• nátha
    • A nátha ellen a mai napig nem tudunk mit tenni

      A nátha ellen a mai napig nem tudunk mit tenni

    • Két náthagyógyszert el kellene felejteni - tiltás lehet a végük

      Két náthagyógyszert el kellene felejteni - tiltás lehet a végük

    • Tudományos bizonyítékok támasztják alá a húsleves gyógyerejét

      Tudományos bizonyítékok támasztják alá a húsleves gyógyerejét

  • melanóma
    • Drámai mértékben nő a melanomás esetek száma

      Drámai mértékben nő a melanomás esetek száma

    • Fényvédelem, önvizsgálat és tudás: együtt védenek a bőrrák ellen

      Fényvédelem, önvizsgálat és tudás: együtt védenek a bőrrák ellen

    • A Szigeten is keresd a „rút kiskacsát”!

      A Szigeten is keresd a „rút kiskacsát”!

  • egynapos sebészet
    • Egynapos sebészet Pakson: hamarosan újraindulhat az ellátás?

      Egynapos sebészet Pakson: hamarosan újraindulhat az ellátás?

    • A kecskeméti kórház orvosa lett az Egynapos Sebészeti Tagozat elnöke

    • Egy év alatt több mint 3000 műtét a kecskeméti egynapos sebészeten

      Egy év alatt több mint 3000 műtét a kecskeméti egynapos sebészeten

Covid-kalkulátor a betegség lefolyásának előrejelzésére

Hírek 2021.01.12 Forrás: Weborvos
Covid-kalkulátor a betegség lefolyásának előrejelzésére

Azonosítja azokat a betegeket, akiknél enyhe lesz a fertőzés lefolyása és nem várható az állapotuk hirtelen rosszabbodása.

A bécsi orvosi egyetem, a MedUni Wien kutatói több más orvosi egyetemmel és kórházzal együttműködésben olyan matematikai modellt dolgoztak ki, amelynek segítségével nagy biztonsággal azonosítani lehet azokat a koronavírussal fertőzött betegeket, akiknek már nem fog rosszabbodni az állapota. Így sokkal korábban haza lehet engedni őket a kórházból, mint eddig - tudatta Bécs Város Külképviseleti Irodája közleményében.

A Covid-19 pandémia egyik legnagyobb kihívása, hogy minden beteget megfelelően el lehessen látni miközben az egészségügyi rendszer is megőrzi működőképességét. Ebben a kiélezett helyzetben jelent nagy segítséget az a Covid-kalkulátor, amelyet a bécsi orvosi egyetem, a MedUni Wien kutatói a Klinik Favoritennel, az Innsbrucki Orvosi Egyetemmel, a linzi Johannes Kepler Egyetemmel és a stockholmi Karolinska Intézettel közösen fejlesztettek ki.

A szabadon hozzáférhető ACCP-Tool jelentősége, hogy olyan paraméterek kellenek hozzá, amelyek egy beteg kórházi tartózkodása során amúgy is rendelkezésre állnak. Ilyen a gyulladásos betegségeket mutató c-reaktív protein (CRP), a veseműködést jelző kreatinin és a trombocitaszám. A kalkulátorban ezeknek az értékét kell megadni a kórházi tartózkodás első négy napján, valamint a beteg életkorát és a felvételkor mért testhőmérsékletét – függetlenül attól, hogy a tünetek mióta állnak fenn.

A kalkulátor alapját jelentő matematikai modell ezekből vezeti le a betegség várható lefolyását és nagy biztonsággal azonosítja azokat a betegeket, akiknél enyhe lesz a fertőzés lefolyása és nem várható az állapotuk hirtelen rosszabbodása a kórházi tartózkodás 7-10. napja között. Így őket sokkal hamarabb haza lehet engedni, nem kell megvárni ezt a kritikusnak számító időszakot. Az így felszabaduló erőforrásokat pedig újabb betegek ellátására lehet fordítani.

Az ACCP-Tool kifejlesztéséhez három Covid-központ 441 betegének az adatait használták fel, majd a kész kalkulátort három további független intézmény 553 betegének adataival hitelesítették.

A Covid-kalkulátor kifejlesztése a MedUniWien ACOVACT-tanulmányának a része, amely az Osztrák Oktatási, Tudományos és Kutatási Minisztérium, a Bécsi Polgármester Orvosi-Tudományos Alapja és az Osztrák Tudományos Alap anyagi támogatásával valamint az Innsbrucki Orvosi Egyetem 2-es számú Belgyógyászati Klinikája részvételével valósult meg. A MedUni Wien kutatócsoportját Alice Assinger, a MedUni Wien Fiziológiai és Farmakológiai Központjának Érbiológiai és Trombóziskutatási Intézetének munkatársa vezette. A kalkulátor alapját jelentő matematikai modellt Stefan Heber a MedUni Wien Fiziológiai Intézetének munkatársa dolgozta ki. (Fotó: A MedUni Wienen több kutatási projekt is zajlik © MedUni Wien)