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Gli scienziati del dollaro sviluppano un modello premonitore per contribuire ad identificare la gente a rischio di COVID-19 severo

I ricercatori al dollaro istituiscono i dati analizzati dall'inseguitore app di sintomo COVID-19 utilizzato da 3 milione di persone nel Regno Unito, aggiungente l'uso del farmaco del immunosoppressore, l'uso di un aiuto di mobilità, la dispnea, la febbre e la fatica alla lista dei sintomi e dei comorbidities che aumentano il rischio per COVID-19 severo. I risultati sono pubblicati nel giornale di ricerca medica in Internet.

Anche se ci sono fattori di rischio stabiliti per COVID-19 severo non ci sono buoni preannunciatori che permettono ai fornitori di cure mediche, o persino coloro che ha verificato il positivo, per valutare chi dovrebbe cercare l'assistenza medica avanzata. Siamo felici di aggiungere agli sforzi in corso intorno al mondo per determinare come a migliore cura per quelli infettata dal coronavirus.„

David Furman, PhD, scienziato senior, professore associato dell'istituto del dollaro

Furman ha detto che da tre milione di persone che hanno usato il app circa 11,000 persone ha verificato il positivo a virus e circa 500 hanno finito nell'ospedale. Il app sintomo-tenente la carreggiata raccoglie i dati dagli angoli multipli, chiedenti alla gente di descrivere come ritengono, i sintomi che stanno sperimentando ed i farmaci stanno usando con i fattori di stile di vita e di dati demografici quale nutrizione e sono a dieta.

I risultati non hanno identificato l'età cronologica come fattore di rischio per COVID-19 severo; Furman ha riconosciuto che il fatto che gli anziani sono meno probabili utilizzare uno smartphone app era una limitazione dello studio. “Ma il nostro studio,„ Furman dice, “sottolinea che tutta la popolazione che esprime le funzionalità identificate nel nostro modello potrebbe essere suscettibile di un modulo più severo di COVID-19.„

Aggiungendo che molti dei fattori identificati nello studio sono collegati con invecchiare, Furman popolazioni più giovani vulnerabili di comprensione “, dice che sono biologicamente più vecchie della loro età cronologica ed esibisce le funzionalità che sono associate generalmente con la popolazione più anziana potrebbero aiutare i clinici ad identificare le giovani popolazioni suscettibili.„

Furman dice i risultati che identificano l'uso dei farmaci del immunosoppressore come preannunciatore importante della cedola più seria di malattia più ricerca. “Sono questi pazienti che fanno peggio a causa malattia autoimmune/automatico-infiammatoria di fondo o perché i farmaci stanno sopprimendo la loro risposta infiammatoria - noi non sanno,„ dice. “I laboratori intorno al mondo stanno studiando la risposta immunitaria che iperattiva quello piombo alla tempesta di citochina che è associata con COVID-19 severo. I nostri risultati evidenziano la necessità di capire la biologia di che cosa è a gioco in questi casi.„

Furman ed i colleghi stanno usando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico perseguire l'altra ricerca in relazione con COVID. Gli sforzi sono in corso predire i pazienti probabilmente per trasformarsi in in COVID “trasportatori lunghi„ - coloro che avverte lungamente i sintomi debilitanti in corso dopo che recuperano dalla malattia acuta. I ricercatori egualmente stanno correlando i dati più iniziali che hanno identificato i fenotipi di invecchiamento all'interno di diversi proteomes (l'intero complemento delle proteine espresse all'interno delle nostri celle e tessuti) con i proteomes di quelli infettati con il coronavirus. Furman dice che i dati preliminari suggeriscono che ci sia un sottogruppo di pazienti COVID-19 che stanno invecchiando più velocemente riguardo al loro proteome. Dice che la speranza è di identificare gli interventi che riparerebbero la loro espressione della proteina ad un più giovane stato.

Source:
Journal reference:

Huang, Y., et al. (2021) COVID-19 Patients Seeking Treatment: Modeling Predictive Age-dependent and Independent Symptoms and Comorbidities. Journal of Medical Internet Research. doi.org/10.2196/25696.