L'étude Warrior Watch a révélé que des changements subtils dans la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) d'un participant mesurées par une Apple Watch pouvaient signaler l'apparition de COVID-19 jusqu'à sept jours avant que l'individu ne soit diagnostiqué avec l'infection via un écouvillon nasal, et aussi d'identifier ceux qui présentent des symptômes.
Cette étude met en lumière l'avenir de la santé numérique. Cela montre que nous pouvons utiliser ces technologies pour mieux répondre aux besoins de santé en constante évolution, qui, espérons-le, nous aidera à améliorer la gestion de la maladie. Notre objectif est d'opérationnaliser ces plateformes pour améliorer la santé de nos patients et cette étude est un pas important dans cette direction. Développer un moyen d'identifier les personnes qui pourraient être malades avant même de savoir qu'elles sont infectées serait une percée dans la gestion du COVID-19. »
Robert P. Hirten, MARYLAND, Auteur correspondant de l'étude et professeur adjoint de médecine (gastro-entérologie), École de médecine Icahn, Mont Sinaï
Hirten est également membre du Hasso Plattner Institute for Digital Health à Mount Sinai et du Mount Sinai Clinical Intelligence Center (MSCIC).
Les chercheurs ont recruté plusieurs centaines de travailleurs de la santé dans tout le système de santé du mont Sinaï dans une étude numérique en cours entre avril et septembre 2020. Les participants portaient des montres Apple et ont répondu aux questions quotidiennes via une application personnalisée. Les modifications de leur VRC - une mesure de la fonction du système nerveux détectée par l'appareil portable - ont été utilisées pour identifier et prédire si les travailleurs étaient infectés par COVID-19 ou présentaient des symptômes.
Les autres symptômes quotidiens recueillis comprenaient de la fièvre ou des frissons, fatigue ou faiblesse, courbatures, toux sèche, éternuement, nez qui coule, la diarrhée, gorge irritée, mal de tête, essoufflement, perte de l'odorat ou du goût, et les yeux qui piquent.
En outre, les chercheurs ont découvert que 7 à 14 jours après le diagnostic de COVID-19, le profil HRV a commencé à se normaliser et n'était plus statistiquement différent des profils de ceux qui n'étaient pas infectés.
« Cette technologie nous permet non seulement de suivre et de prédire les résultats pour la santé, mais aussi d'intervenir de manière ponctuelle et à distance, ce qui est essentiel pendant une pandémie qui oblige les gens à rester à l'écart, " dit le co-auteur de l'étude Zahi Fayad, Doctorat, Directeur de l'Institut de génie biomédical et d'imagerie, Co-fondateur du MSCIC, et le professeur Lucy G. Moses d'imagerie médicale et de bio-ingénierie à l'école de médecine Icahn du mont Sinaï.
L'étude Warrior Watch s'appuie sur les efforts de collaboration du Hasso Plattner Institute for Digital Health et du MSCIC, qui représente un groupe diversifié de data scientists, ingénieurs, médecins cliniciens, et des chercheurs du système de santé du mont Sinaï qui se sont réunis au printemps 2020 pour lutter contre le COVID-19. L'étude examinera ensuite de plus près la biométrie, y compris la VRC, perturbation du sommeil, et l'activité physique pour mieux comprendre quels travailleurs de la santé sont à risque des effets psychologiques de la pandémie.
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