/ martes 21 de diciembre de 2021

Crean modelo para predecir riesgo de variantes de Covid-19

Con esta investigación, los científicos también han podido determinar cuáles grupos tienen mayor riesgo, pese a estar vacunados

Tras la llegada de las variantes de Covid-19, los científicos han puesto atención en la reacción que tienen estas mutaciones del virus ante las vacunas que actualmente se están terminando de aplicar en el mundo, pues si alguna fuera completamente resistente, esto implicaría el empezar de cero en el combate contra la misma.

Incluso recientemente una investigación de la Universidad de Oxford mostró los grupos específicos que tienen mayor riesgo de ser hospitalizados o morir a causa del coronavirus, esto pese a contar con el esquema completo de la vacuna contra este virus.

El análisis realizado desde el Reino Unido a gran escala contemplo la edad, sexo, grupo étnico, enfermedades, cirugías, tratamientos médicos, trastornos crónicos o genéticos y más, de los pacientes estudiados.

Tras obtener los resultados, los especialistas obtuvieron una herramienta a la que llamaron QCOVID, mediante la que la población, hasta ahora británica, podrá conocer qué grupos de población son más propensos a adquirir una infección grave.

Por otra parte, este instrumento también tiene la finalidad de ayudar al personal médico a fijar prioridades en cuanto a tratamientos médicos ser refiere, además de poder canalizar los esfuerzos de una manera más eficiente.

El análisis constó con la información de más de 5 millones de personas vacunadas con esquema completo, el cual arrojó que, aunque en minoría, aún existe un grupo con un alto riesgo de hospitalización o muerte por el SARS-CoV-2.

Dentro de los datos también fueron analizados más de dos mil casos de fallecimientos por esta enfermedad, y cerca de dos mil pacientes hospitalizados

¿CÓMO FUNCIONA EL MODELO DE PREDICCIÓN QCOVID?

Según explicaron, este modelo de riesgos combina una serie posibilidades con base en evidencia que puede estimar el riesgo, las posibilidades que establece son contraer coronavirus y ser ingresado en el hospital o contraer coronavirus y morir.

Esta herramienta funciona con tomar información de los factores de riesgo para convertirlos en valores, los cuales serán combinados con una ecuación para estimar el riesgo y generar una cifra de riesgo absoluto y una de riesgo relativo.

De acuerdo con los resultados arrojados, los grupos vacunados que se encuentra en riesgo de hospitalización o muerte son quienes padecen síndrome de Down, con trasplante de riñón, residentes en estancias para personas de la tercera edad, con VIH/sida o con la enfermedad de Parkinson.

Otros de los pacientes con alto riesgo son los que padecen enfermedades renales crónicas, cáncer de sangre, epilepsia, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, enfermedad coronaria, accidente cerebrovascular, fibrilación auricular, diabetes tipo 2.

Finalmente, el estudio arrojó que la incidencia de mortalidad por la Covid-19 aumenta, independientemente de los factores mencionados, por la edad y las privaciones, además de que ser del sexo masculino y de origen étnico indio y paquistaní también influyen.

Tras la llegada de las variantes de Covid-19, los científicos han puesto atención en la reacción que tienen estas mutaciones del virus ante las vacunas que actualmente se están terminando de aplicar en el mundo, pues si alguna fuera completamente resistente, esto implicaría el empezar de cero en el combate contra la misma.

Incluso recientemente una investigación de la Universidad de Oxford mostró los grupos específicos que tienen mayor riesgo de ser hospitalizados o morir a causa del coronavirus, esto pese a contar con el esquema completo de la vacuna contra este virus.

El análisis realizado desde el Reino Unido a gran escala contemplo la edad, sexo, grupo étnico, enfermedades, cirugías, tratamientos médicos, trastornos crónicos o genéticos y más, de los pacientes estudiados.

Tras obtener los resultados, los especialistas obtuvieron una herramienta a la que llamaron QCOVID, mediante la que la población, hasta ahora británica, podrá conocer qué grupos de población son más propensos a adquirir una infección grave.

Por otra parte, este instrumento también tiene la finalidad de ayudar al personal médico a fijar prioridades en cuanto a tratamientos médicos ser refiere, además de poder canalizar los esfuerzos de una manera más eficiente.

El análisis constó con la información de más de 5 millones de personas vacunadas con esquema completo, el cual arrojó que, aunque en minoría, aún existe un grupo con un alto riesgo de hospitalización o muerte por el SARS-CoV-2.

Dentro de los datos también fueron analizados más de dos mil casos de fallecimientos por esta enfermedad, y cerca de dos mil pacientes hospitalizados

¿CÓMO FUNCIONA EL MODELO DE PREDICCIÓN QCOVID?

Según explicaron, este modelo de riesgos combina una serie posibilidades con base en evidencia que puede estimar el riesgo, las posibilidades que establece son contraer coronavirus y ser ingresado en el hospital o contraer coronavirus y morir.

Esta herramienta funciona con tomar información de los factores de riesgo para convertirlos en valores, los cuales serán combinados con una ecuación para estimar el riesgo y generar una cifra de riesgo absoluto y una de riesgo relativo.

De acuerdo con los resultados arrojados, los grupos vacunados que se encuentra en riesgo de hospitalización o muerte son quienes padecen síndrome de Down, con trasplante de riñón, residentes en estancias para personas de la tercera edad, con VIH/sida o con la enfermedad de Parkinson.

Otros de los pacientes con alto riesgo son los que padecen enfermedades renales crónicas, cáncer de sangre, epilepsia, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, enfermedad coronaria, accidente cerebrovascular, fibrilación auricular, diabetes tipo 2.

Finalmente, el estudio arrojó que la incidencia de mortalidad por la Covid-19 aumenta, independientemente de los factores mencionados, por la edad y las privaciones, además de que ser del sexo masculino y de origen étnico indio y paquistaní también influyen.

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