Les trackers de fitness portables pourraient détecter le COVID avant vous

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Votre montre connectée ou votre moniteur d’activité vous permet de savoir combien de pas vous avez fait, combien de temps vous avez dormi et quelle était votre fréquence cardiaque maximale pendant cette séance d’entraînement matinale. Et s’il pouvait vous dire quand vous avez été infecté par COVID-19 avant que vous ne remarquiez le moindre symptôme ?

C’est exactement ce qu’un groupe de chercheurs espérait se produire lorsqu’ils ont testé un système d’alerte d’infection COVID-19 en temps réel qui s’appuyait sur les données que les montres intelligentes et les dispositifs portables de surveillance d’activité peuvent collecter. Le système qu’ils ont construit a détecté 80% des infections pré-symptomatiques et asymptomatiques, selon une étude récente publiée dans Médecine naturelle.

L’étude a impliqué plus de 3 300 adultes âgés de 18 à 80 ans qui ont installé l’application des chercheurs, appelée MyPHD, sur leurs appareils Android ou Apple. L’application a collecté les données des appareils portables qu’ils possédaient déjà et les a transférées vers un serveur cloud sécurisé où les chercheurs ont pu analyser les données. Les appareils portables comprenaient des Fitbits, des montres Apple, des appareils Garmin et d’autres gadgets compatibles avec les plates-formes HealthKit d’Apple ou Google Fit.

Les scientifiques ont utilisé un algorithme pour rechercher les variations du nombre de pas, de la fréquence cardiaque et des habitudes de sommeil des participants. Si l’algorithme détectait une mesure en dehors de la plage normale attendue qui suggérait un facteur de stress physique, il envoyait une alerte au porteur. Les participants qui ont reçu une alerte ont ensuite répondu à plusieurs questions pour savoir s’ils avaient passé un test COVID-19, leur niveau d’activité, les symptômes, les médicaments et le statut vaccinal. L’application n’a fait aucune recommandation médicale sur l’isolement ou le test.

Au cours de l’étude, de novembre 2020 à juillet 2021, plus de 2 100 participants ont reçu des alertes quotidiennes en temps réel et plus de 2 100 ont répondu à au moins un sondage. Sur les 278 personnes qui ont déclaré avoir reçu un test COVID-19 positif, 84 participants (portant tous une Fitbit ou une Apple Watch) disposaient de suffisamment de données au moment où ils ont eu une infection pour recevoir des alertes.

Trois jours d’avance

Soixante-sept de ces personnes ont reçu des alertes suggérant un potentiel d’infection. Les alertes ont détecté une lecture anormale en moyenne 3 jours avant que la personne ne développe des symptômes.

Des signaux d’alerte ont même été liés à 14 des 18 cas impliquant un résultat de test positif mais aucun symptôme. De plus, l’algorithme pourrait détecter les changements physiques que les gens ont subis à la suite de la réception d’un vaccin COVID-19.

Malgré le succès de l’application à identifier des lectures anormales liées à des infections, de nombreuses alertes ont été émises qui n’étaient pas liées à des infections.

“La plupart des alertes annotées peuvent être attribuées à d’autres événements, tels qu’un mauvais sommeil, le stress, la consommation d’alcool, des exercices intenses, des voyages ou d’autres activités”, ont souligné les chercheurs.

Mais ce sont aussi des situations où la personne sait probablement déjà pourquoi la lecture était anormale, de sorte qu’elle ne s’inquiéterait pas d’avoir une infection, ont suggéré les auteurs. Bien que l’étude ait duré moins d’un an, les participants ont déclaré qu’ils ne se lassaient pas des alertes. Les chercheurs prévoient d’affiner leur application pour permettre aux utilisateurs d’ajuster la sensibilité des lectures qui déclenchent une alerte.

La source:

Médecine naturelle: “Système d’alerte en temps réel pour COVID-19 et d’autres événements de stress utilisant des données portables.”