Всем часы от Яблока
Nov. 7th, 2020 08:12 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
chuka_lisСреди медработников госпитальной системы "Гора Синай" провели некий эксперимент- все согласившиеся поучаствовать, носили Аппл-часы, и у них на телефон была поставлена программка, анализирующая вариабельность их сердечного ритма в течении дня.
Да, разработчики знали что сердечный ритм много о чем может сказать- не только о патологии сердца.
В общем, эти врачи и медсестры носили себе яблочные часы, контактировали с больными ковидом, а сердечный ритм записывался и обсчитывался. Медработники могли и болеть ковидом тоже, симптоматично или не очень, или не болеть, тесты делали мазками из носа. Состояние здоровья, симптомы у забеолвших - собирались опросниками, для анализа тоже.
Анализ данных показал- что по ряду показателей ритма сердца можно было с уверенностью сказать, что человек заразился коронавиурсом и заболел (начиная с 7 дней до появления симптомов), и что у него появились симптомы (в первый симптоматичный день ритм сердца уже достоверно и характерно менялся по сравнению с пре-симптоматичным периодом). Изменения ритма сердца сохранялись до 7 дней после болезни.
По сравнению с контролем- теми, которые не болели ковидом. Ну и с периодом "до инфицирования" у самих же заболевших.
Авторы делают вывод- что программка-то может вполне "отловить" зараженного коронавирусом еще до симптомов.
Наверное, нужно еще провести исследований-но если заработает- это может оказаться дешевле многократных ПЦР- тестов, и всегда "при себе".
Using a mixed-effect COSINOR model the mean amplitude of the circadian pattern of the standard deviation of the interbeat interval of normal sinus beats (SDNN), a HRV metric, differed between subjects with and without COVID-19 (p=0.006). The mean amplitude of this circadian pattern differed between individuals during the 7 days before and the 7 days after a COVID-19 diagnosis compared to this metric during uninfected time periods (p=0.01). Significant changes in the mean MESOR and amplitude of the circadian pattern of the SDNN was observed between the first day of reporting a COVID-19 related symptom compared to all other symptom free days (p=0.01). Interpretation: Longitudinally collected HRV metrics from a commonly worn commercial wearable device (Apple Watch) can identify the diagnosis of COVID-19 and COVID-19 related symptoms. Prior to the diagnosis of COVID-19 by nasal PCR, significant changes in HRV were observed demonstrating its predictive ability to identify COVID-19 infection.
Да, разработчики знали что сердечный ритм много о чем может сказать- не только о патологии сердца.
В общем, эти врачи и медсестры носили себе яблочные часы, контактировали с больными ковидом, а сердечный ритм записывался и обсчитывался. Медработники могли и болеть ковидом тоже, симптоматично или не очень, или не болеть, тесты делали мазками из носа. Состояние здоровья, симптомы у забеолвших - собирались опросниками, для анализа тоже.
Анализ данных показал- что по ряду показателей ритма сердца можно было с уверенностью сказать, что человек заразился коронавиурсом и заболел (начиная с 7 дней до появления симптомов), и что у него появились симптомы (в первый симптоматичный день ритм сердца уже достоверно и характерно менялся по сравнению с пре-симптоматичным периодом). Изменения ритма сердца сохранялись до 7 дней после болезни.
По сравнению с контролем- теми, которые не болели ковидом. Ну и с периодом "до инфицирования" у самих же заболевших.
Авторы делают вывод- что программка-то может вполне "отловить" зараженного коронавирусом еще до симптомов.
Наверное, нужно еще провести исследований-но если заработает- это может оказаться дешевле многократных ПЦР- тестов, и всегда "при себе".
Using a mixed-effect COSINOR model the mean amplitude of the circadian pattern of the standard deviation of the interbeat interval of normal sinus beats (SDNN), a HRV metric, differed between subjects with and without COVID-19 (p=0.006). The mean amplitude of this circadian pattern differed between individuals during the 7 days before and the 7 days after a COVID-19 diagnosis compared to this metric during uninfected time periods (p=0.01). Significant changes in the mean MESOR and amplitude of the circadian pattern of the SDNN was observed between the first day of reporting a COVID-19 related symptom compared to all other symptom free days (p=0.01). Interpretation: Longitudinally collected HRV metrics from a commonly worn commercial wearable device (Apple Watch) can identify the diagnosis of COVID-19 and COVID-19 related symptoms. Prior to the diagnosis of COVID-19 by nasal PCR, significant changes in HRV were observed demonstrating its predictive ability to identify COVID-19 infection.
![[community profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/community.png){kind=small}