Investigadores desarrollan modelo para predecir la probabilidad de dar positivo por COVID-19, resultados de la enfermedad

Crédito: CC0 Public Domain

Los investigadores de la Clínica Cleveland han desarrollado el primer modelo de predicción de riesgos del mundo para que los proveedores de atención médica pronostiquen la probabilidad de que un paciente individual dé positivo para COVID-19, así como sus resultados de la enfermedad.

Según un nuevo estudio publicado en Chest, el modelo de predicción de riesgo (llamado nomograma) muestra la relevancia de la edad, la raza, el género, el nivel socioeconómico, el historial de vacunación y los medicamentos actuales en el riesgo de COVID-19. La calculadora de riesgo es una nueva herramienta para que los proveedores de atención médica los ayuden a predecir el riesgo del paciente y adaptar la toma de decisiones sobre la atención. Brinda un enfoque más científico para las pruebas, lo cual es importante para la comunidad de atención médica que ha enfrentado una mayor demanda de pruebas y recursos limitados.

«La capacidad de predecir con precisión si es probable que un paciente dé positivo o no para COVID-19, así como los posibles resultados, incluida la gravedad de la enfermedad y la hospitalización, serán fundamentales para administrar de manera efectiva nuestros recursos y clasificar la atención», dijo Lara Jehi, MD, directora de información de investigación de Cleveland Clinic y autora correspondiente del estudio. «A medida que continuamos luchando contra esta pandemia y nos preparamos para una posible segunda ola, comprender el riesgo de una persona es el primer paso en la posible planificación de la atención y el tratamiento».

El nomograma, que se ha implementado como un La calculadora de riesgo en línea en riskcalc.org/COVID19/ se desarrolló utilizando datos de casi 12 000 pacientes inscritos en el Registro de COVID-19 de Cleveland Clinic, que incluye a todas las personas a las que se les hizo la prueba de la enfermedad en Cleveland Clinic, no solo a las que dieron positivo.

Los científicos de datos, incluido el coautor del estudio Michael Kattan, Ph.D., presidente del Departamento de Ciencias Cuantitativas de la Salud del Instituto de Investigación Lerner, utilizaron algoritmos estadísticos para transformar los datos de los registros médicos electrónicos de los pacientes en el primer nomograma único en su tipo.

Este estudio reveló varios conocimientos novedosos sobre el riesgo de enfermedad, que incluyen:

• Pacientes que han recibido la vacuna antineumocócica polisacárida (PPSV23) y la vacuna contra la gripe son menos propensos a positivo para COVID-19 que aquellos que no han recibido las vacunas.
• Los pacientes que toman activamente melatonina (ayuda para dormir de venta libre), carvedilol (tratamiento para la presión arterial alta e insuficiencia cardíaca) o paroxetina (anti -depresor) tienen menos probabilidades de dar positivo que los pacientes que no toman los medicamentos.
• Los pacientes de nivel socioeconómico bajo (medido en este estudio por código postal) tienen más probabilidades de dar positivo que los pacientes con mayores medios económicos. .
• Los pacientes de ascendencia asiática tienen menos probabilidades que los pacientes caucásicos de dar positivo.

«Nuestros hallazgos corroboraron varios factores de riesgo ya informados en la literatura existente, incluido que ser hombre y tener una edad avanzada aumentan la probabilidad de dar positivo en la prueba de COVID-19, pero también presentamos algunas asociaciones nuevas». dijo el Dr. Jehi. «Se necesita más validación e investigación sobre estos conocimientos iniciales, pero estas correlaciones son extremadamente intrigantes».

En un estudio anterior de medicina en red dirigido por científicos del Instituto de Investigación Lerner, 16 medicamentos (incluidos melatonina, carvedilol y paroxetina) y Se identificaron tres combinaciones de medicamentos como candidatas para su reutilización como posibles tratamientos para la COVID-19. Si bien estos hallazgos sugieren una asociación entre tomar estos medicamentos y un riesgo reducido de dar positivo en la prueba de COVID-19, se necesitan estudios adicionales para evaluar cómo estos medicamentos pueden afectar la progresión de la enfermedad.

«Los datos sugieren algunas correlaciones interesantes, pero no confieren causa y efecto», dijo Kattan. «Por ejemplo, nuestros datos no prueban que la melatonina reduzca su riesgo de dar positivo por COVID-19. Puede haber algo más acerca de los pacientes que toman melatonina que de hecho es responsable de su aparente reducción del riesgo, y no sabemos qué es eso es. Los consumidores no deberían cambiar nada sobre su comportamiento en función de nuestros hallazgos».

El nomograma, desarrollado con datos de pacientes examinados en Cleveland Clinic para COVID-19 antes del 2 de abril de 2020, mostró un buen rendimiento y confiabilidad. cuando se usa en una región geográfica diferente (Florida) y con el tiempo (pacientes evaluados después del 2 de abril de 2020). Esto sugiere que los patrones y predictores identificados en el modelo son consistentes en todas las regiones y comunidades y pueden adoptarse potencialmente para la práctica clínica en los sistemas de atención médica de todo el país.

«Este nomograma traerá la medicina de precisión a la COVID- 19, ayudando a los investigadores y médicos a predecir el riesgo de un individuo de dar positivo», dijo Kattan. «Además, si bien se siguen necesitando soluciones de prueba, es muy importante asegurarse de que estamos despachando nuestros recursos de manera responsable y óptima, incluido el personal clínico, el equipo de protección personal y las camas de hospital. Nuestro modelo de predicción de riesgos es de gran ayuda para los sistemas hospitalarios en este planificación.»

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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Lara Jehi et al, Individualización de la predicción de riesgo para pruebas positivas de COVID-19: resultados de 11 672 pacientes., Pecho (2020). DOI: 10.1016/j.chest.2020.05.580 Información de la revista: Chest

Proporcionado por Cleveland Clinic Cita: Los investigadores desarrollan un modelo para predecir la probabilidad de dar positivo por COVID -19, resultados de la enfermedad (2020, 15 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-likelihood-positive-covid-disease-outcomes.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.