检测研究:健身追踪器可以预测COVID-19

检测研究:健身追踪器可以预测COVID-19
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DETECT研究的前六周数据显示,可穿戴健身设备可以改善控制COVID-19的公共卫生努力。


检测研究是一项具有里程碑意义的倡议,于2020年3月启动。这项研究使用了一款名为mydatahelping的移动研究应用程序,从研究参与者那里收集智能手表和活动追踪器数据。该应用程序还收集自我报告的症状和诊断测试结果。截至2020年6月,30529人参与了这项研究。


研究的早期发现表明,像Fitbit这样的可穿戴设备可以通过评估心率、睡眠和活动水平的变化来帮助COVID-19病例。此外,自我报告的症状数据也有助于更好的诊断。因此,该应用程序可被视为COVID-19的一种经过验证的数字信号,可能用于防止疫情进一步蔓延。这可能是一个非常有用的策略,因为现在很多人都有可穿戴的跟踪器或智能手表。


研究人员可以通过这款应用看到研究参与者何时脱离了睡眠和心率等关键指标的正常范围。任何偏离正常平均值的情况都可能表明有感染或疾病的迹象。特别是为了识别COVID-19,研究人员回顾了那些报告出现症状并接受新型冠状病毒检测的人的数据。这帮助他们精确地确定可能出现COVID-19的具体指标。


当今世界面临的最大挑战之一是限制COVID-19的传播。如果临床医生能够快速识别、追踪和隔离感染冠状病毒的患者,这是可以实现的。特别是,及早发现症状前和无症状患者,可切实提高诊断和遏制COVID-19的效率,提高医疗服务提供者的决策过程。


在这项研究中,来自可穿戴设备和活动追踪器的健康数据被用于确定报告症状的人是否可能感染了冠状病毒。预测精度接近80%,这比其他使用自我报告症状的模型报告的要好得多。


在所有的研究参与者中,3811人报告了症状。54名参与者COVID-19检测呈阳性,279名参与者呈阴性。促进准确预测的两个最重要的因素包括比个人正常水平更多的睡眠和更少的活动。


该预测模型在临床环境中可能有用,因为已经很清楚,用于COVID-19的常见筛查做法可能会遗漏症状前和无症状病例。此外,由于超负荷的测试和延迟的结果,这类预测性应用程序可以提供实时信息,有助于阻止病毒的传播。


DETECT研究正在进行中,并积极招募更多的参与者。研究人员还计划整合来自高危医护人员的数据。更多的发现将会出现,但最初的结果看起来很有希望,并表明这个数字预测模型的潜力。


来源:斯克里普斯研究

图片来源:iStock


««在创记录的时间内建立了家庭在线康复


“分子检测是抗击COVID-19大流行的关键”

引用:

Quer GR等(2020)用于COVID-19检测的可穿戴传感器数据和自我报告的症状。Nat Med. https://doi.org/10.1038/s41591 - 020 - 1123 - x

发布时间:2020年11月2日,星期一



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