Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Los m\u00e9dicos pronto podr\u00e1n identificar mejor a los pacientes que corren un mayor riesgo de enfermarse gravemente por la infecci\u00f3n por COVID-19 en funci\u00f3n de nuevos datos -Modelo de predicci\u00f3n de riesgo impulsado, ahora en desarrollo por un equipo que involucra a investigadores de la Universidad de Liverpool, con el apoyo de NHS Digital. <\/p>\n
En el Reino Unido, la gu\u00eda del gobierno sobre COVID-19 identifica a las personas en funci\u00f3n de tres amplias categor\u00edas de riesgo, y a aquellos que son \u00abcl\u00ednicamente extremadamente vulnerables\u00bb a la enfermedad se les recomienda previamente que se protejan del virus.<\/p>\n
Este nuevo modelo podr\u00eda aplicarse en una variedad de entornos de salud y atenci\u00f3n, incluido el apoyo a los m\u00e9dicos de cabecera y especialistas en las consultas con sus pacientes para brindar un asesoramiento m\u00e1s espec\u00edfico basado en los niveles individuales de riesgo.<\/p>\n
Registros de salud electr\u00f3nicos anonimizados recopilados de forma rutinaria de 8 millones de adultos en el Reino Unido, a los que se accede a trav\u00e9s de la base de datos QRResearch de la Universidad de Oxford y los conjuntos de datos vinculados, se analizar\u00e1n para identificar los factores que se pueden usar para predecir aquellos con mayor riesgo de infecci\u00f3n y enfermedad grave por COVID-19. Estos incluyen edad, sexo, origen \u00e9tnico, privaci\u00f3n, tabaquismo, \u00edndice de masa corporal, afecciones m\u00e9dicas preexistentes y medicamentos actuales.<\/p>\n
Los algoritmos del an\u00e1lisis de datos se desarrollar\u00e1n en conjunto con expertos cl\u00ednicos y de datos en NHS Digital e impulsar\u00e1 un modelo de predicci\u00f3n de riesgo cl\u00ednico que se puede aplicar en varios entornos de atenci\u00f3n y salud. La evaluaci\u00f3n de riesgos individualizada podr\u00eda usarse para mejorar la toma de decisiones compartida entre m\u00e9dicos y pacientes en funci\u00f3n de informaci\u00f3n m\u00e1s precisa, as\u00ed como discusiones sobre c\u00f3mo reducir el riesgo.<\/p>\n
El modelo tambi\u00e9n podr\u00eda usarse para informar el modelado matem\u00e1tico del potencial impacto de las pol\u00edticas nacionales de salud p\u00fablica en la protecci\u00f3n y prevenci\u00f3n de infecciones y ayudar potencialmente a identificar a las personas con mayor riesgo para vacunarse, cuando est\u00e9 disponible.<\/p>\n
El proyecto fue un encargo de la Oficina del Director M\u00e9dico de Inglaterra a NERVTAG (Grupo Asesor sobre Amenazas de Virus Respiratorios Nuevos y Emergentes) ), quien estableci\u00f3 los par\u00e1metros y reuni\u00f3 al equipo como un subgrupo de NERVTAG. Est\u00e1 financiado por el Instituto Nacional de Investigaci\u00f3n en Salud (NIHR).<\/p>\n
Este equipo est\u00e1 dirigido por la Universidad de Oxford e incluye investigadores de las universidades de Liverpool, Cambridge, Edimburgo, Swansea, Leicester, Nottingham con la London School of Hygiene and Tropical Medicine, Queen’s University Belfast, Queen Mary University of London, University College London, el Departamento de Salud, NHS Digital y NHS England.<\/p>\n
El equipo de investigaci\u00f3n planea utilizar otros conjuntos de datos de en las cuatro naciones del Reino Unido para validar su modelo y ofrecer un enfoque unificado para la pol\u00edtica de estratificaci\u00f3n de riesgo basada en evidencia.<\/p>\n
Calum Semple, profesor de salud infantil y medicina de brotes de la Universidad de Liverpool, dijo: \u00abProteger ha sido extremadamente importante para las personas vulnerables para mantenerlas seguras durante la pandemia actual. El desarrollo de este nuevo modelo de predicci\u00f3n de riesgos garantizar\u00e1 que los consejos que sigan se basen en la mejor y m\u00e1s actualizada evidencia. Esto ayudar\u00e1 a la m para protegerse hasta que el riesgo haya pasado\u00bb.<\/p>\n
La investigadora principal, la profesora Julia Hippisley-Cox, profesora de epidemiolog\u00eda y pr\u00e1ctica general en el Departamento Nuffield de ciencias de la salud de atenci\u00f3n primaria de la Universidad de Oxford, dijo: \u00abImpulsada por pacientes reales datos, esta herramienta de evaluaci\u00f3n de riesgos podr\u00eda permitir un enfoque m\u00e1s sofisticado para identificar y manejar a las personas con mayor riesgo de infecci\u00f3n y una enfermedad m\u00e1s grave de COVID-19. Es importante destacar que proporcionar\u00e1 mejor informaci\u00f3n para que los m\u00e9dicos de cabecera identifiquen y verifiquen a las personas en la comunidad que, en consulta con su m\u00e9dico, pueden tomar medidas para reducir su riesgo, o se les puede recomendar que se protejan\u00bb.<\/p>\n
El director m\u00e9dico de Inglaterra, el profesor Chris Whitty, dijo: \u00abEl nivel de amenaza que representa el COVID-19 var\u00eda entre la poblaci\u00f3n, y a medida que m\u00e1s se aprende sobre la enfermedad y los factores de riesgo involucrados, podemos comenzar a matizar m\u00e1s la evaluaci\u00f3n de riesgos. Cuando se desarrolle, esta herramienta de predicci\u00f3n de riesgos mejorar\u00e1 nuestra capacidad para dirigir el blindaje, si es necesario, a las personas con mayor riesgo\u00bb. Cita<\/strong> de Liverpool: Investigadores que desarrollan un modelo de predicci\u00f3n de riesgos para un asesoramiento de protecci\u00f3n m\u00e1s inteligente contra el COVID-19 (23 de junio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-smarter-covid -shielding-advice.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Adem\u00e1s 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 Los m\u00e9dicos pronto podr\u00e1n identificar mejor a los pacientes que corren un mayor riesgo de enfermarse gravemente por la infecci\u00f3n por COVID-19 en funci\u00f3n de nuevos datos -Modelo de predicci\u00f3n de riesgo impulsado, ahora en desarrollo por un equipo que involucra a investigadores de la Universidad de Liverpool, con el apoyo … Continuar leyendo \u00abInvestigadores desarrollan un modelo de predicci\u00f3n de riesgos para un asesoramiento de protecci\u00f3n m\u00e1s inteligente contra el 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-28860","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28860","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=28860"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28860\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28860"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28860"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28860"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}