Selon une étude menée par The Scripps Research Institute publiée dans Nature Medicine, en analysant les données des six premières semaines de leur étude historique DETECT, les chercheurs voient des signes encourageants selon lesquels les appareils de fitness portables peuvent améliorer les efforts de santé publique pour contrôler la COVID-19.
L'étude DETECT, lancée le 25 mars, utilise une application mobile pour collecter les données de smartwatch et de suivi d'activité des participants consentants, et rassemble également leurs symptômes autodéclarés et les résultats des tests de diagnostic. Tout adulte vivant aux États-Unis est éligible pour participer à l'étude en téléchargeant l'application de recherche MyDataHelps.
Selon les chercheurs, les appareils portables tels que Fitbit sont capables d'identifier les cas de COVID-19 en évaluant les changements de fréquence cardiaque, de sommeil et de niveaux d'activité, ainsi que des données sur les symptômes autodéclarés. peut identifier les cas avec plus de succès que de regarder les symptômes seuls.
Avec les données de l'application, les chercheurs peuvent voir quand les participants sortent de leur plage normale de sommeil, de niveau d'activité ou de fréquence cardiaque au repos; les écarts par rapport aux normes individuelles sont un signe de maladie virale ou d'infection.
Les chercheurs ont analysé les données de ceux qui ont déclaré développer des symptômes et ont été testés pour le nouveau coronavirus. La connaissance des résultats des tests leur a permis d'identifier des changements spécifiques indiquant la COVID-19 par rapport à d'autres maladies.
Les chercheurs ont utilisé les données de santé des appareils portables de fitness et d'autres appareils pour identifier, avec une précision de prédiction d'environ 80%, si une personne qui a signalé des symptômes était susceptible d'avoir la COVID-19. Il s'agit d'une amélioration significative par rapport aux autres modèles qui évaluaient uniquement les symptômes autodéclarés.
Au 7 juin, 30529 personnes s'étaient inscrites à l'étude, avec une représentation de tous les États américains. Parmi ceux-ci, 3811 ont signalé des symptômes, 54 ont été testés positifs pour le coronavirus et 279 ont été testés négatifs. Plus de sommeil et moins d'activité que les niveaux normaux d'un individu étaient des facteurs importants pour prédire une infection à coronavirus.
Le modèle prédictif en cours de développement dans DETECT pourrait un jour aider les responsables de la santé publique à détecter précocement les points chauds de coronavirus. Cela peut également encourager les personnes potentiellement infectées à rechercher immédiatement des tests de diagnostic et, si nécessaire, à se mettre en quarantaine pour éviter de propager le virus.
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