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I dati Fitbit suggeriscono che le persone con COVID-19 hanno effetti persistenti sulla salute
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Gli individui con COVID-19 hanno preso più tempo per tornare alla loro frequenza cardiaca di riposo, sonno e attività di base rispetto a quelli con sintomi ma che sono risultati negativi.
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Una nuova ricerca pubblicata questa settimana in JAMA Network Open è l'ultima a indicare che alcune persone sperimentano sintomi persistenti di COVID-19 mesi dopo il recupero.
I dati provengono dallo studio DETECT (Digital Engagement and Tracking for Early Control and Treatment), che raccoglie dati sulla salute da diversi wearable - come Fitbits, Apple Watches, Garmins, Oura Rings o qualsiasi altro che può condividere dati con Google Fit o Apple HealthKit - per capire i cambiamenti individuali associati alla malattia virale, tra cui COVID-19.
Questa parte dello studio ha analizzato 875 utenti Fitbit che hanno riportato i sintomi di una malattia respiratoria acuta e sono stati sottoposti al test COVID-19. Ha confrontato i loro dati indossabili dalla linea di base attraverso la malattia e di nuovo alla linea di base per vedere come COVID-19 ha influenzato il recupero.
DATI TOP-LINE
Gli individui con COVID-19 hanno impiegato più tempo per tornare alla loro frequenza cardiaca a riposo, al sonno e all'attività di base rispetto a quelli con sintomi che sono risultati negativi. In media, le persone con COVID-19 hanno sperimentato effetti fisiologici persistenti per due o tre mesi, con alcuni che hanno impiegato molto più tempo per tornare alla normalità.
I partecipanti COVID-19-positivi tendevano a sperimentare un calo della frequenza cardiaca a riposo all'inizio dei sintomi, seguito da un periodo prolungato di frequenza cardiaca elevata che è durato in media 79 giorni. Tuttavia, un piccolo sottoinsieme di partecipanti (13,7%) ha sperimentato una frequenza cardiaca a riposo superiore alla norma per più di 133 giorni.
Il conteggio dei passi e la quantità di sonno sono tornati alla linea di base più velocemente della frequenza cardiaca a riposo a 32 e 24 giorni, rispettivamente.
Lo studio ha anche raccolto dati sui sintomi nelle prime fasi della malattia e ha scoperto che gli individui COVID-19-positivi hanno sperimentato una maggiore frequenza di tosse, dolori del corpo e mancanza di respiro.
I ricercatori notano che solo il monitoraggio dei sintomi all'inizio della malattia potrebbe essere una possibile limitazione dello studio, perché non potevano confrontare i cambiamenti fisiologici a lungo termine con i sintomi a lungo termine.
Nonostante questo, i ricercatori ritengono che le persone che hanno sintomi peggiori all'inizio e che sperimentano maggiori disturbi nella loro frequenza cardiaca impiegano più tempo per recuperare.
METODI
Degli 875 individui nello studio, 234 sono risultati positivi al COVID-19 e 641 negativi.
Nel gruppo positivo, l'età media era di 45,3 anni e la maggioranza (70,9%) si identificava come donna. Allo stesso modo, l'età media nel gruppo negativo era di 44,7 anni e la maggior parte (71,1%) erano donne.
La ricerca è stata diretta da un team dello Scripps Research Translational Institute.
LA TENDENZA PIÙ GRANDE
Lo studio DETECT è partito lo scorso marzo, con l'obiettivo di identificare più rapidamente le aree con focolai virali come il COVID-19 e di utilizzare i segni vitali specifici della persona per creare approcci più individualizzati all'assistenza sanitaria. Finora, più di 38.000 persone hanno contribuito con i loro dati allo studio.
I risultati precedenti dello studio mostrano che l'accoppiamento dei dati raccolti dai wearable con i sintomi auto-riferiti potrebbe migliorare la previsione di COVID-19.
Intorno allo stesso tempo lo studio DETECT ha lanciato, UC San Francisco ha iniziato il suo studio TemPredict, che utilizza i dati da Oura Rings per prevedere e monitorare COVID-19. I primi risultati dello studio indicano che i dati sulla temperatura raccolti dall'Oura Ring sono stati in grado di rilevare in modo affidabile l'insorgenza della febbre, uno dei sintomi più comuni associati alla COVID-19 e all'influenza.
Fitbit è stato uno dei principali contributori alla ricerca sulla COVID-19 e in precedenza ha condotto studi per sviluppare un algoritmo per il rilevamento precoce della COVID-19 e per prevedere la gravità della malattia, la prevalenza dei sintomi, la durata della malattia e la probabilità di ricovero. Ha anche pubblicato dati sulle abitudini di sonno durante la pandemia e recentemente ha collaborato con Stanford Medicine per studiare la diffusione del COVID-19 tra gli atleti del college.