القاهرة : الأمير كمال فرج.

تشير نتائج دراسة أمريكية كبيرة إلى أن المعلومات التي تم جمعها من متتبعي اللياقة البدنية يمكن أن تساعد في تحديد من لديه Covid-19 بشكل أكثر دقة من تتبع الأعراض وحدها، وهو أمر يأمل الباحثون أن يساعد في السيطرة على انتشار الفيروس.

ذكر تقرير نشرته مجلة Forbes أن "باحثة الدراسة وكبيرة الباحثين جينيفر رادين في معهد الترجمة في كاليفورنيا، وعالمة الأوبئة في معهد سكريبس للأبحاث Scripps Research أوضحت : "لقد وجدنا أنه إذا حددت القيم الطبيعية لكل فرد عندما لا يكون مريضًا، فيمكنك تحديد هذه التغييرات الطفيفة التي تشير إلى حدوث شيء ما لصحتهم".

في عالم مثالي، يجب أن يتمكن أي شخص يشتبه في إصابته بفيروس معدي مثل SARS-CoV-2 من إجراء اختبار لإعلامه بما إذا كان بحاجة إلى عزل نفسه عن الأشخاص الآخرين أم لا.

ومع ذلك ، للأسف الحياة ليست بهذه البساطة. تعتبر اختبارات Covid-19 باهظة الثمن ومطلوبة بشدة وحتى في الدول الغربية الغنية قد يكون من الصعب الوصول إليها. لذلك فإن إيجاد طريقة للتنبؤ بدقة أكبر بمن أصيب بالعدوى دون الاعتماد على الاختبارات المعملية له أهمية كبيرة.

تكمن المشكلة في أنه باستخدام الأعراض وحدها، قد يكون من الصعب التمييز بين Covid-19 والتهابات الجهاز التنفسي الأخرى مثل نزلات البرد والإنفلونزا، خاصةً لدى الأفراد الذين يعانون من أعراض خفيفة إلى معتدلة.

يرتدي الآن واحد من كل خمسة أمريكيين نوعًا من الساعات الذكية أو متتبع اللياقة البدنية على أساس منتظم، ويقيس مجموعة من العوامل مثل معدل ضربات القلب والنوم ومستويات النشاط اليومي. قررت رادين وزملاؤها في معهد سكريبس اختبار ما إذا كانت هذه البيانات يمكن أن تساعد في التنبؤ بحالات Covid-19.

في مارس من هذا العام أطلقوا دراسة بعنوان "كشف Detect ". استخدم الفريق تطبيقًا يسمى MyDataHelps للسماح للأشخاص بالاشتراك في مشاركة بيانات أجهزتهم بشكل آمن.

بين نهاية مارس وبداية يونيو من هذا العام ، قام الفريق بتجنيد 30529 مشاركًا في الدراسة. من بين هؤلاء ، قال 3811 إن لديهم أعراض Covid-19 محتملة خلال هذا الوقت. تم اختبار 333 فقط من هؤلاء الأفراد وتأكد إصابة 54 منهم.

عندما قارن الباحثون دقة التنبؤ بالعدوى بناءً على الأعراض وحدها مقابل الأعراض بالإضافة إلى بيانات متتبع اللياقة البدنية، كانت التركيبة الأخيرة أكثر دقة.

قالت رادين: "وجدنا أنه عند إضافة بيانات يمكن ارتداؤها إلى بيانات الأعراض المبلغ عنها ذاتيًا ، والتي حسنت بشكل كبير قدرتنا على التمييز بين من كان مصابًا بـ Covid-19 مقابل من كان Covid-19 سلبيًا".

باستخدام اختبار إحصائي ، حيث القيمة 1 = 100٪ صحيحة ، وجد الباحثون أن التنبؤ بالعدوى باستخدام الأعراض وبيانات متتبع اللياقة سجل 0.80 ، في حين أن الأعراض وحدها سجلت 0.71 فقط.

قالت رادين "وجدنا أن الأفراد الذين أصيبوا بـ Covid-19 ينامون عادة أكثر بكثير من أولئك الذين ظهرت عليهم الأعراض، لكنهم كانوا سلبيين لـ Covid-19. كما أن هؤلاء الأفراد كانوا أقل نشاطًا بكثير".

وأضافت "كان معدل ضربات القلب أثناء الراحة أقل فرقًا في هذه الدراسة، لكننا وجدنا أن 30 ٪ من الأفراد الذين أصيبوا بـ Covid-19 لديهم معدل ضربات قلب أثناء الراحة ارتفع إلى انحرافين معياريين أعلى من المعدل الطبيعي. لذلك ، قد يكون شيئًا يتغير بالنسبة لبعض الأفراد ، ولكن ليس للجميع ".

تستمر دراسة Detect في تجنيد المشاركين من جميع أنحاء الولايات المتحدة بهدف الوصول إلى ما لا يقل عن 100 ألف مشارك. والمشاركة مفتوحة لأي شخص يزيد عمره عن 18 عامًا ولديه شكل من أشكال تعقب النشاط. يعد الالتزام أكثر أهمية من نوع الجهاز ، لذلك لن يكون الشخص الذي يغير أجهزته كثيرًا مؤهلاً، ولكن يمكن ربط معظم أنواع الأجهزة (بغض النظر عما إذا كانت تقيس معدل ضربات القلب أم لا) بالتطبيق.

تأمل رادين وفريقها أن تصبح تنبؤات العدوى أكثر دقة مع بيانات من المزيد من المشاركين. بالإضافة إلى تشجيع أفراد الجمهور على المشاركة، فإنهم يشجعون أيضًا المزيد من المجموعات "المعرضة للخطر" مثل العاملين في الخطوط الأمامية للمشاركة في الدراسة.

تقول "نحن نسعى لمعرفة ما إذا كان بإمكاننا تحديد التغييرات من الأجهزة التي يمكن ارتداؤها، سواء في مرحلة ما قبل الأعراض أو بالنسبة للأفراد الذين لا تظهر عليهم أعراض، لأن هؤلاء هم الأشخاص الذين يصعب التعرف عليهم، ومن المحتمل أن ينشروا الفيروس للآخرين".

يحرص الباحثون أيضًا على إجراء مقارنات مع أمراض الجهاز التنفسي الفيروسية الأخرى، مثل الأنفلونزا، لمعرفة ما إذا كان من الممكن التمييز بين الإصابات المختلفة باستخدام بيانات متتبع اللياقة البدنية - وهو شيء لم يتمكنوا من التحقيق فيه على نطاق واسع حتى الآن.

تم إجراء دراسات أخرى مماثلة في بلدان مختلفة. أبرزها التطبيق الألماني Corona-Datenspende ، الذي طوره معهد روبرت كوخ ، سجل بالفعل 532254 مشاركًا. والدراسة لا تزال تقوم بجمع البيانات وتحليلها، ولكنها تركز حتى الآن على اكتشاف الحمى باستخدام الهاتف الذكي وبيانات تعقب النشاط.

تقول رادين إنه نظرًا لعدم إصابة كل شخص مصاب بـ Covid-19 بالحمى ، فإن وجود طريقة اكتشاف أوسع تتضمن عوامل متعددة لها ميزة.

وأضافت "عندما يكون لدينا موارد اختبار محدودة، فمن المحتمل أن تكون أجهزة قياس اللياقة طريقة لفحص الأشخاص أفضل من مجرد قياس درجة حرارتهم عند الباب قبل الذهاب إلى العمل والسؤال عما إذا كانوا يشعرون بالمرض ، وهذا ليس مفيدًا جدًا نظرًا لأن 30٪ فقط من الأشخاص الذين يذهبون إلى المستشفى مع Covid-19 مصابة بالحمى ".

 يقول إريك توبول ، مدير ومؤسس معهد سكريبس للأبحاث إن "المثير هنا هو أن لدينا الآن إشارة رقمية تم التحقق منها لـ COVID-19، الخطوة التالية هي استخدام هذا لمنع تفشي الأمراض الناشئة".

وأبان أن "ما يقرب من 100 مليون أمريكي لديهم بالفعل جهاز تعقب يمكن ارتداؤه أو ساعة ذكية ويمكنهم مساعدتنا؛ كل ما نحتاجه هو جزء صغير منهم - فقط 1% أو 2% لاستخدام التطبيق ".