Simptomi Covid-19 mogu se svrstati u šest različitih grupacija, otkrili su istraživači, u radu za koji kažu da bi mogao pomoći da se predvidi da li će pacijentu biti potreban respirator ili druga podrška za disanje, objavio je ekskluzivno Gardijan.
Istraživački tim kaže da bi ovi rezultati mogli zdravstvu dati nekoliko dana ranije upozorenje na potražnju za bolničkom negom i respiratornom podrškom. Ali to bi takođe moglo pomoći pacijentima u riziku da postanu ozbiljno bolesni, što znači da bi se mogla pružiti podrška u kući, poput merača kiseonika ili posete medicinske sestre, tako da se brzo pokaže bilo kakvo pogoršanje i neophodan brz dolazak u bolnicu.
Trenutno, dodao je tim, prosečno vreme dolaska u bolnicu sa Covid-19 je 13 dana. „Sve što ranije možete učiniti da zaustavite ljude koji dođu polumrtvi povećaće šansu za preživljavanje i takođe sprečiti nepotrebnu zauzetost bolničkih kreveta“, rekao je profesor Tim Spektor iz londonskog Kings koledža, koautora dela.
Studija, koja je objavljena na medRkiv još uvek nije recenzirana, zasniva se na podacima iz aplikacije tima koja ima više od 4 miliona korisnika. Istraživači su prikupili podatke 1.653 korisnika koji su pozitivno testirani na Covid-19, prijavili trajne simptome i redovno beležili ažuriranja o svom zdravlju i stanju. Ukupno, 383 od ovih korisnika su najmanje jednom išli u bolnicu, a za 107 je bio potreban ili dodatni kiseonik ili respirator. Istraživački tim je zatim koristio algoritme mašinskog učenja – vrste veštačke inteligencije – kako bi istražili da li se neki od simptoma, među 14 praćenih, udružuju. Rezultati sugerišu šest različitih grupacija na osnovu vrste simptoma, kada su se pojavili i njihovog trajanja u toku prvih 14 dana od bolesti učesnika. A bilo je i više. „Videli smo da postoji vrlo jasan gradijent između ovih klastera i ishoda u smislu [potrebe učesnika] za respiratornom podrškom“, rekla je dr. Kler Stivs, viši klinički autor sa King’s College London, dodajući druge faktore kao što su starost ili određena prethodno postojeća medicinska stanja koja su bila češća u nekim grupama.
Šest grupa ili „klasetar“ su:
Klaster 1: Uglavnom simptomi gornjih disajnih puteva, poput upornog kašlja, takođe su prisutni i bolovi u mišićima. Otprilike 1,5% pacijenata iz ove grupe tražilo je respiratornu podršku, sa 16% jedan ili više odlazaka u bolnicu. To je bio najčešći skup simptoma, koji je pogodio 462 učesnika.
Klaster 2: Uglavnom simptomi gornjih disajnih puteva, ali takođe i veća učestalost preskočenih obroka i groznice. Od pacijenata iz ove grupe 4,4%je trebalo respiratornu podršku, a 17,5% je jednom ili više puta išlo u bolnicu.
Klaster 3: Gastrointestinalni simptomi kao što su proliv, ali malo drugih simptoma. Iako je tek 3,7% pacijenata u ovoj grupi kasnije trebao respiratornu podršku, skoro 24% je barem jednom posetilo bolnicu.
Klaster 4: Rani znakovi jakog umora, stalnih bolova u grudima i kašalj. Od pacijenata u ovoj grupi 8,6% je trebalo respiratornu podršku, a 23,6% jednom ili više puta išlo u bolnicu.
Klaster 5: Zbunjenost, preskočeni obroci i jak umor. Od pacijenata u ovoj grupi 9,9% je trebalo respiratornu podršku, a 24,6% je jednom ili više puta odlazilo u bolnicu.
Klaster 6: Označene respiratorne tegobe, uključujući rani početak gubitka daha i bolova u grudima, kao i zbunjenost, umor i gastrointestinalni simptomi. Skoro 20% ove grupe trebalo je respiratornu podršku, a 45.5% jednu ili više poseta bolnici. Ali to je bio najmanje uobičajeni skup simptoma, koji je pogodio 167 učesnika.
Tim navodi da se prva dva „klastera“ čine kao „blaži“ oblik Covid-19. Slična grupisanja pronađena su kada su istraživači ponovili rad sa podacima 1.047 različitih korisnika aplikacija, pri čemu je tim dodao glavobolju i gubitak mirisa i ukusa koji su se pojavili u svim klasterima, ali je ovo poslednje trajalo duže u blažim slučajevima. Istraživači kažu da praćenje simptoma poboljšava sposobnost predviđanja putanje Covid-19 pacijenta. Spektor je rekao: „Snimanjem svih simptoma i kada se pojave u nečemu poput medicinske aplikacije možete značajno povećati sposobnost predviđanja kome će trebati bolnička podrška i potencijalno spasiti živote.“
Na osnovu simptoma prvih pet dana, zajedno sa karakteristikama pacijenta kao što su starost, pol i postojeća medicinska stanja, tim je mogao predvideti 79% da li će pacijentu kasnije trebati respiratorna podrška. Koristeći samo karakteristike pacijenta, ova cifra je bila nešto manje od 70%.
Profesor Alaster Deniston sa Univerziteta u Birmingemu i stručnjak za upotrebu veštačke inteligencije u zdravstvu, upozorio je da pristup ne daje precizno predviđanje rizika od ozbiljne bolesti i rekao je da se rezultati zasnivaju na podacima korisnika aplikacija, što znači da možda neće imati primenu u široj populaciju. Ali, dodao je, studija ima zasluge. „Ova nova upotreba podataka o simptomima važno je dodatno sredstvo koje nam pomaže da procenimo rizik kod pacijenata, a mogli biste videti i kako bi moglo biti korisno u pokušaju da ljudima koji su pod najvećim rizikom dobiju dodatni nadzor i raniju intervenciju koja im je potrebna“, rekao je .
Tagovi
