fbpx
Los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para detectar patrones de síntomas en los registros de salud de casi 35,000 pacientes de EE. UU. que dieron positivo en la prueba de infección por SARS-CoV-2 y luego desarrollaron síntomas persistentes de tipo COVID-19

Una colaboración con:

Cortesía | Redacción Weill Cornell Medicine

El síndrome post-COVID conocido como COVID largo tiene cuatro subtipos principales definidos por diferentes grupos de síntomas, según un estudio dirigido por investigadores de Weill Cornell Medicine.

El estudio , publicado el 1 de diciembre en Nature Medicine, fue el más grande de su tipo en examinar el COVID prolongado. Los investigadores, que representan a médicos e informáticos, utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para detectar patrones de síntomas en los registros de salud de casi 35,000 pacientes de EE. UU. que dieron positivo en la prueba de infección por SARS-CoV-2 y luego desarrollaron síntomas persistentes de tipo COVID-19.

Financiada por la iniciativa Researching COVID to Enhance Recovery (RECOVER) de los Institutos Nacionales de la Salud, esta investigación es parte de una subvención de un año de $ 9.8 millones que se enfoca en estudios de cohortes de registros de salud electrónicos, encabezada por el investigador principal Dr. Rainu Kaushal , decano asociado senior de investigación clínica y presidente del Departamento de Ciencias de la Salud de la Población en Weill Cornell Medicine.

“RECOVER tiene como objetivo dilucidar rápidamente lo que está sucediendo en la larga COVID”, dijo el Dr. Kaushal, coautor principal del estudio. “Observar cómo el agrupamiento de casos puede afectar profundamente el pronóstico y la atención de los pacientes”.

De los cuatro patrones principales detectados, uno presentaba problemas cardíacos y renales e incluía una proporción relativamente alta de pacientes infectados en los primeros meses de la pandemia en los EE. UU. Otro patrón incluía problemas respiratorios, ansiedad, trastornos del sueño y otros síntomas como dolor de cabeza y dolor en el pecho; casi dos tercios de los pacientes con este patrón eran mujeres.

“Estos resultados deberían informar la investigación en curso sobre los posibles mecanismos de la COVID prolongada y los posibles tratamientos”, dijo el Dr. Fei Wang , profesor asociado de ciencias de la salud de la población, que dirigió el estudio.

Las infecciones virales a veces dejan a los pacientes con una variedad de síntomas persistentes, a menudo inespecíficos. Para el SARS-CoV-2, estos síndromes posteriores a la infección se conocen popularmente como “COVID prolongado” y, más formalmente, como “infección posterior al SARS-CoV-2” (PASC). Parecen ser muy comunes; las estimaciones del número de estadounidenses que han tenido COVID durante mucho tiempo ascienden al 40 por ciento de la población adulta de EE . UU .

“Comprender la epidemiología de la COVID prolongada permite a los médicos ayudar a los pacientes a comprender sus síntomas y pronósticos y facilita el tratamiento de múltiples especialidades para los pacientes”, dijo el Dr. Kaushal, quien también es médico jefe de ciencias de la salud de la población en NewYork-Presbyterian/Weill. Centro Médico de Cornell y la profesora distinguida Nanette Laitman de Ciencias de la Salud de la Población en Weill Cornell Medicine. 

“Los registros de salud electrónicos ofrecen una ventana a esta condición, lo que nos permite caracterizar mejor los síntomas prolongados de COVID, informando otros tipos de investigación, incluidos los descubrimientos fundamentales y los ensayos clínicos”.

Los registros de salud analizados para el estudio provinieron de dos grandes conjuntos de datos recopilados por la Red Nacional de Investigación Clínica Centrada en el Paciente (PCORnet) , que comprende ocho consorcios de instituciones de atención médica de todo el país. Un conjunto de datos, de INSIGHT Clinical Research Network , que dirige el Dr. Kaushal , incluía datos de pacientes de Nueva York, mientras que el otro procedía de la red OneFlorida+ , que incluye pacientes de Florida, Georgia y Alabama.

En total, el análisis cubrió los registros de salud de 34 605 pacientes diferentes desde marzo de 2020 hasta noviembre de 2021, hasta la primera ola de Omicron, pero sin incluirla.

Al analizar inicialmente el conjunto de datos del paciente de Nueva York, el algoritmo de aprendizaje automático detectó cuatro patrones de síntomas principales. 

El primero, que representó alrededor del 34 por ciento de los pacientes, estuvo dominado por síntomas relacionados con el corazón, los riñones y la circulación. Los pacientes de este grupo, en comparación con los de otros grupos, eran mayores en promedio (mediana de edad de 65 años), tenían más probabilidades de ser hombres (49 %), tenían una tasa relativamente alta de hospitalización por COVID (61 %) y tenían relativamente más condiciones existentes. Este grupo también tuvo la proporción más alta (37 por ciento) de pacientes que se enfermaron con el SARS-CoV-2 durante la primera gran ola de EE. UU. de marzo a junio de 2020.

El segundo patrón de síntomas, comparable en frecuencia (33 por ciento de los pacientes) al primero, estuvo dominado por problemas respiratorios y del sueño, ansiedad, dolor de cabeza y dolores en el pecho. Los pacientes con este patrón eran en su mayoría mujeres (63 por ciento), con una mediana de edad de 51 años y una tasa mucho más baja (31 por ciento) de hospitalización por COVID. Casi dos tercios de los pacientes de este grupo dieron positivo por SARS-CoV-2 durante oleadas posteriores, de noviembre de 2020 a noviembre de 2021. Las afecciones preexistentes en este grupo se centraron en problemas respiratorios como el trastorno pulmonar obstructivo crónico y el asma.

Los otros dos patrones de síntomas estuvieron dominados, respectivamente, por síntomas musculoesqueléticos y del sistema nervioso, incluida la artritis (23 por ciento de los pacientes), y por una combinación de síntomas digestivos y respiratorios (10 por ciento).

Solo en el primer patrón de síntomas la proporción de sexos era de aproximadamente 1 a 1; en los otros tres, las pacientes femeninas constituían una mayoría significativa (más del 60 por ciento).

“Esta diferencia de sexo en el riesgo prolongado de COVID es consistente con investigaciones anteriores, pero hasta ahora muy pocos estudios han tratado de descubrir los mecanismos subyacentes”, dijo el Dr. Wang.

Para validar sus hallazgos, los investigadores aplicaron su algoritmo al conjunto de datos que cubría a pacientes de los tres estados del sur y encontraron resultados muy similares. El análisis también apoyó la validez general de la COVID prolongada al mostrar que, para los pacientes que dieron negativo para el SARS-CoV-2, los síntomas que aparecieron en el mismo intervalo de tiempo de 30 a 180 días después de la prueba no tenían patrones tan claros.

Actualmente, los investigadores están haciendo un seguimiento de la investigación en varias líneas, incluida la definición de patrones largos de síntomas de COVID para que puedan identificarse fácilmente a partir de registros de salud electrónicos, la identificación de factores de riesgo para diferentes patrones de síntomas y la identificación de tratamientos existentes que pueden ser reutilizado para ayudar a los pacientes con COVID de larga duración.

Acerca de RECOVER: la iniciativa NIH RECOVER de los Institutos Nacionales de la Salud para la Investigación del COVID para Mejorar la Recuperación es un esfuerzo de $1,150 millones, incluido el apoyo a través de la Ley del Plan de Rescate Estadounidense de 2021, que busca identificar cómo las personas se recuperan de una infección por COVID-19 y que está en riesgo de desarrollar secuelas post-agudas de SARS-CoV-2 (PASC). Los investigadores también están trabajando con pacientes, médicos y comunidades en los Estados Unidos para identificar estrategias para prevenir y tratar los efectos a largo plazo de la COVID, incluida la COVID prolongada. Para obtener más información, visite www.recovercovid.org .

Una colaboración con:

Cortesía | Redacción Weill Cornell Medicine
Ver enlace original:
https://www.nyp.org/news/study-identifies-four-major-subtypes-of-long-covid?