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Un modelo clínico y genético completo para predecir el riesgo severo COVID-19

El pandémico de la enfermedad del coronavirus (COVID-19) ha infectado sobre 35 millones de personas de por todo el mundo y ha causado más de 1 millón de muertes hasta ahora, clarificando que es una amenaza urgente para la salud pública por todo el mundo. Mientras que COVID-19 puede causar enfermedad suave en mucha gente, con solamente tos y fiebre como síntomas denunciados, la demostración de los estudios que el hasta 30% de ésos infectados con el coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de la neumonía asiática pueden requerir la hospitalización, y algunos pacientes necesitarán la intervención clínica intensiva para el síndrome de señal de socorro respiratoria agudo.

A través del globo, las reacciones de la salud pública han sido centradas en la limitación de nuevas infecciones previniendo la transmisión de la comunidad con la distancia social, el uso de máscaras, cerrando servicios no esenciales, y reforzando restricciones de viaje. Estas intervenciones han tenido devastación de impactos sociales y económicos, junto con un aumento escarpado en problemas de salud mentales denunciados.

En un momento en que las naciones están experimentando la presión creciente para abrir de nuevo economías y para volver a la vida normal, hay un requisito urgente para las pruebas que pueden predecir qué individuos están en un riesgo más alto de COVID-19 severo que lleva a la hospitalización. Una prueba de la predicción del riesgo permitirá a lugares de trabajo determinar a empleados en peligro y hacer que evitan tomar papeles de la cliente-cara o que trabajan de hogar.  En la fijación de la atención sanitaria, una buena prueba de la predicción del riesgo podría conducir la clasificación paciente cuando los recursos llegan a ser limitados y también pueden ayudar a dar prioridad a pruebas y a la vacunación, siempre que uno esté disponible.  En un nivel individual, el conocimiento del riesgo personal puede ayudar a individuos a tomar decisiones informadas sobre sus actividades cotidianas.

Mientras que determina el riesgo de COVID-19 severo, la edad, y el género son generalmente las únicas consideraciones. Un papel reciente de la prueba preliminar publicado en medRxiv, * discute cómo los investigadores de Genetic Technologies Limited, Australia, utilizaron los datos BRITÁNICOS del Biobank para desarrollar un modelo completo que puede predecir el riesgo severo COVID-19 incorporando factores de riesgo del comorbidity, la información demográfica, y un equipo de marcadores genéticos.

Distribución de la muesca del riesgo para la muesca severa del riesgo COVID-19 para (a) los casos y (b) los mandos. Observe que 130 casos (del 13%) y 6 mandos (del 1%) con decenas de 15 o encima se han omitido para facilitar el despliegue de la distribución
Distribución de la muesca del riesgo para la muesca severa del riesgo COVID-19 para (a) los casos y (b) los mandos. Observe que 130 casos (del 13%) y 6 mandos (del 1%) con decenas de 15 o encima se han omitido para facilitar el despliegue de la distribución

El impacto de la edad y el género fueron disminuidos por los otros factores de riesgo

Usando datos previamente publicados, las personas podían determinar factores de riesgo clínicos y un equipo de 64 polimorfismos del único-nucleótido (SNPs). Estudiaron a 1.582 participantes BRITÁNICOS del Biobank envejecidos 50 años o encima de quién probó el positivo para SARS-CoV-2. Usando la regresión logística, las personas idearon un modelo genético para el riesgo severo COVID-19 en estos pacientes. Fuera de los 1.582 pacientes, 1.018 tenían COVID-19 severo, mientras que los 564 participantes restantes no experimentaron enfermedad severa.

El modelo las personas desarrolló la incorporación de la muesca de SNP y de otros factores de riesgo clínicos demostrados tener mejor discriminación del 111% de la severidad de la enfermedad comparada a un modelo que tuvo en cuenta solamente edad y género. El impacto de la edad y del género fue disminuido por los otros los otros factores, y no edad y género de riesgo factores, sugerir que es, que aconsejan el riesgo de enfermedad severa. En los datos BRITÁNICOS enteros del Biobank, la mayoría de los pacientes estaban en el ciclón o apenas el riesgo ligeramente elevado, pero los 1s/3o de ellos estaban en el doblez 2 o un riesgo más creciente.

La confianza solamente en edad y género ignorará el riesgo en una gente más joven con comorbidities

De acuerdo con los resultados del estudio, los autores desarrollaron un modelo que facilita la predicción exacta del riesgo severo COVID-19. Creen que la confianza solamente en edad y género para determinar el riesgo de enfermedad severa clasificará innecesariamente a una más vieja pero sana gente como individuos de alto riesgo y no podrá medir exacto el riesgo creciente algunas personas más jovenes con corrida de los comorbidities para desarrollar COVID-19 severo.

Las personas están de acuerdo que su estudio tiene algunas limitaciones como usar la fuente de los resultados de la prueba como poder para la severidad de la enfermedad, que rinde una buena clasificación errónea de la ocasión de la severidad de la enfermedad. También, BMI y el estado que fumaba fueron tomados de los datos de la evaluación de la línea de fondo y por lo tanto pueden no representar el estado actual de los participantes, que pudieron haber hecho las variables estadístico insignificantes.

Por otra parte, como la prueba COVID-19 en el Reino Unido fue limitada a la gente con síntomas reconocibles, a los trabajadores esenciales, a los contactos de casos sabidos, o a la gente con historia del viaje hasta mediados de mayo, el grupo de datos del Biobank puede no incluir muchos casos asintomáticos o suaves de la primera onda. A pesar de esto, los autores creen que sus resultados son aplicables a los pacientes con COVID-19 severo que requiere atención hospitalaria.

“Nuestra prueba de la predicción del riesgo para COVID-19 severo en la gente envejecida 50 años o más viejos tiene gran potencial para las ventajas de gran envergadura en el manejo del riesgo para los trabajadores esenciales, en fijaciones de la atención sanitaria y en los lugares de trabajo que intentan abrir de nuevo con seguridad.”

Advertencia *Important

el medRxiv publica los partes científicos preliminares que par-no se revisan y, por lo tanto, no se deben mirar como concluyentes, conduce práctica clínica/comportamiento relativo a la salud, o tratado como información establecida.

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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