Cifra reală a cazurilor de COVID lung ar putea fi dublă față de estimări

Cifra reală a cazurilor de COVID lung ar putea fi dublă față de estimări

Cifra reală a cazurilor de COVID lung ar putea fi de două ori mai mare decât estimările actuale și ar putea fi ascunsă de sistemele de supraveghere curente care se bazează pe captarea codurilor de diagnostic, conform unei cercetări recente realizate de Mass General Brigham.

Studiul a folosit un algoritm AI inovator pentru a analiza dosarele medicale a aproape 460.000 de pacienți cu COVID-19 din 58 de spitale din Statele Unite, descoperind că aproximativ 1 din 6 pacienți, adică aproximativ 16%, au dezvoltat COVID lung. Aceste rate, care se traduc în mai mult de 18 milioane de americani, sunt de două ori mai mari decât estimările actuale și reflectă povara cumulativă în creștere a afecțiunilor cronice după infecția cu COVID-19. Rezultatele sunt publicate în JAMA Network Open.

Peste 10 milioane de oameni cu COVID lung ar rămâne complet neidentificați de codul de diagnostic pe care sistemele de sănătate și factorii de decizie se bazează pentru a urmări povara bolii. „Cifrele pe care le-am descoperit sunt aproape cu siguranță o subestimare”, a declarat Hossein Estiri, autor principal al studiului.

Codificarea diagnostică actuală, inclusiv codul ICD U09.9 destinat condițiilor post-COVID, captează mai puțin de 7% dintre pacienții cu COVID lung.

O echipă de cercetători de la Mass General Brigham a utilizat un algoritm de „precizie-phenotyping” conceput special pentru a identifica COVID lung în dosarele electronice de sănătate prin analizarea secvențelor temporale de evenimente clinice din rândul a sute de mii de pacienți cu COVID-19. Algoritmul a fost validat anterior pentru a identifica cazurile de COVID lung ca un diagnostic de excluziune, care identifică afecțiunile apărute după infecția cu COVID-19 și care nu pot fi explicate prin condiții preexistente din istoricul medical al pacientului.

Cercetătorii au analizat dosarele electronice de sănătate ale 457.950 de pacienți care au testat pozitiv pentru COVID-19 din patru regiuni din SUA: New England, Southeast Texas, Southern California și Western Pennsylvania. Aceștia au identificat COVID lung la 16,3% dintre pacienți, cu rate variind de la 13,6% la 22,7% în diferite regiuni. Printre întreaga cohortă a studiului, 14,5% dintre pacienții cu COVID-19 (66.587 de indivizi) au dezvoltat condiții cronice care necesită îngrijire clinică susținută.

Studiul a evidențiat, de asemenea, variații regionale ale manifestărilor clinice ale COVID lung, cum ar fi ratele dramatic diferite de prediabet – o consecință emergentă a COVID lung – în diverse părți ale SUA.

Contrar presupunerii că COVID lung este o moștenire a primelor valuri ale pandemiei, cercetătorii au constatat, de asemenea, că prevalența cumulativă a continuat să crească în toate regiunile studiate. Acest lucru indică faptul că virusul continuă să acționeze ca un catalizator pentru noi afecțiuni cronice pe termen lung care afectează diferite sisteme ale corpului. Modelarea statistică a arătat creșteri semnificative pe trimestre în New England, Southern California și Western Pennsylvania, cu tendințe care sugerează o continuare a creșterii în următorul deceniu, dacă modelele actuale persistă.

„Această lucrare demonstrează cum datele clinice longitudinale dintr-un sistem de sănătate pot fi structurate și analizate pentru a sprijini o identificare mai consistentă a condițiilor complexe post-virale”, a declarat Shawn Murphy. „Există un potențial semnificativ pentru AI clinic atunci când este conceput pentru sănătatea publică și integrat în setările de îngrijire din lumea reală.”

Cercetătorii subliniază că descoperirile lor nu includ infecții nedocumentate, care au devenit majoritare de când testarea pe scară largă s-a încheiat, și exclud pacienții fără dosare medicale longitudinale. Aceste limitări sugerează că povara totală a bolii COVID lung ar putea fi și mai mare.

„Acești pacienți nu sunt absenți din îngrijirea clinică; ei sunt absenți din codul de diagnostic care i-ar identifica ca pacienți cu COVID lung”, a declarat Jiazi Tian. „Cardiologul care vede noi cazuri de disautonomie, endocrinologul care observă noi afecțiuni metabolice, neurologul care se confruntă cu plângeri cognitive inexplicabile – unele dintre aceste prezentări sunt COVID lung apărând fără eticheta care le-ar conecta la o infecție cu COVID-19.”

„Acest studiu demonstrează cum spitalele pot utiliza AI pentru a ajuta la umplerea lacunelor de supraveghere pe care agențiile de sănătate publică nu le mai urmăresc. Ceea ce mă entuziasmează cel mai mult este ceea ce poate urma cu aceste noi date de supraveghere,” a declarat Estiri. „Odată ce putem distinge diferitele manifestări clinice și specifice organelor ale COVID lung, obținem capacitatea de a lansa noi studii clinice și de a testa tratamentele țintite pentru pacienții potriviți.”