01.11.2022 - University of Illinois at Urbana-Champaign

Können Smartphones das Sterberisiko vorhersagen?

Auf Bevölkerungsebene bietet die passive Überwachung der Gehaktivität mit Hilfe von Smartphones einen Weg zu einem nationalen Screening von Gesundheits- und Sterblichkeitsrisiken, so die Schlussfolgerung der Forscher

Eine neue Studie von Bruce Schatz von der University of Illinois in Urbana-Champaign, USA, und Kollegen, die in der Open-Access-Zeitschrift PLOS Digital Health veröffentlicht wurde, zeigt, dass die passive Smartphone-Überwachung der Gehaktivität von Menschen dazu verwendet werden kann, Modelle auf Bevölkerungsebene für das Gesundheits- und Mortalitätsrisiko zu erstellen.

Frühere Studien haben Messungen der körperlichen Fitness, einschließlich Lauftests und selbstberichteter Gehgeschwindigkeit, zur Vorhersage des individuellen Sterberisikos verwendet. Diese Messgrößen konzentrieren sich eher auf die Qualität als auf die Quantität der Bewegung; die Messung der Gehgeschwindigkeit einer Person ist beispielsweise in bestimmten klinischen Einrichtungen zur Standardpraxis geworden. Die Zunahme der passiven Überwachung der Smartphone-Aktivität eröffnet die Möglichkeit, Analysen auf Bevölkerungsebene mit ähnlichen Messgrößen durchzuführen.

In der neuen Studie untersuchten die Forscher 100.000 Teilnehmer der nationalen Kohorte der UK Biobank, die eine Woche lang Aktivitätsmonitore mit Bewegungssensoren trugen. Während der Handgelenksensor anders getragen wird als die Smartphone-Sensoren, können beide Bewegungssensoren verwendet werden, um Informationen über die Gehintensität aus kurzen Gehimpulsen zu extrahieren - eine alltägliche Version eines Gehversuchs.

Das Team konnte erfolgreich Vorhersagemodelle für das Sterberisiko validieren, indem es nur 6 Minuten pro Tag gleichmäßiges Gehen mit dem Sensor erfasste und mit herkömmlichen demografischen Merkmalen kombinierte. Das Äquivalent der Ganggeschwindigkeit, das aus diesen passiv erfassten Daten berechnet wurde, war ein Prädiktor für die 5-Jahres-Mortalität, unabhängig von Alter und Geschlecht (gepoolter C-Index 0,72). In den Vorhersagemodellen wurde nur die Gehintensität verwendet, um Smartphone-Monitore zu simulieren.

"Unsere Ergebnisse zeigen, dass passive Messungen mit Bewegungssensoren eine ähnliche Genauigkeit erreichen können wie aktive Messungen der Ganggeschwindigkeit und des Gehtempos", so die Autoren. "Unsere skalierbaren Methoden bieten einen gangbaren Weg zu einem landesweiten Screening für Gesundheitsrisiken."

Schatz fügt hinzu: "Ich habe ein Jahrzehnt lang billige Telefone für klinische Modelle des Gesundheitszustands verwendet. Diese wurden nun an der größten nationalen Kohorte getestet, um die Lebenserwartung auf Bevölkerungsebene vorherzusagen."

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