Симптомы Covid-19 как представляется, можно разделить на шесть различных групп, исследователи выявили в работе, говорят, может помочь предсказать, будет ли пациент в конечном итоге, нуждающихся в искусственной вентиляции легких или другой респираторной поддержки.
Команда говорят полученные результаты могут дать медики несколько дней заранее предупреждена о востребованности стационарной помощи и респираторной поддержки.
Но это может также помочь пациентам флаг рискуют серьезно заболеть, означает поддержки, такие как кислородный метр или посещает медсестра, может быть организован таким образом, что любое ухудшение состояния быстро заметили и посещаемость больнице подскажут. В настоящее время, команда добавила, среднее время, чтобы добраться до больницы с Covid-19 составляет 13 дней.
“Все, что вы можете сделать раньше, чтобы остановить людей, приезжающих в полумертвом собирается увеличить шансы на выживание, а также остановить засорение больничных коек неоправданно”, — говорит профессор Тим Спектор из Королевского колледжа в Лондоне, соавтор работы.
Covid-19: почему люди страдают долгосрочные симптомы?
Подробнее
Исследование, которое опубликовано на medRxiv и еще не рецензируемых, основанный на данных из приложения в команде, которая насчитывает более 4 млн пользователей.
Исследователи опирались на данные из 1,653 пользователей, которые дали положительный результат на Covid-19, сообщили стойких симптомов и регулярно регистрируется обновления на их здоровье и ситуации. В целом, 383 из них пользователи сделали как минимум одну поездку в больницу, А 107 требуется дополнительный кислород или вентиляции.
Затем команда использовала алгоритмы машинного обучения типа искусственного интеллекта – чтобы выяснить, является ли ряд симптомов, в числе 14 мониторинг, кластер вместе.
Полученные результаты позволяют предположить, шесть различных групп в зависимости от типа симптомов, когда они происходят, и их продолжительность в течение первых 14 дней участников болезни.
И там было больше. “Мы увидели, что там был очень четкий градиент между этими кластерами и результатов с точки зрения [участников необходимо для респираторной поддержки”, — говорит доктор Клэр Стивс, клинический старший автор на бумаге из Королевского колледжа в Лондоне, добавляя другие факторы, такие как возраст или некоторые уже существующие медицинские условия были более распространены в некоторых группах.
Шесть группировки, следующим образом, с командой, добавив, первые два кажутся более “мягкими” формами Covid-19.
-
Кластер 1: главным образом верхних дыхательных путей симптомов, таких как постоянный кашель, с болью в мышцах также присутствует. Около 1,5% пациентов в этой группе требуется респираторная поддержка, с 16%, составив одно или несколько поездок в больницу. Это был самый обычный кластер симптомов, затрагивающих 462 участников.
-
Кластер 2: в основном симптоматики верхних дыхательных путей, а также большую частоту пропущен пищи и лихорадка. Пациентов в этой группе 4.4% требуется респираторная поддержка, с 17.5%, составив одно или несколько поездок в больницу.
-
Кластер 3: желудочно-кишечные симптомы, такие как диарея, но несколько другие симптомы. Пока только 3.7% пациентов в этой группе позже необходима респираторная поддержка, почти 24% сделали хотя бы один визит в больницу.
-
Кластер 4: ранние признаки сильная усталость, постоянная боль в груди и кашель. Пациентов в этой группе 8.6% требуется респираторная поддержка, с 23.6%, составив одно или несколько поездок в больницу.
-
Кластер 5: путаница, пропущенные обеды и сильная усталость. Пациентов в этой группе 9.9% требуется респираторная поддержка, с 24.6%, составив одно или несколько поездок в больницу.
-
Кластер 6: отмечен респираторный дистресс, включая раннее появление одышки и боли в грудной клетке, а также спутанность сознания, усталость и желудочно-кишечного тракта. Почти 20% из этой группы необходима респираторная поддержка и 45,5% одной или нескольких визитов в больницу. Но это была наименьшая общая совокупность симптомов, влияющих 167 участников.
Подобные группировки были обнаружены, когда исследователи повторили работу с данными из 1,047 разных пользователей приложение, с командой, добавив, головные боли, потеря обоняния и вкуса, которое всплыло во всех кластерах, но уже жили в более легких случаях.
Предупреждение серьезных заболеваний мозга у людей с умеренными симптомами коронавируса
Подробнее
Исследователи говорят, отслеживание симптомы улучшает способность предсказывать траекторию Covid-19 пациентов.
Спектор сказал: “записывая все симптомы и когда они происходят в что-то вроде медицинского приложения вы можете значительно увеличить возможности предсказать, кто будет нуждаться в поддержке больницу, и, возможно, спасти жизнь”.
На основе первых пяти дней сообщаемых симптомов, вместе с характеристик пациента, таких как возраст, пол и уже существующие медицинские условия, команда может предсказать 79% случаев если у пациента впоследствии нуждаются в респираторной поддержке. Используя только характеристики пациента, этот показатель составлял чуть менее 70%; шанс дали бы цифру в 50%.
Краткое руководство будет ли вторая волна коронавирус?
Показать
Скрыть
Эпидемий инфекционных заболеваний, ведут себя по-разному, но пандемии гриппа 1918, который убил более 50 миллионов человек рассматривается в качестве ключевого примера эпидемии, которая произошла в несколько волн, с последним, более тяжелым, чем первый. Она была воспроизведена, хотя и более мягко – в последующих пандемий гриппа.
Как и почему несколько-волна вспышки происходят, и как последующие волны инфекции может быть предотвращено, стала одним из основных эпидемиологического моделирования и анализа пандемии препарата, который бы посмотрел на все, начиная от социального поведения и политики в области здравоохранения для вакцинации и нарастание популяционного иммунитета, также известный как «коллективный иммунитет».
Есть доказательства коронавирус вернулся в Вторая волна?
Это будучи очень тщательно следят. Без вакцины, и с широким иммунитет к новой болезни, один сигнал прозвучал на опыт Сингапура, где наблюдается резкий всплеск инфекций, несмотря на высокую оценку за его эксплуатации вспышки.
Хотя Сингапура создало сильную систему отслеживания контактов для ее общего населения, вновь появились болезни в тесноте общежития пользуются тысячи иностранных рабочих с недостаточной гигиены и общие столовые.
Опыт Сингапура, хотя и очень специфический, продемонстрировала способность заболевания приходят решительно вернулся в места, где люди находятся в непосредственной близости и способности использовать любую слабость в режимы общественного здравоохранения создали для борьбы с ним.
В июне 2020 году Пекин пострадал от нового кластера случаев коронавируса, который вызвал властями, чтобы повторно реализовать ограничения, что Китай раньше был способен поднять. В Великобритании, в городе Лестер не смог выйти из изоляции из-за развития нового всплеска случаев коронавируса. Кластеры также появились в Мельбурне, требующих повторного введения условия изоляции.
Что экспертов беспокоит?
Расхожее мнение среди ученых предполагает второй волны резистентные происходят после того, как емкость для очистки и изоляции будет исчерпан. В данном случае проблемой является то, что социально-политический консенсус в поддержку блокировки обогнали публичных разочарование и настоятельную необходимость в возобновлении экономики.
Угроза снижается, когда восприимчивость населения к заболеванию падает ниже определенного порога, или когда повсеместная вакцинация становится доступной.
В общих чертах соотношение восприимчивых и иммунных лиц в популяции в конце одной волны определяет потенциальную величину последующей волны. Проблема в том, что с помощью вакцины еще далеко, и реальный уровень заражения лишь догадываться, населения во всем мире по-прежнему крайне уязвимы как для возрождения и последующих волн.
Питер Бомонт
Был ли это полезно?
Спасибо за Ваш отзыв.
Проф Аластер Деннистон Бирмингемского университета и эксперт в области применения ИИ в медицине, получает подход не дает точного прогнозирования риска тяжелого течения болезни, а результаты основаны на данных от пользователей приложения – то есть они не могут проводить в более широких слоев населения.
Но, добавил он, исследование имеет достоинства. “Это новое применение симптом данных является важным дополнительным инструментом, который помогает нам оценить риск у пациентов, И вы могли видеть, как это может быть полезно, чтобы обеспечить людей с высоким риском получить дополнительный контроль и на более ранних стадиях они нуждаются”, — сказал он.
Луиза Уэйн, британский легочный Фонд профессор респираторной исследования в Университете Лестера и одним из выводов Phosp-Covid долгосрочные последующие исследования, выводов addedthe также может пролить свет на то, кто может извлечь наибольшую пользу от лекарства, такие как дексаметазон.
Но, по ее словам, остаются вопросы: “мы делаем все также должны понимать, как в начале заболевания траектории касаются, как быстро и полностью люди выздоравливают после того, как они уже переболела, и могут ли они быть использованы для выявления лиц с наибольшим риском отдаленных последствий.”
Свежие комментарии