MADRID 20 Abr. (EUROPA PRESS) -
Los dispositivos portátiles, como los relojes inteligentes, puede seguir la progresión de los síntomas de COVID de su propietario, e incluso podrían indicar cómo se enferma, según un estudio de la Universidad de Michigan (Estados Unidos) que examinó los efectos de la COVID-19 con seis factores derivados de los datos de la frecuencia cardíaca.
El mismo método podría utilizarse para detectar otras enfermedades, como la gripe, asegura los investigadores, que afirman que el método podría utilizarse para hacer un seguimiento de la enfermedad en casa o cuando los recursos médicos son escasos, como durante una pandemia o en los países en desarrollo.
Siguiendo a los estudiantes de la universidad y a los médicos en prácticas por todo el país, los investigadores descubrieron nuevas señales en el ritmo cardíaco que indicaban cuándo los individuos se infectaban con COVID y cómo enfermaban. Y comprobaron que los individuos con COVID experimentaban un aumento de la frecuencia cardíaca por paso tras la aparición de los síntomas, y los que tenían tos tenían una frecuencia cardíaca por paso mucho mayor que los que no tenían tos.
"Descubrimos que la COVID amortiguaba las señales biológicas de cronometraje, cambiaba la forma en que el ritmo cardíaco respondía a la actividad, alteraba la frecuencia cardíaca basal y provocaba señales de estrés --explica Daniel Forger, profesor de matemáticas y profesor de investigación de medicina computacional y bioinformática--. Nos dimos cuenta de que el conocimiento de la fisiología, el funcionamiento del cuerpo y las matemáticas pueden ayudarnos a obtener más información de estos wearables".
Los investigadores descubrieron que estas medidas estaban significativamente alteradas y podían mostrar los períodos sintomáticos frente a los saludables en la vida de los usuarios.
"Ya se han realizado algunos trabajos sobre la comprensión de las enfermedades a través de los datos de la frecuencia cardíaca de los wearables, pero creo que nosotros adoptamos un enfoque diferente al centrarnos en la descomposición de la señal de la frecuencia cardíaca en múltiples componentes diferentes para adoptar una visión multidimensional de la frecuencia cardíaca", resalta Caleb Mayer, estudiante de doctorado en matemáticas.
"Todos estos componentes se basan en diferentes sistemas fisiológicos --añade--. Esto realmente nos da información adicional sobre la progresión de la enfermedad y la comprensión de cómo la enfermedad impacta estos diferentes sistemas fisiológicos con el tiempo."
Los participantes fueron extraídos de las cohortes de 2019 y 2020 del Estudio de Salud de Internos, un estudio de cohorte multisitio que sigue a los médicos a través de varios institutos en su primer año de residencia. También utilizaron información del Roadmap College Student Data Set, un estudio que examinó la salud y el bienestar de los estudiantes durante el año académico 2020-21 utilizando datos vestibles de Fitbits, diagnósticos autoinformados de COVID-19 e información de síntomas, y datos disponibles públicamente.
Para este análisis, los investigadores incluyeron a personas que informaron de una prueba COVID-positiva, síntomas y tenían datos desde 50 días antes de la aparición de los síntomas hasta 14 días después. En total, los investigadores utilizaron los datos de 43 médicos internos y 72 estudiantes de grado y posgrado.
Así, encontraron que el aumento de la frecuencia cardíaca por paso, una medida de la disfunción cardiopulmonar, aumentó tras la aparición de los síntomas. Además, la frecuencia cardíaca por paso fue significativamente mayor en los participantes que declararon tener tos.
La incertidumbre de la fase circadiana, la incapacidad del cuerpo para cronometrar los eventos diarios, aumentó alrededor del inicio de los síntomas de COVID. Dado que esta medida se relaciona con la fuerza y la consistencia del componente circadiano del ritmo de la frecuencia cardíaca, esta incertidumbre puede corresponder a los primeros signos de infección.
También vieron que la frecuencia cardíaca basal diaria tendía a aumentar en el momento de la aparición de los síntomas o antes. Los investigadores plantean la hipótesis de que esto se debe a la fiebre o al aumento de la ansiedad.
La frecuencia cardíaca tendía a estar más correlacionada alrededor del inicio de los síntomas, lo que podría indicar los efectos de la hormona adenosina, relacionada con el estrés.
Los investigadores utilizaron un algoritmo desarrollado originalmente para estimar la fase circadiana diaria a partir de los datos de la frecuencia cardíaca y los pasos. Se fijaron en un periodo de referencia de entre 8 y 35 días antes de la aparición de los síntomas de COVID y en un periodo de análisis definido entre 7 y 14 días alrededor de la aparición de los síntomas de COVID. Ahora esperan que, con más pruebas, los mismos métodos puedan mejorar la pre-detección de COVID con estos dispositivos.
"El brote mundial del virus SARS-CoV-2 impuso importantes medidas de salud pública, que repercutieron en nuestra vida cotidiana --recuerda Sung Won Choi, profesor asociado de pediatría--. Sin embargo, durante este acontecimiento histórico en el tiempo, la tecnología móvil ofreció enormes capacidades: la posibilidad de monitorizar y recoger datos fisiológicos longitudinales de los individuos de forma no invasiva y remota".
Los investigadores dicen que este trabajo establece algoritmos que pueden ser utilizados para entender el impacto de las enfermedades en la fisiología de la frecuencia cardíaca, lo que puede formar la base para que los profesionales médicos puedan desplegar el uso de dispositivos portátiles en el cuidado de la salud.
"Identificar los patrones variables de los distintos parámetros de la frecuencia cardíaca derivados de los wearables a lo largo del curso de la infección por COVID-19 es un avance sustancial para el campo", subraya Srijan Sen, profesor de psiquiatría y director del Centro de Depresión Familiar Eisenberg de la UM.
"Este trabajo puede ayudarnos a realizar un seguimiento más significativo de las poblaciones en futuras oleadas de COVID-19 --prosigue--. El estudio también demuestra que el seguimiento de cohortes con tecnología móvil y un sólido intercambio de datos puede facilitar descubrimientos imprevistos y valiosos".
El estudio incluyen no tuvo en cuenta las enfermedades similares a la gripe, reconocen los investigadores, por lo que señalan que los trabajos futuros deberán centrarse en determinar si los resultados reflejan los efectos de COVID-19 o si estos efectos persisten en otras enfermedades.
