COVID-19

El coronavirus pudo haber llegado a Los Ángeles desde diciembre, según estudio

Un estudio de UCLA sugiere que el COVID-19 puede haber estado circulando en el área meses antes de los primeros casos definitivos en Estados Unidos fueran identificados.

Telemundo

Un estudio de UCLA destaca que el nuevo corinavirus podría haber llegado a Los Ángeles mucho antes de lo que se piensa.

LOS ANGELES, California - Investigadores y colegas de Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han descubierto que hubo un aumento significativo de pacientes con tos e insuficiencia respiratoria aguda en sus hospitales y clínicas desde finales de diciembre, lo que sugiere que el COVID-19 puede haber estado circulando en el área meses antes de los primeros casos definitivos en Estados Unidos fueran identificados, anunciaron este jueves en un estudio.

Este aumento repentino de pacientes con estos síntomas, que continuó hasta febrero, representa un aumento inesperado del 50% en tales casos en comparación con el mismo período en cada uno de los cinco años anteriores.

Los hallazgos, dicen los autores del estudio, demuestran la importancia de analizar los registros médicos electrónicos para monitorear e identificar rápidamente los cambios irregulares en las poblaciones de pacientes.

El enfoque de los investigadores, en el que se centraron no sólo en los datos de hospitalización sino también en los datos de entornos ambulatorios, puede ayudar a los epidemiólogos y los sistemas de salud a detectar epidemias futuras antes. El estudio fue publicado en la revista Journal of Medical Internet Research.

“Para muchas enfermedades, los datos del entorno ambulatorio pueden proporcionar una alerta temprana a los departamentos de emergencia y las unidades de cuidados intensivos de los hospitales de lo que está por venir”, dijo la Dra. Joann Elmore, autora principal del estudio y profesora de medicina en la división de investigación en medicina interna general y servicios de salud en la Escuela de Medicina David Geffen de UCLA.

A medida que los científicos y los médicos continúan aprendiendo más sobre el SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19, los sistemas de salud y las agencias de salud pública también intentan predecir y monitorear los casos.

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”La mayoría de los estudios de COVID-19 evalúan los datos de hospitalización, pero también analizamos el entorno clínico ambulatorio más amplio, donde la mayoría de los pacientes acuden primero a la atención médica cuando surgen enfermedades y síntomas ''.

El análisis de los registros electrónicos de los pacientes, dicen los investigadores, podría ayudar a las autoridades de salud a identificar y controlar de manera más efectiva brotes como la pandemia actual, que ha matado a cientos de miles en todo el mundo y ha interrumpido miles de millones de vidas.

“La pandemia realmente ha resaltado nuestra necesidad de análisis ágiles de atención médica que permitan la vigilancia de síntomas y enfermedades en tiempo real utilizando datos de registros médicos electrónicos”, dijo el Dr. Michael Pfeffer, coautor del estudio y director de información de UCLA Health.

Pretende ser una herramienta revolucionaria durante la pandemia.

Los investigadores evaluaron más de 10 millones de registros de visitas al sistema de salud y de pacientes a instalaciones hospitalarias, del departamento de emergencias y ambulatorios de UCLA Health, comparando datos del período comprendido entre el 1 de diciembre y el 29 de febrero, los meses previos a una mayor conciencia pública sobre el COVID-19. en Estados Unidos, con datos del mismo período durante los cinco años anteriores.

Descubrieron que las visitas a la clínica ambulatoria de los pacientes de UCLA que buscaban atención para la tos aumentaron en más del 50% y excedieron el número promedio de visitas por la misma queja durante los cinco años anteriores en más de 1,000.

Del mismo modo, descubrieron un exceso significativo en el número de pacientes atendidos en los servicios de urgencias por informes de tos y de pacientes hospitalizados con insuficiencia respiratoria aguda durante este período de tiempo. Estos excesos se mantuvieron incluso después de tener en cuenta los cambios en las poblaciones de pacientes y la variación estacional, según UCLA.

“La tecnología, incluida la inteligencia artificial impulsada por el aprendizaje automático, tiene un mayor potencial para identificar y rastrear cambios irregulares en los datos de salud, incluidos excesos significativos de pacientes con presentaciones de tipos de enfermedades específicas en las semanas o meses previos a un brote ''.

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