Uso de relojes inteligentes para detectar y monitorear COVID-19 (CovIdentify)

Los pacientes de DUHS que se sometan a pruebas de diagnóstico de influenza, COVID-19, virus sincitial respiratorio y rinovirus en los últimos 5 años serán evaluados inicialmente para obtener una dirección de correo electrónico. Los participantes conocerán este estudio por correo electrónico con un enlace para completar la encuesta. Se generará una identificación de estudio para todas las personas con un correo electrónico.

Se pedirá a los participantes que completen un consentimiento electrónico a través de una encuesta REDCap. Si los participantes tienen preguntas, se les proporciona información de contacto del estudio por correo electrónico. Los participantes completarán la encuesta que tendrá preguntas sobre síntomas anteriores y propiedad del dispositivo (tiempo previsto para completarla: 5 minutos). Si el participante posee uno de los siguientes dispositivos portátiles (Fitbit, Garmin o Apple Watch), se le enviará a una URL de redireccionamiento para iniciar sesión en la cuenta de su dispositivo (para Fitbit o Garmin) o se le proporcionarán instrucciones para exportar sus datos de Healthkit. y volcar sus datos en un enlace único de Strongbox (para Apple Watch). Si los participantes eligen contribuir con los datos de su dispositivo portátil al estudio y los datos obtenidos superan los umbrales de calidad de los datos, recibirán una compensación. No hay compensación por completar la encuesta. Los investigadores preguntarán a los participantes si desean volver a ser contactados para futuros estudios relacionados con este proyecto.

Los investigadores recopilarán valores de datos de criterios de valoración del dispositivo portátil. Estos datos se utilizarán para estimar la cantidad e intensidad de la actividad diaria (es decir, ejercicio y caminar), estar de pie, cantidad de sueño, calidad del sueño, variabilidad de la frecuencia cardíaca, SpO2, frecuencia respiratoria y frecuencia cardíaca. Todos los datos del dispositivo portátil se identificarán mediante una identificación de estudio.

Los investigadores utilizarán modelos estadísticos y de aprendizaje automático para desarrollar modelos de salud "de referencia" personalizados y detectar anomalías que puedan ayudar a identificar la infección por COVID-19. Los investigadores validarán y probarán la sensibilidad y especificidad de nuestro modo para detectar infección respiratoria versus no infección frente a encuestas de síntomas y pruebas de diagnóstico como verdad sobre el terreno. La prueba y validación del modelo se realizará por separado para cada marca de dispositivo y se modificará según el tipo de infección respiratoria.