fitness trackers predict COVID-19

Bisakah pelacak kebugaran memprediksi COVID-19?


Penelitian awal menunjukkan bahwa pelacak kebugaran dapat memprediksi COVID-19 dengan melacak perubahan aktivitas seseorang.

Salah satu kunci untuk mencegah penyebaran SARS-CoV-2 – virus yang bertanggung jawab atas penyakit COVID-19 – adalah identifikasi, pelacakan, dan isolasi cepat kasus sebelum dapat menyebar lebih jauh ke orang lain. Hal ini terutama menantang karena kurangnya pengujian yang cepat dan andal. Di Amerika Serikat, tindakan skrining COVID-19 saat ini terdiri dari pertanyaan survei tentang riwayat perjalanan dan gejala, selain pengukuran suhu. Namun, metode skrining saat ini mungkin tidak cukup dapat diandalkan karena banyak orang dengan COVID-19 mungkin asimtomatik atau pra-gejala (yang merupakan sekitar 40 hingga 45% dari individu yang terinfeksi COVID-19), tetapi masih menular. Lebih lanjut, pengukuran suhu tinggi (di atas 37,8 ° C atau 100 ° F) tidak biasa terlihat pada penyakit COVID-19 seperti yang diyakini banyak orang. Penelitian menunjukkan bahwa hanya 12% dari individu positif COVID-19 yang dites memiliki suhu tinggi dan hanya 31% pasien yang dirawat di rumah sakit dengan COVID-19 yang memiliki suhu tinggi.

Dengan demikian, para peneliti di Amerika Serikat telah mulai mengeksplorasi peran data sensor yang dapat dikenakan (misalnya dari jam tangan pintar atau pelacak aktivitas) untuk memahami bagaimana pelacak kebugaran dapat memprediksi COVID-19. Para peneliti mengembangkan platform penelitian dan database berbasis aplikasi (DETECT) di mana data sensor yang dapat dikenakan, gejala yang dilaporkan sendiri, diagnosis, dan informasi kesehatan elektronik dapat dibagikan oleh pengguna. Tujuannya adalah menggunakan data kesehatan bersama untuk mengidentifikasi dan melacak tingkat penyakit virus dengan lebih baik, seperti COVID-19, pada individu dan populasi. Dalam studi DETECT (Digital Engagement and Tracking for Early Control and Treatment), para peneliti menyelidiki apakah data sensor yang dapat dikenakan dapat digunakan selain data gejala yang dilaporkan sendiri untuk meningkatkan identifikasi kasus positif COVID-19 versus kasus negatif COVID-19 di pengguna yang berpartisipasi. Hasil penelitian dipublikasikan di Pengobatan Alam.

Pada 7 Juni 2020, lebih dari 30.000 peserta telah terdaftar dalam penelitian ini, dengan individu yang diwakili di seluruh Amerika Serikat dan terhubung ke berbagai perangkat pelacak kebugaran, seperti Fitbit, Apple HealthKit, atau Google Fit. Dari 3.811 peserta yang melaporkan sendiri gejala, 54 dinyatakan positif COVID-19 dan 279 dinyatakan negatif. Analisis sensor dan data kesehatan dari mereka yang melaporkan gejala dan telah diuji COVID-19 mengungkapkan bahwa penurunan aktivitas dan peningkatan tidur (dibandingkan dengan tingkat dasar normal individu) merupakan faktor signifikan dalam memprediksi kasus COVID-19 positif. Tim peneliti dapat menggunakan data dari pelacak kebugaran untuk memprediksi dengan akurasi 80% apakah gejala yang dilaporkan sendiri seseorang kemungkinan besar terinfeksi virus corona SARS-CoV-2.

Hasil awal penelitian ini menunjukkan bahwa perubahan dalam aktivitas fisiologis yang ditangkap oleh pelacak kebugaran berpotensi dapat digunakan untuk memfasilitasi strategi pengujian yang lebih efisien dan hemat biaya dan oleh karena itu membantu pejabat kesehatan masyarakat mengendalikan penyebaran penyakit. Tim peneliti sekarang merekrut lebih banyak peserta untuk melanjutkan penelitian mereka dengan harapan dapat meningkatkan model penggunaan pelacak kebugaran untuk memprediksi COVID-19 dan penyakit virus lainnya.

Ditulis oleh Maggie Leung, PharmD.

Referensi

Quer, G., Radin, JM, Gadaleta, M. dkk. Data sensor yang dapat dikenakan dan gejala yang dilaporkan sendiri untuk deteksi COVID-19. Nat Med (2020). https://doi.org/10.1038/s41591-020-1123-x

Hasil awal dari studi DETECT menunjukkan pelacak kebugaran dapat memprediksi infeksi COVID-19. (2020, 29 Oktober). Diambil dari https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-10/sri-erf102820.php

Gambar oleh Steve Buissinne dari Pixabay


Diposting Oleh : SGP PRIZE

About the author