โพสต์ยอดนิยม
เรียนที่ Lancet: ตัวติดตามฟิตเนสสามารถช่วยเฝ้าระวังไข้หวัดใหญ่ได้
ข้อมูลของผู้ใช้และการเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยที่ชี้ไปที่คาถาติดเชื้อถูกนำมาเปรียบเทียบกับการประมาณการรายสัปดาห์สำหรับอัตราการเจ็บป่วยที่คล้ายไข้หวัดใหญ่ที่รายงานโดยศูนย์ควบคุมโรคแห่งสหรัฐอเมริกา (CDC)
อัตราการเต้นของหัวใจขณะพักมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นในช่วงที่ติดเชื้อ (ไฟล์) นักวิจัยจาก Scripps Research Translational Institute ของสหรัฐฯ ได้รายงานในวารสาร The Lancet Digital Health ไม่เพียงแต่เป็นแฟชั่นฟิตเนสเท่านั้น แต่ยังเป็นพันธมิตรสำคัญในการเฝ้าระวังไข้หวัดใหญ่แบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพอีกด้วย
อัตราการเต้นของหัวใจขณะพักมีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นในช่วงที่ติดเชื้อ สิ่งนี้ถูกจับโดยอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้เช่น smartwatches และตัวติดตามฟิตเนสที่ติดตามอัตราการเต้นของหัวใจ ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจากผู้ใช้ Fitbit 47,249 ราย ระบุย้อนหลังเป็นเวลาหลายสัปดาห์ผู้ที่มีอัตราการเต้นของหัวใจขณะพักสูงและเปลี่ยนการนอนหลับเป็นประจำเพื่อทำการประเมินเกี่ยวกับอาการติดเชื้อ
ไข้หวัดใหญ่ส่งผลให้มีผู้เสียชีวิต 650,000 รายทั่วโลกต่อปี ประมาณ 7% ของผู้ใหญ่วัยทำงานและ 20% ของเด็กอายุต่ำกว่า 5 ปีเป็นไข้หวัดใหญ่ในแต่ละปี ตามรายงานของศูนย์ควบคุมโรคแห่งชาติ (NCDC) มีผู้ป่วยไข้หวัดใหญ่ในอินเดีย 28,714 รายในปี 2019 และผู้เสียชีวิต 1,216 ราย ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าตัวเลขจริงอาจสูงกว่านี้มาก เนื่องจากหลายกรณีไม่ได้รับการรายงาน
การรายงานการเฝ้าระวังตามแบบแผนจะใช้เวลา 1-3 สัปดาห์ในการรายงาน ซึ่งจำกัดความสามารถในการใช้มาตรการตอบสนองต่อการระบาดอย่างรวดเร็ว เช่น การดูแลผู้ป่วยให้อยู่ที่บ้าน ล้างมือ และใช้ยาต้านไวรัสและวัคซีน
นักวิจัยสรุปว่า: มีการใช้เครื่องติดตามกิจกรรมและสรีรวิทยาในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลกมากขึ้นเพื่อตรวจสอบสุขภาพของแต่ละบุคคล การเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ทำให้สามารถปรับปรุงการเฝ้าระวังไข้หวัดใหญ่แบบเรียลไทม์และทางภูมิศาสตร์ได้ ข้อมูลนี้อาจมีความสำคัญต่อการออกมาตรการตอบโต้การระบาดอย่างทันท่วงที เพื่อป้องกันการแพร่กระจายของกรณีไข้หวัดใหญ่ในระหว่างการระบาด นี่เป็นครั้งแรกที่เครื่องติดตามอัตราการเต้นของหัวใจและข้อมูลการนอนหลับถูกใช้เพื่อทำนายไข้หวัดใหญ่หรือโรคติดเชื้อใดๆ แบบเรียลไทม์
ดร.เจนนิเฟอร์ เรดิน ผู้เขียนการศึกษาวิจัย Scripps Research Translational Institute สหรัฐอเมริกา กล่าวว่า การตอบสนองต่อการระบาดของโรคไข้หวัดใหญ่ได้รวดเร็วยิ่งขึ้นสามารถป้องกันการแพร่กระจายและการติดเชื้อเพิ่มเติม และเราอยากรู้ว่าข้อมูลเซ็นเซอร์สามารถปรับปรุงการเฝ้าระวังแบบเรียลไทม์ในระดับรัฐได้หรือไม่ เราแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของตัวชี้วัดจากอุปกรณ์สวมใส่ได้เพื่อปรับปรุงการเฝ้าระวังไข้หวัดใหญ่ และปรับปรุงการตอบสนองด้านสาธารณสุข ในอนาคต เมื่ออุปกรณ์เหล่านี้มีการปรับปรุง และด้วยการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ทุกวันตลอด 24 ชั่วโมง จึงอาจเป็นไปได้ที่จะระบุอัตราของไข้หวัดใหญ่เป็นรายวันแทนที่จะเป็นรายสัปดาห์
นักวิจัยได้ตรวจสอบข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนจากผู้ใช้ 2,00,000 รายที่สวมอุปกรณ์สวมใส่ Fitbit ซึ่งติดตามกิจกรรมของผู้ใช้ อัตราการเต้นของหัวใจ และการนอนหลับอย่างน้อย 60 วันในช่วงเวลาที่ทำการศึกษาตั้งแต่เดือนมีนาคม 2016 ถึงมีนาคม 2018 ในจำนวนนี้ ผู้ใช้ 47,248 รายในแคลิฟอร์เนีย รัฐเทกซัส นิวยอร์ก อิลลินอยส์ และเพนซิลเวเนีย สวมอุปกรณ์ Fitbit อย่างสม่ำเสมอในระหว่างช่วงการศึกษา ส่งผลให้มีการประเมินการตรวจวัดรวม 13,342,651 ครั้งต่อวัน ผู้ใช้โดยเฉลี่ยอายุ 43 ปี และ 60% เป็นเพศหญิง
ข้อมูลของผู้ใช้และการเบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยที่ชี้ไปที่คาถาติดเชื้อถูกนำมาเปรียบเทียบกับการประมาณการรายสัปดาห์สำหรับอัตราการเจ็บป่วยที่คล้ายไข้หวัดใหญ่ที่รายงานโดยศูนย์ควบคุมโรคแห่งสหรัฐอเมริกา (CDC) ในทั้งห้ารัฐ มีการปรับปรุงในการเฝ้าระวังแบบเรียลไทม์ และพบว่ามีความสอดคล้องที่ใกล้เคียงที่สุดกับข้อมูล CDC เมื่ออัตราการเต้นของหัวใจขณะพักผิดปกติถูกกำหนดเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานครึ่งหนึ่งที่สูงกว่าปกติ และการนอนหลับมากกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานด้านล่างมากกว่าครึ่ง
ในบทความแสดงความคิดเห็น Dr Cécile Viboud จาก Fogarty International Center, National Institutes of Health, USA กล่าวว่า: การศึกษาโดย Radin et al เป็นก้าวแรกที่มีแนวโน้มที่ดีในการรวมการวัดที่สวมใส่ได้ในรูปแบบการทำนายของโรคติดเชื้อ […] เราคาดว่าข้อมูลแบบเรียลไทม์จำนวนมากที่สร้างโดย Fitbit และอุปกรณ์อื่น ๆ จะเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับการสาธารณสุขและเสริมระบบการเฝ้าระวังแบบดั้งเดิม