El monitoreo pasivo de teléfonos inteligentes de la actividad de caminar de las personas se puede usar para construir modelos de riesgo de salud y mortalidad a nivel de población, según un nuevo estudio que se publicará el 20 de octubre.elen la revista de acceso abierto PLOS Salud Digital por Bruce Schatz de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, EE. UU., y colegas.
Estudios anteriores han utilizado medidas de aptitud física, incluidas pruebas de caminata y ritmo de caminata autoinformado, para predecir el riesgo de mortalidad individual. Estas métricas se enfocan en la calidad más que en la cantidad de movimiento; medir la velocidad de la marcha de un individuo se ha convertido en una práctica estándar para ciertos entornos clínicos, por ejemplo. El auge del monitoreo pasivo de la actividad de los teléfonos inteligentes abre la posibilidad de realizar análisis a nivel de población utilizando métricas similares.
En el nuevo estudio, los investigadores estudiaron a 100 000 participantes en la cohorte nacional del Biobanco del Reino Unido que usaron monitores de actividad con sensores de movimiento durante 1 semana. Si bien el sensor de muñeca se usa de manera diferente a como se usan los sensores de teléfonos inteligentes, sus sensores de movimiento se pueden usar para extraer información sobre la intensidad de la caminata a partir de breves ráfagas de caminata, una versión de la vida diaria de una prueba de caminata.
El equipo pudo validar con éxito modelos predictivos de riesgo de mortalidad utilizando solo 6 minutos por día de caminata constante recopilados por el sensor, combinados con características demográficas tradicionales. El equivalente de la velocidad de la marcha calculada a partir de estos datos recopilados pasivamente fue un predictor de mortalidad a los 5 años independientemente de la edad y el sexo (índice C combinado 0,72). Los modelos predictivos usaron solo la intensidad de la caminata para simular los monitores de los teléfonos inteligentes.
«Nuestros resultados muestran que las medidas pasivas con sensores de movimiento pueden lograr una precisión similar a las medidas activas de la velocidad de la marcha y el ritmo de la marcha», dicen los autores. «Nuestros métodos escalables ofrecen un camino factible hacia la detección nacional de riesgos para la salud».
Schatz agrega: «Pasé una década usando teléfonos baratos para modelos clínicos del estado de salud. Estos ahora se han probado en la cohorte nacional más grande para predecir la esperanza de vida a escala poblacional».
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