Synergy of Wearable Data Systems for Post COVID (SynoSys.PC)

Motivation

Post COVID ist durch eine Vielzahl von Symptomen gekennzeichnet. Die Risikofaktoren und Ursachen von Post COVID sind trotz intensiver Forschungsbemühungen noch unklar. Daher ist ein Ansatz, bereits vorliegende Datensätze im Hinblick auf Muster zu analysieren, die das Risiko für die Entwicklung eines Post COVID-Zustandes erhöhen. Über Fitnesstracker und Wearables können viele Daten, z. B. zur Herzfrequenz und körperlichen Aktivität erfasst werden. Insbesondere detaillierte präzise Daten von Fitnesstrackern könnten neue Einblicke in die Zusammenhänge von biologischen Daten (z. B. Herzfrequenz) und Symptomen bei Post COVID liefern.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Verbundvorhabens ist die Analyse individueller Zeitreihen eines zeitlich hoch aufgelösten Wearable-Datensatzes in Form eines tragbaren Fitnesstrackers sowie der Befragung von mehr als 500.000 Personen. Das Projekt greift dabei auf bereits gesammelte Daten der Corona-Datenspende-App zurück. Es sollen die Zusammenhänge zwischen den Zeitreihen der tragbaren Fitnesstracker (Herzfrequenz, körperliche Aktivität und Schlaf) und den Antworten auf Selbsteinschätzungen, z. B. zu Wohlbefinden, Lebensqualität und persistierender Symptome, analysiert und visualisiert werden. Des Weiteren werden die Umfragedaten und die Daten der Wearables vor und nach einer SARS-CoV-2-Infektion analysiert, um die Auswirkungen der Infektion auf die Parameter Herzfrequenz, körperliche Aktivität und Schlaf in den Phasen des Infektionsverlaufs bei Personen mit Post COVID zu identifizieren.

Außerdem soll untersucht werden, wie die Integration der gesammelten Daten der Corona-Datenspende-App in andere Datenquellen aus kontrollierten klinischen Studien mit Patientinnen und Patienten mit Post COVID gelingen kann, um künftig individuelle Risiken für die Entwicklung eines Post COVID-Zustands und der Post-Exertionellen Malaise (PEM) besser vorhersagen zu können.