A79 EAT, SLEEP, WORK, REPEAT! WEARABLES AND APPS TO TRACK IBD PATIENTS’ SYMPTOMS, DIET, SLEEP, AND PHYSICAL ACTIVITY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Lifestyle factors like diet, physical activity, and sleep patterns are known to influence symptoms and progression in Inflammatory Bowel Disease (IBD). However, accurately determining temporal relationships between these factors and symptoms has been hampered by a lack of reliable data collection methods. New technologies, such as wearables and smartphone apps, offer real-time, remote monitoring and allow for better understanding of their relationship with IBD symptoms. Aims To assess the feasibility of using remote monitoring tools (wearables and mobile apps) to explore the temporal relationships between symptoms, diet, and sleep in IBD patients. Methods Adult IBD patients participated in a 3-month pilot study (Track-IBD), during which they wore a fitness monitor (Oura Ring) and tracked their diet and symptoms in real-time using Keenoa (diet tracking) and Zamplo (symptom tracking) smartphone apps. Results Fifteen IBD patients (9 - Crohn’s disease, 6 - ulcerative colitis; 8 female; 12 Caucasian; mean age 41.2 years) were enrolled. The usage rates were 69.8% for Zamplo, 77.0% for Keenoa, and 77.0% for the Oura Ring. The most commonly reported symptoms were abdominal pain, diarrhea, and fatigue, which together accounted for 67% of all recorded symptoms. Symptoms were predominantly reported in the afternoon (30.1%) and late-night (49.2%), while morning and early-night periods saw fewer reports (20.7%). Most symptoms occurred within 5 hours of a meal, with peaks in meal-to-symptom latency (MTSL) at 0.5–1 hour and 4–5 hours post-meal, demonstrating an association between meal timing and symptoms. No correlation was found between MTSL and the nature of the symptoms (upper, lower, or extra-intestinal) or macronutrient intake. Wearable data analysis revealed decreased sleep quality and increased average heart rate on symptomatic days (p<0.04). Most participants found the apps easy to use (Oura: 100%, Zamplo: 93%, Keenoa: 73%) and helpful in managing their IBD (Oura: 100%, Zamplo: 87%, Keenoa: 60%). Conclusions The Track-IBD study demonstrates high adherence to monitoring diet, symptoms, and physiological measures by IBD patients over 3 months. It also shows the feasibility of combining multiple tracking technologies to assess lifestyle patterns, physiological parameters, and symptoms in real-time. Preliminary analyses identified relationships between symptoms, diet and sleep quality, highlighting the potential to identify lifestyle triggers of disease and symptom flares and provide personalized therapeutic advice to IBD patients. Funding Agencies Balsam Foundation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».