Digital physiological biomarkers predict within-person symptom changes in complex chronic illness

24.03.2026 · NPJ digital medicine · Zusammenfassung auf Deutsch

Diese Studie untersuchte, ob morgendliche Messungen von Körperwerten helfen können, Symptomverschlechterungen bei chronisch komplexen Erkrankungen vorherzusagen. Über 4200 Teilnehmende maßen morgens per Smartphone-Kamera (PPG-Sensor) 60 Sekunden lang Herzfrequenz, Herzratenvariabilität (HRV, ein Maß dafür, wie stark der Abstand zwischen Herzschlägen schwankt - gilt als Hinweis auf die Aktivität des vegetativen Nervensystems) und Atemfrequenz. Abends berichteten sie, wie stark sie Crashs, Erschöpfung und 'Brain Fog' (gedankliche Benommenheit) erlebten. Ergebnis: Wenn die Herzfrequenz morgens höher und die HRV niedriger war als sonst bei der jeweiligen Person üblich, verschlechterten sich die Symptome abends häufiger. Modelle, die diese Morgenwerte zusätzlich zu den Symptomen vom Vortag einbezogen, sagten Symptomverschlechterungen deutlich besser vorher als Modelle ohne diese Werte. Die Studie ist eine große Beobachtungsstudie mit vielen Messwerten, aber sie prüft nur statistische Zusammenhänge - sie zeigt keine Ursache und keine Behandlung. Es handelt sich um Personen mit 'komplexen chronischen Erkrankungen', nicht ausschließlich ME/CFS. Die Ergebnisse deuten aber darauf hin, dass e

Datenquelle: Diese Zusammenfassung wurde automatisch aus der Originalveröffentlichung erstellt und kann Fehler enthalten. Maßgeblich ist allein die Originalstudie (DOI 10.1038/s41746-026-02543-3).

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