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Un modèle clinique et génétique complet pour prévoir le risque COVID-19 sévère

La pandémie de la maladie de coronavirus (COVID-19) a infecté plus de 35 millions de personnes mondiaux et a entraîné plus de 1 million de morts jusqu'ici, expliquant que c'est un danger urgent à la santé publique mondiale. Tandis que COVID-19 peut entraîner la maladie douce dans beaucoup de gens, avec seulement la toux et la fièvre en tant que sympt40mes rapportés, l'exposition d'études que jusqu'à 30% de ceux infectés avec le coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de syndrôme respiratoire aigu sévère peut exiger l'hospitalisation, et quelques patients auront besoin de l'intervention clinique intensive pour le syndrome de détresse respiratoire aigu.

En travers du globe, des réactions de santé publique ont été concentrées sur limiter des infections neuves en évitant la boîte de vitesses de communauté par distancer social, usage des masques, arrêtant des services non essentiels, et imposant des restrictions de course. Ces interventions ont eu dévaster des chocs sociaux et économiques, avec une augmentation escarpée des enjeux de la santé mentale rapportés.

À un moment où les pays remarquent la pression accrue de rouvrir des économies et de retourner à la vie normale, il y a une condition urgente pour les tests qui peuvent prévoir quelles personnes sont à un plus gros risque de COVID-19 sévère menant à l'hospitalisation. Un test de prévision de risque permettra à des lieux de travail de recenser les employés à risque et de les faire fonctionner éviter de reprendre des rôles d'usager-garniture ou à partir de la maison.  Dans le réglage de santé, un bon test de prévision de risque pourrait guider la sélection patiente quand les moyens deviennent limités et peuvent également aider à donner la priorité à des tests et à la vaccination, chaque fois qu'on devient procurable.  À un niveau individuel, la connaissance du risque personnel peut aider des personnes à effectuer des choix au courant au sujet de leurs activités de jour en jour.

Tout en déterminant le risque de COVID-19 sévère, l'âge, et le genre sont habituellement les seules considérations. Un papier récent de prétirage publié dans le medRxiv, * discute comment les chercheurs de Genetic Technologies Limited, Australie, avaient l'habitude les caractéristiques BRITANNIQUES de Biobank pour développer un modèle complet qui peut prévoir le risque COVID-19 sévère en comportant des facteurs de risque de comorbidité, des données démographiques, et un ensemble de repères génétiques.

Distribution de rayure de risque pour la rayure sévère du risque COVID-19 pour (a) des cas et (b) des contrôles. Notez que 130 cas (de 13%) et 6 contrôles (de 1%) avec scores de 15 ou plus d
Distribution de rayure de risque pour la rayure sévère du risque COVID-19 pour (a) des cas et (b) des contrôles. Notez que 130 cas (de 13%) et 6 contrôles (de 1%) avec scores de 15 ou plus d'ont été manqués pour faciliter l'étalage de la distribution

Le choc de l'âge et le genre ont été diminués par les autres facteurs de risque

Utilisant des caractéristiques précédemment publiées, l'équipe pouvait recenser des facteurs de risque cliniques et un ensemble de 64 polymorphismes d'unique-nucléotide (SNPs). Ils ont étudié 1.582 participants BRITANNIQUES de Biobank âgés 50 ans ou au-dessus de qui a vérifié le positif pour SARS-CoV-2. À l'aide de la régression logistique, l'équipe a conçu un modèle génétique pour le risque COVID-19 sévère dans ces patients. Hors des 1.582 patients, 1.018 ont eu COVID-19 sévère, alors que les autres 564 participants ne remarquaient pas la maladie sévère.

Le modèle l'équipe a développé comporter la rayure de SNP et d'autres facteurs de risque cliniques prouvés pour avoir une meilleure discrimination de 111% de gravité de la maladie comparée à un modèle qui a tenu compte seulement de l'âge et du genre. Le choc de l'âge et du genre n'a été diminué les autres facteurs de risque, en proposant que ce soit les autres facteurs, et pas l'âge et le genre, qui informent le risque de maladie sévère. Dans les caractéristiques BRITANNIQUES entières de Biobank, la plupart des patients étaient au bas ou juste au risque légèrement élevé, mais la 1/3rd de eux étaient au fois 2 ou à plus de risque accru.

Compter seulement sur l'âge et le genre ignorera le risque dans les jeunes avec des comorbidités

Basé sur les résultats de l'enquête, les auteurs ont développé un modèle qui facilite la prévision précise du risque COVID-19 sévère. Ils croient que compter seulement sur l'âge et le genre pour déterminer le risque de maladie sévère classifiera inutilement plus vieux mais des personnes en bonne santé comme personnes à haut risque et ne mesureront pas exactement le risque accru quelques jeunes avec le passage de comorbidités de développer COVID-19 sévère.

L'équipe convient que leur étude a certaines limitations comme employer la source des résultats de test comme proxy pour la gravité de la maladie, qui rend une bonne classification fausse d'occasion de gravité de la maladie. En outre, l'indice de masse corporelle et l'état de fumage ont été pris des caractéristiques d'évaluation de ligne zéro et par conséquent peuvent ne pas représenter l'état actuel des participants, qui ont pu avoir rendu les variables statistiquement non significatives.

D'ailleurs, car le contrôle COVID-19 au R-U a été limité aux gens avec des sympt40mes reconnaissables, aux travailleurs essentiels, aux contacts des cas connus, ou aux gens avec l'histoire de course jusqu'à mi-mai, l'ensemble de données de Biobank peut ne pas comprendre beaucoup de cas asymptomatiques ou doux de la première onde. En dépit de ceci, les auteurs croient que leurs résultats s'appliquent aux patients avec COVID-19 sévère exigeant des soins hospitaliers.

« Notre test de prévision de risque pour COVID-19 sévère dans les gens âgés 50 ans ou plus vieux a le potentiel grand pour les avantages de grande envergure en manageant le risque pour les travailleurs essentiels, dans des réglages de santé et dans les lieux de travail qui recherchent à rouvrir en toute sécurité. »

Avis *Important

le medRxiv publie les états scientifiques préliminaires qui pair-ne sont pas observés et ne devraient pas, en conséquence, être considérés comme concluants, guident la pratique clinique/comportement relatif à la santé, ou traité en tant qu'information déterminée.

Journal reference:
Susha Cheriyedath

Written by

Susha Cheriyedath

Susha has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Chemistry and Master of Science (M.Sc) degree in Biochemistry from the University of Calicut, India. She always had a keen interest in medical and health science. As part of her masters degree, she specialized in Biochemistry, with an emphasis on Microbiology, Physiology, Biotechnology, and Nutrition. In her spare time, she loves to cook up a storm in the kitchen with her super-messy baking experiments.

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