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Studiare in Lancet: i fitness tracker possono aiutare a controllare l'influenza
I dati degli utenti e le loro deviazioni dalla media che indicavano incantesimi infettivi sono stati confrontati con le stime settimanali per i tassi di malattie simil-influenzali riportate dai Centri statunitensi per il controllo delle malattie (CDC).
La frequenza cardiaca a riposo tende ad aumentare durante gli episodi infettivi. (File) Non solo una moda del fitness, i fitness tracker indossabili (come Fitbit) possono essere un alleato cruciale per una sorveglianza influenzale efficace e in tempo reale, hanno riferito i ricercatori statunitensi dello Scripps Research Translational Institute sulla rivista The Lancet Digital Health.
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La frequenza cardiaca a riposo tende ad aumentare durante gli episodi infettivi. Questo viene catturato da dispositivi indossabili come smartwatch e fitness tracker che monitorano la frequenza cardiaca. I dati anonimi di 47.249 utenti Fitbit hanno identificato retrospettivamente per settimane quelli con frequenza cardiaca a riposo elevata e modifiche al sonno di routine per effettuare valutazioni sugli attacchi di infezione.
L'influenza provoca ogni anno 650.000 decessi in tutto il mondo. Circa il 7% degli adulti che lavorano e il 20% dei bambini di età inferiore ai cinque anni contraggono l'influenza ogni anno. Secondo il National Center for Disease Control (NCDC), ci sono stati 28.714 casi di influenza in India nel 2019 e 1.216 decessi. Gli esperti dicono che i numeri reali potrebbero essere molto più alti, poiché molti casi non vengono segnalati.
La segnalazione di sorveglianza tradizionale richiede 1-3 settimane per la segnalazione, il che limita la capacità di attuare misure rapide di risposta alle epidemie, come garantire che i pazienti rimangano a casa, lavarsi le mani e distribuire antivirali e vaccini.
I ricercatori hanno concluso: I tracker di attività e fisiologici sono sempre più utilizzati negli Stati Uniti e a livello globale per monitorare la salute individuale. Accedendo a questi dati, potrebbe essere possibile migliorare la sorveglianza dell'influenza in tempo reale e geograficamente raffinata. Queste informazioni potrebbero essere vitali per mettere in atto misure tempestive di risposta alle epidemie per prevenire l'ulteriore trasmissione di casi di influenza durante le epidemie. Questa è la prima volta che i rilevatori di frequenza cardiaca e i dati sul sonno sono stati utilizzati per prevedere l'influenza o qualsiasi malattia infettiva in tempo reale.
L'autrice dello studio, la dott.ssa Jennifer Radin, dello Scripps Research Translational Institute, USA, ha dichiarato: Rispondere più rapidamente alle epidemie di influenza può prevenire un'ulteriore diffusione e infezione, ed eravamo curiosi di vedere se i dati dei sensori potessero migliorare la sorveglianza in tempo reale a livello statale. Dimostriamo il potenziale delle metriche dei dispositivi indossabili per migliorare la sorveglianza dell'influenza e di conseguenza migliorare le risposte della salute pubblica. In futuro, con il miglioramento di questi dispositivi e con l'accesso a dati in tempo reale 24 ore su 24, 7 giorni su 7, potrebbe essere possibile identificare i tassi di influenza su base giornaliera anziché settimanale.
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I ricercatori hanno esaminato i dati anonimi di 2.00.000 utenti che indossavano un dispositivo indossabile Fitbit che monitora l'attività, la frequenza cardiaca e il sonno degli utenti per almeno 60 giorni durante il periodo di studio da marzo 2016 a marzo 2018. Tra questi, 47.248 utenti California , Texas, New York, Illinois e Pennsylvania hanno indossato costantemente un dispositivo Fitbit durante il periodo di studio, per un totale di 13.342.651 misurazioni giornaliere valutate. L'utente medio aveva 43 anni e il 60% era di sesso femminile.
I dati degli utenti e le loro deviazioni dalla media che indicavano incantesimi infettivi sono stati confrontati con le stime settimanali per i tassi di malattie simil-influenzali riportate dai Centri statunitensi per il controllo delle malattie (CDC). In tutti e cinque gli stati c'è stato un miglioramento nella sorveglianza in tempo reale e il più vicino allineamento con i dati CDC è stato trovato quando la frequenza cardiaca a riposo anormale è stata definita come metà della deviazione standard sopra il normale e il sonno più della metà della deviazione standard al di sotto.
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In un articolo di commento, la dott.ssa Cécile Viboud del Fogarty International Center, National Institutes of Health, USA, ha dichiarato: Lo studio di Radin et al è un primo passo promettente verso l'integrazione di misurazioni indossabili in modelli predittivi di malattie infettive. […] prevediamo che la grande quantità di dati in tempo reale generati da Fitbit e altri dispositivi si dimostrerà molto utile per la salute pubblica e aumenterà i sistemi di sorveglianza tradizionali.