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 en la prueba de COVID-19, así como los resultados de la enfermedad.
Según un nuevo estudio publicado en PECHO , 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 apredecir el riesgo del paciente y adaptar la toma de decisiones sobre la atención. Proporciona un enfoque más científico para las pruebas, lo cual es importante para la comunidad de atención médica que se ha enfrentado a una mayor demanda de pruebas y recursos limitados.
"La capacidad de predecir con precisión si es probable que un paciente dé positivo o no en la prueba de COVID-19, así como los posibles resultados, incluida la gravedad de la enfermedad y la hospitalización, será fundamental para administrar de manera efectiva nuestros recursos y clasificar la atención", dijo Lara Jehi, MD, director de información de investigación de Cleveland Clinic y autor correspondiente del estudio. "Mientras continuamos luchando contra esta pandemia y preparándonos 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 una calculadora de riesgos en línea disponible gratuitamente en http://riskcalc.org/COVID19/ , se desarrolló utilizando datos de casi 12,000 pacientes inscritos en el Registro COVID-19 de Cleveland Clinic, que incluye a todas las personas a las que se les realizó la prueba en Cleveland Clinic para detectar la enfermedad, 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 registrados en los primerosnomograma de su tipo.
Este estudio reveló varios conocimientos novedosos sobre el riesgo de enfermedad, que incluyen :
"Nuestros hallazgos corroboraron varios factores de riesgo ya informados en la literatura existente, incluido que ser hombre y la 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 necesitan más validaciones e investigaciones sobre estos conocimientos iniciales, pero estas correlaciones son extremadamente intrigantes".
En un estudio de medicina en red anterior dirigido por científicos del Instituto de Investigación Lerner, se identificaron 16 medicamentos que incluyen melatonina, carvedilol y paroxetina y tres combinaciones de medicamentos como candidatos para su reutilización como posibles tratamientos de COVID-19. Si bien estos hallazgos sugieren una asociación entre tomarestos 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 el riesgo de dar positivo en la prueba de COVID-19. Puede haber algo más sobre los pacientesque toman melatonina que de hecho es responsable de su aparente reducción del riesgo, y no sabemos qué es eso. Los consumidores no deben cambiar nada en su comportamiento según nuestros hallazgos ".
El nomograma, desarrollado con datos de pacientes evaluados en Cleveland Clinic para COVID-19 antes del 2 de abril de 2020, mostró un buen rendimiento y confiabilidad cuando se usó en una región geográfica diferente Florida y a lo largo del tiempo pacientes evaluados después del 2 de abril de 2020Esto sugiere que los patrones y predictores identificados en el modelo son consistentes en todas las regiones y comunidades y pueden ser potencialmente adoptados para la práctica clínica en los sistemas de salud en todo el país.
"Este nomograma traerá medicina de precisión a la pandemia de COVID-19, ayudando a que los investigadores y médicos puedan predecir el riesgo de un individuo de dar positivo", dijo Kattan. "Además, aunque se siguen necesitando soluciones de análisis, es muy importantepara asegurarnos de que estamos distribuyendo 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 esta planificación ".
El registro de investigación COVID-19, que ahora tiene datos de más de 23,000 pacientes, se está utilizando para informar una variedad de estudios. Investigadores de toda la empresa de la Clínica Cleveland están usando los datos del registro dinámico en más de 140 COVID-19-proyectos de investigación relacionados en áreas como cáncer, pediatría y cuidados intensivos.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Clínica Cleveland . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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