Monitoring Health Care Workers at Risk for COVID-19 Using Wearable Sensors and Smartphone Technology: Protocol for an Observational mHealth Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health care workers (HCWs) have been working on the front lines of the COVID-19 pandemic with high risks of viral exposure, infection, and transmission. Standard COVID-19 testing is insufficient to protect HCWs from these risks and prevent the spread of disease. Continuous monitoring of physiological data with wearable sensors, self-monitoring of symptoms, and asymptomatic COVID-19 testing may aid in the early detection of COVID-19 in HCWs and may help reduce further transmission among HCWs, patients, and families. OBJECTIVE: By using wearable sensors, smartphone-based symptom logging, and biospecimens, this project aims to assist HCWs in self-monitoring COVID-19. METHODS: We conducted a prospective, longitudinal study of HCWs at a single institution. The study duration was 1 year, wherein participants were instructed on the continuous use of two wearable sensors (Fitbit Charge 3 smartwatch and TempTraq temperature patches) for up to 30 days. Participants consented to provide biospecimens (ie, nasal swabs, saliva swabs, and blood) for up to 1 year from study entry. Using a smartphone app called Roadmap 2.0, participants entered a daily mood score, submitted daily COVID-19 symptoms, and completed demographic and health-related quality of life surveys at study entry and 30 days later. Semistructured qualitative interviews were also conducted at the end of the 30-day period, following completion of daily mood and symptoms reporting as well as continuous wearable sensor use. RESULTS: A total of 226 HCWs were enrolled between April 28 and December 7, 2020. The last participant completed the 30-day study procedures on January 16, 2021. Data collection will continue through January 2023, and data analyses are ongoing. CONCLUSIONS: Using wearable sensors, smartphone-based symptom logging and survey completion, and biospecimen collections, this study will potentially provide data on the prevalence of COVID-19 infection among HCWs at a single institution. The study will also assess the feasibility of leveraging wearable sensors and self-monitoring of symptoms in an HCW population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04756869; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04756869. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/29562.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».