भविष्यवाणी मॉडल का पता चलता है नई विशेषताओं को प्रभावित कर सकता है कि जोखिम — ScienceDaily


क्लीवलैंड क्लिनिक के शोधकर्ताओं ने विकसित किया है दुनिया की पहली जोखिम भविष्यवाणी मॉडल के लिए स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं की भविष्यवाणी करने के लिए एक व्यक्तिगत रोगी की संभावना के लिए सकारात्मक परीक्षण COVID-19 के रूप में अच्छी तरह के रूप में उनके परिणामों से रोग.

के अनुसार में प्रकाशित एक नए अध्ययन सीने में, जोखिम भविष्यवाणी मॉडल (बुलाया एक nomogram) से पता चलता है की प्रासंगिकता उम्र, जाति, लिंग, सामाजिक-आर्थिक स्थिति, टीकाकरण इतिहास और वर्तमान दवाओं में COVID-19 खतरा है । जोखिम कैलकुलेटर है एक नए उपकरण के लिए स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं की सहायता के लिए उन्हें भविष्यवाणी करने में रोगी जोखिम और सिलाई के बारे में निर्णय लेने की देखभाल. यह प्रदान करता है एक और अधिक वैज्ञानिक दृष्टिकोण का परीक्षण करने के लिए महत्वपूर्ण है, जो दर्शकों के लिए है जो का सामना करना पड़ा के लिए वृद्धि की मांग का परीक्षण और सीमित संसाधनों.

“की क्षमता की सही भविष्यवाणी करने के लिए कि क्या है या नहीं एक रोगी की संभावना है करने के लिए सकारात्मक परीक्षण के लिए COVID-19, के रूप में अच्छी तरह के रूप में संभावित परिणामों सहित रोग की गंभीरता और अस्पताल में भर्ती, जाएगा में सर्वोपरि प्रभावी ढंग से प्रबंध हमारे संसाधनों और triaging देखभाल,” ने कहा कि लारा Jehi, एम. डी., क्लीवलैंड क्लिनिक के मुख्य अनुसंधान सूचना अधिकारी और इसी लेखक पर अध्ययन. “जैसा कि हम करने के लिए जारी लड़ाई में इस महामारी के लिए तैयार एक संभावित दूसरी लहर, समझ के साथ एक व्यक्ति के जोखिम में पहला कदम है संभावित देखभाल और इलाज की योजना बना.”

के nomogram है, जो तैनात किया गया है के रूप में एक स्वतंत्र रूप से उपलब्ध ऑनलाइन जोखिम कैलकुलेटर पर https://riskcalc.org/COVID19/, विकसित किया गया था का उपयोग कर डेटा से लगभग 12,000 में दाखिला रोगियों को क्लीवलैंड क्लिनिक के COVID-19 रजिस्ट्री भी शामिल है, जो सभी व्यक्तियों पर परीक्षण किया क्लीवलैंड क्लिनिक के लिए नहीं, बीमारी बस उन है कि सकारात्मक परीक्षण.

डेटा वैज्ञानिकों सहित सह-लेखक के अध्ययन पर माइकल Kattan, पीएच. डी., कुर्सी के लर्नर अनुसंधान संस्थान के विभाग के मात्रात्मक स्वास्थ्य विज्ञान, प्रयोग किया जाता सांख्यिकीय एल्गोरिदम को बदलने के लिए डेटा से रजिस्ट्री मरीजों के इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड में पहली की अपनी खास तरह का nomogram.

इस अध्ययन से पता चला कई उपन्यास अंतर्दृष्टि रोग के जोखिम, सहित:

  • रोगियों को प्राप्त है, जो न्यूमोकोकल पॉलीसैक्राइड वैक्सीन (PPSV23) और फ्लू के टीके कर रहे हैं कम होने की संभावना के लिए सकारात्मक परीक्षण के लिए COVID-19 उन लोगों की तुलना में है, जो प्राप्त नहीं vaccinations.
  • रोगियों को सक्रिय रूप से लेने के मेलाटोनिन (ओवर-द-काउंटर नींद सहायता), carvedilol (उच्च रक्तचाप और दिल की विफलता के उपचार) या paroxetine (विरोधी अवसाद) कर रहे हैं कम होने की संभावना का परीक्षण करने के लिए सकारात्मक से नहीं ले रोगियों के दवाओं के लिए.
  • रोगियों की कम सामाजिक आर्थिक स्थिति (के रूप में मापा जाता है इस अध्ययन में ज़िप कोड द्वारा) कर रहे हैं और अधिक होने की संभावना के लिए सकारात्मक परीक्षण के रोगियों की तुलना में अधिक से अधिक आर्थिक मतलब है ।
  • रोगियों के एशियाई मूल रहे हैं कम होने की संभावना की तुलना में छोटा करने के लिए रोगियों का परीक्षण सकारात्मक है ।

“हमारे निष्कर्षों की पुष्टि की कई जोखिम वाले कारकों को पहले से ही रिपोर्ट में मौजूदा साहित्य सहित-जा रहा है कि पुरुष और उम्र में आगे बढ़ने के दोनों वृद्धि की संभावना के लिए सकारात्मक परीक्षण COVID-19-लेकिन हम भी आगे रख कुछ नए संघों ने कहा,” डॉ Jehi. “आगे सत्यापन और अनुसंधान कर रहे हैं की जरूरत में इन प्रारंभिक अंतर्दृष्टि लेकिन इन सहसंबंध कर रहे हैं बहुत पेचीदा।”

पिछले एक में नेटवर्क चिकित्सा अध्ययन के नेतृत्व में लर्नर रिसर्च इंस्टीट्यूट के वैज्ञानिकों, 16 दवाओं सहित (मेलाटोनिन, carvedilol और paroxetine) और तीन दवा संयोजन के रूप में पहचान की गई उम्मीदवारों के लिए repurposing के रूप में संभावित COVID-19 उपचार. जबकि इन निष्कर्षों को सुझाव है कि एक संघ के बीच इन दवाओं और कम जोखिम के परीक्षण के लिए सकारात्मक COVID-19, अतिरिक्त अध्ययन की जरूरत का आकलन करने के लिए कैसे इन दवाओं को प्रभावित कर सकता है रोग प्रगति.

“डेटा सुझाव है कि कुछ दिलचस्प सहसंबंध लेकिन प्रदान नहीं करते हैं, कारण और प्रभाव,” कहा Kattan. “उदाहरण के लिए, हमारे डेटा साबित होता है कि नहीं मेलाटोनिन कम कर देता है के अपने जोखिम के लिए सकारात्मक परीक्षण COVID-19. वहाँ हो सकता है कुछ और के बारे में रोगियों को जो मेलाटोनिन ले जाता है कि वास्तव में जिम्मेदार के लिए स्पष्ट खतरा कम है, और हम नहीं जानते कि वह क्या है. उपभोक्ताओं को नहीं करना चाहिए कुछ भी बदलने के बारे में उनके व्यवहार के आधार पर हमारे निष्कर्ष.”

के nomogram विकसित की है, से डेटा का उपयोग कर रोगियों में परीक्षण किया है, क्लीवलैंड क्लिनिक के लिए COVID-19 से पहले 2 अप्रैल, 2020, नग्न अच्छा प्रदर्शन और विश्वसनीयता में इस्तेमाल किया जब एक अलग भौगोलिक क्षेत्र (फ्लोरिडा) और समय (रोगियों के परीक्षण के बाद 2 अप्रैल, 2020 तक). यह पता चलता है कि पैटर्न और भविष्यवक्ताओं मॉडल में पहचान कर रहे हैं भर में लगातार क्षेत्रों और समुदायों और हो सकता है संभवतः के लिए अपनाया नैदानिक व्यवहार में स्वास्थ्य प्रणालियों देश भर में.

“इस nomogram लाना होगा परिशुद्धता चिकित्सा के लिए COVID-19 महामारी, मदद करने के लिए सक्षम शोधकर्ताओं और चिकित्सकों की भविष्यवाणी करने के लिए एक व्यक्ति के जोखिम का परीक्षण, सकारात्मक ने कहा,” Kattan. “इसके अतिरिक्त, जबकि परीक्षण समाधान जारी किया जा करने के लिए की जरूरत है, यह बहुत महत्वपूर्ण है सुनिश्चित करने के लिए हम कर रहे हैं, जिम्मेदारी से और बेहतर भेजने हमारे संसाधनों सहित नैदानिक कर्मियों, व्यक्तिगत सुरक्षा उपकरण और अस्पताल के बिस्तर. हमारे जोखिम भविष्यवाणी मॉडल खड़ा करने के लिए बहुत सहायता अस्पताल के सिस्टम में यह योजना है।”

के COVID-19 अनुसंधान रजिस्ट्री है, जो अब से डेटा 23,000 से अधिक रोगियों में इस्तेमाल किया जा रहा है सूचित करने के लिए एक किस्म का अध्ययन. शोधकर्ताओं भर में क्लीवलैंड क्लिनिक उद्यम कर रहे हैं का उपयोग कर गतिशील रजिस्ट्री डेटा में 140 से अधिक COVID-19 से संबंधित अनुसंधान परियोजनाओं के क्षेत्रों में इस तरह के कैंसर के रूप में, बाल रोग और गहन देखभाल.



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