El estudio realizado por investigadores del hospital Mount Sinai en los EE. UU. Descubrió que los cambios sutiles en la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) de un participante medidos por un Apple Watch pudieron señalar la aparición de Covid-19 hasta siete días antes de que se diagnosticara al individuo con la infección a través de un hisopo nasal, y también para identificar a aquellos que tienen síntomas.
"Este estudio destaca el futuro de la salud digital", dijo el autor correspondiente del estudio, Robert Hirten, profesor asistente de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai.
"Demuestra que podemos usar estas tecnologías para abordar mejor las necesidades de salud en evolución, lo que con suerte nos ayudará a mejorar el manejo de la enfermedad".
Hirten dijo que desarrollar una forma de identificar a las personas que podrían estar enfermas incluso antes de que sepan que están infectadas sería un gran avance en el manejo de Covid-19.
Los investigadores inscribieron a varios cientos de trabajadores de la salud en todo el Sistema de Salud Mount Sinai en un estudio digital en curso entre abril y septiembre de 2020.
Los participantes usaron relojes Apple y respondieron preguntas diarias a través de una aplicación personalizada.
Los cambios en su VFC, una medida de la función del sistema nervioso detectada por el dispositivo portátil, se utilizaron para identificar y predecir si los trabajadores estaban infectados con Covid-19 o tenían síntomas.
Otros síntomas diarios que se recopilaron incluyeron fiebre o escalofríos, cansancio o debilidad, dolores corporales, tos seca, estornudos, secreción nasal, diarrea, dolor de garganta, dolor de cabeza, dificultad para respirar, pérdida del olfato o del gusto y picazón en los ojos.
Además, los investigadores encontraron que de 7 a 14 días después del diagnóstico con Covid-19, el patrón de VFC comenzó a normalizarse y ya no era estadísticamente diferente de los patrones de aquellos que no estaban infectados, según los hallazgos publicados en el Journal of Medical Internet. Investigación.
"Esta tecnología nos permite no solo rastrear y predecir los resultados de salud, sino también intervenir de manera oportuna y remota, lo cual es esencial durante una pandemia que requiere que las personas se mantengan separadas", dijo el coautor del estudio, Zahi Fayad, profesor de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai.
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