COVID-19-risikovurdering for sykehusinnleggelsesresultater og epidemiologisk effekt (COROMEC)

Etterforskerne har som mål å opprette et sanntids COVID-19 Coromec epidemiologiregister for å vurdere muligheten for å overvåke fremdriften av infeksjoner ved hjelp av Vitalbeat digital terapeutikkovervåkingsplattform for ekstern pasientovervåking og integrert behandling av kroniske sykdommer med mobilapp, AI-bot, IoT-bærbare enheter og sky. dataalgoritmer utviklet av helseteknologiselskapet Aventyn, Inc., i samarbeid med Intel Corp., klinikere og forskere fra Baylor Heart, Abrazo Health, Karolinska Institute, Dignity Health. Coromec-registeret er en sanntids epidemiologisk løsning som distribuerer Vitalbeat for pandemiske folkehelseinteressenter for å muliggjøre umiddelbar rapportering, vurdere emnerisikoprediksjon for COVID-19 for å unngå sykehusinnleggelse.

Den digitale helseteknologien tar sikte på å vurdere prediktorer for risiko og prediktorer for å forebygge COVID-19, vurdere hvilke forebyggende strategier som brukes og effektiviteten av behandlingsstrategier for å unngå sykehusinnleggelse. Plattformen lanseres globalt og er tilgjengelig på det offentlige internett på www.coromec.org

Brukere kan selvrapportere symptomer, mental helsevurdering, kronisk sykdomsstatus og vitale tegntiltak på daglig basis for risikovurdering og forebyggende behandling med en rekke digitale verktøy ved å laste ned Coromec mobilapp, få tilgang til interaktive chatbots og Coromecs sanntids epidemiologinettsted Forskere tar sikte på å studere ECL-19 som en medikamentell behandling for å stabilisere endotelet som den første tilnærmingslinjen i COVID 19 positive individer som raskt kan gjenopprette deres glykokalyx og endotel og dermed unngå sykehusinnleggelser og progresjon av sykdom med ECL-19

En validert tilnærming vil gi sårbare subjekter og lokalsamfunn tilgang til pandemiomsorg. Registerdata kan hjelpe folkehelseforskere i videre studier og gjøre det mulig for globale registre i fremtidige pandemiske nødsituasjoner å hjelpe bedre å forstå bruken av digitale verktøy, intelligente algoritmer og forutsi risikoutfall med målrettede nye behandlingsstrategier