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Os cientistas do fanfarrão desenvolvem um modelo com carácter de previsão para ajudar a identificar povos em risco de COVID-19 severo

Os pesquisadores no fanfarrão instituem dados analisados do perseguidor app do sintoma COVID-19 usado por 3 milhões de pessoas no Reino Unido, adicionando o uso da medicamentação do imunossupressor, o uso de um auxílio da mobilidade, a falta de ar, a febre, e a fadiga à lista de sintomas e de comorbidities que aumentam o risco para COVID-19 severo. Os resultados são publicados no jornal da pesquisa médica do Internet.

Mesmo que haja uns factores de risco estabelecidos para COVID-19 severo não há nenhum bom predictors que permite fornecedores de serviços de saúde, ou mesmo aqueles que testaram o positivo, para avaliar quem deve procurar cuidados médicos avançados. Nós estamos contentes de adicionar em todo o mundo aos esforços correntes para determinar como ao melhor cuidado para aqueles contaminado pelo coronavirus.”

David Furman, PhD, cientista superior, professor adjunto do instituto do fanfarrão

Furman disse que fora de três milhões de pessoas que se usou o app aproximadamente 11.000 povos testou o positivo para o vírus e aproximadamente 500 terminaram acima no hospital. O app deseguimento recolhem dados dos ângulos múltiplos, pedindo que os povos descrevam como sente, os sintomas que está experimentando, e as medicamentações se está usando junto com factores da demografia e do estilo de vida tais como a nutrição e faz dieta.

Os resultados não identificaram a idade cronológica como um factor de risco para COVID-19 severo; Furman reconheceu que o facto de que as pessoas adultas são menos prováveis usar um smartphone app era uma limitação do estudo. “Mas nosso estudo,” Furman diz, “sublinha que toda a população que expressar as características identificadas em nosso modelo poderia ser suscetível a um formulário mais severo de COVID-19.”

Adicionando que muitos dos factores identificados no estudo estão relacionados ao envelhecimento, Furman as populações mais novas vulneráveis diz, do “compreensão que são biològica mais velhas do que sua idade cronológica e exibe as características que são associadas geralmente com a população mais velha poderiam ajudar clínicos a identificar populações novas suscetíveis.”

Furman diz os resultados que identificam o uso de medicamentações do imunossupressor como um predictor principal de uma autorização mais séria da doença mais investigação. “É fazer destes pacientes mais ruim devido doença auto-imune/auto-inflamatório subjacente ou porque as medicamentações estão suprimindo sua resposta inflamatório - nós não sabe,” diz. Os “laboratórios em todo o mundo estão estudando a resposta que imune overactive aquele conduz à tempestade do cytokine que é associada com o COVID-19 severo. Nossos resultados destacam a necessidade de compreender a biologia do que está no jogo nesses casos.”

Furman e os colegas estão usando a inteligência artificial e a aprendizagem de máquina levar a cabo a outra pesquisa COVID-relacionada. Os esforços são correntes prever provavelmente pacientes para transformar-se COVID “alador longos” - aqueles que experimentam sintomas debilitantes em curso por muito tempo depois que recuperam da doença aguda. Os pesquisadores igualmente estão correlacionando uns dados mais adiantados que identifiquem fenótipos do envelhecimento dentro dos proteomes individuais (o complemento inteiro de proteínas expressadas dentro de nossos pilhas e tecidos) com os proteomes daqueles contaminados com o coronavirus. Furman diz que os dados preliminares sugerem que haja um subgrupo de pacientes COVID-19 que estão envelhecendo mais rapidamente com respeito a seu proteome. Diz que a esperança é identificar as intervenções que restaurariam sua expressão da proteína a um estado mais novo.

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.