引言
衰弱是临床医学中的一个重要问题，其特征为生理储备下降以及对不良健康结局的脆弱性增加，包括住院、残疾和死亡。传统的衰弱评估工具，如医院衰弱风险评分（Hospital Frailty Risk Score，HFRS），主要依赖行政数据和临床间歇性数据，可能不足以捕捉动态的功能衰退。可穿戴技术为补充这些评估提供了前所未有的机会，可在真实世界环境中通过客观、连续且被动的方式监测活动能力、活动模式和生理信号。
Patel等人的文章概述了将可穿戴设备生成的数据与HFRS等既有风险分层工具相结合的前景与挑战。将连续监测数据与经过验证的预测模型融合，有望更早识别衰弱轨迹并实施个体化干预。然而，要实现这一潜力，必须应对设备测量偏倚和算法不公平性，因为这些因素可能加剧健康差异，尤其是在种族少数化人群中。本文对Patel等人的内容进行批判性解读，并结合将可穿戴技术用于扩展衰弱评估所涉及的临床意义与方法学考量进行阐述。
