Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Un equipo de ingenieros biom\u00e9dicos y especialistas card\u00edacos de la Universidad Johns Hopkins desarroll\u00f3 un algoritmo que advierte a los m\u00e9dicos varias horas antes de la hospitalizaci\u00f3n por COVID-19 los pacientes experimentan un paro card\u00edaco o co\u00e1gulos de sangre. <\/p>\n
El predictor COVID-HEART puede pronosticar un paro card\u00edaco en pacientes con COVID-19 con un tiempo medio de alerta temprana de 18 horas y predecir co\u00e1gulos de sangre con tres d\u00edas de anticipaci\u00f3n. Fue desarrollado con datos de 2178 pacientes tratados en los cinco hospitales del Sistema de Salud Johns Hopkins entre el 1 de marzo y el 27 de septiembre.<\/p>\n
\u00abEs un sistema de alerta temprana para predecir en tiempo real estos dos resultados en hospitalizados Pacientes con COVID\u00bb, dijo la autora principal Natalia Trayanova, profesora de ingenier\u00eda biom\u00e9dica y profesora de medicina. \u00abEl predictor de actualizaci\u00f3n continua puede ayudar a los hospitales a asignar los recursos apropiados y las intervenciones adecuadas para lograr los mejores resultados para los pacientes\u00bb.<\/p>\n
El documento se publica en l\u00ednea en el sitio web de preimpresi\u00f3n llamado MedRxiv, donde los cient\u00edficos durante la pandemia han estado compartiendo investigaciones urgentes relacionadas con COVID-19. El laboratorio de Trayanova comenz\u00f3 la investigaci\u00f3n en abril con una de las primeras subvenciones otorgadas por el esfuerzo de investigaci\u00f3n de respuesta r\u00e1pida de la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias.<\/p>\n
Julie K. Shade, autora principal y estudiante de doctorado en el Departamento de Ingenier\u00eda Biom\u00e9dica, construy\u00f3 el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico con m\u00e1s de 100 puntos de datos cl\u00ednicos, informaci\u00f3n demogr\u00e1fica y resultados de laboratorio obtenidos del registro JH-CROWN que Johns Hopkins estableci\u00f3 para recopilar datos de COVID-19 de cada paciente en el sistema hospitalario. Agreg\u00f3 otras variables que encontr\u00f3 informadas por m\u00e9dicos en Twitter y de otros documentos preimpresos.<\/p>\n
\u00abDurante el verano ve\u00eda informes anecd\u00f3ticos en Twitter o en preimpresos sobre ciertas variables cardiovasculares en pacientes con COVID que los m\u00e9dicos hab\u00edan descubierto que eso podr\u00eda ser significativo y los agregar\u00eda al modelo\u00bb, dijo Shade. \u00abEvolucion\u00f3 mucho a medida que supimos sobre la COVID. No sab\u00edamos todo lo que ser\u00eda importante porque es una enfermedad tan nueva\u00bb.<\/p>\n
Por ejemplo, el equipo no anticip\u00f3 que los datos del electrocardiograma jugar\u00edan un papel papel cr\u00edtico en la predicci\u00f3n de la coagulaci\u00f3n de la sangre. Pero una vez que se agregaron, los datos de ECG se convirtieron en uno de los indicadores m\u00e1s precisos de la afecci\u00f3n, dijo Trayanova.<\/p>\n
El siguiente paso para los investigadores es desarrollar el mejor m\u00e9todo para instalar la tecnolog\u00eda en los hospitales para ayudar con la atenci\u00f3n de pacientes con COVID-19.<\/p>\n
\u00abLa herramienta de predicci\u00f3n COVID-HEART podr\u00eda ayudar en la clasificaci\u00f3n r\u00e1pida de pacientes con COVID-19 en el entorno cl\u00ednico, especialmente cuando los recursos son limitados\u00bb, dijo Allison Hays, profesora asociada de medicina en la Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins y colaborador cl\u00ednico del proyecto. \u00abEsto puede tener implicaciones para el tratamiento y un seguimiento m\u00e1s estrecho de los pacientes con COVID-19 para ayudar a prevenir estos malos resultados\u00bb. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
Los investigadores publican el ‘modelo de predicci\u00f3n’ de COVID-19 M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Julie K Shade et al. COVID-HEART: Desarrollo y Validaci\u00f3n de un Modelo Multivariable para la Predicci\u00f3n en Tiempo Real de Complicaciones Cardiovasculares en Pacientes Hospitalizados con COVID-19, MedRxiv (2021). DOI: 10.1101\/2021.01.03.21249182 Proporcionado por la Universidad Johns Hopkins Cita<\/strong>: La herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico proporciona una advertencia temprana de problemas card\u00edacos en pacientes con COVID-19 (2021, 14 de enero) consultado el 30 de agosto de 2022 en https:\/\/ medicalxpress.com\/news\/2021-01-machine-tool-early-cardiac-issues.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain Un equipo de ingenieros biom\u00e9dicos y especialistas card\u00edacos de la Universidad Johns Hopkins desarroll\u00f3 un algoritmo que advierte a los m\u00e9dicos varias horas antes de la hospitalizaci\u00f3n por COVID-19 los pacientes experimentan un paro card\u00edaco o co\u00e1gulos de sangre. El predictor COVID-HEART puede pronosticar un paro card\u00edaco en pacientes con COVID-19 … Continuar leyendo \u00abLa herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico brinda una advertencia temprana de problemas card\u00edacos en pacientes con COVID-19\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-13506","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13506","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13506"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13506\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13506"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13506"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13506"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}