研究人员开发了一种模型来估计退伍军人的COVID-19死亡风险

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信用:未提出/ CC0公共领域

医疗专业人员可以估计谁死于COVID-19的风险最大,包括老年人和那些有各种健康状况的人。然而,直到最近,这一估计大多是基于判断和经验。

随着耶鲁大学医学院神经外科副教授、弗吉尼亚州康涅狄格医疗保健系统神经外科主任Joseph King Jr博士领导的新工作,这种情况可能会改变。在一篇名为“30天死亡率的发展和验证”的论文中基于来自13,323个Covid-19患者的预先存在的医学行政数据:退伍军人卫生行政科迪德 - 19(Vaco)指数,“2020年11月11日发布的,研究人员开发了退伍军人健康管理Covid-19(Vaco)索引。该指数是使用年龄,性别和预先存在的公式估计患者在30天内死亡的风险。

该工具提供了有价值的定量数据,可以识别护理提供者,并提示他们加强监测或治疗,或建议某人采取额外的注意,以防止暴露于病毒。

“这有可能成为实时决策支持工具,”King博士说。

VACO指数还可以帮助对疫苗进行分类,以确保那些可能因病毒而患病最严重的人在推出期间能够优先获得疫苗,或优先让那些应该接受单克隆抗体等稀缺治疗的人获得疫苗。

为了开发该指数,耶鲁和其他组织的国王和研究人员在内的美国退伍军人事务部门,从2月20日至7月20日至7月之间的美国退伍军人卫生管理局看了13,323案件。

将数据划分为三个部分,团队分析了3,681名患者中的第一个480次死亡队列的数据,以开发模型,并使用后续两部分进行测试和验证模型。“这是一种比其他大多数Covid-19型号更严格的方法,”King博士说。

研究人员发现,年龄是死亡率的最强预测因子,55岁以后,风险上升。50岁以下的COVID-19患者死亡的几率只有1%。85岁及以上的人如果感染COVID-19,死亡的几率至少为34%。

但COVID-19死亡率的另一个重要预测因素是患者基于查尔森共病指数(Charlson COVID-19共病指数,CCI)诊断的数量,该指数列出了包括糖尿病在内的17种健康状况,和痴呆症。“我们发现的是,这些条件的数量[患者有],而不是一个特别的,而不是一个特别的,”王博士说。然而,该研究还表明,CCI条件心肌梗死(心脏病发作)和外周血管疾病具有自身垂死的危险性的危险。

例如,该指数计算例如来自CCI的五个具有五种预先存在的条件的77岁男性(其中包括这两个特殊风险因素)的患者患有21%的风险。如果同一病人有一个然而在过去,他们的死亡风险增加到29%。

金博士说,该指数有局限性:它是在医生为治疗重症COVID-19患者制定有效治疗方案之前,根据早期流行数据制定的。

此外,大流行早期测试率很低。因此,该型号仅考虑更有可能获得测试患者的患者表现出更严重的症状。“有科迪德的患者从未测试过,而且那些人可能不会像病人那样生病,并没有死,”王博士说。

因此,尽管该指数可能高估了死亡风险,但它仍然揭示了问题有价值的信息。金博士说:“即使总体死亡率下降,相对风险仍将保持不变。”

该研究团队正在进行后续项目,包括在耶鲁纽黑文医院对不同的人口进行再次验证。

申请的可能性是深刻的:研究人员计划与疾病控制和预防的中心合作,以改进模型,他们正在与其他政府机构合作,这些政府机构正在考虑使用该模型进行疫苗和药物决策制定的模型,包括卫生与人力服务部(HHS)项目,运营翘曲速度,医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)和食品和药物管理局(FDA)。WACO指数可以纳入最多保健系统中使用的电子健康记录,作为医疗保健提供者的决策支持工具,当他们处理Covid-19患者时。Carejourney,Google和MDCalc等私营公司也可以利用该模型。允许任何人使用Vaco索引的在线计算器可用于:www.mdcalc.com/veterans-health…x-COVID-19-mortality

“鉴定那些以Covid-19染色的最大风险的人 - 允许我们将资源集中在最高风险上 - 对患者来说是重要的,,医疗保健系统和参与医疗保健的政府组织。WACO指数有可能帮助所有这些群体实现更好的结果,因为世界与Covid-19大流行斗争,“King博士说。


进一步探索

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更多信息:Joseph T. King等人。基于13323名COVID-19患者已有医疗管理数据的30天死亡率指数的开发和验证:退伍军人卫生管理局COVID-19 (VACO)指数,普罗斯一体(2020)。DOI: 10.1371 / journal.pone.0241825
所提供的耶鲁大学
引用:研究人员开发了一种模型,用于估计退伍军人COVID-19死亡风险(2020年,12月7日),2021年1月23日从//www.puressens.com/news/2020-12-covid-mortality-veterans.html检索
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