Investigadores de la Facultad de Salud Pública Bloomberg de Johns Hopkins desarrollaron una nueva calculadora en línea para estimar el riesgo de morir de COVID-19 a nivel individual y comunitario. Los investigadores que desarrollaron la calculadora esperan que sea útil para las autoridades de salud públicapara evaluar los riesgos de mortalidad en diferentes comunidades y para priorizar ciertos grupos para la vacunación a medida que las vacunas COVID-19 estén disponibles.
El algoritmo subyacente a la calculadora utiliza información de grandes estudios existentes para estimar el riesgo de mortalidad por COVID-19 para las personas según la edad, el sexo, los factores sociodemográficos y una variedad de diferentes condiciones de salud. Las estimaciones de riesgo se aplican a las personas de la población general queactualmente no están infectados y captura los factores asociados tanto con el riesgo de infección futura como con las complicaciones posteriores a la infección.
"Nuestra calculadora representa un enfoque más cuantitativo y debería complementar otras pautas cualitativas propuestas, como las de la Academia Nacional de Ciencias y Medicina, para determinar los riesgos individuales y comunitarios y asignar vacunas", dice el autor principal del estudio, Nilanjan Chatterjee, PhD,Profesor Distinguido Bloomberg en los departamentos de Bioestadística y Epidemiología de la Escuela Bloomberg.
La nueva calculadora de riesgo http://covid19risktools.com:8443/riskcalculator se presenta en un artículo que aparece en la revista Medicina natural .
Los investigadores también colaboraron con PolicyMap, Inc. para desarrollar mapas interactivos para ver los números y la proporción de personas en varios niveles de riesgo en ciudades, condados y estados de EE. UU.personas en riesgo y otros esfuerzos de intervención específicos.
COVID-19, la enfermedad infecciosa pandémica que se ha extendido por todo el mundo durante los últimos diez meses, afectando a casi 70 millones de personas y matando a más de 1,5 millones en todo el mundo, puede afectar a diferentes personas de formas marcadamente diferentes. Los niños y los adultos jóvenes pueden sufrir muchoenfermedad leve o ningún síntoma, mientras que los ancianos tienen tasas de mortalidad por infección de al menos varios por ciento. También hay claras diferencias étnicas y raciales: los pacientes negros y latinos en los EE. UU., por ejemplo, han muerto de infecciones por COVID-19 entasas mucho más altas que las de los pacientes blancos, así como diferencias relacionadas con afecciones médicas preexistentes como la diabetes.
"Aunque conocemos desde hace mucho tiempo los factores asociados con una mayor mortalidad, ha habido un esfuerzo limitado para incorporar estos factores en las estrategias de prevención y los modelos de pronóstico", dice Chatterjee.
Él y su equipo desarrollaron su modelo de riesgo utilizando varios conjuntos de datos relacionados con COVID-19, incluidos los de un gran estudio con sede en el Reino Unido y las tasas de mortalidad a nivel estatal publicadas por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, y luego validaron el modelo para predecirtasas de mortalidad a nivel comunitario utilizando muertes recientes en ciudades y condados de EE. UU.
La calculadora basada en el modelo está disponible en línea para los funcionarios de salud pública y las personas interesadas por igual. Permite al usuario determinar el riesgo individual en función de factores como la edad, el sexo, la raza / etnia y el historial médico, y se puede utilizar para definirriesgo para un grupo, como para una comunidad, corporación o universidad en particular, basado en la combinación de factores relevantes que definen al grupo.
En su artículo, Chatterjee y sus colegas usaron su calculadora para describir la distribución del riesgo para toda la población de EE. UU., Mostrando, por ejemplo, que solo alrededor del cuatro por ciento de la población en alto riesgo, definido como cinco veces mayor riesgo que EE. UU.promedio, se espera que contribuya con cerca del 50 por ciento del total de muertes. Los investigadores también mostraron que el riesgo a nivel de población varía considerablemente de una ciudad a otra y de un condado a otro. "Por ejemplo, el porcentaje de la población adulta que excede el riesgo cinco veces mayorel umbral varía del 0,4 por ciento en Layton, Utah, al 10,7 por ciento en Detroit, Michigan ", dice Chatterjee.
La calculadora permite a los usuarios calcular el riesgo de mortalidad de las personas mediante la combinación de información sobre factores a nivel individual con la dinámica de una pandemia a nivel de la comunidad, disponible en una gran variedad de modelos de pronóstico. Por lo tanto, cuando una gran ola de infecciones golpea a una población, elLas estimaciones de riesgo para las personas aumentarán en esa comunidad. Actualmente, la herramienta se actualiza semanalmente para incorporar información sobre la dinámica de una pandemia a nivel estatal.
Chatterjee y sus colegas esperan que su calculadora sea útil para establecer prioridades para la asignación de vacunas COVID-19 tempranas y otros recursos preventivos escasos como las máscaras N95. Las pautas propuestas por la Academia Nacional de Ciencias, Ingeniería y Medicina de EE. UU. Colocan a los trabajadores médicos de primera líneaen la categoría de máxima prioridad para maximizar los beneficios sociales y minimizar la posibilidad de que infecten a otros, pero la mayoría de las otras categorías prioritarias se basan en general en los riesgos estimados de infección y gravedad de la enfermedad y, por ejemplo, dan mayor prioridad a los ancianos y a las personas.con afecciones como la diabetes.
"Las personas pueden entender en términos generales que con una afección preexistente como la obesidad o la diabetes, por ejemplo, tienen un mayor riesgo, pero con nuestra calculadora deberían poder comprender su riesgo de una manera que tenga en cuenta múltiples factores".Dice Chatterjee.
"Evaluación de los riesgos a nivel individual y comunitario de la mortalidad por COVID-19 en los EE. UU. E implicaciones para la distribución de vacunas" fue escrito por Jin Jin, Neha Agarwala Prosenjit Kundu, Benjamin Harvey, Yuqi Zhang, Eliza Wallace y Nilanjan Chatterjee.
El financiamiento para la investigación provino de la fundación Bloomberg Distinguished Professorship.
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Materiales proporcionado por Facultad de Salud Pública Bloomberg de la Universidad Johns Hopkins . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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