいて第一の全体的な値を計算し；
身体活動データの前記第一のセットおよび第二の時間期間に関連付けられた身体活動データの第二のセットに基づいて、身体活動比を計算し；
前記身体活動比および前記第一の全体的な値の組み合わせに基づいて、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を決定するよう構成されている、
装置。
〔態様２〕
前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を、前記身体活動比と前記第一の全体的な値との比較に基づいて決定するよう構成されている、態様１記載の装置。
〔態様３〕
前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報、たとえば心理的問題もしくは睡眠の質の問題を出力するよう構成されている、態様１または２記載の装置。
〔態様４〕
前記呼吸器疾患重症度情報は、慢性閉塞性肺疾患に関係する、態様１ないし３のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様５〕
前記活動モニターが加速度計を含む、態様１ないし４のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様６〕
昼の間のデータの第一のセットおよび夜の間のデータの第二のセットを取得するよう前記活動モニターを制御するよう構成されたコントローラをさらに有する、態様１ないし５のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様７〕
前記処理器は、身体活動データの前記第一のセットおよび第二のセットのそれぞれについて、該データ・セットが日中の身体活動に対応するか夜間の身体活動に対応するかを判定するよう構成されている、態様１ないし６のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様８〕
被験者が起きている間の身体活動データの第一のセットを取得し、被験者が眠っている間の身体活動データの第二のセットを取得するよう前記身体活動モニターを制御するよう構成されたコントローラをさらに有する、態様１ないし７のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様９〕
前記処理器は：
身体活動データの前記第二のセットに基づいて第二の全体的な値を計算し；
前記第一の全体的な値を前記第二の全体的な値で割ることによって前記身体活動比を計算するよう構成されている、
態様１ないし８のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様１０〕
前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を、前記身体活動比および活動比閾値に基づいて決定するよう構成されている、態様１ないし９のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様１１〕
前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を、前記身体活動比、前記第一の全体的な値および日中活動閾値に基づいて決定するよう構成されている、態様１ないし１０のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様１２〕
前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を：
・活動比閾値の絶対値に対する前記身体活動比の絶対値；および
・日中活動閾値の絶対値に対する前記第一の全体的な値の絶対値
に基づいて決定するよう構成されている、態様１ないし１１のうちいずれか一項記載の装置。
〔態様１３〕
・第一の時間期間わたる身体活動を測定することによって身体活動データの第一のセットを取得し：
・第二の時間期間わたる身体活動を測定することによって身体活動データの第二のセットを取得し：
・身体活動データの前記第一のセットに基づいて第一の全体的な値を計算し；
・身体活動データの前記第一のセットおよび身体活動データの前記第二のセットに基づいて身体活動比を計算し；
・前記身体活動比および前記第一の全体的な値の組み合わせに基づいて、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を決定することを含む、
方法。
〔態様１４〕
身体活動データの前記第二のセットについての第二の全体的な値を計算することをさらに含み、前記身体活動比は前記第一の全体的な値と前記第二の全体的な値の比である、態様１３記載の方法。
〔態様１５〕
コンピュータ上で実行されたときに態様１３または１４記載の方法を実行するためのコンピュータ・プログラム。

Claims (12)

1. ・被験者の身体活動を測定する活動モニターと；
   ・前記活動モニターによって得られたデータを処理する処理器とを有する装置であって、前記処理器は：
   第一の時間期間に関連付けられた身体活動データの第一のセットに基づいて第一の全体的な値を計算し；
   身体活動データの前記第一のセットおよび第二の時間期間に関連付けられた身体活動データの第二のセットに基づいて、身体活動比を計算するよう構成されており；
   前記処理器が前記身体活動比、前記第一の全体的な値および日中活動閾値に基づいて、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を決定するよう構成されており、前記決定は、前記第一の全体的な値が前記日中活動閾値に比較して低い場合、前記身体活動比に基づいて、それが身体活動能力に起因するのか、動機付けまたは他の心理的もしくは社会的要因に起因するのかについて評価することを含む、ことを特徴とする、
   装置。
2. 前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を出力するよう構成されている、請求項１記載の装置。
3. 前記呼吸器疾患重症度情報は、慢性閉塞性肺疾患に関係する、請求項１または２記載の装置。
4. 前記活動モニターが加速度計を含む、請求項１ないし３のうちいずれか一項記載の装置。
5. 昼の間のデータの第一のセットおよび夜の間のデータの第二のセットを取得するよう前記活動モニターを制御するよう構成されたコントローラをさらに有する、請求項１ないし４のうちいずれか一項記載の装置。
6. 前記処理器は、身体活動データの前記第一のセットおよび第二のセットのそれぞれについて、該データ・セットが日中の身体活動に対応するか夜間の身体活動に対応するかを判定するよう構成されている、請求項１ないし５のうちいずれか一項記載の装置。
7. 被験者が起きている間の身体活動データの第一のセットを取得し、被験者が眠っている間の身体活動データの第二のセットを取得するよう前記身体活動モニターを制御するよう構成されたコントローラをさらに有する、請求項１ないし６のうちいずれか一項記載の装置。
8. 前記処理器は：
   身体活動データの前記第二のセットに基づいて第二の全体的な値を計算し；
   前記第一の全体的な値を前記第二の全体的な値で割ることによって前記身体活動比を計算するよう構成されている、
   請求項１ないし７のうちいずれか一項記載の装置。
9. 前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を、前記身体活動比および活動比閾値に基づいて決定するよう構成されている、請求項１ないし８のうちいずれか一項記載の装置。
10. 前記処理器は、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を：
    ・活動比閾値の絶対値に対する前記身体活動比の絶対値；および
    ・日中活動閾値の絶対値に対する前記第一の全体的な値の絶対値
    に基づいて決定するよう構成されている、請求項１ないし９のうちいずれか一項記載の装置。
11. コンピュータ・プログラムであって、前記プログラムがコンピュータ上で実行されたときに方法を実行するよう適応されたコード手段を有しており、前記方法は：
    第一の時間期間わたって測定された身体活動データの第一のセットを取得し；
    第二の時間期間わたって測定された身体活動データの第二のセットを取得し；
    身体活動データの前記第一のセットに基づいて第一の全体的な値を計算し；
    身体活動データの前記第一のセットおよび身体活動データの前記第二のセットに基づいて身体活動比を計算し；
    前記身体活動比、前記第一の全体的な値および日中活動閾値に基づいて、呼吸器疾患重症度情報および／または呼吸器疾患共存症情報を決定することを含み、
    前記決定は、前記第一の全体的な値が前記日中活動閾値に比較して低い場合、前記身体活動比に基づいて、それが身体活動能力に起因するのか、動機付けまたは他の心理的もしくは社会的要因に起因するのかについて評価することを含む
    コンピュータ・プログラム。
12. 当該コンピュータ・プログラムによって実行される前記方法がさらに、身体活動データの前記第二のセットに基づいて第二の全体的な値を計算することを含み、前記身体活動比は前記第一の全体的な値と前記第二の全体的な値の比である、請求項１１記載のコンピュータ・プログラム。

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