<p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><b><span style="background:#ecf0f1"><span style="color:black">Noticias Canal 10.- </span></span></b><span style="background:#ecf0f1"><span style="color:black">Los relojes inteligentes podrían contribuir a la detección temprana de Covid-19, incluso antes de la aparición de síntomas. </span></span>Los cambios sutiles en los latidos del corazón, que se pueden medir con un Apple Watch, pueden enseñar la aparición de Covid-19 hasta siete días antes de que se diagnostique la infección. <strong>Esa observación preliminar fue realizada por investigadores de la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai en el marco del Warrior Watch.</strong></span></span></p> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Los investigadores siguieron a 297 trabajadores de la salud en el Sistema de Salud Mount Sinai entre el 29 de abril y el 29 de septiembre. Los participantes descargaron una aplicación personalizada en sus iPhones y usaron relojes Apple. Los cambios en la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC), una medida de la función del sistema nervioso detectada por el Apple Watch, se utilizaron para identificar y predecir si los trabajadores estaban infectados con COVID-19.</span></span></p> <blockquote> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><strong>“<mark><span style="background:#ecf0f1"><span style="color:black">El reloj mostró cambios significativos en las métricas de VFC hasta siete días antes de que las personas tuvieran un hisopado positivo</span></span></mark> que confirmara la infección por COVID-19 y demostraron cambios significativos en el momento del desarrollo de los síntomas”</strong>, expresó el autor del estudio, Robert P. Hirten, MD, profesor asistente de Medicina en la Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai, en el comunicado difundido.</span></span></p> </blockquote> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Los investigadores también identificaron que de siete a catorce días luego del diagnóstico, el patrón de HRV comenzaba a normalizarse y ya no era estadísticamente diferente de los patrones de aquellos que no estaban infectados.</span></span></p> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">La importancia de detectar la infección antes de la aparición de cualquier sintomatología es que se podrían tomar medidas de aislamiento preventivo antes de que los usuarios desarrollen síntomas. De esta manera se reduciría la propagación de la enfermedad de mano de los pacientes asintomáticos.</span></span></p> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Por su parte, <mark><span style="background:#ecf0f1"><span style="color:black">la Universidad de Stanford hizo un estudio similar, </span></span></mark>pero analizando no sólo el uso de dispositivos de Apple sino también productos de Garmin, Fitbit y otras marcas. <mark><span style="background:#ecf0f1"><span style="color:black">En esta investigación identificaron que el 81 por ciento de los pacientes que dieron positivo por coronavirus tuvieron cambios en su frecuencia cardíaca en reposo hasta nueve días y medio antes del inicio de síntomas.</span></span></mark></span></span></p> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Los investigadores utilizaron datos de los relojes inteligentes para identificar casi dos tercios de los casos de COVID-19 entre cuatro y siete días antes de que las personas mostraran síntomas, según el estudio publicado en Nature Biomedical Engineering en noviembre. En el marco de esta investigación se examinar los datos de 32 personas que, con coronavirus, de un grupo de 5.300 participantes.</span></span></p> <blockquote> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><strong>“Nuestros hallazgos sugieren que el seguimiento de la actividad y el monitoreo de la salud a través de los dispositivos portátiles de los consumidores pueden usarse para la detección a gran escala y en tiempo real de infecciones respiratorias, a menudo de forma presintomática”</strong>, se concluye en el informe.</span></span></p> </blockquote> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">La empresa Whoop, que fabrica pulseras de seguimiento del sueño y de rastreo de la actividad física, se asoció con la Universidad Central de Queensland de Australia para llevar adelante una investigación que indica que su tecnología puede ayudar a predecir las infecciones por coronavirus en función de las desviaciones que se detectan en la frecuencia respiratoria de los usuarios durante el sueño nocturno. Los individuos sanos experimentaron poca variabilidad en sus frecuencias respiratorias, e identificaron que las modificaciones sugerían un compromiso del tracto respiratorio.</span></span></p> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">En el informe se analizaron a 271 personas. El modelo identificó el 20% de los pacientes positivos para COVID-19 dos días antes del inicio de los síntomas, y el 80% de los casos positivos para COVID-19 al tercer día de síntomas.</span></span></p> <blockquote> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><strong>“Este estudio presenta un método novedoso y no invasivo para detectar la infección por SARS-CoV-2 antes y durante los primeros días de los síntomas. Los hallazgos indican que las primeras etapas de la infección pueden tener una firma detectable que podría ayudar a identificar a las personas que deberían aislarse por sí mismas y buscar realizarse pruebas”</strong>, se concluye en el informe.</span></span></p> </blockquote> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif">Oura Health, que fabrica un anillo inteligente que recopila datos de indicadores de salud, ayudó a financiar un estudio de la Universidad de California en San Diego y la Universidad de California en San Francisco donde se analizó la información de 50 personas. <mark><span style="background:#ecf0f1"><span style="color:black">En la investigación se concluyó que el dispositivo puede detectar síntomas sutiles vinculados al Covid-19, como la aparición temprana de fiebre.</span></span></mark> Pero también se remarcó que este factor por sí solo no alcanza para diagnosticar la enfermedad.</span></span></p> <blockquote> <p style="text-align:justify; margin-right:0cm; margin-left:0cm"><span style="font-size:12pt"><span style="font-family:"Times New Roman",serif"><strong>“Este trabajo muestra la viabilidad de recopilar información relacionada con la fiebre de poblaciones distribuidas utilizando dispositivos portátiles. Nuestros hallazgos también sugieren que el éxito de los intentos de identificar COVID-19 con especificidad de los wearables requerirá múltiples variables fisiológicas para su corroboración”</strong>, se destaca en el estudio.</span></span></p> </blockquote> <p style="text-align: justify;"><u>Fuente: Infobae.</u> </p>
