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Los científicos del dólar desarrollan un modelo profético para ayudar a determinar a gente en riesgo de COVID-19 severo

Los investigadores en el dólar instituyen datos analizados del perseguidor app del síntoma COVID-19 usado por 3 millones de personas de en el Reino Unido, agregando el uso de la medicación del inmunosupresor, el uso de un socorro de la movilidad, la falta de aire, la fiebre, y la fatiga al filete de los síntomas y de los comorbidities que aumentan el riesgo para COVID-19 severo. Los resultados se publican en el gorrón de la investigación médica del Internet.

Aunque hay factores de riesgo establecidos para COVID-19 severo no hay buenos calculadores que habilitan proveedores de asistencia sanitaria, o aún los que han probado el positivo, para fijar quién debe buscar asistencia médica avanzada. Estamos alegres agregar a los esfuerzos en curso en todo el mundo para determinar cómo al mejor cuidado para ésos infectado por el coronavirus.”

David Furman, doctorado, científico mayor, profesor adjunto del instituto del dólar

Furman dijo que fuera tres millones de personas de que utilizaron el app cerca de 11.000 personas probó el positivo para el virus y cerca de 500 terminaron hacia arriba en el hospital. El app de síntoma-búsqueda cerco datos de los ángulos múltiples, pidiendo que la gente describa cómo asierran al hilo, los síntomas que están experimentando, y las medicaciones están utilizando junto con factores de los datos demográficos y de la forma de vida tales como nutrición y adietan.

Los resultados no determinaron edad cronológica como factor de riesgo para COVID-19 severo; Furman reconoció que el hecho de que las personas mayores sean menos probables utilizar un smartphone app era una limitación del estudio. “Solamente nuestro estudio,” Furman dice, “acentúa que cualquier población que exprese las características determinadas en nuestro modelo podría ser susceptible a una forma más severa de COVID-19.”

Agregando que muchos de los factores determinados en el estudio están relacionados con el envejecimiento, Furman las poblaciones más jovenes vulnerables dice, “de la comprensión que son biológico más viejas que su edad cronológica y exhibe las características que se asocian generalmente a la más vieja población podrían ayudar a clínicos a determinar las poblaciones jovenes susceptibles.”

Furman dice las conclusión que determinan el uso de las medicaciones del inmunosupresor como calculador importante de una autorización más seria de la enfermedad más investigación. “Es el hacer de estos pacientes peor debido a una enfermedad autoinmune/auto-inflamatoria subyacente o porque las medicaciones están suprimiendo su reacción inflamatoria - nosotros no sabe,” él dice. Los “laboratorios en todo el mundo están estudiando la inmunorespuesta activa que ése lleva a la tormenta del cytokine que se asocia a COVID-19 severo. Nuestras conclusión destacan la necesidad de entender la biología de cuál está en el juego en estos casos.”

Furman y los colegas están utilizando la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina de perseguir la otra investigación COVID-relacionada. Los esfuerzos están en curso predecir a pacientes probablemente para convertirse en COVID “transportistas largos” - los que experimenten síntomas debilitantes en curso de largo después de que se recuperen de enfermedad aguda. Los investigadores también están correlacionando datos anteriores que determinaron fenotipos del envejecimiento dentro de los proteomes individuales (el complemento entero de las proteínas expresadas dentro de nuestras células y tejidos) con los proteomes de ésos infectados con el coronavirus. Furman dice que los datos preliminares sugieren que haya un subgrupo de pacientes COVID-19 que estén envejeciendo más rápidamente con respecto a su proteome. Él dice que la esperanza es determinar las intervenciones que restablecerían su expresión de la proteína a un estado más joven.

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.