O analiză ce utilizează un algoritm AI sugerează existența a patru sub-fenotipuri distincte ale COVID-19 de lungă durată

O analiză ce utilizează un algoritm AI sugerează existența a patru sub-fenotipuri distincte ale COVID-19 de lungă durată

©

Autor:

O analiză ce utilizează un algoritm AI sugerează existența a patru sub-fenotipuri distincte ale COVID-19 de lungă durată
Sechele post-acute ale infecÈ›iei cu SARS-CoV-2 (PASC), afectează aproximativ 13% dintre pacienÈ›ii diagnosticaÈ›i cu COVID-19, inclusiv persoane iniÈ›ial asimptomatice. Rezultatele unui nou studiu, publicate în Nature Medicine, arată că oamenii pot fi afectaÈ›i în mod diferit de PASC. În funcÈ›ie de afecÈ›iunile diagnosticate în decurs de 1-3 luni de la infecÈ›ia acută, cercetătorii au identificat patru sub-fenotipuri distincte ale COVID-19 de lungă durata.
Studii anterioare au examinat condiÈ›iile PASC în mod separat, fără a furniza dovezi ale unor condiÈ›ii apărute în mod concomitent. Studiul actual, care utilizează o abordare nouă, bazată pe date existente È™i integrate într-un algoritm AI, a identificat patru subfenotipuri PASC. În studiu au fost incluse cu un diagnostic pozitiv pentru COVID-19, care au fost ulterior evaluate pentru diverse afecÈ›iuni sau simptome post-COVID apărute într-un interval de 30-180 de zile de la diagnosticul iniÈ›ial.

Pe baza rezultatelor, cercetătorii au clasificat PASC în patru sub-fenotipuri. Subfenotipul II a inclus cel mai mare număr de pacienÈ›i È™i a fost dominat de anxietate, tulburări respiratorii È™i tulburări de somn. Subfenotipul I, în schimb, a fost predominant compus din pacienÈ›i cu boli renale sau circulatorii, a căror formă iniÈ›ială a bolii a fost în gener gravă, 61% necesitând spitalizare.

Subfenotipul III a cuprins o treime dintre pacienÈ›i È™i a fost predominat de tulburări pulmonare, tulburări de somn, anxietate, dureri în piept È™i dureri de cap. Rata de spitalizare din cauza COVID-19 a fost una mai mică, de puÈ›in peste 30%. Majoritatea pacienÈ›ilor din subfenotipul III au prezentat tulburări ale sistemului nervos È™i musculo-scheletic. Într-un final, subfenotipul cel mai puÈ›in predominant (IV), a cuprins aproximativ 10% dintre pacienÈ›i, majoritatea cu tulburări respiratorii È™i digestive. PacienÈ›ii din acest subfenotipul au avut cele mai reduse È™anse de a necesita internarea în spital.

sursa: News Medical
foto: males_design/Shutterstock

Data actualizare: 16-12-2022 | creare: 16-12-2022 | Vizite: 392
Bibliografie
Machine learning analysis suggests that there are four sub-phenotypes of long COVID, link: https://www.news-medical.net/news/20221206/Machine-learning-analysis-suggests-that-there-are-four-sub-phenotypes-of-long-COVID.aspx
©

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Din Biblioteca medicală vă mai recomandăm:
Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
  • 7 din 10 pacienÈ›i internaÈ›i cu COVID-19 continuă să prezinte simptome la un an distanță
  • O singură doză de vaccin ARNm nu reduce riscul potenÈ›ial de a dezvolta simptome pe termen lung în urma COVID-19
  • O nouă evaluare a severității asupra calității vieÈ›ii ale simptomelor persistente a noului SARS-CoV-2
  • Forumul ROmedic - întrebări È™i răspunsuri medicale:
    Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.
      intră pe forum