Исследователи разрабатывают модель прогнозирования риска для более разумных рекомендаций по экранированию COVID-19 |

Исследователи разрабатывают модель прогнозирования риска для более разумных рекомендаций по экранированию COVID-19

Клиницисты и врачи общей практики вскоре смогут лучше выявлять пациентов с более высоким риском серьезного заболевания от инфекции COVID-19 на основе новой модели прогнозирования риска, основанной на данных, которая в настоящее время разрабатывается группой, в которую входят исследователи из Ливерпульского университета при поддержке NHS Digital.

В Великобритании правительственное руководство по COVID-19 идентифицирует людей, основанных на трех основных категориях риска, и тем, кто «клинически чрезвычайно уязвим» к заболеванию, ранее рекомендовалось защищать себя от вируса.

Эта новая модель может применяться в различных медицинских учреждениях и учреждениях здравоохранения, включая поддержку врачей общей практики и специалистов в консультациях со своими пациентами для предоставления более целенаправленных рекомендаций, основанных на индивидуальных уровнях риска.

Регулярно собираемые анонимные  электронные медицинские записи о 8 миллионах взрослых в Великобритании, доступ к которым осуществляется через базу данных QResearch Университета Оксфорда, и связанные наборы данных будут проанализированы для выявления факторов, которые могут быть использованы для прогнозирования лиц с наибольшим риском заражения и серьезных заболеваний от COVID-19. , К ним относятся возраст, пол, этническая принадлежность, депривация, статус курения, индекс массы тела, ранее существовавшие заболевания и текущие лекарства.

Алгоритмы анализа данных будут разрабатываться совместно с клиническими экспертами и специалистами по данным в NHS Digital и послужат основой для модели прогнозирования клинического риска, которая может быть применена в различных медицинских учреждениях и учреждениях здравоохранения. Индивидуальная оценка риска может использоваться для улучшения совместного принятия решений между клиницистами и пациентами на основе более точной информации, а также дискуссий о том, как снизить риск.

Модель также может быть использована для информирования математического моделирования о потенциальном воздействии национальной политики в области общественного здравоохранения на защиту и профилактику инфекции и, возможно, поможет выявить лиц, подвергающихся наибольшему риску вакцинации, когда они будут доступны.

Проект представлял собой комиссию из Канцелярии Главного медицинского работника Англии для NERVTAG (Консультативная группа по новым и новым респираторным вирусным угрозам), которая установила параметры и объединила группу в качестве подгруппы NERVTAG. Он финансируется Национальным институтом медицинских исследований (NIHR).

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *