Traditional screening for COVID-19 typically includes survey questions about symptoms and travel history, as well as temperature measurements. Here, we explore whether personal sensor data collected over time may help identify subtle changes indicating an infection, such as in patients with COVID-19. We have developed a smartphone app that collects smartwatch and activity tracker data, as well as self-reported symptoms and diagnostic testing results, from individuals in the United States, and have assessed whether symptom and sensor data can differentiate COVID-19 positive versus negative cases in symptomatic individuals. We enrolled 30,529 participants between 25 March and 7 June 2020, of whom 3,811 reported symptoms. Of these symptomatic individuals, 54 reported testing positive and 279 negative for COVID-19. We found that a combination of symptom and sensor data resulted in an area under the curve (AUC) of 0.80 (interquartile range (IQR): 0.73–0.86) for discriminating between symptomatic individuals who were positive or negative for COVID-19, a performance that is significantly better (P < 0.01) than a model1 that considers symptoms alone (AUC = 0.71; IQR: 0.63–0.79). Such continuous, passively captured data may be complementary to virus testing, which is generally a one-off or infrequent sampling assay. A smartphone app that combines smartwatch and activity tracker data together with self-reported symptoms allows continuous monitoring of SARS-CoV-2 infection.

Text messages may enhance physical activity levels in patients with cardiovascular disease, including those enrolled in cardiac rehabilitation. However, the independent and long-term effects of text messages remain uncertain.

Abstract Background Understanding changes in diagnostic performance after symptom onset and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) exposure within different populations is crucial to guide the use of diagnostics for SARS-CoV-2. Methods The Test Us at Home study was a longitudinal cohort study that enrolled individuals across the United States between October 2021 and February 2022. Participants performed paired antigen-detection rapid diagnostic tests (Ag-RDTs) and reverse-transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) tests at home every 48 hours for 15 days and self-reported symptoms and known coronavirus disease 2019 exposures immediately before testing. The percent positivity for Ag-RDTs and RT-PCR tests was calculated each day after symptom onset and exposure and stratified by vaccination status, variant, age category, and sex. Results The highest percent positivity occurred 2 days after symptom onset (RT-PCR, 91.2%; Ag-RDT, 71.1%) and 6 days after exposure (RT-PCR, 91.8%; Ag-RDT, 86.2%). RT-PCR and Ag-RDT performance did not differ by vaccination status, variant, age category, or sex. The percent positivity for Ag-RDTs was lower among exposed, asymptomatic than among symptomatic individuals (37.5% (95% confidence interval [CI], 13.7%–69.4%) vs 90.3% (75.1%–96.7%). Cumulatively, Ag-RDTs detected 84.9% (95% CI, 78.2%–89.8%) of infections within 4 days of symptom onset. For exposed participants, Ag-RDTs detected 94.0% (95% CI, 86.7%–97.4%) of RT-PCR–confirmed infections within 6 days of exposure. Conclusions The percent positivity for Ag-RDTs and RT-PCR tests was highest 2 days after symptom onset and 6 days after exposure, and performance increased with serial testing. The percent positivity of Ag-RDTs was lowest among asymptomatic individuals but did not differ by sex, variant, vaccination status, or age category.

Step counting is comparable among many research-grade and consumer-grade accelerometers in laboratory settings.

Abstract Background Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is a leading cause of morbidity and mortality in the United States. Frequent exacerbations result in higher use of emergency services and hospitalizations, leading to poor patient outcomes and high costs. The objective of this study is to demonstrate the feasibility of a multimodal, community-based intervention in treating acute COPD exacerbations. Results Over 18 months, 1,333 patients were approached and 100 (7.5%) were enrolled (mean age 66, 52% female). Ninety-six participants (96%) remained in the study for the full enrollment period. Fifty-five (55%) participated in tele-pulmonary-rehabilitation. Participants wore the smartwatch for a median of 114 days (IQR 30–210) and 18.9 h/day (IQR16-20) resulting in a median of 1034 min/day (IQR 939–1133). The rate at which participants completed scheduled survey instruments ranged from 78–93%. Nearly all participants (85%) performed COPD ecological momentary assessment at least once with a median of 4.85 recordings during study participation. On average, a 2.48-point improvement ( p = 0.03) in COPD Assessment Test Score was observed from baseline to study completion. The adherence and symptom improvement metrics were not associated with baseline patient activation measures. Conclusions A multimodal intervention combining preventative care, symptom and biometric monitoring, and MIH services was feasible in adults living with COPD. Participants demonstrated high protocol fidelity and engagement and reported improved quality of life. Trial Registration The study is registered at Clinicaltrials.gov NCT06000696 (Registered on 08/14/2023).