Algoritmo di previsione dei risultati COVID-19 (COPA)

La sindrome respiratoria acuta grave coronavirus 2 (SARS-CoV-2)-mediata da coronavirus (COVID-19) è un esperimento naturale evolutivamente senza precedenti che provoca importanti cambiamenti nel sistema immunitario dell'ospite. Sono state identificate diverse popolazioni di COVID-19 ad alto rischio. Gli anziani, i maschi, le persone di colore e quelli con determinate condizioni di salute di base (ad es. Diabete mellito, obesità, ecc.) sono a maggior rischio di malattia grave da COVID-19. Sebbene sia troppo presto per comprendere appieno l'impatto di COVID-19 sulla salute e sul benessere generale, ci sono già diverse segnalazioni di sequele significative, che sembrano essere correlate alla gravità della malattia. Vi è una chiara e urgente necessità di sviluppare test di previsione per esiti avversi a breve e lungo termine, in particolare per le popolazioni ad alto rischio di COVID-19. Ipotizziamo che le informazioni multidimensionali complementari raccolte vicino al momento dell'insorgenza dei sintomi possano essere utilizzate per prevedere la nuova insorgenza o il peggioramento della fragilità, la disfunzione d'organo e la morte entro un anno dall'insorgenza di COVID-19. Un singolo parametro fornisce informazioni limitate ed è incapace di caratterizzare adeguatamente le complesse risposte biologiche nel COVID-19 sintomatico per prevedere l'esito. Dal momento che sono stati progettati per altre malattie, è improbabile che gli strumenti clinici esistenti, come i punteggi di valutazione della funzione respiratoria, cardiovascolare e di altri organi, valutino con precisione la prognosi a lungo termine di questa nuova malattia. La nostra vasta esperienza nello sviluppo di biomarcatori suggerisce che l'integrazione di dati molecolari e clinici aumenta l'accuratezza della previsione dei risultati a lungo termine. Abbiamo scelto di testare la nostra ipotesi in una popolazione che riflette i dati demografici degli Stati Uniti che è a maggior rischio di esiti avversi da COVID-19. Arruolaremo pazienti, che riflettano ampiamente i dati demografici degli Stati Uniti, da una popolazione civile ospedalizzata in una delle aree metropolitane più grandi del paese e una popolazione rappresentativa di veterani nazionali. Prevediamo che un test di previsione che funzioni bene in questo gruppo di pazienti ospedalizzati: aiuterà a guidare le decisioni di triage e trattamento e, quindi, ridurrà i tassi di morbilità e mortalità, migliorerà la qualità della vita del paziente e migliorerà il rapporto costo-efficacia dell'assistenza sanitaria. Informazioni prognostiche più accurate aiuteranno anche i medici a definire gli obiettivi delle discussioni sull'assistenza in situazioni di probabile futilità e aiuteranno i pazienti e le famiglie in questo processo decisionale. Infine, fornirà un mezzo logico per allocare risorse scarse, come ventilatori o terapie con disponibilità limitata.