Holland kutatók algoritmust dolgoztak ki a COVID-19 súlyos szövődményeinek előrejelzésére. Az algoritmus pontosan megjósolja a súlyos szövődmények kialakulásának kockázatát, beleértve a kórházi kezelést, az intézetbe helyezést és a halált. Eredményeiket múlt csütörtökön tették közzé a szakértők által lektorált British Medical Journalban.
2020 márciusában Hollandiát hatalmas próbatétel elé állította a gyorsan növekvő COVID-19 világjárvány. Az intenzív osztályok (ICU) gyorsan megteltek olyan betegekkel, akiknél súlyos szövődmények alakultak ki a betegség miatt, így a holland kormány kihirdette a teljes lezárást. Miután abban az augusztusban a kórházi kezelések számának második megugrása söpört végig az országban, újabb zárlatot és kijárási tilalmat rendeltek el.
A fertőzések előre nem látható növekedése továbbra is tönkreteszi a holland egészségügyi rendszert és gazdaságot, ami szükségessé teszi a COVID-19 súlyos szövődményeinek valószínűségének előrejelzését.
Dr. Ron Herings, a VU University Medical Center Amsterdam (VUmc) Epidemiológiai és Adattudományi Tanszékének vezetésével a kutatók az országban előforduló COVID-19-diagnózisokat és társbetegségeket tartalmazó adatbázisból gyűjtöttek információkat.
2020. április 10. és 2021. január 21. között mintegy 264 háziorvosi praxis, amely az ország összes háziorvosi praxisának mintegy 5%-a, 6074 COVID-19 esetet jelentettek. 291 betegnél (4,7%) súlyos szövődmények jelentkeztek. A betegek közül 181 (62,2%) került kórházba, 59-et (20,3%) idősek otthonában kezeltek, és 51-en (17,5%) meghaltak.
Ezen adatok felhasználásával a kutatók egy algoritmust dolgoztak ki, amely figyelembe veszi az olyan tényezőket, mint az életkor, a nem, az elhízás, a szomszédsági deprivációs pontszám, a megerősítő teszt, a krónikus komorbiditás (társult betegségek), és hogy a fertőzés az első vagy a második hullám során történt-e.
Az algoritmus többnyire pontosnak bizonyult a súlyos COVID-19 szövődmények előrejelzésében a hollandiai fertőzések első és második hulláma során. A kutatók megjegyezték, hogy felhasználható a súlyos szövődmények kialakulásának különösen nagy kockázatának kitett személyek azonosítására az orvosi feljegyzések alapján, ami segíthet ezeknek a személyeknek az oltás szempontjából fontosabbá tételében. Hozzátették azonban azt a figyelmeztetést, hogy „a regressziós becsléseket lehet és kell is módosítani a jövőbeli előrejelzésekhez”.
