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タイトル：Remote early detection of SARS-CoV-2 infections using a wearable-based algorithm: Results from the COVID-RED study, a prospective randomised single-blinded crossover trial. 雑誌名：PLoS One. 2025; 20(6): e0325116. doi: 10.1371/journal.pone.0325116. Epub 2025 Jun 05. 概　要： この研究は、SARS-CoV-2感染の早期検出を目的とし、ウェアラブルデバイス（Avaブレスレット）を用いたCOVID-RED試験を実施しました。特に無症状または前症状の段階での迅速な感染検出がウイルスの拡散を減少させる可能性があります。被験者は医療機器を装着し、モバイルアプリで症状を報告しました。実験群は、ウェアラブルデバイスと自己報告データに基づくリアルタイムの感染指示を受け、対照群は日々の症状報告のみでした。両アルゴリズムの感度と特異度を比較しました。 方　法： 本研究は、前向き、単盲検、二期間、二配列のランダム化対照クロスオーバー試験です。被験者は医療デバイスを装着し、アプリで症状を報告しました。実験群はアルゴリズムに基づくリアルタイムの感染指示を受け、対照群は日々の症状報告に基づく指示を受けました。SARS-CoV-2の検査を受けるよう指示され、定期的な抗体検査も行われました。 結　果： 合計17,825人の被験者がランダム化され、実験群は対照群よりも有意に早くアラートを受け取りました（陽性SARS-CoV-2検査の中央値：0日対7日）。実験アルゴリズムは高い感度（93.8-99.2%）を示しましたが、特異度は低かった（0.8-4.2%）。対照アルゴリズムは中程度の感度（43.3-46.4%）と特異度（66.4-65.0%）を示しました。特定の日の感染検出においても、実験アルゴリズムは対照アルゴリズムより高い感度を示しましたが、特異度は低かったです。 結　論： ウェアラブルデバイスはSARS-CoV-2の早期検出において潜在的な役割を果たす可能性があります。実験アルゴリズムは感染を過大評価しましたが、今後の改良により特異度を向上させ、呼吸器疾患との区別が可能になることが期待されます。