Исследователи разработали особую модель прогнозирования, которая помогает врачам предвидеть, каким пациентам с COVID-19, скорее всего, потребуется госпитализация
Как сообщает news-medical, эта модель стала уже второй номограммой, связанной с COVID-19. Первая, разработанная той же группой ученых, прогнозировала вероятность положительного результата теста на вирус у пациента. «Мы хотим создать набор инструментов, которые врачи могут использовать для индивидуального ухода и правильного распределения ресурсов во время присмотра за пациентом с COVID-19», – говорит доктор Лара Джехи.
Это модель была разработана с использованием ретроспективных данных более 4500 пациентов с положительным результатом на COVID-19 в клиниках Огайо и Флориды в течение трех месяцев. Специалисты с помощью алгоритмов преобразовали электронные медкарты пациентов в модель прогнозирования рисков.
Сравнение характеристик пациентов обнаружило новые факторы, повышающие вероятность госпитализации, в их числе:
- Курение. Курильщики чаще попадали в больницу.
- Прием некоторых лекарств. Пациенты, принимавшие ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента (АПФ) или блокаторы рецепторов ангиотензина II типа I (БРА) чаще отправлялись на госпитализацию, чем те, кто не принимал такие препараты.
- Раса. Пациенты-афроамериканцы чаще ложились в больницу, чем пациенты других рас.
Доктор Майкл Каттан, эксперт по разработке и проверке моделей прогнозирования, предупреждает, что относительно связи между ингибиторами АПФ и БРА потребуются дополнительные исследования: «В нашей работе было обнаружено, что прием этих препаратов увеличивает риск госпитализации только при проведении однофакторного анализа. Это означает, что наблюдаемая связь может быть результатом других переменных».
Читайте еще: ТОП правил защиты от вирусных инфекций, поражающих дыхательные пути
Результаты также показали, что пациенты с комплексом симптомов – включая лихорадку, одышку, рвоту и усталость – чаще госпитализировались, чем те, кто не ощущал этого набора симптомов.
Исследование подтвердило другие, ранее известные, данные, о высокой вероятности госпитализации пожилых людей; имеющих такие сопутствующие заболевания, как диабет или гипертонию; людей более низкого социально-экономического положения.
«Госпитализация может использоваться как индикатор тяжести заболевания, – полагает доктор Джехи. – Понимание того, какие пациенты с наибольшей вероятностью будут госпитализированы, поможет врачам решить не только как лучше ухаживать за пациентом с момента тестирования, но и как распределить койки, приборы вентиляции легких и другие ресурсы».
Номограмма находится в свободном доступе и представляет собой подобие онлайн-калькулятора. Качественная калибровка уже хорошо проявила себя на практике. Модель хорошо работает в различных географических регионах, хотя при ее разработке использовались данные из Огайо и Флориды. Авторы планируют дальнейшее изучение факторов, увеличивающих риск госпитализации.