Los modelos de aprendizaje automático pueden predecir quién desarrollará Covid-19, FDA autoriza una prueba en el hogar para detectar el coronavirus, la gripe y el virus respiratorio sincitial (VSR), y más en el resumen de noticias de esta semana sobre el covid-19.
- Según un nuevo estudio publicado en Foro Abierto Enfermedades Infecciosas. Para el estudio, los investigadores analizaron datos retrospectivos de TriNetX sobre 1.578.719 adultos que dieron positivo y buscaron atención entre septiembre de 2020 y diciembre de 2021. De los pacientes, 25.225 (1,6 %) estaban vacunados. Entre los pacientes vacunados, la edad promedio fue de aproximadamente 55 años, el 60 % eran mujeres y el 68 % eran blancos. Al inicio, el 47 % de los pacientes vacunados tenía hipertensión, el 23 % diabetes y el 13 % enfermedad renal crónica. Entre los pacientes no vacunados, la edad promedio fue de 43 años, el 56 % eran mujeres y el 62 % eran blancos. Al inicio, el 28 % tenía hipertensión, el 14 % diabetes y el 6 % enfermedad renal crónica. A los 90 días después del diagnóstico inicial, los investigadores encontraron que los pacientes de la cohorte vacunada tenían un menor riesgo de resultados nuevos o persistentes en comparación con los pacientes de la cohorte no vacunada. Las incidencias por 1.000 en la cohorte vacunada en comparación con la cohorte no vacunada, respectivamente, fueron 7,19 y 20,26 para enfermedades cardíacas, 6,45 y 25,53 para trastornos mentales, 6,42 y 19,59 para hipertensión y 2,69 y 9,69 para diabetes. Además, los pacientes que fueron vacunados tenían un menor riesgo de nuevos síntomas respiratorios, dolor de cabeza, fatiga, dolor corporal y diarrea o estreñimiento a los 90 días. «Suponemos que [vaccination’s] efecto sobre la reducción de las respuestas inflamatorias durante la fase aguda también explica las tasas más bajas de todos [post-acute sequelae of SARS-CoV-2] resultados observados en nuestro estudio entre el grupo vacunado», escribieron los investigadores. (Walker, MedPage hoy5/9)
- Pfizer y BioNTech anunció el lunes que tres dosis de sus vacunas fueron efectivas para generar una fuerte respuesta inmunológica en niños de 6 meses a menores de 5 años. Según un análisis preliminar, un régimen de tres dosis de la vacuna pediátrica, que es una décima parte de la dosis para adultos, tiene una tasa de eficacia del 80,3 % y cumple con «todos los criterios de inmunopuente requeridos para la autorización de uso de emergencia». [EUA]», dijeron las compañías. En general, 1,678 niños menores de cinco años recibieron una tercera dosis dos meses después de su segunda dosis como parte de un ensayo clínico de Fase 2/3. «El estudio sugiere que un bajo 3-[microgram] dosis de nuestra vacuna… brinda a los niños pequeños un alto nivel de protección contra las cepas recientes de Covid-19», dijo Ugur Sahin, director ejecutivo y cofundador de BioNTech. Ambas compañías dijeron que planean completar su presentación de vacunas para niños menores de cinco esta semana La FDA planea convocar a su Comité Asesor de Vacunas y Productos Biológicos Relacionados (VRBPAC) el 15 de junio para discutir la vacunación contra el covid-19 para niños de hasta seis meses. En la reunión, VRBPAC considerará aplicaciones tanto de Pfizer-BioNTech como de Moderna. (Chappell, NPR, 23/5; Reed, Axios, 5/23; Caminante, MedPage hoy, 5/23; branswell, Noticias STAT5/23)
- La FDA autorizó la semana pasada una prueba de covid-19 sin receta que también se puede usar para detectar la gripe y el RSV. Para usar la prueba, que es hecha por Labcorp, las personas recolectan una muestra de hisopado nasal y la envían a la empresa para su análisis. Luego, pueden acceder a sus resultados en línea, con un proveedor de atención médica haciendo un seguimiento de cualquier resultado positivo o no válido. «Si bien la FDA ahora ha autorizado muchas pruebas de COVID-19 sin receta médica, esta es la primera prueba autorizada para la gripe y el RSV, junto con COVID-19, donde una persona puede identificar por sí misma su necesidad de una prueba, ordenarla, recolectar su muestra y enviarla al laboratorio para su análisis, sin consultar a un profesional de la salud», dijo Jeff Shuren, director de la FDA Centro de Dispositivos y Salud Radiológica. «Los rápidos avances que se están logrando en el acceso de los consumidores a las pruebas de diagnóstico, incluida la capacidad de recolectar su muestra en el hogar para la gripe y el RSV sin receta, nos acerca un paso más a las pruebas para estos virus que podrían realizarse completamente en el hogar». (Shapero, Axios5/16)
- El antígeno viral se encontró en el líquido cefalorraquídeo (LCR) de pacientes con Covid-19 y se asoció con la activación inmune en el sistema nervioso central (SNC), según un pequeño estudio en Suecia. Para el estudio, los investigadores analizaron muestras de LCR de pacientes adultos ingresados en Hospital Universitario Sahlgrenska entre marzo de 2020 y junio de 2021. En total hubo 44 pacientes con Covid-19, 10 controles sanitarios y 41 controles Covid negativos. Entre los pacientes con Covid-19, el 89 % tenía antígeno de nucleocápside detectable en sus muestras de LCR; sin embargo, no hubo ARN de coronavirus detectable en ninguna de las muestras. Además, los pacientes con Covid-19 tenían neopterina LCR, β2-microglobulina, interleucina (IL)-2, IL-6, IL-10 y factor de necrosis tumoral α significativamente más altos que los controles. Según los investigadores, estos hallazgos sugieren que los componentes virales pueden afectar la respuesta inmune del SNC incluso sin una invasión viral directa. «La presencia del antígeno viral no se conocía previamente y brinda información adicional sobre lo que puede causar respuestas inmunitarias dentro del sistema nervioso central en pacientes con COVID-19», dijo Arvid Edén, uno de los autores del estudio. (Jorge, MedPage hoy5/24)
- Modelos de aprendizaje automático desarrollados por NIH puede identificar con precisión a los pacientes que probablemente tengan Covid prolongado, según un estudio publicado en Él Lancet Salud Digital. Para el estudio, un equipo de National Covid Cohort Collaborative analizó los datos de HER de 97,995 adultos a los que se les diagnosticó covid-19 al menos 90 días antes y 597 adultos que actualmente reciben tratamiento en una clínica de covid-19 prolongada. Se desarrollaron tres modelos de aprendizaje automático utilizando estos datos y se diseñaron para detectar patrones de síntomas, uso de la atención médica, datos demográficos y recetas para identificar a los pacientes de Covid-19 que probablemente tengan síntomas persistentes. Las pruebas de los modelos estiman que las puntuaciones del área bajo la curva, que indican sensibilidad y especificidad, fueron 0,92 en todos los pacientes con Covid-19, 0,90 en pacientes hospitalizados y 0,85 en pacientes ambulatorios. Hasta ahora, los modelos han identificado a más de 200.000 pacientes con Covid de larga duración. Según Josh Fessel, asesor clínico sénior de los NIH Centro Nacional para el Avance de las Ciencias Traslacionales, los modelos se pueden usar para identificar a los pacientes que reciben atención especializada. «Una vez que pueda determinar quién tiene COVID durante mucho tiempo en una gran base de datos de personas, puede comenzar a hacer preguntas sobre esas personas», dijo Fessel. «¿Había algo diferente en esas personas antes de que desarrollaran una COVID prolongada?… ¿Hubo algo en la forma en que fueron tratados durante la fase aguda de la COVID que podría haber aumentado o disminuido su riesgo de una COVID prolongada?» (Noticias CIDRAP5/17)
