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Fitbit-Daten legen nahe, dass Menschen mit COVID-19 anhaltende gesundheitliche Auswirkungen haben

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Personen mit COVID-19 brauchten länger, um zu ihren Grundwerten für Ruheherzfrequenz, Schlaf und Aktivität zurückzukehren, als Personen mit Symptomen, die jedoch negativ getestet wurden.

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Neue Forschungsergebnisse, die diese Woche in JAMA Network Open veröffentlicht wurden, sind der jüngste Hinweis darauf, dass bei einigen Menschen noch Monate nach der Genesung anhaltende Symptome von COVID auftreten.

Die Daten stammen aus der DETECT-Studie (Digital Engagement and Tracking for Early Control and Treatment), die Gesundheitsdaten von verschiedenen Wearables - wie Fitbits, Apple Watches, Garmins, Oura Rings oder anderen, die Daten mit Google Fit oder Apple HealthKit austauschen können - sammelt, um individuelle Veränderungen im Zusammenhang mit Viruserkrankungen, einschließlich COVID-19, zu verstehen.

Dieser Teil der Studie analysierte 875 Fitbit-Nutzer, die über Symptome einer akuten Atemwegserkrankung berichteten und sich einem COVID-19-Test unterzogen. Die Studie verglich die Wearable-Daten von der Baseline über die Krankheit bis zurück zur Baseline, um zu sehen, wie COVID-19 die Genesung beeinflusst.

TOP-LINE-DATEN

Personen mit COVID-19 brauchten länger, um zu ihren Grundwerten für Ruheherzfrequenz, Schlaf und Aktivität zurückzukehren, als Personen mit Symptomen, die negativ getestet wurden. Im Durchschnitt erlebten Personen mit COVID-19 zwei bis drei Monate lang anhaltende physiologische Auswirkungen, wobei es bei einigen viel länger dauerte, bis sie sich wieder normalisierten.

COVID-19-positive Teilnehmer neigten dazu, zu Beginn der Symptome einen Abfall der Ruhe-Herzfrequenz zu erfahren, gefolgt von einer längeren Periode erhöhter Herzfrequenz, die durchschnittlich 79 Tage andauerte. Eine kleine Untergruppe von Teilnehmern (13,7 %) hatte jedoch eine überdurchschnittlich hohe Ruheherzfrequenz für mehr als 133 Tage.

Die Schrittzahl und die Schlafmenge kehrten nach 32 bzw. 24 Tagen schneller zum Ausgangswert zurück als die Ruheherzfrequenz.

Die Studie sammelte auch Symptomdaten in den frühen Stadien der Krankheit und fand heraus, dass COVID-19-positive Personen häufiger Husten, Körperschmerzen und Kurzatmigkeit hatten.

Die Forscher weisen darauf hin, dass eine mögliche Einschränkung der Studie darin bestehen könnte, dass nur die Symptome zu Beginn der Erkrankung erfasst wurden, da sie die langfristigen physiologischen Veränderungen nicht mit den langfristigen Symptomen vergleichen konnten.

Trotzdem glauben die Forscher, dass Menschen, die früh schlimmere Symptome haben und größere Störungen in ihrer Herzfrequenz erfahren, länger brauchen, um sich zu erholen.

METHODEN

Von den 875 Personen in der Studie wurden 234 positiv und 641 negativ auf COVID-19 getestet.

In der positiven Gruppe lag das Durchschnittsalter bei 45,3 Jahren und die Mehrheit (70,9%) war weiblich. In ähnlicher Weise lag das Durchschnittsalter in der negativen Gruppe bei 44,7 Jahren und die meisten (71,1 %) waren Frauen.

Die Forschung wurde von einem Team des Scripps Research Translational Institute geleitet.

DER GRÖSSERE TREND

Die DETECT-Studie startete im März letzten Jahres mit dem Ziel, Gebiete mit Virusausbrüchen wie COVID-19 schneller zu identifizieren und personenspezifische Vitaldaten zu nutzen, um individuellere Ansätze für die Gesundheitsversorgung zu schaffen. Bislang haben mehr als 38.000 Menschen ihre Daten zur Studie beigesteuert.

Frühere Ergebnisse der Studie zeigen, dass die Verknüpfung von durch Wearables gesammelten Daten mit selbstberichteten Symptomen die COVID-19-Vorhersage verbessern könnte.

Etwa zur gleichen Zeit, als die DETECT-Studie startete, begann die UC San Francisco ihre TemPredict-Studie, die Daten von Oura-Ringen zur Vorhersage und Verfolgung von COVID-19 verwendet. Frühe Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass die vom Oura Ring gesammelten Temperaturdaten in der Lage waren, das Auftreten von Fieber, eines der häufigsten Symptome im Zusammenhang mit COVID-19 und der Grippe, zuverlässig zu erkennen.

Fitbit hat einen großen Beitrag zur COVID-19-Forschung geleistet und zuvor Studien zur Entwicklung eines Algorithmus zur Früherkennung von COVID-19 und zur Vorhersage des Schweregrads der Erkrankung, der Symptomprävalenz, der Krankheitsdauer und der Wahrscheinlichkeit eines Krankenhausaufenthalts durchgeführt. Das Unternehmen veröffentlichte außerdem Daten zu den Schlafgewohnheiten während der Pandemie und arbeitete kürzlich mit Stanford Medicine zusammen, um die Verbreitung von COVID-19 unter College-Sportlern zu untersuchen.