ウェアラブルデバイスによる特徴的な症状の抽出

いつも記事を読んでくださり、ありがとうございます。

季節の変わり目になり朝晩が冷え込んできました。
その中で体調を崩している方もいると思います。
インフルエンザの予防接種も始まり、
これからインフルエンザも流行する時期になります。
日常生活の中で身体のどこかの不調があった時に
新型コロナウィルスに感染したのではないか？と
不安になることもあります。
そうした中で、新型コロナウィルスにおける
特徴的な症状がより正確にわかると
日常的な生活の中での不安解消に貢献する部分があります。
余計な不安を感じる必要がないということです。
もちろん無症状の方もいますから難しさもあるのですが、
自分の症状に対して病院に行く必要があるかどうか
の判断基準にはなると思います。
しかしながら
無症状でもCTで肺の損傷がみられたり、
炎症を示す血液のマーカー、肝臓の酵素などが
異なることも示されています(2-5)ので
新型コロナウィルスに感染した場合には
それが顕わにはならなくても
身体が異常をきたしているということは想定されます。

そこでGiorgio Quer氏らはアメリカで
ウェアラブルデバイス、自己報告における症状を
統計的に調査していますので
読者の方々と情報を共有したいと思います(1)。

//条件//
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調査方法
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/スマートフォンアプリ/
・スマートウォッチ
・アクティビティートラッカー
※運動量や睡眠の質などを自動計測する
リストバンド型またはクリップ型の活動量計
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・自己報告
・診断検査
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調査期間 
・2020/3/25～6/7
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人数
・参加者30529人・症状報告3811人
・陽性54人・陰性279人
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//結果//
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陽性＞陰性である症状
・頭痛（微増）・発熱、発汗・倦怠感
・呼吸困難・嗅覚障害・せき・体の痛み
※最も顕著なのは嗅覚障害
(参考文献(1) Fig.1より）
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陽性、陰性で差がない症状
・腹痛・咽頭炎・首の痛み・下痢・嘔吐
・鼻づまり・鼻水
(参考文献(1) Fig.1より）
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陽性の方は
睡眠時間が長くなる
活動量が減る
心拍数が速くなる
※ウェアラブルデバイスによる計測結果
(参考文献(1) Table 1より）
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実際に(新型コロナウィルス以外ではありますが）
ウィルス感染による発熱があった場合
症状が出る2日前から心拍の顕著な増加が診られる
ということは報告されています(6)。
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嗅覚障害は日本でも同様に診られる
新型コロナウィルスの特徴的な症状なので
この症状が現れたときには
感染を疑うということは必要であると考えられます。

以上です。

(参考文献）
(1)
Giorgio Quer, Jennifer M. Radin, Matteo Gadaleta, Katie Baca-Motes, Lauren Ariniello, Edward Ramos, Vik Kheterpal, Eric J. Topol & Steven R. Steinhubl 
Wearable sensor data and self-reported symptoms for COVID-19 detection
Nature Medicine (2020)
(2)
Tabata, S. et al. 
Clinical characteristics of COVID-19 in 104 people with SARS-CoV-2 infection on the Diamond Princess cruise ship: a retrospective analysis. 
Lancet Infect. Dis. 20, 1043–1050 (2020).
(3)
Meng, H. et al. 
CT imaging and clinical course of asymptomatic cases with COVID-19 pneumonia at admission in Wuhan, China. 
J. Infect. 81, e33–e39 (2020).
(4)
Inui, S. et al. ]Chest CT findings in cases from the cruise ship ‘Diamond Princess’ with coronavirus disease 2019 (COVID-19). 
Radiol. Cardiothorac.Imaging 2, e200110 (2020).
(5)
Long, Q. X. et al. 
Clinical and immunological assessment of asymptomatic SARS-CoV-2 infections. 
Nat. Med 26, 1200–1204 (2020).
(6)
Milechin, L. et al. 
Detecting pathogen exposure during the non-symptomatic incubation period using physiological data. 
Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/218818 (2017).