Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Investigadores del Buck Institute analizaron datos de la aplicaci\u00f3n COVID-19 Symptom Tracker utilizada por 3 millones de personas en los Estados Unidos Kingdom, agregando el uso de medicamentos inmunosupresores, el uso de una ayuda para la movilidad, dificultad para respirar, fiebre y fatiga a la lista de s\u00edntomas y comorbilidades que aumentan el riesgo de COVID-19 grave. Los resultados se publican en el Journal of Medical Internet Research. <\/p>\n
\u00abAunque existen factores de riesgo establecidos para la COVID-19 grave, no hay buenos predictores que permitan a los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica, o incluso a aquellos que dieron positivo, evaluar qui\u00e9n debe buscar atenci\u00f3n m\u00e9dica avanzada\u00bb, dice el profesor asociado del Instituto Buck, David. Furman, Ph.D., el cient\u00edfico principal que dirigi\u00f3 el estudio. \u00abNos complace sumarnos a los esfuerzos que se est\u00e1n realizando en todo el mundo para determinar c\u00f3mo cuidar mejor a las personas infectadas por el coronavirus\u00bb.<\/p>\n
Furman dijo que de los tres millones de personas que usaron la aplicaci\u00f3n, alrededor de 11\u00a0000 personas dio positivo por el virus y alrededor de 500 terminaron en el hospital. La aplicaci\u00f3n de seguimiento de s\u00edntomas recopila datos desde m\u00faltiples \u00e1ngulos y les pide a las personas que describan c\u00f3mo se sienten, los s\u00edntomas que experimentan y los medicamentos que usan junto con factores demogr\u00e1ficos y de estilo de vida, como la nutrici\u00f3n y la dieta.<\/p>\n
Los resultados s\u00ed. no identificar la edad cronol\u00f3gica como factor de riesgo de COVID-19 grave; Furman reconoci\u00f3 que el hecho de que las personas mayores sean menos propensas a usar una aplicaci\u00f3n de tel\u00e9fono inteligente fue una limitaci\u00f3n del estudio. \u00abPero nuestro estudio\u00bb, dice Furman, \u00abenfatiza que cualquier poblaci\u00f3n que exprese las caracter\u00edsticas identificadas en nuestro modelo podr\u00eda ser susceptible a una forma m\u00e1s grave de COVID-19\u00bb.<\/p>\n
Agregando que muchos de los factores identificados en el estudio est\u00e1n relacionados con el envejecimiento, dice Furman, \u00abla comprensi\u00f3n de las poblaciones j\u00f3venes vulnerables que son biol\u00f3gicamente mayores que su edad cronol\u00f3gica y exhiben caracter\u00edsticas que generalmente se asocian con la poblaci\u00f3n de mayor edad podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a identificar poblaciones j\u00f3venes susceptibles\u00bb.<\/p>\n
Furman dice que los hallazgos que identifican el uso de medicamentos inmunosupresores como un predictor importante de enfermedades m\u00e1s graves justifican una mayor investigaci\u00f3n. \u00ab\u00bfEstos pacientes est\u00e1n empeorando debido a una enfermedad autoinmune\/autoinflamatoria subyacente o porque los medicamentos est\u00e1n suprimiendo su respuesta inflamatoria? No lo sabemos\u00bb, dice. \u00abLaboratorios de todo el mundo est\u00e1n estudiando la respuesta inmunitaria hiperactiva que conduce a la tormenta de citoquinas que se asocia con la COVID-19 grave. Nuestros hallazgos resaltan la necesidad de comprender la biolog\u00eda de lo que est\u00e1 en juego en estos casos\u00bb.<\/p>\n
Furman y sus colegas est\u00e1n utilizando inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico para realizar otras investigaciones relacionadas con COVID. Se est\u00e1n realizando esfuerzos para predecir que los pacientes que probablemente se conviertan en \u00abtransportadores de largo plazo\u00bb de COVID son aquellos que experimentan s\u00edntomas debilitantes continuos mucho despu\u00e9s de que se recuperan de la enfermedad aguda. Los investigadores tambi\u00e9n est\u00e1n correlacionando datos anteriores que identificaron fenotipos de envejecimiento dentro de proteomas individuales (el complemento completo de prote\u00ednas expresadas dentro de nuestras c\u00e9lulas y tejidos) con los proteomas de las personas infectadas con el coronavirus. Furman dice que los datos preliminares sugieren que hay un subgrupo de pacientes con COVID-19 que est\u00e1n envejeciendo m\u00e1s r\u00e1pido en lo que respecta a su proteoma. \u00c9l dice que la esperanza es identificar intervenciones que restaurar\u00edan su expresi\u00f3n de prote\u00ednas a un estado m\u00e1s joven. <\/p>\n
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Siga las \u00faltimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Yingxiang Huang et al, Pacientes con COVID-19 que buscan tratamiento: Modelado predictivo dependiente de la edad y S\u00edntomas y comorbilidades independientes (versi\u00f3n preliminar), Journal of Medical Internet Research (2021). DOI: 10.2196\/25696 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Journal of Medical Internet Research <\/p>\n Proporcionado por Buck Institute for Research on Aging Cita<\/strong>: Un nuevo modelo predictivo ayuda a identificar a las personas en riesgo para COVID-19 grave (2021, 9 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-03-severe-covid-.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: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Investigadores del Buck Institute analizaron datos de la aplicaci\u00f3n COVID-19 Symptom Tracker utilizada por 3 millones de personas en los Estados Unidos Kingdom, agregando el uso de medicamentos inmunosupresores, el uso de una ayuda para la movilidad, dificultad para respirar, fiebre y fatiga a la lista de s\u00edntomas y comorbilidades que … Continuar leyendo \u00abUn nuevo modelo predictivo ayuda a identificar a las personas en riesgo de COVID-19 grave\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-18593","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18593","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=18593"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18593\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18593"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18593"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18593"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}