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Le modèle neuf probabilité prévoit patients' de vérifier le positif pour COVID-19

Les chercheurs de clinique de Cleveland ont développé le premier modèle de prévision du risque du monde pour des fournisseurs de santé pour prévoir la probabilité d'un patient individuel de vérifier le positif pour COVID-19 ainsi que leurs résultats de la maladie.

Accordant une étude neuve publiée dans la POITRINE, le modèle de prévision de risque (appelé un abaque) montre la pertinence de l'âge, de la race, du sexe, du statut socio-économique, de l'histoire de vaccination et des traitements actuels dans le risque COVID-19.

La calculatrice de risque est un outil neuf pour que les fournisseurs de santé les facilitent en prévoyant le risque patient et en réglant la prise de décision au sujet des soins. Elle fournit une approche plus scientifique au contrôle qui est important pour la communauté de santé qui a fait face à l'exigence accrue pour le contrôle et les moyens limités.

La capacité de prévoir exactement si ou non un patient est susceptible de vérifier le positif pour COVID-19, ainsi que les résultats potentiels comprenant la gravité de la maladie et l'hospitalisation, sera primordiale en manageant effectivement nos moyens et triaging des soins. »

Car nous continuons à lutter cette pandémie et à nous préparer à une deuxième onde potentielle, la compréhension du risque d'une personne est la première étape dans la planification potentielle de soins et de demande de règlement. »

Lara Jehi, M.D., auteur d'étude et responsable correspondants recherchent l'Information Officer, clinique de Cleveland.

L'abaque, qui a été déployé comme calculatrice librement accessible en ligne de risque chez https://riskcalc.org/COVID19/ , a été développé utilisant des caractéristiques de presque 12.000 patients inscrits dans le Bureau d'ordre du COVID-19 de la clinique de Cleveland, qui comprend toutes les personnes examinées à la clinique de Cleveland pour la maladie, pas simplement ceux qui vérifient le positif.

Les scientifiques de caractéristiques, y compris le co-auteur sur l'étude Michael Kattan, Ph.D., présidence du service de l'institut de recherches de Lerner des sciences quantitatives de santé, avaient l'habitude des algorithmes statistiques pour transformer des caractéristiques des dossiers médicaux électroniques des patients de Bureau d'ordre en abaque premier-de-son-aimable.

Cette étude a indiqué plusieurs analyses nouvelles dans le risque de maladie, comprenant :

  • Patients qui ont reçu le vaccin pneumococcal de polysaccharide (PPSV23) et le vaccin contre la grippe sont moins pour vérifier le positif pour COVID-19 que ceux qui n'ont pas reçu les vaccinations.
  • Les patients prenant activement la mélatonine (soporifique délivré sans ordonnance), le carvedilol (demande de règlement d'hypertension et d'insuffisance cardiaque) ou le paroxetine (antidépresseur) sont moins pour vérifier le positif que des patients ne prenant pas les médicaments.
  • Les patients du statut socio-économique inférieur (comme mesuré dans cette étude par code postal) sont pour vérifier le positif que des patients des moyens économiques plus grands.
  • Les patients d'origine asiatique sont moins que les patients caucasiens pour vérifier le positif.

« Nos découvertes ont corroboré plusieurs facteurs de risque déjà rapportés en littérature existante - comprenant cet être mâles et de l'âge de avancement les deux augmentez la probabilité de vérifier le positif pour COVID-19 - mais nous également avons mis en avant quelques associations neuves, » a dit M. Jehi.

« Davantage de validation et de recherche sont nécessaires dans ces analyses initiales mais ces corrélations sont extrêmement intrigantes. »

Dans une étude précédente de médicament de réseau aboutie par des scientifiques d'institut de recherches de Lerner, 16 médicaments (mélatonine y compris, carvedilol et paroxetine) et trois associations médicamenteuses ont été recensés comme candidats pour repurposing en tant que demandes de règlement COVID-19 potentielles.

Tandis que ces découvertes proposent une association entre prendre ces médicaments et risque réduit de vérifier le positif pour COVID-19, les études complémentaires sont nécessaires pour évaluer comment ces médicaments peuvent affecter la progression de la maladie.

« Les caractéristiques proposent quelques corrélations intéressantes mais ne s'entretiennent pas cause et l'effet, » a dit Kattan. « Par exemple, nos caractéristiques ne montrent pas que la mélatonine réduit votre risque de vérifier le positif pour COVID-19. Il peut y avoir d'autre chose au sujet des patients qui prennent la mélatonine qui est en effet responsable de leur risque réduit apparent, et nous ne savons pas ce qu'est ce. Les consommateurs ne devraient changer rien au sujet de leur comportement basé sur nos découvertes. »

L'abaque, développé utilisant des caractéristiques des patients examinés à la clinique de Cleveland pour COVID-19 avant le 2 avril 2020, a montré de bonnes performances et fiabilité une fois utilisé dans une région géographique différente (la Floride) et au fil du temps (des patients examinés après le 2 avril 2020).

Ceci propose que les configurations et les facteurs prédictifs recensés dans le modèle soient cohérents en travers des régions et des communautés et puissent être potentiellement adoptés pour la pratique clinique dans des systèmes de santé en travers du pays.

« Cet abaque portera le médicament de précision à la pandémie COVID-19, aidant à permettre à des chercheurs et à des médecins de prévoir le risque d'une personne de vérifier le positif, » a dit Kattan.

« Supplémentaire, tout en vérifiant des solutions continuent à être nécessaires, il est si important de s'assurer que nous acheminons de façon responsable et de façon optimale notre ¬ de moyens - comprenant le personnel clinique, l'équipement de protection personnel et les bâtis d'hôpital. Nos gabarits de modèle de prévision de risque pour aider grand des systèmes d'hôpital dans cette planification. »

Le Bureau d'ordre des recherches COVID-19, qui a maintenant des caractéristiques de plus de 23.000 patients, est employé pour aviser un grand choix d'études.

Les chercheurs de l'autre côté de l'entreprise de clinique de Cleveland emploient les caractéristiques de Bureau d'ordre dynamiques dans plus de 140 projets de recherche de COVID-19-related dans les endroits tels que le cancer, la pédiatrie et les soins intensifs.

Source:
Journal reference:

Jehi, L., et al. Individualizing risk prediction for positive COVID-19 testing: results from 11,672patients. Chest. doi.org/10.1016/j.chest.2020.05.580.