Zusammenfassung

Wearables bei Long COVID könnten helfen, körperliche Veränderungen über längere Zeiträume sichtbar zu machen. Forschende analysieren dafür Herzfrequenz-, Aktivitäts- und Schlafdaten aus der Corona-Datenspende-App. Frühere Auswertungen zeigen Unterschiede sogar schon vor der SARS-CoV-2-Infektion.

Smartwatches und Fitness-Tracker erfassen physiologische Daten über Wochen und Monate unter Alltagsbedingungen. Genau diese zeitliche Dimension will das Forschungsprojekt SynoSys.PC nutzen, um […] Der Beitrag Wearables bei Long COVID: Herzfrequenzdaten zeigen Verlaufsmuster erschien zuerst auf mednic.de - News aus Medizin, Digital Health & IT.

Im Detail

Wearables bei Long COVID könnten helfen, körperliche Veränderungen über längere Zeiträume sichtbar zu machen. Forschende analysieren dafür Herzfrequenz-, Aktivitäts- und Schlafdaten aus der Corona-Datenspende-App. Frühere Auswertungen zeigen Unterschiede sogar schon vor der SARS-CoV-2-Infektion.

Smartwatches und Fitness-Tracker erfassen physiologische Daten über Wochen und Monate unter Alltagsbedingungen. Genau diese zeitliche Dimension will das Forschungsprojekt SynoSys.PC nutzen, um Long- und Post-COVID-Verläufe besser zu verstehen. Analysiert werden unter anderem Herzfrequenz, körperliche Aktivität und Schlaf sowie Angaben der Teilnehmenden zu Symptomen, Wohlbefinden und Lebensqualität.

„Die Herzfrequenz ist ein sehr dynamisches Signal. Sie reagiert auf Veränderungen des körperlichen Zustands und lässt sich mit Wearables über lange Zeiträume im Alltag beobachten“, erläutert Prof. Dr. Dirk Brockmann, Leiter des Forschungsprojekts SynoSys.PC und Direktor des Center Synergy of Systems an der Technischen Universität Dresden.

„Genau diese zeitliche Dimension ist für die Erforschung von Long COVID besonders interessant.“ Grundlage sind unter anderem Daten der während der Pandemie gestarteten Corona-Datenspende-App des Robert Koch-Instituts. Mehr als 500.000 Menschen hatten daran teilgenommen. Für einen großen Teil stehen Wearable-Daten über längere Zeiträume zur Verfügung.

Das Projekt SynoSys.PC läuft von 2025 bis Ende 2028 und wird vom Bundesgesundheitsministerium gefördert.

Wearables bei Long COVID erfassen Veränderungen im Verlauf

Welches Potenzial solche Langzeitdaten haben, zeigt eine bereits 2025 in npj Digital Medicine veröffentlichte Untersuchung. Aus einem Datensatz von 20.815 Personen identifizierten die Forschenden 50 Menschen, die nach einer SARS-CoV-2-Infektion wiederholt über anhaltende Fatigue und Atemnot berichteten.

Verglichen wurden sie mit jeweils 150 Personen mit positivem Test ohne länger anhaltende Beschwerden sowie mit negativ getesteten Kontrollen. Dabei zeigte sich ein überraschender Unterschied bereits vor der Infektion: Die spätere Symptomgruppe hatte im Mittel einen um 2,37 Schläge pro Minute höheren Ruhepuls als die positiv getestete Vergleichsgruppe ohne anhaltende Beschwerden.

Nach der Infektion waren die Veränderungen des Ruhepulses stärker ausgeprägt und hielten länger an. Die Ergebnisse bedeuten allerdings nicht, dass ein höherer Ruhepuls Long COVID verursacht oder zuverlässig vorhersagt. Die Autoren weisen vielmehr darauf hin, dass bereits bestehende gesundheitliche Unterschiede oder eine geringere körperliche Fitness eine Rolle spielen könnten.

Zudem basiert die untersuchte Gruppe auf selbst berichteter anhaltender Fatigue und Atemnot und nicht auf einer einheitlichen klinischen Long-COVID-Diagnose.

Von großen Datensätzen zum individuellen Verlauf

SynoSys.PC geht deshalb über solche Gruppenvergleiche hinaus. Mithilfe von Zeitreihenanalysen und maschinellem Lernen sollen individuelle Muster erkannt und Wearable-Daten mit klinisch genauer charakterisierten Patientengruppen kombiniert werden.

Untersucht wird beispielsweise, ob sich Symptomverschlechterungen nach körperlicher Belastung oder Hinweise auf eine autonome Dysfunktion in den Daten erkennen lassen.

Eine aktuelle systematische Übersichtsarbeit zur Nutzung kommerzieller Wearables bei postakuten Infektionssyndromen kommt zu dem Ergebnis, dass die Messgenauigkeit je nach Gerät und Parameter stark variiert und die klinische Nutzbarkeit noch begrenzt belegt ist. Für die Herzfrequenz ist die Evidenz allerdings vergleichsweise gut.

Damit könnten Wearables vorerst vor allem als Forschungsinstrument interessant sein: Statt nur einzelne Messzeitpunkte abzubilden, liefern sie kontinuierliche Daten darüber, wie sich körperliche Parameter im Alltag verändern.

TMF e.V. ►

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