abril 30, 2024

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La mayoría de las muertes por COVID-19 pueden ser el resultado de una infección completamente diferente: ScienceAlert

La mayoría de las muertes por COVID-19 pueden ser el resultado de una infección completamente diferente: ScienceAlert

La Organización Mundial de la Salud ya no clasifica a la COVID-19 como una emergencia de salud global, pero los científicos siguen trabajando arduamente para comprender más sobre el virus y su impacto, incluida la forma en que el coronavirus afecta el cuerpo y conduce a la muerte.

Un nuevo análisis sugiere que una alta proporción de personas que requirieron asistencia de un ventilador debido a una infección por COVID-19 también desarrollaron neumonía bacteriana secundaria. Esta neumonía ha sido responsable de una tasa de mortalidad más alta que la infección por COVID-19.

Entonces, si bien COVID-19 envió a estos pacientes al hospital, en realidad era una infección causada por el uso de un ventilador que tenía más probabilidades de ser la causa de la muerte cuando esa infección no respondía al tratamiento.

“Nuestro estudio destaca la importancia de prevenir, investigar y tratar agresivamente la neumonía bacteriana secundaria en pacientes críticos con neumonía grave, incluidos aquellos con COVID-19”. Él dice Benjamin Singer, neumólogo de la Universidad Northwestern en Illinois.

El equipo analizó los registros de 585 personas que ingresaron en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital Northwestern Memorial, también en Illinois. Todos tenían neumonía grave y/o insuficiencia respiratoria, y 190 tenían COVID-19.

Usando un enfoque de aprendizaje automático para procesar datos, los investigadores agruparon a los pacientes según su condición y la cantidad de tiempo que pasaron en cuidados intensivos.

Los resultados refutan la idea de que tormenta celular Sin embargo, el COVID-19, la abrumadora respuesta inflamatoria que provoca la insuficiencia orgánica, ha sido responsable de una gran cantidad de muertes. No hubo evidencia de falla multiorgánica en los pacientes estudiados.

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Los investigadores utilizaron el aprendizaje automático para identificar patrones. (Gao et al. J. Clin. Investigación.2023)

En cambio, los pacientes con COVID-19 tenían más probabilidades de desarrollar neumonía asociada al ventilador (NAV) y durante períodos más prolongados. Los casos en los que la VAP no respondió al tratamiento tuvieron tasas de mortalidad general significativas en el estudio.

“Aquellos que se curaron de neumonía secundaria tenían más probabilidades de sobrevivir, mientras que aquellos cuya neumonía no fue tratada tenían más probabilidades de morir”. Él dice cantante.

«Nuestros datos sugieren que la tasa de mortalidad asociada con el virus en sí es relativamente baja, pero otras cosas que suceden durante una estadía en la UCI, como la neumonía bacteriana secundaria, compensan eso».

Estos resultados sugieren que los resultados de la UCI podrían mejorarse si hubiera mejores estrategias para diagnosticar y tratar los episodios de VAP, algo que, según los investigadores, debe abordarse en el futuro.

Cabe señalar que si la solicitud de un ventilador por parte de un paciente para tratar complicaciones de COVID-19 resulta en una VAP, esto no significa que la infección por COVID-19 sea menos grave, ni reduce el número de muertes por COVID-19.

como autores El escribe En su artículo, “El período relativamente largo de estadía entre los pacientes con COVID-19 se debe principalmente a una insuficiencia respiratoria prolongada, lo que los pone en mayor riesgo de VAP”.

Pero los hallazgos resaltan la necesidad de más estudios y precaución al hacer suposiciones sobre la causa de muerte en casos de COVID-19. Un análisis molecular detallado del mismo estudio debería revelar más sobre lo que hace la diferencia entre recuperarse o no recuperarse de VAP.

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También es otro ejemplo de cómo la IA de aprendizaje automático puede procesar cantidades masivas de datos y localizar patrones más allá de nosotros, simples mortales, ya sea analizando proteínas o desarrollando matemáticas.

“La aplicación del aprendizaje automático y la IA a los datos clínicos se puede utilizar para desarrollar mejores formas de tratar enfermedades como la COVID-19 y ayudar a los médicos de la UCI a manejar a estos pacientes”. Él dice Kathryn Gao, neumóloga de la Universidad Northwestern.

Investigación publicada en Revista de investigación clínica.