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수분 섭취는 탈수를 예방하고 신장 결석 재발을 줄이는 데 중요합니다. 최근 몇 년 동안 스마트 젖병과 같은 "스마트" 제품을 사용하여 수분 섭취량을 모니터링하는 도구 개발이 증가하고 있습니다. 시중에는 주로 건강에 관심 있는 성인을 대상으로 하는 여러 스마트 젖병이 나와 있습니다. 그러나 이러한 젖병의 성능 검증은 아직 문헌에서 이루어지지 않은 것으로 알고 있습니다. 본 연구에서는 시판 중인 4가지 스마트 젖병(H2OPal, HidrateSpark Steel, HidrateSpark 3, Thermos Smart Lid)의 성능과 기능을 비교했습니다. 각 젖병당 100회의 섭취 이벤트를 기록하고 분석했으며, 고해상도 저울에서 얻은 실제 값과 비교했습니다. H2OPal은 평균 백분율 오차(MPE)가 가장 낮았으며 여러 번 섭취 시 발생하는 오차를 균형 있게 측정했습니다. HidrateSpark 3는 가장 일관되고 신뢰할 수 있는 결과를 제공했으며, 섭취량당 오차가 가장 적었습니다. HidrateSpark 젖병은 개별 오차 값이 더 일관적이어서 선형 회귀 분석을 통해 MPE 값을 더욱 개선할 수 있었습니다. Thermos Smart Lid는 센서가 젖병 전체를 덮지 않아 정확도가 가장 낮았습니다. 병 전체를 쏟아부어 많은 기록이 손실되었습니다.
탈수는 혼란, 낙상, 입원, 사망 등 심각한 합병증을 유발할 수 있는 매우 심각한 문제입니다. 특히 노인이나 체액 조절에 영향을 미치는 기저 질환이 있는 사람들에게는 수분 섭취의 균형이 중요합니다. 재발성 결석 형성 위험이 있는 환자에게는 충분한 수분 섭취가 권장됩니다. 따라서 수분 섭취량을 모니터링하는 것은 적절한 수분 섭취 여부를 판단하는 유용한 방법입니다.1,2 수분 섭취량을 추적하고 관리하는 데 도움이 되는 시스템이나 장치에 대한 연구는 많이 진행되었지만, 대부분의 연구는 상용 제품으로 이어지지 못했습니다. 시중에 판매되는 물병은 주로 레크리에이션 운동선수나 수분 섭취를 원하는 건강에 관심 있는 성인을 대상으로 합니다. 본 연구에서는 시중에 판매되는 일반적인 물병이 연구자와 환자에게 유용한 해결책이 될 수 있는지 알아보고자 했습니다. 성능과 기능 측면에서 HidrateSpark 34, HidrateSpark Steel5, H2O Pal6, Thermos Smart Lid7 등 네 가지 시판 물병을 비교했습니다(그림 1 참조). (1) 캐나다에서 구매 가능하고 (2) 모바일 앱을 통해 음용량 데이터를 확인할 수 있는 인기 있는 4가지 병 중 하나이기 때문입니다.
분석된 시판 물병 이미지: (a) HidrateSpark 34, (b) HidrateSpark Steel5, (c) H2OPal6, (d) Thermos Smart Lid7. 빨간색 점선 상자는 센서의 위치를 나타냅니다.
위의 물병 중 이전 버전의 HidrateSpark만 연구에서 검증되었습니다.8 해당 연구에서는 HidrateSpark 물병이 24시간 동안의 총 수분 섭취량을 측정하는 데 있어 3% 이내의 정확도를 보인다는 것을 발견했습니다. HidrateSpark는 신장 결석 환자의 수분 섭취량을 모니터링하는 임상 연구에도 사용되었습니다.9 이후 HidrateSpark는 다양한 센서를 탑재한 새로운 물병을 개발했습니다. H2OPal은 다른 연구에서 수분 섭취량을 추적하고 증진하는 데 사용되었지만, 그 성능을 검증한 구체적인 연구는 없습니다.2,10 Pletcher 등은 여러 상용 물병에 대해 온라인에서 이용 가능한 노인 관련 기능과 정보를 비교했지만, 정확도 검증은 수행하지 않았습니다.11
시중에 판매되는 네 가지 보틀 모두 블루투스를 통해 전송되는 섭취 이벤트를 표시하고 저장하는 무료 전용 앱을 제공합니다. HidrateSpark 3와 Thermos Smart Lid는 병 중앙에 센서가 있으며, 정전식 센서를 사용하는 것으로 추정됩니다. 반면 HidrateSpark Steel과 H2Opal은 바닥에 센서가 있으며, 하중 또는 압력 센서를 사용합니다. 센서 위치는 그림 1의 빨간색 점선 상자로 표시되어 있습니다. Thermos Smart Lid의 경우 센서가 용기 바닥까지 닿지 않습니다.
각 물병은 (1) 제어된 흡입 단계와 (2) 자유 생활 단계의 두 단계로 테스트됩니다. 두 단계 모두에서 물병에 기록된 결과(안드로이드 11 기반 제품 모바일 앱에서 얻은 데이터)는 5kg 저울(Starfrit 전자 주방 저울 93756)을 사용하여 얻은 기준값과 비교되었습니다. 모든 물병은 앱을 사용하여 데이터를 수집하기 전에 보정되었습니다. 1단계에서는 10mL에서 100mL까지의 다양한 흡입량을 무작위 순서로 각각 5회씩, 총 50회 측정했습니다. 이는 사람이 실제로 물을 마시는 상황이 아니라, 각 흡입량을 더 잘 제어하기 위해 물을 따르는 방식으로 측정한 것입니다. 이 단계에서 흡입량 오차가 50mL보다 크면 물병을 재보정하고, 앱이 물병과의 블루투스 연결을 잃으면 다시 페어링해야 합니다. 자유 생활 단계에서는 사용자가 하루 동안 물병에서 자유롭게 물을 마시며, 다양한 종류의 물을 선택합니다. 이 단계에는 시간에 걸쳐 50번의 음미가 포함되지만, 모두 연속해서 마시는 것은 아닙니다. 따라서 각 병에는 총 100개의 측정값이 있습니다.
총 수분 섭취량을 파악하고 적절한 일일 수분 공급을 보장하기 위해서는 매 모금마다 측정하는 것보다 하루(24시간) 동안 정확한 섭취량 측정을 하는 것이 더 중요합니다. 그러나 신속한 개입 신호를 식별하기 위해서는 Conroy 등의 연구²에서처럼 각 모금의 측정 오차가 작아야 합니다. 만약 모금의 양이 기록되지 않거나 제대로 기록되지 않은 경우, 다음 측정 시 물병의 용량이 균형을 이루도록 하는 것이 중요합니다. 따라서 오차(측정된 용량 - 실제 용량)는 수동으로 조정됩니다. 예를 들어, 피험자가 10mL를 마셨는데 물병에 0mL로 기록되었지만, 그 후 피험자가 20mL를 마셨고 물병에 총 30mL로 기록되었다면, 조정된 오차는 0mL가 됩니다.
표 1은 두 단계(100 모금)를 고려하여 각 병에 대한 다양한 성능 지표를 나열합니다. 모금당 평균 백분율 오차(MPE), 모금당 평균 절대 오차(MAE) 및 누적 MPE는 다음과 같이 계산됩니다.
여기서 \({S}_{act}^{i}\)와 \({S}_{est}^{i}\)는 각각 \({i}_{th}\ )번째 모금의 실제 섭취량과 추정 섭취량이며, \(n\)은 총 모금 횟수입니다. \({C}_{act}^{k}\)와 \({C}_{est}^{k}\)는 마지막 \(k\) 모금의 누적 섭취량을 나타냅니다. Sip MPE는 각 개별 모금에 대한 백분율 오차를 살펴보는 반면, Cumulative MPE는 시간에 따른 총 백분율 오차를 살펴봅니다. 표 1의 결과에 따르면 H2OPal은 기록 손실 건수, Sip MPE, 그리고 Cumulative MPE가 가장 낮습니다. 평균 오차는 시간에 따른 총 섭취량을 결정할 때 평균 절대 오차(MAE)보다 비교 지표로 더 적합합니다. 이는 병이 시간이 지남에 따라 잘못된 측정값을 복구하고 후속 측정값을 기록하는 능력을 보여주기 때문입니다. sip MAE는 각 모금의 절대 오차를 계산하기 때문에 각 모금의 정확도가 중요한 응용 분야에도 포함됩니다. 누적 MPE는 또한 측정값이 단계별로 얼마나 균형 있게 분포되어 있는지를 측정하며 단일 모금에 대해 불이익을 주지 않습니다. 또 다른 관찰 결과는 4개의 병 중 3개가 표 1에 나타난 구강당 섭취량을 음수로 과소평가했다는 것입니다.
표 1에는 모든 병에 대한 피어슨 상관계수(R-제곱)도 나와 있습니다. HidrateSpark 3이 가장 높은 상관계수를 보였습니다. HidrateSpark 3에는 일부 누락된 데이터가 있지만, 대부분 입구가 작은 병( 그림 2의 블랜드-알트만 도표는 HidrateSpark 3이 다른 세 병에 비해 가장 작은 일치 한계(LoA)를 가지고 있음을 보여줍니다. LoA는 실제 값과 측정값이 얼마나 잘 일치하는지를 분석합니다. 또한, 거의 모든 측정값이 LoA 범위 내에 있어 이 병이 일관된 결과를 제공함을 확인할 수 있습니다(그림 2c 참조). 그러나 대부분의 값이 0보다 작다는 것은 한 모금 마시는 양이 종종 과소평가된다는 것을 의미합니다. 그림 2b의 HidrateSpark Steel에서도 마찬가지로 대부분의 오차 값이 음수입니다. 따라서 이 두 병은 H2Opal 및 Thermos Smart Lid에 비해 가장 높은 MPE와 누적 MPE를 나타내며, 오차는 0을 기준으로 위아래로 분포되어 있습니다(그림 2a,d 참조).
(a) H2OPal, (b) HidrateSpark Steel, (c) HidrateSpark 3 및 (d) Thermos Smart Lid의 Bland-Altman 플롯. 점선은 표 1의 표준 편차로부터 계산된 평균 주변의 신뢰 구간을 나타냅니다.
HidrateSpark Steel과 H2OPal은 각각 20.04mL와 21.41mL로 유사한 표준편차를 보였습니다. 그림 2a,b에서 볼 수 있듯이 HidrateSpark Steel의 값은 항상 평균값을 중심으로 변동하지만 일반적으로 LoA 영역 내에 머무르는 반면, H2OPal은 LoA 영역을 벗어난 값이 더 많습니다. Thermos Smart Lid의 최대 표준편차는 35.42mL였으며, 그림 2d에서 볼 수 있듯이 측정값의 10% 이상이 LoA 영역을 벗어났습니다. 이 병은 누락된 기록이 가장 많고 표준편차가 가장 컸음에도 불구하고 가장 작은 음용 평균 오차와 상대적으로 작은 누적 MPE를 보였습니다. Thermos SmartLid는 센서 빨대가 용기 바닥까지 닿지 않아 액체 내용물이 센서 스틱 아래(~80mL)에 있을 때 기록이 누락되는 경우가 많아 수분 섭취량을 과소평가하게 됩니다. 하지만 써모스는 MPE와 Sip Mean Error 값이 모두 양수인 유일한 보틀이었는데, 이는 보틀이 수분 섭취량을 과대평가했음을 의미합니다. 따라서 써모스의 평균 Sip Error 값이 낮은 이유는 거의 모든 보틀에서 측정값이 과대평가되었기 때문입니다. 이러한 과대평가 값들을 평균화할 때, 기록되지 않은 많은 음용 횟수(또는 "과소평가")를 포함하면 평균 결과가 균형을 이룹니다. 누락된 기록을 계산에서 제외하면 Sip Mean Error는 +10.38mL가 되어 한 모금의 섭취량을 크게 과대평가했음을 확인시켜 줍니다. 이는 긍정적인 결과처럼 보일 수 있지만, 실제로는 보틀이 개별 음용량 추정에서 부정확하고 많은 음용 이벤트를 놓치기 때문에 신뢰할 수 없습니다. 더욱이 그림 2d에서 볼 수 있듯이 써모스 스마트 뚜껑은 음용량이 커질수록 오차가 증가하는 것으로 보입니다.
종합적으로 볼 때, H2OPal은 시간에 따른 음용 횟수 추정에서 가장 정확했으며, 대부분의 기록을 측정하는 데 가장 신뢰할 수 있는 방법이었습니다. 써모스 스마트 뚜껑은 정확도가 가장 낮았고 다른 병들에 비해 음용 횟수를 더 많이 놓쳤습니다. 하이드레이트스파크 3 병은 오차 값이 비교적 일관적이었지만, 대부분의 음용 횟수를 과소평가하여 장기적으로 성능이 저조했습니다.
알고 보니 병에 약간의 오차가 있을 수 있으며, 이는 보정 알고리즘을 사용하여 보정할 수 있습니다. 특히 HidrateSpark 병은 오차의 표준 편차가 작고 항상 한 모금 섭취량을 과소평가하는 경향이 있습니다. 1단계 데이터에서 누락된 레코드를 제외하고 최소 제곱법(LS)을 사용하여 오차 및 이득 값을 구했습니다. 이렇게 얻은 방정식을 2단계에서 측정한 섭취량에 적용하여 실제 값을 계산하고 보정된 오차를 산출했습니다. 표 2는 보정을 통해 두 HidrateSpark 병의 평균 섭취량 오차가 개선되었지만, H2OPal이나 Thermos Smart Lid 병에서는 개선되지 않았음을 보여줍니다.
모든 측정이 이루어지는 1단계 동안 각 병은 여러 번 재충전되므로 계산된 평균 절대 오차(MAE)는 병의 충전량에 영향을 받을 수 있습니다. 이를 확인하기 위해 각 병은 총 용량을 기준으로 높음, 중간, 낮음의 세 단계로 분류했습니다. 1단계 측정에 대해서는 일원 분산 분석(ANOVA)을 실시하여 각 단계 간의 절대 오차가 유의미하게 다른지 여부를 확인했습니다. HidrateSpark 3와 Steel의 경우 세 단계의 오차는 유의미한 차이가 없었습니다. H2OPal과 Thermos 병의 경우, 등분산이 아닌 Welsh 검정을 사용했을 때 경계선상에서 유의미한 차이(p 각 병에 대해 1단계와 2단계 오류를 비교하기 위해 양측 t-검정을 수행했습니다. 모든 병에서 p > 0.05가 나왔는데, 이는 두 그룹 간에 유의미한 차이가 없음을 의미합니다. 그러나 HidrateSpark 병 두 종류에서 2단계에서 기록 누락이 훨씬 더 많이 발생한 것으로 관찰되었습니다. H2OPal의 경우 누락된 기록 수는 거의 동일했지만(2개 대 3개), Thermos SmartLid의 경우 누락된 기록 수가 더 적었습니다(6개 대 10개). HidrateSpark 병은 모두 보정 후 성능이 향상되었으므로 보정 후에도 t-검정을 수행했습니다. HidrateSpark 3의 경우 1단계와 2단계 오류에 유의미한 차이가 있었습니다(p = 0.046). 이는 1단계에 비해 2단계에서 누락된 기록 수가 더 많기 때문일 가능성이 높습니다.
이 섹션에서는 병의 사용성과 활용성, 그리고 기타 기능 정보에 대한 통찰력을 제공합니다. 병의 정확성도 중요하지만, 병을 선택할 때는 사용 편의성 또한 중요한 요소입니다.
HidrateSpark 3와 HidrateSpark Steel에는 사용자가 계획대로 물을 마시지 못했을 경우 물을 마시도록 알려주는 LED 표시등이 장착되어 있으며, 사용자가 설정한 횟수만큼 깜빡입니다. 또한, 물을 마실 때마다 깜빡이도록 설정할 수도 있습니다. H2OPal과 Thermos Smart Lid는 시각적인 알림 기능은 없지만, 모든 제품에는 모바일 앱을 통해 물 마시기를 알려주는 알림 기능이 있습니다. 하루 알림 횟수는 HidrateSpark 및 H2OPal 앱에서 설정할 수 있습니다.
HidrateSpark 3와 Steel은 선형 추세를 사용하여 사용자가 물을 마셔야 하는 시기를 알려주고, 하루가 끝날 때까지 달성해야 할 시간별 목표량을 제시합니다. H2OPal과 Thermos Smart Lid는 일일 총 목표량만 제공합니다. 모든 보틀에서 기기가 블루투스를 통해 앱에 연결되지 않은 경우 데이터는 로컬에 저장되고 페어링 후 동기화됩니다.
네 가지 물병 모두 노인의 수분 섭취에 초점을 맞추지 않았습니다. 또한, 일일 섭취량 목표를 계산하는 데 사용된 공식이 공개되지 않아 노인에게 적합한지 판단하기 어렵습니다. 대부분의 물병은 크고 무거워 노인용으로 제작되지 않았습니다. 모바일 앱 사용 역시 노인에게는 이상적이지 않을 수 있지만, 연구자들이 원격으로 데이터를 수집하는 데는 유용할 수 있습니다.
모든 병이 액체가 소비되었는지, 버려졌는지, 또는 흘렸는지 여부를 정확히 알 수는 없습니다. 또한 정확한 섭취량 기록을 위해서는 매번 마신 후 병을 평평한 표면에 놓아야 합니다. 따라서 특히 리필할 때 병을 내려놓지 않으면 마신 양을 기록하지 못할 수 있습니다.
또 다른 제약 사항은 데이터를 동기화하기 위해 기기를 앱과 주기적으로 다시 페어링해야 한다는 점입니다. 써모스(Thermos)는 앱을 열 때마다 다시 페어링해야 했고, 히드레이트스파크(HidrateSpark) 보틀은 블루투스 연결을 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. H2OPal은 연결이 끊어졌을 때 앱과 다시 페어링하는 것이 가장 쉽습니다. 모든 보틀은 테스트 시작 전에 보정되며, 테스트 과정 중 최소 한 번은 다시 보정해야 합니다. 히드레이트스파크 보틀과 H2OPal은 보정을 위해 물을 완전히 비우고 다시 채워야 합니다.
모든 병에 데이터 다운로드 또는 장기 저장 옵션이 있는 것은 아닙니다. 또한, API를 통해 접근할 수 있는 병도 없습니다.
HidrateSpark 3와 H2OPal은 교체 가능한 리튬 이온 배터리를 사용하고, HidrateSpark Steel과 Thermos SmartLid는 충전식 배터리를 사용합니다. 제조사에 따르면 충전식 배터리는 완충 시 최대 2주 동안 사용할 수 있지만, Thermos SmartLid를 자주 사용할 경우 거의 매주 충전해야 합니다. 이는 많은 사람들이 보온병을 정기적으로 충전하는 것을 잊어버릴 수 있다는 점에서 단점으로 작용합니다.
스마트 보틀을 선택할 때, 특히 사용자가 노인일 경우 고려해야 할 요소는 다양합니다. 보틀의 무게와 용량은 노인들이 사용하기 편리해야 하므로 중요한 요소입니다. 앞서 언급했듯이, 이러한 보틀들은 노인을 위해 특별히 제작된 것은 아닙니다. 가격과 보틀당 액체 용량 또한 고려해야 할 요소입니다. 표 3은 각 보틀의 높이, 무게, 액체 용량 및 가격을 보여줍니다. 써모스 스마트 뚜껑(Thermos Smart Lid)은 전체가 가벼운 플라스틱으로 만들어져 가장 저렴하고 가볍습니다. 또한 다른 세 보틀에 비해 가장 많은 액체를 담을 수 있습니다. 반대로, H2OPal은 조사 대상 보틀 중 가장 높고 무거우며 가격도 가장 비쌌습니다.
시중에 판매되는 스마트 물병은 새로운 장치를 프로토타입으로 제작할 필요가 없기 때문에 연구자들에게 유용합니다. 다양한 스마트 물병이 있지만, 가장 흔한 문제는 사용자가 데이터나 원시 신호에 접근할 수 없고 모바일 앱에 일부 결과만 표시된다는 점입니다. 특히 노인들을 위해 높은 정확도와 완전한 데이터 접근성을 갖춘, 널리 사용될 수 있는 스마트 물병을 개발할 필요가 있습니다. 테스트한 네 가지 물병 중 H2OPal은 기본 설정 상태에서 음용 평균 오차(Sip MPE), 누적 평균 오차(cumulative MPE), 기록 누락 횟수가 가장 낮았습니다. HidrateSpark 3는 선형성이 가장 높고 표준 편차가 가장 작으며 평균 절대 오차(MAE)가 가장 낮습니다. HidrateSpark Steel과 HidrateSpark 3는 최소제곱법(LS)을 사용하여 수동으로 간단히 보정하여 음용 평균 오차를 줄일 수 있습니다. 보다 정확한 음용 기록에는 HidrateSpark 3가 적합하고, 시간에 따른 일관된 측정에는 H2OPal이 가장 적합합니다. Thermos SmartLid는 성능이 가장 불안정하고 음용 누락이 가장 많았으며 개인별 음용량을 과대평가하는 경향이 있었습니다. 한 모금씩 마신다.
이 연구에는 몇 가지 한계점이 있습니다. 실제 상황에서는 많은 사용자가 특히 뜨거운 음료, 시판 음료, 알코올 등을 다른 용기에 담아 마실 것입니다. 향후 연구에서는 각 병의 형태가 오류에 미치는 영향을 평가하여 스마트 물병 설계에 도움이 되도록 해야 합니다.
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이 연구는 캐나다 보건 연구소(CIHR) 재단 보조금(FDN-148450)의 지원을 받았습니다. 페르니 박사는 크리건 가족 예방 및 의료 기술 석좌 교수 자격으로 해당 자금을 지원받았습니다.
카이트 연구소, 토론토 재활 연구소 – 토론토 대학 의료 네트워크, 토론토, 캐나다
개념 정립 – RC; 연구 방법론 – RC, AR; 원고 작성 – RC, AR; 검토 및 편집 – GF, AR; 감독 – AR, GF. 모든 저자는 최종 출판된 원고를 읽고 동의했습니다.
Springer Nature는 출판된 지도의 관할권 주장 및 기관 소속에 대해 중립적인 입장을 유지합니다.
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Cohen, R., Fernie, G., 및 Roshan Fekr, A. 시판 스마트 물병의 액체 섭취량 모니터링. Science Rep 12, 4402 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-08335-5
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게시 시간: 2022년 3월 29일
