Attenzione: questa pagina è una traduzione automatica di questa pagina originariamente in lingua inglese. Si prega di notare in quanto le traduzioni sono generate da macchine, non tutte le traduzioni saranno perfetti. Questo sito web e le sue pagine web sono destinati ad essere letto in inglese. Ogni traduzione del sito e le sue pagine web possono essere imprecise e inesatte, in tutto o in parte. Questa traduzione è fornita per comodità.

Un modello clinico e genetico completo per la predizione del rischio severo COVID-19

La pandemia di malattia di coronavirus (COVID-19) ha infettato oltre 35 milione di persone universalmente ed ha causato più di 1 milione morti finora, indicando chiaramente che è una minaccia urgente contro la salute pubblica universalmente. Mentre COVID-19 può causare l'indisposizione in molta gente, con soltanto la tosse e la febbre come sintomi riferiti, la manifestazione di studi che fino a 30% di quelli infettati con il coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di sindrome respiratorio acuto severo può richiedere l'ospedalizzazione ed alcuni pazienti avranno bisogno dell'intervento clinico intensivo per la sindrome di emergenza respiratoria acuta.

Attraverso il globo, le risposte di salute pubblica sono state messe a fuoco sulla limitazione delle infezioni nuove impedendo la trasmissione della comunità con distanziare sociale, uso delle maschere, interrompendo i servizi non indispensabili ed applicando le restrizioni di viaggio. Questi interventi hanno avuti il sociale devastante ed impatti economici, con un aumento ripido nelle emissioni di salute mentale riferite.

In un momento in cui le nazioni stanno avvertendo la pressione aumentata riaprire le economie e ritornare a vita normale, c'è un requisito urgente delle prove che possono predire quali persone sono all'elevato rischio di COVID-19 severo che piombo all'ospedalizzazione. Una prova di previsione di rischio permetterà ai posti di lavoro di identificare gli impiegati a rischio e di farle funzionare evitare prendere i ruoli del cliente-rivestimento o dalla casa.  Nella regolazione di sanità, una buona prova di previsione di rischio potrebbe guidare la valutazione paziente quando le risorse sono limitate ed anche possono contribuire a dare la priorità alle prove ed alla vaccinazione, ogni volta che uno diventa disponibile.  Ad un livello determinato, la conoscenza del rischio personale può aiutare le persone ad operare le scelte informate circa le loro attività quotidiane.

Mentre determinano il rischio di COVID-19 severo, l'età ed il genere sono solitamente le sole considerazioni. Un documento recente della pubblicazione preliminare pubblicato nel medRxiv, * discute come i ricercatori dalle tecnologie genetiche limitate, Australia, hanno usato i dati BRITANNICI del Biobank per sviluppare un modello completo che può predire il rischio severo COVID-19 incorporando i fattori di rischio di comorbidity, le informazioni demografiche e un insieme dei marcatori genetici.

Distribuzione del punteggio di rischio per il punteggio severo di rischio COVID-19 per i casi (A) e (B) comandi. Si noti che 130 casi (di 13%) e 6 comandi (di 1%) con massa di 15 o più sono stati omessi per facilitare la visualizzazione della distribuzione
Distribuzione del punteggio di rischio per il punteggio severo di rischio COVID-19 per i casi (A) e (B) comandi. Si noti che 130 casi (di 13%) e 6 comandi (di 1%) con massa di 15 o più sono stati omessi per facilitare la visualizzazione della distribuzione

L'impatto dell'età ed il genere sono stati diminuiti di altri fattori di rischio

Facendo uso dei dati precedentemente pubblicati, il gruppo poteva identificare i fattori di rischio clinici e un insieme di 64 polimorfismi del unico nucleotide (SNPs). Hanno studiato 1.582 partecipanti BRITANNICI del Biobank di 50 anni o sopra chi ha verificato il positivo a SARS-CoV-2. Usando la regressione logistica, il gruppo ha inventato un modello genetico per il rischio severo COVID-19 in questi pazienti. Dai 1.582 pazienti, 1.018 hanno avuti COVID-19 severo, mentre i 564 partecipanti rimanenti non hanno avvertito la malattia severa.

Il modello il gruppo ha sviluppato comprendere il punteggio di SNP ed altri fattori di rischio clinici rivelati avere migliore distinzione di 111% della severità di malattia confrontata ad un modello che ha considerato soltanto l'età ed il genere. L'impatto dell'età e del genere è stato diminuito di altri fattori di rischio, di suggerimento del che è gli altri fattori e non di età e di genere, che consigliano il rischio di malattia severa. Negli interi dati BRITANNICI del Biobank, la maggior parte dei pazienti erano al minimo o appena al rischio leggermente elevato, ma i 1/3rd di loro erano alla volta 2 o al rischio aumentato.

Contando soltanto sull'età e sul genere trascurerà il rischio in giovani con i comorbidities

Sulla base dei risultati dello studio, gli autori hanno sviluppato un modello che facilita la previsione accurata del rischio severo COVID-19. Credono che contare soltanto sull'età e sul genere per determinare il rischio di malattia severa classifichi inutilmente la gente più anziana ma in buona salute come persone ad alto rischio e non riesca a misurare esattamente il rischio aumentato alcuni giovani con l'esecuzione di comorbidities per sviluppare COVID-19 severo.

Il gruppo acconsente che il loro studio presenta alcune limitazioni come usando la sorgente dei risultati dei test come proxy per la severità di malattia, che rende un'buona errata classificazione di probabilità della severità di malattia. Inoltre, BMI e lo stato di fumo sono stati catturati dai dati di valutazione del riferimento e quindi non possono rappresentare lo stato attuale dei partecipanti, che possono rendere le variabili statisticamente irrilevanti.

Inoltre, poichè la prova COVID-19 nel Regno Unito è stata limitata alla gente con i sintomi riconoscibili, ai lavoratori essenziali, ai contatti dei casi conosciuti, o alla gente con cronologia di viaggio fino a metà maggio, il gruppo di dati del Biobank non può includere molti casi asintomatici o delicati dalla prima onda. Malgrado questo, gli autori ritengono che i loro risultati siano applicabili ai pazienti con COVID-19 severo che richiede la cura di ospedale.

“La nostra prova di previsione di rischio per COVID-19 severo nella gente di 50 anni o più vecchi ha grande potenziale per i vantaggi diraggiungimento nella gestione del rischio per i lavoratori essenziali, nelle impostazioni di sanità ed in posti di lavoro che cercano di riaprire sicuro.„

Avviso *Important

il medRxiv pubblica i rapporti scientifici preliminari che pari-non sono esaminati e, pertanto, non dovrebbero essere considerati conclusivi, guida la pratica clinica/comportamento correlato con la salute, o trattato come informazioni stabilite.

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.

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    Cheriyedath, Susha. (2020, October 04). Un modello clinico e genetico completo per la predizione del rischio severo COVID-19. News-Medical. Retrieved on November 25, 2020 from https://www.news-medical.net/news/20201004/A-comprehensive-clinical-and-genetic-model-for-predicting-severe-COVID-19-risk.aspx.

  • MLA

    Cheriyedath, Susha. "Un modello clinico e genetico completo per la predizione del rischio severo COVID-19". News-Medical. 25 November 2020. <https://www.news-medical.net/news/20201004/A-comprehensive-clinical-and-genetic-model-for-predicting-severe-COVID-19-risk.aspx>.

  • Chicago

    Cheriyedath, Susha. "Un modello clinico e genetico completo per la predizione del rischio severo COVID-19". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20201004/A-comprehensive-clinical-and-genetic-model-for-predicting-severe-COVID-19-risk.aspx. (accessed November 25, 2020).

  • Harvard

    Cheriyedath, Susha. 2020. Un modello clinico e genetico completo per la predizione del rischio severo COVID-19. News-Medical, viewed 25 November 2020, https://www.news-medical.net/news/20201004/A-comprehensive-clinical-and-genetic-model-for-predicting-severe-COVID-19-risk.aspx.