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Um modelo clínico e genético detalhado para prever o risco COVID-19 severo

A pandemia da doença do coronavirus (COVID-19) contaminou sobre 35 milhões de pessoas no mundo inteiro e causou mais de 1 milhão mortes até agora, fazendo o claro que é uma ameaça urgente à saúde pública no mundo inteiro. Quando COVID-19 puder causar a doença suave em muitos povos, com somente tosse e febre como sintomas relatados, a mostra dos estudos que até 30% daqueles contaminados com coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2) pode exigir a hospitalização, e alguns pacientes precisarão a intervenção clínica intensiva para a síndrome de aflição respiratória aguda.

Através do globo, as respostas da saúde pública foram centradas sobre a limitação de infecções novas impedindo a transmissão da comunidade com afastar-se social, uso das máscaras, fechando serviços não-essenciais, e reforçando limitações de curso. Estas intervenções tiveram a devastaçã0 de impactos sociais e econômicos, junto com um aumento íngreme em problemas de saúde mentais relatados.

Numa altura em que as nações estão experimentando a pressão aumentada reabrir economias e retornar à vida normal, há uma exigência urgente para os testes que podem prever que indivíduos estão em um risco mais alto de COVID-19 severo que conduz à hospitalização. Um teste da previsão do risco permitirá locais de trabalho de identificar em risco empregados e de fazê-los evitar tomar acima dos papéis do cliente-revestimento ou trabalhar da HOME.  No ajuste dos cuidados médicos, um bom teste da previsão do risco poderia guiar a triagem paciente quando os recursos se tornam limitados e igualmente se podem ajudar a dar a prioridade a testes e a vacinação, sempre que um se torna disponível.  Em um nível individual, o conhecimento do risco pessoal pode ajudar indivíduos a fazer escolhas informado sobre suas actividades do dia a dia.

Ao determinar o risco de COVID-19 severo, a idade, e o género são geralmente as únicas considerações. Um papel recente da pré-impressão publicado no medRxiv, * discute como os pesquisadores das tecnologias genéticas limitadas, Austrália, usaram os dados BRITÂNICOS do Biobank para desenvolver um modelo detalhado que possa prever o risco COVID-19 severo incorporando factores de risco do comorbidity, a informação demográfica, e um grupo de sinais genéticos.

Distribuição da contagem do risco para a contagem severa do risco COVID-19 para (a) casos e (b) controles. Note que 130 casos (de 13%) e 6 controles (de 1%) com as contagens de 15 ou foram omitidos sobre para facilitar o indicador da distribuição
Distribuição da contagem do risco para a contagem severa do risco COVID-19 para (a) casos e (b) controles. Note que 130 casos (de 13%) e 6 controles (de 1%) com as contagens de 15 ou foram omitidos sobre para facilitar o indicador da distribuição

O impacto da idade e o género foram diminuídos pelos outros factores de risco

Usando dados previamente publicados, a equipe podia identificar factores de risco clínicos e um grupo de 64 polimorfismo do único-nucleotide (SNPs). Estudaram 1.582 participantes BRITÂNICOS do Biobank envelhecidos 50 anos ou acima de quem testou o positivo para SARS-CoV-2. Usando a regressão logística, a equipe planejou um modelo genético para o risco COVID-19 severo nestes pacientes. Fora dos 1.582 pacientes, 1.018 tiveram COVID-19 severo, quando os 564 participantes permanecendo não experimentaram a doença severa.

O modelo a equipe desenvolveu a incorporação da contagem de SNP e de outros factores de risco clínicos provados ter a melhor discriminação de 111% da severidade da doença comparada a um modelo que levasse em consideração somente a idade e o género. O impacto da idade e do género foi diminuído os outros factores de risco, pela sugestão de que é os outros factores, e não pela idade e pelo género, que recomendam o risco de doença severa. Nos dados BRITÂNICOS inteiros do Biobank, a maioria de pacientes estavam no ponto baixo ou apenas no risco ligeira elevado, mas o 1/3rd deles estava na dobra 2 ou em um risco mais aumentado.

Confiar somente na idade e no género ignorará o risco em jovens com comorbidities

Baseado nos resultados do estudo, os autores desenvolveram um modelo que facilitasse a previsão exacta do risco COVID-19 severo. Acreditam que confiar somente na idade e no género para determinar o risco de doença severa classificará desnecessariamente uns povos mais idosos mas saudáveis como indivíduos de alto risco e não medirá exactamente o risco aumentado alguns jovens com corrida dos comorbidities para desenvolver COVID-19 severo.

A equipe concorda que seu estudo tem algumas limitações como a utilização da fonte de resultados da análise como um proxy para a severidade da doença, que rende um bom erro de classificação da possibilidade da severidade da doença. Também, BMI e o estado de fumo foram tomados dos dados da avaliação da linha de base e daqui não podem representar o estado actual dos participantes, que podem ter feito as variáveis estatìstica insignificantas.

Além disso, como o teste COVID-19 no Reino Unido foi limitado aos povos com sintomas reconhecíveis, aos trabalhadores essenciais, aos contactos de casos conhecidos, ou aos povos com história do curso até meados de maio, o conjunto de dados do Biobank não pode incluir muitos casos assintomáticos ou suaves da primeira onda. Apesar disto, os autores acreditam que seus resultados são aplicáveis aos pacientes com o COVID-19 severo que exige cuidados hospitalares.

“Nosso teste da previsão do risco para COVID-19 severo nos povos envelhecidos 50 anos ou mais velhos tem o grande potencial para benefícios de grande porte em controlar o risco para trabalhadores essenciais, em ajustes dos cuidados médicos e nos locais de trabalho que procuram reabrir com segurança.”

Observação *Important

o medRxiv publica os relatórios científicos preliminares que par-não são revistos e, não devem conseqüentemente ser considerados como conclusivos, guia a prática clínica/comportamento saúde-relacionado, ou tratado como a informação estabelecida.

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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