Instrument pentru a identifica pacienţii cu cel mai mare risc de deces COVID

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne în Discover

Oamenii de ştiinţă au dezvoltat un algoritm pentru a identifica persoanele care prezintă cel mai mare risc de a muri din cauza COVID atunci când sunt tratate într-un spital.

CODOP (COVID-19 Disease Outcome Predictor) va contribui la avertizarea timpurie a medicilor cu privire la persoanele care au nevoie de îngrijire critică, transmite Sky News.

Sistemul utilizează 12 molecule de sânge care sunt colectate în mod normal în spital atunci când un pacient este internat – ceea ce înseamnă că algoritmul ar trebui să fie uşor de adoptat de sistemele de sănătate din întreaga lume.

Un pilot a fost prins pe aeroport cu 70.000 de pastile de ecstasy după ce s-a aflat la manșă sub influența drogurilor

Polonia a expulzat un bărbat care a făcut salutul nazist la Auschwitz. Are interdicție de cinci ani în spațiul Schengen

CODOP utilizează inteligenţa artificială şi poate identifica pacienţii care se confruntă cu un prognostic slab, potrivit studiului publicat în eLife.

Acesta a constatat că algoritmul poate prezice supravieţuirea sau decesul pacienţilor spitalizaţi cu o acurateţe ridicată până cu 9 zile înainte de producerea oricăruia dintre cele două evenimente.

Autorul principal al studiului a declarat că noile variante, scăderea imunităţii şi relaxarea măsurilor de siguranţă „înseamnă că vom continua să asistăm la o creştere a numărului de infecţii şi de spitalizări”.

El a adăugat: „Este nevoie de instrumente de triaj valoroase din punct de vedere clinic şi generalizabile pentru a ajuta la alocarea resurselor spitaliceşti pentru COVID-19, în special în locurile unde resursele sunt limitate. Dar aceste instrumente trebuie să poată face faţă scenariului în continuă schimbare al unei pandemii globale şi trebuie să fie uşor de pus în aplicare”.

Au fost folosite date provenite din probe de sânge de rutină prelevate de la aproape 30.000 de pacienţi din peste 150 de spitale din Spania, SUA, Bolivia, Honduras şi Argentina, între martie 2020 şi februarie 2022.

Acest lucru le-a permis cercetătorilor să adune informaţii de la persoane vaccinate şi nevaccinate şi a acoperit apariţia diferitelor variante, inclusiv Omicron.