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Pesquisadores dos Estados Unidos disseram que dispositivos de uso cotidiano são mais eficazes na identificação de pessoas infectadas com COVID-19 do que os métodos convencionais.
Uma equipe do Monte Sinai em Nova York tem analisado o Apple Watch ( relógio de pulso da Apple) como parte do estudo Warrior Watch.
Eles encontraram evidências que sugerem que a variabilidade da frequência cardíaca parece aumentar os casos de COVID-19 até uma semana antes de outros métodos tradicionalmente usados para detectar a doença.
Um dos autores do estudo, Dr. Robert P. Hirten, professor assistente de medicina na Icahn School of Medicine no Monte Sinai, disse:
“Este estudo destaca o futuro da saúde digital”.
“Isso mostra que podemos usar essas tecnologias para atender melhor às necessidades de saúde em evolução, o que, esperançosamente, nos ajudará a melhorar o gerenciamento de doenças. Nosso objetivo é operacionalizar essas plataformas para melhorar a saúde de nossos pacientes e este estudo é um passo significativo nessa direção.
“Desenvolver uma forma de identificar as pessoas que podem estar doentes mesmo antes de saberem que estão infectadas seria um grande avanço na gestão do COVID 19″.
O teste envolveu a inscrição de várias centenas de profissionais de saúde entre abril e setembro de 2020. Todos foram solicitados a usar um Apple Watch e responderam a perguntas diárias por meio de um aplicativo personalizado.
Mudanças no padrão de freqüência cardíaca foram detectadas e detectadas com sucesso aqueles que haviam se infectado com coronavírus ou apresentavam sintomas.
As alterações da frequência cardíaca voltaram a um padrão mais normal entre sete e 14 dias após o diagnóstico de COVID.
O Dr. Zahi Fayad, Diretor do Instituto de Engenharia e Imagem BioMédica, acrescentou:
“Esta tecnologia nos permite não apenas rastrear e prever resultados de saúde, mas também intervir de maneira oportuna e remota, o que é essencial durante uma pandemia que exige que as pessoas fiquem separados. ”
Os resultados foram publicados no Journal of Medical Internet Research.