Los síntomas de Covid-19 parecen caer en seis grupos diferentes, según revelaron los investigadores, en un trabajo que dicen podría ayudar a predecir si un paciente terminará necesitando un ventilador u otro soporte respiratorio.
El equipo dijo que los hallazgos podrían dar a los proveedores de atención médica una advertencia anticipada de varios días sobre la demanda de atención hospitalaria y asistencia respiratoria.
Pero también podría ayudar a identificar a los pacientes que corren el riesgo de enfermarse gravemente. Esto significa que se podría brindar apoyo en el hogar, como un medidor de oxígeno o visitas a enfermeras. De esta forma, cualquier deterioro puede detectarse rápidamente y dar una asistencia al hospital rápida. En la actualidad, agregó el equipo, el tiempo promedio para llegar al hospital con Covid-19 es de 13 días.
«Cualquier cosa que pueda hacer antes para evitar que las personas entren medio muertas aumentará las posibilidades de supervivencia. Asimismo, también dejará de ocupar las camas de hospital innecesariamente», dijo el profesor Tim Spector del King’s College London, coautor del trabajo.
Los investigadores se basaron en datos de 1,653 usuarios que dieron positivo para Covid-19. Además, informaron síntomas persistentes y registraron actualizaciones periódicas sobre su salud y situación. En general, 383 de estos usuarios hicieron al menos un viaje al hospital, y 107 requirieron oxígeno adicional o ventilación.
Luego, el equipo utilizó algoritmos de aprendizaje automático. Esto es un tipo de inteligencia artificial utilizado para explorar si algunos síntomas del Covid-19, entre los 14 monitoreados, se agrupan.
Los resultados sugieren seis agrupaciones diferentes, según el tipo de síntomas, cuándo ocurrieron y su duración dentro de los primeros 14 días de la enfermedad de los participantes.
Y habia mas. «Vimos que había un ingrediente muy claro entre estos grupos y los resultados en términos de [la necesidad de los participantes de] apoyo respiratorio», dijo la Dra. Claire Steves, autora clínica principal del artículo del King’s College de Londres. Ella agregó otros factores como los de mayor edad, la edad o ciertas condiciones médicas preexistentes fueron más comunes en algunos grupos.
Los seis grupos, o «grupos», son:
- Grupo 1: Principalmente con síntomas del tracto respiratorio superior, como una tos persistente, con dolor muscular. Alrededor del 1.5% de los pacientes en este grupo requirió asistencia respiratoria, y el 16% realizó uno o más viajes al hospital. Este fue el grupo más común de síntomas, que afectó a 462 participantes con Covid-19.
- Grupo 2: Principalmente síntomas del tracto respiratorio superior, pero también una mayor frecuencia de comidas omitidas y fiebre. De los pacientes en este grupo, el 4.4% requirió asistencia respiratoria, y el 17.5% realizó uno o más viajes al hospital.
- Grupo 3: síntomas gastrointestinales como diarrea, pero pocos otros síntomas. Si bien solo el 3,7% de los pacientes de este grupo más tarde necesitaron asistencia respiratoria, casi el 24% realizó al menos una visita al hospital.
- Grupo 4: signos tempranos de fatiga severa, dolor torácico continuo y tos. De los pacientes en este grupo, el 8.6% requirió asistencia respiratoria, y el 23.6% realizó uno o más viajes al hospital.
- Grupo 5: Confusión, comidas omitidas y fatiga severa. De los pacientes en este grupo, el 9.9% requirió asistencia respiratoria, y el 24.6% realizó uno o más viajes al hospital.
- Grupo 6: Dificultad respiratoria marcada que incluye la aparición temprana de disnea y dolor en el pecho, así como confusión, fatiga y síntomas gastrointestinales. Casi el 20% de este grupo necesitaba asistencia respiratoria y el 45,5% realizó una o más visitas al hospital. Pero este era el grupo de síntomas menos común, que afectaba a 167 participantes.
El equipo dijo que los dos primeros grupos parecen ser formas «más suaves» de Covid-19.
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Se encontraron agrupaciones similares cuando los investigadores repitieron el trabajo con datos de 1.047 usuarios diferentes de aplicaciones, y el equipo agregó dolores de cabeza y pérdida de olfato y sabor, que surgieron en todos los grupos, pero este último fue más duradero en casos más leves.
Los investigadores dicen que el seguimiento de los síntomas mejora la capacidad de predecir la trayectoria de un paciente con Covid-19.
Aumenta la capacidad de predecir el Covid-19
Spector dijo: «Al registrar todos los síntomas y cuando se incluyen en algo así como una aplicación médica, puede aumentar significativamente la capacidad de predecir quién necesitará apoyo hospitalario y potencialmente salvar vidas».
En base a los primeros cinco días de síntomas informados, junto con las características del paciente, como la edad, el sexo y las afecciones médicas preexistentes, el equipo podría predecir el 79% del tiempo si un paciente necesitaría más tarde asistencia respiratoria. Utilizando solo las características del paciente, esta cifra fue poco menos del 70%; la oportunidad daría una cifra del 50%.
El profesor Alastair Denniston, de la Universidad de Birmingham, y experto en el uso de inteligencia artificial en el cuidado de la salud, advirtió que el enfoque no daba una predicción precisa del riesgo de enfermedad grave y dijo que los resultados se basaron en datos de usuarios de aplicaciones, lo que significa que pueden no mantenerse en la población en general.
Tiene mérito el estudio sobre los síntomas del Covid-19
Pero, agregó, el estudio tiene mérito. «Este nuevo uso de los datos de síntomas es una herramienta adicional importante para ayudarnos a estimar el riesgo en los pacientes, y se puede ver cómo puede ser útil para tratar de garantizar que las personas con mayor riesgo obtengan el monitoreo adicional y la intervención más temprana que necesitan», dijo. .
Louise Wain, profesora de investigación respiratoria de la Fundación Británica del Pulmón en la Universidad de Leicester y una de las líderes del estudio de seguimiento a largo plazo de Phosp-Covid , agregó que los hallazgos también podrían arrojar luz sobre quién podría beneficiarse más de medicamentos como la dexametasona .
Pero, dijo, quedan preguntas. «También necesitamos entender cómo se relacionan las trayectorias tempranas de la enfermedad con qué tan rápido y completamente se recuperan las personas después de haber tenido el virus, y si se pueden usar para identificar a las personas con mayor riesgo de efectos a largo plazo».
