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Il nuovo modello predice probabilità dei pazienti' di verificare il positivo a COVID-19

I ricercatori della clinica di Cleveland hanno sviluppato il primo modello di previsione del rischio del mondo per i fornitori di cure mediche per prevedere la probabilità di un paziente determinato di verificare il positivo a COVID-19 come pure i loro risultati dalla malattia.

Conciliando un nuovo studio pubblicato in TORACE, il modello di previsione di rischio (chiamato un nomogramma) mostra la pertinenza dell'età, della corsa, del genere, dello stato socioeconomico, della cronologia della vaccinazione e dei farmaci correnti nel rischio COVID-19.

Il calcolatore di rischio è un nuovo strumento affinchè i fornitori di cure mediche li aiuti nella predizione del rischio paziente e nell'adattamento del processo decisionale circa cura. Fornisce un approccio più scientifico alle prove che sono importanti per la comunità di sanità che ha affrontato la domanda aumentata delle prove e delle risorse limitate.

La capacità di predire esattamente indipendentemente da fatto che un paziente è probabile verificare il positivo a COVID-19 come pure i risultati potenziali compreso la severità e l'ospedalizzazione di malattia, sarà preminente efficacemente nella gestione delle nostre risorse e nel triaging la cura.„

Poichè continuiamo a combattere questa pandemia ed a preparare per una seconda onda potenziale, capire il rischio di una persona è il primo punto nella cura e nella programmazione del trattamento potenziali.„

Lara Jehi, M.D., autore di studio e capo corrispondenti ricerca l'addetto all'informazione, clinica di Cleveland.

Il nomogramma, che è stato spiegato come calcolatore liberamente accessibile in linea di rischio a https://riskcalc.org/COVID19/ , è stato sviluppato facendo uso dei dati da quasi 12.000 pazienti iscritti alla registrazione del COVID-19 della clinica di Cleveland, che include tutte le persone esaminate alla clinica di Cleveland a malattia, non appena quelli che verificano il positivo.

Gli scienziati di dati, compreso il co-author sullo studio Michael Kattan, il Ph.D., presidenza del dipartimento dell'istituto di ricerca di Lerner delle scienze quantitative di salubrità, hanno usato gli algoritmi statistici per trasformare i dati dalle cartelle sanitarie elettroniche dei pazienti di registrazione nel nomogramma primo de suo gentile.

Questo studio ha rivelato parecchie comprensioni novelle nel rischio di malattia, includente:

  • Pazienti che hanno ricevuto il vaccino pneumococcico del polisaccaride (PPSV23) ed il vaccino antiinfluenzale è meno probabile verificare il positivo a COVID-19 che coloro che non ha ricevuto le vaccinazioni.
  • I pazienti attivamente che catturano la melatonina (aiuto non quotato in borsa di sonno), il carvedilolo (trattamento dell'infarto e di ipertensione) o la paroxetina (antideprimente) sono meno probabili verificare il positivo che i pazienti che non catturano le droghe.
  • I pazienti di stato socioeconomico basso (come misurato in questo studio dal codice postale) sono più probabili verificare il positivo che i pazienti di maggiori mezzi economici.
  • I pazienti di origine asiatica sono meno probabili che i pazienti caucasici verificare il positivo.

“I nostri risultati hanno confermato parecchi fattori di rischio già riferiti in letteratura attuale - compreso quell'essere maschii e dell'età d'avanzamento entrambe aumenti la probabilità di verificare il positivo a COVID-19 - ma egualmente abbiamo messo avanti alcune nuove associazioni,„ ha detto il Dott. Jehi.

“L'ulteriori convalida e ricerca sono necessarie in queste comprensioni iniziali ma queste correlazioni sono estremamente intriganti.„

In uno studio precedente della medicina della rete piombo dagli scienziati dell'istituto di ricerca di Lerner, 16 droghe (melatonina compresa, carvedilolo e paroxetina) e tre combinazioni della droga sono state identificate come candidati per repurposing come trattamenti potenziali COVID-19.

Mentre questi risultati suggeriscono un'associazione fra assumersi questi farmaci e responsabilità diminuita di verificare il positivo a COVID-19, gli studi supplementari sono necessari valutare come queste droghe possono pregiudicare la progressione di malattia.

“I dati suggeriscono alcune correlazioni interessanti ma confer non causano - e - l'effetto,„ ha detto Kattan. “Per esempio, i nostri dati non provano che la melatonina diminuisce il vostro rischio di verificare il positivo a COVID-19. Ci può essere qualcos'altro circa i pazienti che catturano la melatonina che è effettivamente responsabile del loro rischio diminuito evidente e non conosciamo che cosa quello è. I consumatori non dovrebbero cambiare qualche cosa circa il loro comportamento basato sui nostri risultati.„

Il nomogramma, sviluppato facendo uso dei dati dai pazienti esaminati alla clinica di Cleveland a COVID-19 prima del 2 aprile 2020, ha mostrato la buona prestazione e l'affidabilità una volta utilizzato in una regione geografica differente (Florida) e col passare del tempo (pazienti esaminati dopo il 2 aprile 2020).

Ciò suggerisce che i reticoli ed i preannunciatori identificati nel modello siano coerenti attraverso le regioni e le comunità e possano potenzialmente essere adottati per pratica clinica in sistemi sanitari attraverso il paese.

“Questo nomogramma porterà la medicina di precisione alla pandemia COVID-19, contribuendo a permettere ai ricercatori ed ai medici di predire il rischio di una persona di verificare positivo,„ ha detto Kattan.

“Ulteriormente, mentre provano le soluzioni continuano ad essere necessarie, è così importante da assicurarsi che stiamo spedendo responsabile ed ottimamente il nostro ¬ delle risorse - compreso i letti clinici del personale, dei dispositivi di protezione individuale e di ospedale. I nostri supporti del modello di previsione di rischio notevolmente per assistere i sistemi ospedalieri in questa progettazione.„

La registrazione della ricerca COVID-19, che ora ha dati da più di 23.000 pazienti, sta usanda per informare vari studi.

I ricercatori dall'altro lato dell'impresa della clinica di Cleveland stanno utilizzando i dati di registrazione dinamici in più di 140 progetti di ricerca di COVID-19-related nelle aree quali cancro, la pediatria e la terapia intensiva.

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.