¿Existen distintos ‘tipos’ de covid-19? Un estudio dice que sí y que conocerlos podría anticipar quién enfermará de gravedad – Univision

La identificación de estos ‘tipos’ de covid-19, detectados con información de una aplicación móvil, podrían tener implicaciones importantes para el manejo clínico de la enfermedad y ayudar a los médicos a predecir quién tiene mayor riesgo y es probable que necesite atención hospitalaria e incluso asistencia respiratoria.
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Científicos británicos han dado seguimiento a diferentes conjuntos de síntomas de pacientes con covid-19 durante los primeros días en que estos se manifiestan, buscando un posible modelo que ayude a predecir la gravedad de la enfermedad en cada paciente y si necesitará o no hospitalización.

A partir de este trabajo, y utilizando la aplicación para smartphones ‘Covid Symtoms Study’ (que puedes bajar sin costo y así sumarte al estudio), un equipo multidisciplinario del King’s College de Londres encontró seis ‘tipos’ o ‘niveles’ de la enfermedad, cada uno distinguido por un grupo de síntomas y con diferentes niveles de gravedad.

Estos hallazgos podrían tener implicaciones importantes para el manejo clínico del covid-19 y ayudar a los médicos a predecir quién tiene mayor riesgo y es probable que necesite atención hospitalaria e incluso asistencia respiratoria.

Según los resultados del estudio, estos son los seis tipos, grupos o niveles de covid-19, de acuerdo con sus síntomas:

Este estudio prospectivo único de síntomas se está realizando a partir de la información diaria de millones de usuarios en esa aplicación para teléfonos inteligentes, con una interfaz guiada que aporta además datos demográficos y de otras morbilidades y fue desarrollada por Zoe Global Limited, con el aporte del King’s College de Londres y del Hospital General de Massachusetts.

Los informes de casos han resaltado que las personas infectadas con covid-19 pueden presentar diferentes síntomas, que según los cálculos se agrupan en subtipos distintos, con diferentes necesidades clínicas.

Tras haber hecho la segmentación en tipos o niveles, el equipo investigó si las personas que experimentaban grupos particulares de síntomas tenían más probabilidades a partir de ello de necesitar soporte respiratorio, tanto oxígeno adicional como un respirador artificial y encontraron los siguientes datos: en el Grupo 1 solo lo necesitó el 1.5% de las personas mientras en el 2 fue el 4.4% y el 3.3% de las personas del grupo 3. Para los últimos tres grupos, asociados a enfermedades más graves, las cifras fueron mayores: el 8.6%, el 9.9% y 19.8% para los grupos 4, 5 y 6 respectivamente.

Además, casi la mitad de los pacientes en el grupo 6 terminaron en el hospital, en comparación con solo el 16% de los del Grupo 1.

En general, las personas con síntomas de los grupos 4, 5 o 6 tendían a ser mayores y más débiles y tenían más probabilidades de tener sobrepeso y afecciones preexistentes, como diabetes o enfermedad pulmonar, que aquellas de los grupos 1, 2 o 3.

Posteriormente, los investigadores desarrollaron un modelo que combina información sobre la edad, sexo, índice de masa corporal (IMC) y las afecciones preexistentes junto con los síntomas recopilados en solo cinco días desde el inicio de la enfermedad, lo cual permite finalmente predecir en qué grupo se ubica un paciente y por tanto, su riesgo a ser hospitalizado o a necesitar ser conectado a un respirador.

La investigadora principal de la investigación, la doctora Carole Sudre, del King’s College de Londres, explicó a Univision Noticias que su hallazgo no se trata de que existan distintas cepas del virus. “Es la misma cepa del virus, pero como el virus puede entrar en una amplia gama de diferentes tipos de células y no solo en las células respiratorias, pueden presentarse una gran variedad de síntomas. Además, como cada uno de nosotros tiene una respuesta inmune diferente, esto también puede contribuir a diferentes presentaciones”, explicó Sudre.

“Actualmente estamos trabajando hacia el próximo paso de validación del modelo para evaluar su generalización con la ambición de implementarlo de manera más amplia”, añadió.

“Estos hallazgos tienen implicaciones importantes para la atención y el monitoreo de las personas que son más vulnerables a un covid-19 grave”, dijo la doctora Claire Steves del King’s College de Londres en la nota de prensa del estudio. “Si puedes predecir quiénes son estas personas en el quinto día, tienes tiempo para brindarles apoyo e intervenciones tempranas, como monitorear los niveles de oxígeno y azúcar en la sangre, y asegurarse de que estén hidratados adecuadamente con atención simple que se podría brindar en el hogar, evitando hospitalizaciones y salvando vidas”.

En ese mismo reporte, Carole Sudre puntualizaba: “Nuestro estudio ilustra la importancia de controlar los síntomas a lo largo del tiempo para hacer que nuestras predicciones sobre el riesgo individual y los resultados sean más sofisticados y precisos”, declaró. “Este enfoque nos está ayudando a comprender la historia que se desarrolla de esta enfermedad en cada paciente para que puedan obtener la mejor atención”.

Por su parte, el profesor Tim Spector, otro miembro del equipo, agregó: “Los datos son nuestra herramienta más poderosa en la lucha contra el covid-19. Instamos a todos a tener el hábito de usar la aplicación diariamente para registrar su salud en los próximos meses, ayudándonos a adelantarnos a cualquier punto de acceso local o una segunda ola de infecciones”.

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