Los wearables podrían ser útiles para predecir la evolución de la gripe en tiempo real, según un estudio

Los datos que recogen los wearables sobre frecuencia cardiaca o sueño podrían ser útiles para predecir la evolución de la gripe en tiempo real, según una investigación publicada en la revista The Lancet Digital Health realizado en cinco estados de EEUU.

Así, esta investigación demuestra el potencial de los datos de estos dispositivos portátiles para mejorar la vigilancia de las enfermedades infecciosas. El ritmo cardíaco en reposo tiende a aumentar durante los episodios infecciosos, y esto es capturado por wearables como los relojes inteligentes y los aparatos de seguimiento de la condición física, que registran el ritmo cardíaco.

«Responder más rápidamente a los brotes de gripe puede prevenir una mayor diseminación e infección, y teníamos curiosidad por ver si los datos de los sensores podían mejorar la vigilancia en tiempo real a nivel estatal. Demostramos el potencial de la métrica de los dispositivos portátiles para mejorar la vigilancia de la gripe y, en consecuencia, mejorar las respuestas de salud pública. En el futuro, a medida que estos dispositivos mejoren y con acceso a datos en tiempo real las 24 horas del día, los 7 días de la semana, será posible identificar los índices de gripe de forma diaria en lugar de semanal», asegura la principal autora de la investigación, Jennifer Radin.

Los investigadores revisaron datos anonimizados de 200.000 usuarios del dispositivo portátil Fitbit, que rastreó la actividad, la frecuencia cardiaca y el sueño de durante al menos 60 días durante el tiempo del estudio, de marzo de 2016 a marzo de 2018. De ellos, 47.248 usuarios de California, Texas, Nueva York, Illinois y Pensilvania usaron el wearable de manera consistente durante el período de estudio, lo que resultó en un total de 13,34 millones de mediciones diarias.

Se calculó el promedio de la frecuencia cardíaca en reposo y la duración del sueño de los usuarios, así como las desviaciones para ayudar a identificar cuando estas medidas estaban fuera del rango típico de una persona. Durante cada semana, se identificaron conductas anormales si su frecuencia cardíaca semanal promedio en reposo estaba por encima de su promedio general (por más de la mitad o una desviación estándar completa) y su promedio semanal de sueño no estaba por debajo de su promedio general (por más de la mitad de una desviación estándar).

Estos datos se compararon con los cálculos semanales de los índices de gripe de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades de Estados Unidos (CDC, por sus siglas en inglés). Al incorporar los datos de los rastreadores de Fitbit, se mejoraron las predicciones de la gripe a nivel estatal. En los cinco estados hubo una mejora en la vigilancia en tiempo real.

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