Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain <\/p>\n
Los historiales m\u00e9dicos de los pacientes recopilados y almacenados en registros de salud electr\u00f3nicos (EHR) pueden aprovecharse r\u00e1pidamente para predecir la probabilidad de muerte por COVID-19, informaci\u00f3n que podr\u00eda resultar valiosa en la gesti\u00f3n de recursos terap\u00e9uticos y preventivos limitados para combatir el devastador virus, seg\u00fan han descubierto investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH). En un estudio publicado en npj Digital Medicine, el equipo describi\u00f3 c\u00f3mo la tecnolog\u00eda de inteligencia artificial (IA) le permiti\u00f3 identificar factores como la edad, antecedentes de neumon\u00eda, g\u00e9nero, raza y comorbilidades como diabetes y c\u00e1ncer como predictores de malos resultados en COVID-19. pacientes <\/p>\n
\u00abAl combinar m\u00e9todos computacionales y experiencia cl\u00ednica, desarrollamos un conjunto de modelos para pronosticar los resultados m\u00e1s graves de COVID-19 en funci\u00f3n de los registros m\u00e9dicos anteriores y para ayudar a comprender las diferencias en los factores de riesgo entre los grupos de edad\u00bb, dice co- el autor principal Hossein Estiri, Ph.D., investigador en el Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n en MGH y profesor asistente de Medicina en la Facultad de Medicina de Harvard (HMS). \u00abMuchos estudios anteriores han aislado peque\u00f1os subconjuntos de datos de EHR despu\u00e9s de la infecci\u00f3n, pero el nuestro es el primero y el m\u00e1s grande en utilizar registros m\u00e9dicos hist\u00f3ricos completos para tratar de desentra\u00f1ar el papel de la edad como el factor de riesgo m\u00e1s importante para los resultados adversos de COVID\u00bb. \/p> <\/p>\n
El equipo m\u00e9dico\/de an\u00e1lisis se bas\u00f3 en el \u00abdatamart\u00bb de COVID-19 que hab\u00eda creado el sistema hospitalario Mass General Brigham para la investigaci\u00f3n, un repositorio de datos longitudinales actualizados con frecuencia sobre pacientes con COVID-19 de todo el sistema. Usando registros m\u00e9dicos electr\u00f3nicos de m\u00e1s de 16,000 de estos pacientes, el equipo de MGH aplic\u00f3 un algoritmo computacional con un experto humano en el circuito para identificar 46 condiciones cl\u00ednicas que representan factores de riesgo potenciales de muerte despu\u00e9s de una infecci\u00f3n por COVID-19. \u00abA pesar de depender solo de datos demogr\u00e1ficos y comorbilidades previamente documentados, nuestros modelos demostraron un rendimiento comparable al de modelos pron\u00f3sticos m\u00e1s complejos que requieren una variedad de s\u00edntomas, valores de laboratorio e im\u00e1genes recopiladas en el momento del diagn\u00f3stico o durante el curso de la enfermedad\u00bb, se\u00f1ala Zachary Strasser, MD, coautor principal y becario postdoctoral en MGH.<\/p>\n
El estudio de MGH encontr\u00f3 que la edad es el predictor m\u00e1s importante de mortalidad en pacientes con COVID-19. El estudio tambi\u00e9n identific\u00f3 antecedentes de neumon\u00eda como un factor de riesgo significativo, al igual que antecedentes de diabetes con complicaciones y c\u00e1ncer (particularmente de mama y pr\u00f3stata) entre pacientes con COVID-19 entre 45 y 65 a\u00f1os. En pacientes entre 65 y 85, las enfermedades que afectan el sistema pulmonar, incluidos los trastornos pulmonares intersticiales, la enfermedad pulmonar obstructiva cr\u00f3nica (EPOC), el c\u00e1ncer de pulm\u00f3n y los antecedentes de tabaquismo, fueron fuertes predictores de malos resultados. Las comorbilidades que registraron las razones de probabilidad m\u00e1s altas para la muerte independientemente de la edad fueron la enfermedad renal cr\u00f3nica, la insuficiencia card\u00edaca, el aneurisma a\u00f3rtico abdominal, la hipertensi\u00f3n y la enfermedad de la v\u00e1lvula a\u00f3rtica.<\/p>\n
En cuanto al g\u00e9nero, el estudio encontr\u00f3 que las mujeres ten\u00edan un riesgo menor de muerte por COVID-19. Incluso despu\u00e9s de ajustar por edad y enfermedades cr\u00f3nicas, los investigadores descubrieron que las mujeres se beneficiaban de una forma desconocida de protecci\u00f3n subyacente contra el peor resultado de la infecci\u00f3n viral. En su modelo general, los investigadores no encontraron evidencia de que una determinada raza o etnia alterara las probabilidades de mortalidad despu\u00e9s de contraer COVID-19. Sin embargo, encontraron en la cohorte de pacientes m\u00e1s antigua que ser afroamericano estaba asociado con una mayor probabilidad de mortalidad.<\/p>\n
El gran volumen de informaci\u00f3n de EHR y su combinaci\u00f3n con el an\u00e1lisis predictivo se vuelve particularmente importante durante una pandemia. cuando el acceso a datos de grado de ensayo cl\u00ednico a gran escala no es pr\u00e1ctico, enfatiza Shawn Murphy, MD, Ph.D., autor principal y director de inform\u00e1tica de investigaci\u00f3n en Mass General Brigham. \u00abLa capacidad de utilizar r\u00e1pidamente los datos que ya se han recopilado en todo el pa\u00eds para calcular los puntajes de riesgo a nivel individual\u00bb, dice, \u00abes crucial para asignar y distribuir recursos de manera efectiva, incluida la priorizaci\u00f3n de la vacunaci\u00f3n entre la poblaci\u00f3n general\u00bb. <\/p>\n
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Siga las \u00faltimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Proporcionado por el Hospital General de Massachusetts Cita<\/strong>: Los registros de salud electr\u00f3nicos pueden ser un predictor valioso de las personas con mayor probabilidad de morir por COVID (4 de febrero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-02-electronic-health-valuable-predictor-likeliest.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: Unsplash\/CC0 Public Domain Los historiales m\u00e9dicos de los pacientes recopilados y almacenados en registros de salud electr\u00f3nicos (EHR) pueden aprovecharse r\u00e1pidamente para predecir la probabilidad de muerte por COVID-19, informaci\u00f3n que podr\u00eda resultar valiosa en la gesti\u00f3n de recursos terap\u00e9uticos y preventivos limitados para combatir el devastador virus, seg\u00fan han descubierto investigadores del Hospital … Continuar leyendo \u00abLos registros de salud electr\u00f3nicos pueden ser un predictor valioso de las personas con mayor probabilidad de morir por COVID\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-16248","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16248","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=16248"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/16248\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=16248"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=16248"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=16248"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}