Primeros hallazgos sobre el Estudio Fitbit y la evolución del COVID-19
En mayo 2020, se dio a conocer el lanzamiento del estudio Fitbit COVID-19 destinado a crear un algoritmo para detectarlo antes de que comiencen los síntomas. En poco más de dos meses, se han inscrito más de 100 000 usuarios de Fitbit en EUA y Canadá, con más de 1 000 casos positivos del virus reportados. El estudio representa una oportunidad, gracias a la comunidad de usuarios de Fitbit quienes ayudarán a comprender mejor esta compleja enfermedad.
Hallazgos iniciales del estudio Fitbit COVID-19
La información fue presentada por Conor Henghan, PhD director de Investigación, Algoritmos en Fitbit.
Según los hallazgos del estudio, pudieron detectar casi el 50% de los casos de COVID-19 un día antes de que los participantes informaran el inicio de los síntomas con un 70% de especificidad.
Esto es importante porque las personas pueden transmitir el virus antes de darse cuenta de que tienen síntomas o cuando no tienen ningún síntoma. 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.
Su estudio también refuerza que 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 y se controlan mejor por la noche, cuando el cuerpo está en reposo. La 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 promedio, la variabilidad de la frecuencia cardíaca alcanza su punto más bajo el día después de que se informan los síntomas.
Los aumentos en la frecuencia cardíaca en reposo se normalizan, en promedio, al menos 5-7 días después del inicio de los síntomas.
La frecuencia respiratoria alcanza su punto máximo típicamente el día dos de los síntomas, pero hay una ligera elevación, en promedio, hasta tres semanas después del inicio de los síntomas.
Comprensión de los síntomas y la gravedad de COVID-19
Además de detectar señales tempranas de COVID-19, también obtuvieron información sobre los síntomas comunes, así como la gravedad, la duración de la enfermedad y los síntomas más probablemente relacionados con la hospitalización. Muchas de estas observaciones se alinean con lo que escuchamos de otros investigadores y funcionarios de salud pública. Por ejemplo, ser mayor, hombre o tener un IMC alto aumenta la probabilidad de resultados graves.
Su estudio encontró también 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 se puede ver que el síntoma más común informado por las personas con COVID-19 fue la fatiga, que estaba presente en el 72% de los participantes que informaron tener COVID-19. 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 que informaron tener COVID-19 presentaban fiebre, un indicador de que la detección de la temperatura por sí sola no puede ser suficiente para comprender quién podría estar infectado.
Los casos leves (aquellos que se recuperaron en casa por su cuenta) muestran una duración media de ocho días, mientras que los casos moderados (aquellos que se recuperaron en casa con la ayuda de otros) duran alrededor de una semana más, con una duración media de 15 días. Para los casos graves (pacientes que terminan requiriendo hospitalización), la duración media de la enfermedad fue de aproximadamente 24 días. Pero esta duración tuvo una gran diferencia, con varios casos que duraron más de dos meses.
¿Qué sigue para el estudio Fitbit COVID-19?
Está claro que nuestros cuerpos comienzan a señalar los impactos de la enfermedad antes de que aparezcan síntomas más notorios. Con estas señales iniciales identificadas, se continuará trabajando en el desarrollo de un algoritmo para detectar enfermedades como COVID-19 y prometen centrarse en la investigación ampliada en un entorno del mundo real.
La detección temprana es fundamental y esperan llevar este tipo de información a los consumidores lo antes posible. Como siguiente paso, continuarán trabajando con sus socios de investigación como Scripps Research Translational Institute y Stanford Healthcare Innovation Lab para validar aún más la tecnología y pretender involucrarnos con los reguladores apropiados a nivel mundial para determinar el mejor camino para llevar esto a los consumidores.
