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重要なポイント
- 最近の研究では、アクティビティトラッカーからの健康データの分析がCOVID-19の潜在的な症例の検出に役立つことが示されています。
- 研究の著者は、症状データと組み合わせると、心拍数、睡眠、活動レベルの変化に関する情報が、誰がCOVID-19に感染する可能性が高いかを効果的に予測するのに役立つことを発見しました。
- このような革新的な診断ツールは、特により多くのボランティアが参加する場合、ウイルスの拡散を抑えるのに役立つ可能性があります。
フィットネストラッカーは、個人および公衆衛生情報の優れた情報源として長い間歓迎されてきました。妊娠を予測する彼らの話から、インフルエンザの発生を追跡するのに役立つことを示唆する研究まで、ウェアラブルデバイスは医学研究者にとって有用なツールであることが証明されています。
そして今、国がコロナウイルスのパンデミックを封じ込めるのに苦労しているので、科学者のチームはもう一度デバイスを調べていますが、今回は彼らがCOVID-19感染を予測するのを助けます。
木曜日に、米国疾病対策予防センターは、米国で19万件を超える新しいコロナウイルスの症例を記録しました。これは、パンデミックが始まって以来、米国が1日で15万件を超えると初めて報告したものです。
Scripps Research Translational Instituteの研究者は、10月29日にデジタルエンゲージメントと追跡による早期管理と治療（DETECT）の研究を発表しました。この研究では、活動トラッカーデータが症状のある人々のCOVID-19を正確に検出できるかどうかを調べました。
で公開された研究ネイチャーメディシンは、調査アプリMyDataHelpsにログインしたフィットネスウェアラブルからの約10週間の健康データ（3月25日から）に基づいています。参加者は、COVID-19関連の症状とCOVID-19テスト結果も記録しました。
研究者らは、アクティビティトラッカーからの3種類のデータを分析しました。1日の安静時心拍数、分単位の睡眠時間、歩数です。研究チームは、これら3つの指標の変化を見つけることは、ウイルス性の病気または感染の兆候であると述べています。
ノースカロライナ州の心臓専門医であるKevinCampbell、MD、FACCは、人々は一般的にかなり一貫した安静時心拍数を持っていると言います。特に発熱で病気になると、通常、安静時の心拍数が大幅に増加します。これは、感染と戦おうとする身体への余分なストレスの兆候です。
「心拍数と歩数の比率も同様の理由で異常になります。感染により、安静時の心拍数が増加し、歩数が減少します」と、研究に関与しなかったキャンベルはベリーウェルに語ります。
30,529人の参加者のうち、3,811人がCOVID-19の症状を報告しました。これらの症候性のユーザーのうち、54人がウイルスに対して陽性であり、279人が陰性でした。これらの結果は、症状を経験した人がCOVID-19に感染している可能性が高いかどうかを予測する際に、モデルの精度がほぼ80％であることを研究者に伝えました。
調査参加者のうち、78.4％がFitbitデバイスを使用し、31.2％がApple HealthKitからの接続データを使用し、8.1％がGoogle Fitからのデータを使用しました（調査では、複数のデバイスまたはプラットフォームを使用できました）。
これがあなたにとって何を意味するか
研究者は、フィットネストラッカーが、安静時の心拍数、毎日の歩数、睡眠パターンの変化を検出することで、誰がCOVID-19に感染する可能性があるかを予測するのに役立つことを期待しています。スマートウォッチまたはウェアラブルデバイスを既に所有している場合は、科学者がボランティアのプールを拡大して研究の精度を高め、コロナウイルスを他の病気と区別するのに役立つ健康情報の提供を検討することをお勧めします。
この調査には、自己申告による診断テスト結果のレベルが低いなど、いくつかの制限があることに注意することが重要です。参加者もかなり同質でした。62％が女性で、12％だけが65歳以上でした。
スマートウォッチやアクティビティトラッカーを所有して着用している人は、特定の人口グループを反映していない可能性があります。この調査では、2020年のピューリサーチセンターの調査で、ユーザー数が最も少ないのは年収が最も低いユーザーであることがわかりました。
キャンベルはまた、COVID-19だけでなく、ほとんどの病気が個人の安静時心拍数に変化をもたらす可能性があると述べています。しかし、結果にはまだ価値があります。
「これはCOVID-19に固有のものではありません」と彼は言います。 「これは、細菌やウイルスなど、ある種の感染症と闘っている可能性が高いことを示唆しているだけです。重要なのは、COVID感染症の可能性がある患者を特定して、検査やコンタクトトレーシングに紹介できるようにすることです。早く。」
その他の研究はフィットネストラッカーの使用をサポートしています
カリフォルニア州スタンフォードにあるスタンフォード大学のゲノミクスおよび個別化医療センターの所長であるマイケルP.スナイダー博士が率いる同様の研究でも、フィットネストラッカーの生体測定の変化がCOVID-19の検出に役立つことが示された有望な結果が見つかりました。
Snyderの調査では、参加者の80％が心拍数、1日の歩数、または睡眠時間に変化があったことがわかりました。彼の研究方法には、感染の可能性をユーザーに通知する警報システムも含まれていました。
「システムは、安静時の心拍数が上がると人々に警告し、彼らが陽性になった場合、彼らは自己隔離し、フォローアップ医療検査を見ることができます」とスナイダーはベリーウェルに語ります。
両方の研究の結果は有望ですが、スナイダー氏は、このような研究には、精度を向上させ、COVID-19を他の病気と区別するために、さらに多くのデータ型とボランティアが必要であると述べています。
プレスリリースによると、DETECTチームは積極的に参加者を募集しています。彼らの目標は10万人以上を獲得することです。これは、症候性および無症候性の人々で誰が病気になるかについての彼らの予測を改善するのに役立つと研究者は言います。
研究者はまた、SARS-CoV-2に感染するリスクが高い最前線の医療従事者からのデータを使用したいと考えています。
