არა მხოლოდ ფიტნესის მოდა, აცვიათ ფიტნეს ტრეკერები (როგორიცაა Fitbit) შეიძლება იყოს გადამწყვეტი მოკავშირე გრიპის ეფექტურ, რეალურ დროში მეთვალყურეობაში, იტყობინება ამერიკელი მკვლევარები Scripps Research Translational Institute-დან The Lancet Digital Health ჟურნალში.
ინფექციური ეპიზოდების დროს გულისცემა დასვენების დროს მატულობს. ეს აღიქმება ტარებადი მოწყობილობებით, როგორიცაა ჭკვიანი საათები და ფიტნეს ტრეკერები, რომლებიც აკონტროლებენ გულისცემას. Fitbit-ის 47249 მომხმარებლის დეიდენტიფიცირებული მონაცემები რეტროსპექტულად იდენტიფიცირებდნენ კვირების განმავლობაში მათ, ვისაც ჰქონდა გულისცემის მომატება და რუტინული ძილის ცვლილებები, რათა შეეფასებინათ ინფექციის შეტევები.
გრიპის შედეგად მსოფლიოში ყოველწლიურად 650 000 ადამიანი იღუპება. ყოველწლიურად მომუშავე ზრდასრულთა დაახლოებით 7% და ხუთ წლამდე ასაკის ბავშვების 20% ავადდება გრიპით. დაავადებათა კონტროლის ეროვნული ცენტრის (NCDC) მონაცემებით, 2019 წელს ინდოეთში გრიპის 28,714 შემთხვევა დაფიქსირდა და 1,216 დაიღუპა. ექსპერტები ამბობენ, რომ რეალური რიცხვები შეიძლება გაცილებით მაღალი იყოს, რადგან ბევრი შემთხვევა არ არის დაფიქსირებული.
ტრადიციული მეთვალყურეობის მოხსენებას 1-3 კვირა სჭირდება მოხსენებას, რაც ზღუდავს ეპიდემიაზე რეაგირების სწრაფი ზომების მიღების უნარს – როგორიცაა პაციენტების სახლში დარჩენის უზრუნველყოფა, ხელების დაბანა და ანტივირუსული საშუალებებისა და ვაქცინების გამოყენება.
სამზარეულო მთელი მსოფლიოდან
მკვლევარებმა დაასკვნეს: აქტივობა და ფიზიოლოგიური ტრეკერები სულ უფრო ხშირად გამოიყენება აშშ-ში და გლობალურად ინდივიდუალური ჯანმრთელობის მონიტორინგისთვის. ამ მონაცემებზე წვდომით შესაძლებელი იქნება რეალურ დროში და გეოგრაფიულად დახვეწილი გრიპის მეთვალყურეობის გაუმჯობესება. ეს ინფორმაცია შეიძლება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი იყოს ეპიდემიაზე რეაგირების დროული ზომების მისაღებად, რათა თავიდან იქნას აცილებული გრიპის შემთხვევების შემდგომი გადაცემა ეპიდემიის დროს. ეს არის პირველი შემთხვევა, როდესაც გულისცემის ტრეკერები და ძილის მონაცემები გამოიყენება გრიპის ან ნებისმიერი ინფექციური დაავადების რეალურ დროში პროგნოზირებისთვის.
კვლევის ავტორმა, დოქტორ ჯენიფერ რადინმა, სკრიპსის კვლევითი მთარგმნელობითი ინსტიტუტი, აშშ, თქვა: გრიპის ეპიდემიებზე უფრო სწრაფად რეაგირებამ შეიძლება თავიდან აიცილოს შემდგომი გავრცელება და ინფექცია, და ჩვენ გვაინტერესებდა გვენახა, შეეძლო თუ არა სენსორის მონაცემებს გააუმჯობესოს რეალურ დროში მეთვალყურეობა სახელმწიფო დონეზე. ჩვენ ვაჩვენებთ მეტრიკის პოტენციალს აცვიათ ხელსაწყოებიდან გრიპის მეთვალყურეობის გასაძლიერებლად და, შესაბამისად, საზოგადოებრივი ჯანმრთელობის პასუხების გასაუმჯობესებლად. მომავალში, როდესაც ეს მოწყობილობები გაუმჯობესდება და 24/7 რეალურ დროში არსებულ მონაცემებზე წვდომით, შესაძლოა შესაძლებელი იყოს გრიპის სიხშირის იდენტიფიცირება ყოველდღიურად და არა ყოველკვირეულად.
მკვლევარებმა განიხილეს დეიდენტიფიცირებული მონაცემები 2,00,000 მომხმარებლისგან, რომლებიც ატარებდნენ Fitbit აცვიათ მოწყობილობას, რომელიც აკონტროლებს მომხმარებლების აქტივობას, გულისცემას და ძილს მინიმუმ 60 დღის განმავლობაში კვლევის პერიოდში 2016 წლის მარტიდან 2018 წლის მარტამდე. მათ შორის, 47,248 მომხმარებელი კალიფორნიაში. ტეხასი, ნიუ – იორკი, ილინოისი და პენსილვანია კვლევის პერიოდში მუდმივად ატარებდნენ Fitbit მოწყობილობას, რის შედეგადაც შეფასდა სულ 13,342,651 ყოველდღიური გაზომვები. საშუალო მომხმარებელი იყო 43 წლის, ხოლო 60% ქალი.
სახლის შეცდომების სურათები და სახელები
მომხმარებელთა მონაცემები და მისი გადახრები საშუალოდან, რაც მიუთითებს ინფექციურ შელოცვებზე, შეადარეს გრიპის მსგავსი დაავადების სიხშირის ყოველკვირეულ შეფასებებს, რომლებიც მოხსენებულია აშშ-ს დაავადებათა კონტროლის ცენტრის (CDC) მიერ. ხუთივე შტატში დაფიქსირდა გაუმჯობესება რეალურ დროში მეთვალყურეობაში და ყველაზე ახლოს იყო CDC მონაცემებთან, როდესაც დასვენების დროს გულის არანორმალური სიხშირე განისაზღვრა, როგორც სტანდარტული გადახრის ნახევარი ნორმაზე მეტი და ძილი ნახევარზე მეტი სტანდარტული გადახრის ქვემოთ.
კომენტირების სტატიაში დოქტორმა სესილ ვიბუდმა ფოგარტის საერთაშორისო ცენტრიდან, ჯანდაცვის ეროვნული ინსტიტუტიდან, აშშ, თქვა: რადინისა და სხვების მიერ ჩატარებული კვლევა არის იმედისმომცემი პირველი ნაბიჯი ინფექციური დაავადებების პროგნოზირებულ მოდელებში ტარების გაზომვების ინტეგრაციისკენ. […] ჩვენ ველით, რომ Fitbit-ისა და სხვა მოწყობილობების მიერ გენერირებული რეალურ დროში დიდი რაოდენობით მონაცემები ძალზე სასარგებლო იქნება საზოგადოებრივი ჯანმრთელობისთვის და გაზრდის ტრადიციული მეთვალყურეობის სისტემებს.