Smita kolekcija / Gado / Autors / Getty Images
Key Takeaways
- Nesenais pētījums parāda, ka aktivitātes izsekotāju veselības datu analīze var palīdzēt atklāt potenciālos COVID-19 gadījumus.
- Pētījuma autori atklāja, ka, apvienojot tos ar simptomu datiem, informācija par sirdsdarbības ātruma, miega un aktivitātes līmeņa izmaiņām palīdzēja efektīvi prognozēt, kam varētu būt COVID-19.
- Šādi novatoriski diagnostikas rīki varētu palīdzēt ierobežot vīrusa izplatību, īpaši, ja tajā piedalās vairāk brīvprātīgo.
Fitnesa trekeri jau sen tiek uzskatīti par lielisku personiskās un sabiedrības veselības informācijas avotu. Sākot ar stāstiem par viņu grūtniecības prognozēšanu līdz pētījumiem, kas liecina, ka tie var palīdzēt izsekot gripas uzliesmojumiem, valkājamās ierīces ir izrādījušās noderīgs instruments medicīnas pētniekiem.
Un tagad, valstij cenšoties ierobežot koronavīrusa pandēmiju, zinātnieku komanda vēlreiz aplūko ierīces, taču šoreiz, lai palīdzētu tām paredzēt COVID-19 infekcijas.
Ceturtdien Slimību kontroles un profilakses centri reģistrēja vairāk nekā 190 000 jaunu koronavīrusa gadījumu Amerikas Savienotajās Valstīs, pirmo reizi tauta kopš pandēmijas sākuma vienā dienā ziņoja par vairāk nekā 150 000.
Pētnieki no Scripps Research Translational Institute 29. oktobrī publicēja pētījumu par agrīnās kontroles un ārstēšanas digitālo iesaistīšanos un izsekošanu (DETECT), kurā tika noskaidrots, vai aktivitātes izsekotāja dati var precīzi noteikt COVID-19 simptomātiskiem cilvēkiem.
Pētījums, kas publicētsDabas medicīna, tika balstīts uz gandrīz 10 nedēļu veselības datiem (sākot ar 25. martu) no fitnesa apģērbiem, kas reģistrēti pētījumu lietotnē MyDataHelps. Dalībnieki reģistrēja arī visus ar COVID-19 saistītos simptomus un COVID-19 testa rezultātus.
Pētnieki analizēja trīs veidu datus no aktivitātes izsekotājiem: ikdienas sirdsdarbības ātrums miera stāvoklī, miega ilgums minūtēs un soļu skaits. Pētnieku komanda saka, ka izmaiņu atrašana šajos trīs rādītājos ir vīrusu slimības vai infekcijas pazīme.
Kevins Kempbels, MD, FACC, kardiologs Ziemeļkarolīnā, saka, ka cilvēkiem parasti ir diezgan konsekventa sirdsdarbība miera stāvoklī. Kad mēs saslimstam, īpaši ar drudzi, sirdsdarbības ātrums miera stāvoklī parasti ievērojami palielinās - tas liecina par papildu stresu uz ķermeņa, mēģinot cīnīties pret infekciju.
"Arī sirdsdarbības ātruma un soļu attiecība līdzīgu iemeslu dēļ kļūs nenormāla - infekcijas dēļ mūsu sirdsdarbības ātrums miera stāvoklī ir samazināts, un soļu skaits samazinās," Kempbels, kurš nebija iesaistīts pētījumā, stāsta Verywell.
No 30 529 dalībniekiem 3811 ziņoja par COVID-19 simptomiem. No šiem simptomātiskajiem lietotājiem 54 vīrusa rezultāti bija pozitīvi, bet 279 - negatīvi. Šie rezultāti pētniekiem teica, ka viņu modelim bija gandrīz 80% precizitāte, lai prognozētu, vai personai, kurai bija simptomi, visticamāk, bija COVID-19.
Pētījuma dalībnieku vidū 78,4% izmantoja Fitbit ierīces, 31,2% pievienoja datus no Apple HealthKit un 8,1% izmantoja datus no Google Fit (pētījums ļāva cilvēkiem izmantot vairāk nekā vienu ierīci vai platformu).
Ko tas jums nozīmē
Pētnieki cer, ka fitnesa izsekotāji var palīdzēt prognozēt, kas var nonākt līdz COVID-19, nosakot izmaiņas sirdsdarbības ātrumā atpūtai, ikdienas soļiem un miega paradumiem. Ja jums jau ir viedpulkstenis vai valkājama ierīce, varat apsvērt iespēju sniegt savu informāciju par veselību, lai palīdzētu zinātniekiem paplašināt brīvprātīgo skaitu, kas uzlabos pētījumu precizitāti un palīdzēs atšķirt koronavīrusu no citām slimībām.
Ir svarīgi atzīmēt, ka pētījumam patiešām ir daži ierobežojumi, tostarp zemais pašnovērtēto diagnostisko testu rezultātu līmenis. Dalībnieki arī bija diezgan viendabīgi: 62% bija sievietes un tikai 12% bija 65 gadus veci.
Tie, kuriem pieder viedpulksteņi un aktivitātes izsekotāji, var neatspoguļot noteiktas iedzīvotāju grupas. Pētījums norādīja uz 2020. gada Pew pētījumu centra aptauju, kurā tika konstatēts, ka vismazākais lietotāju skaits ir no tiem, kuriem ir viszemākā gada izpeļņa.
Kempbels arī atzīmē, ka lielākā daļa slimību var izraisīt indivīda sirdsdarbības ātrumu atpūtai, ne tikai COVID-19. Bet rezultātiem joprojām ir vērtība.
"Tas nav specifiski COVID-19," viņš saka. "Tas tikai norāda, ka persona, iespējams, cīnās ar kādu infekcijas veidu - tā var būt baktēriju, vīrusu utt. Punkts ir identificēt pacientus, kuriem var būt COVID infekcija, lai viņus varētu nosūtīt testēšanai un kontaktu izsekošanai agri. ”
Citi pētījumi atbalsta fitnesa izsekotāju izmantošanu
Līdzīgs pētījums, kuru vadīja Maikls P. Snaiders, PhD, Stenfordas Universitātes Genomikas un personalizētās medicīnas centra direktors Stenfordā, Kalifornijā, arī atrada iepriecinošus rezultātus, kas parādīja biometriskās izmaiņas fitnesa izsekotājos, var palīdzēt atklāt COVID-19.
Snaidera pētījums atklāja, ka 80% dalībnieku mainījās sirdsdarbības ātrums, ikdienas soļu skaits vai miegs. Viņa mācību metode ietvēra arī trauksmes sistēmu, lai informētu lietotājus par iespējamo infekciju.
"Sistēma brīdinās cilvēkus, kad viņu sirdsdarbības ātrums miera stāvoklī palielināsies, un viņi varēs pašizolēties un redzēt papildu medicīniskās pārbaudes, ja tās kļūs pozitīvas," Snaiders stāsta Verywell.
Lai gan abu pētījumu rezultāti ir daudzsološi, Snaiders saka, ka šādiem pētījumiem joprojām ir vajadzīgi vairāk datu veidi un brīvprātīgie, lai uzlabotu precizitāti un atšķirt COVID-19 no citām slimībām.
Saskaņā ar paziņojumu presei DETECT komanda aktīvi vervē vairāk dalībnieku - viņu mērķis ir iegūt vairāk nekā 100 000 cilvēku. Pēc pētnieku domām, tas palīdzēs uzlabot viņu prognozes par to, kurš saslimst simptomātiskos un asimptomātiskos cilvēkos.
Pētnieki arī vēlētos izmantot datus no veselības aprūpes darbiniekiem, kuriem ir liels risks saslimt ar SARS-CoV-2.
