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El coronavirus Covid-19 sigue siendo un misterio en muchos sentidos. Los científicos , farmacéuticas e investigadores de salud de todo el mundo siguen buscando una cura, una vacuna y la mejor manera de detectar la enfermedad en sus primeras etapas para evitar un mayor número de contagios y, gracias a la tecnología de los relojes inteligentes , se están encontrando algunas pistas.
Algunas de las acciones que se han propuesto para que las personas sepan si han estado en contacto con alguien enfermo es utilizar la tecnología Bluetooth de los celulares pero, ¿y si se pudieran monitorear los signos de las personas para que estén alertas de posibles síntomas ? Esa es la propuesta de Fitbit .
“Desde el comienzo de esta crisis de salud global, el equipo de investigación de Fitbit ha estado trabajando diligentemente para ayudar a marcar la diferencia en la lucha contra Covid-19. Esto incluye acelerar el trabajo en la detección temprana de enfermedades, un esfuerzo dirigido por nuestro equipo de científicos de datos con amplia experiencia en aprendizaje automático y modelado predictivo”, aseguró la empresa a través de un comunicado.
Detallaron que, en mayo, lanzaron el estudio Fitbit Covid-19 destinado a crear un algoritmo para detectar la enfermedad antes de que presente síntomas. En poco más de dos meses, se han inscrito más de 100 mil usuarios de Fitbit en los Estados Unidos y Canadá, de ellos más mil han sido casos positivos por lo que “este estudio presenta una oportunidad inigualable para ver cómo el poder de la comunidad de Fitbit nos ayudará a comprender mejor esta nueva y compleja enfermedad”.
Lo que hizo la compañía fue estudiar los signos fisiológicos que detectan los relojes inteligentes Fitbit en aquellos participantes del estudio que informaron sobre la aparición de los síntomas de Covid-19. Según los hallazgos la compañía asegura que pueden detectar casi el 50% de los casos de coronavirus un día antes de que los participantes señalaran el inicio de los síntomas, esto con una precisión del 70%.
Esta investigación resulta muy importante porque las personas pueden transmitir el virus antes de darse cuenta de que tienen síntomas e, incluso, sin mostrar síntoma alguno. “Si podemos hacerles saber a las personas que deben hacerse la prueba un día antes de que comiencen los síntomas, pueden aislarse y buscar atención antes, lo que ayudará a reducir la propagación del Covid-19”, explicó Fitbit.
La empresa dijo que, de acuerdo con sus resultados, la frecuencia respiratoria, la frecuencia cardíaca en reposo y la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) son métricas útiles para indicar el inicio de la enfermedad. “Nuestra investigación muestra que la VFC, que es la variación latido a latido del corazón, a menudo disminuye en personas que presentan síntomas de enfermedad, mientras que la frecuencia cardíaca en reposo y la frecuencia respiratoria suelen estar elevadas. En algunos casos, esas métricas comienzan a señalar cambios casi una semana antes de que los participantes informaran síntomas”, afirmaron.
Asimismo detectaron que la variabilidad de la frecuencia cardíaca alcanza su punto más bajo el día después de que se informan los síntomas. Que los aumentos en la frecuencia cardíaca en reposo se normalizan, en promedio, una semana después del inicio de los síntomas. Y que la frecuencia respiratoria alcanza su punto máximo típicamente el día dos de los síntomas, aunque hay una ligera elevación, en promedio, hasta tres semanas después del inicio de los síntomas.
Predecir el nivel de gravedad
Otro de los hallazgos que encontró el estudio de Fitbit es que ser mayor, hombre o tener un IMC alto aumenta la probabilidad de resultados graves. Además, encontró que la dificultad para respirar y los vómitos son los síntomas que con mayor probabilidad predicen que alguien con Covid-19 necesitará ser hospitalizado, mientras que el dolor de garganta y el dolor de estómago fueron los síntomas con menor probabilidad de predecir la necesidad de hospitalización.
También aseguran que el síntoma más común informado por las personas con Covid-19 fue la fatiga , que estaba presente en el 72% de los participantes enfermos. Esto fue seguido por dolor de cabeza (65%), dolor de cuerpo (63%), disminución del gusto y olfato (60%) y tos (59%). Es de destacar que solo el 55% de las personas dijeron presentar fiebre.
Por otra parte, dice el estudio, los casos leves, es decir, aquellos que se recuperaron en casa, mostraron una duración media de ocho días, mientras que los casos moderados, quienes se recuperaron en casa con la ayuda de otros, duraron alrededor de 15 días. Para los casos graves, pacientes que terminaron en el hospital, la duración media de la enfermedad fue de aproximadamente 24 días.
A partir de toda esa información la compañía dijo que espera desarrollar un algoritmo para que sus dispositivos sean capaces de detectar enfermedades como Covid-19. Para ello, seguirán trabajando de cerca con investigadores y organismos de salud.
Asimismo cabe señalar que la empresa ha enviado los resultados de su investigación inicial para su publicación en una revista especializada. Además, ha puesto a disposición del público el documento completo como una preimpresión para compartir algunos de los hallazgos preliminares.