Čuda spolnosti
Muški fetus ima sposobnost erekcije dok je majka u zadnjem tromjesečju trudnoće. ...
Uvjet maske: izbjegavajte diskriminaciju, spriječite isključenje
Maske su trenutno obavezne na mnogim mjestima. Diskriminacija ljudi koji su vani u javnosti bez zaštite usta nije neuobičajena. Nenošenje maski može imati zdrav ...
Okus seksa
Pojedeno utječe na okus tijela tijekom oralnog seksa. ...
Anketa


NALAZITE SE U > Vijesti iz svijeta
S velikom se točnošću može se predvidjeti povoljan tijek bolesti
Objavljeno: 14.01.2021. 12:56  
U Beču razvili model za predviđanje tijeka bolesti covid-19
U Beču razvili model za predviđanje tijeka bolesti covid-19

U suradnji s nekoliko drugih sveučilišta i bolnica znanstvenici s Medicinskog sveučilišta u Beču razvili su matematički model koji s velikom točnošću predviđa koji bolnički pacijenti zaraženi koronavirusom neće razviti teže oblike bolesti covid-19  

Pandemija korona virusa izazvala je sveopću zdravstvenu krizu, a pružanje najbolje skrbi bolesnima uz istovremeno sprečavanje kolapsa zdravstvenog sustava glavni je cilj u diljem svijeta. Posebnost je bolesti uzrokovane korona virusom ta što do pogoršanja stanja zaražene osobe obično dođe tek nakon sedam do deset dana od početka bolesti, stoga se oboljele otpušta iz bolnice tek nakon dužeg razdoblja, čak i ako imaju blage simptome. 

„Iako svakim danom stječemo sve više spoznaja o ovome virusu, do sada nije postojala pouzdana metoda za pomoć u donošenju odluke o ranijem otpuštanju iz bolnice” - naglašava Alice Assinger, znanstvenica s Medicinskog sveučilišta u Beču. Upravo je pod njezinim vodstvom tim znanstvenika s tog bečkog sveučilišta sada razvio model koji s velikom točnošću predviđa koji bolesnici u bolnicama, a zaraženi korona virusom, neće razviti teže oblike bolesti covid-19. Oni bi onda mogli biti otpušteni iz bolnice ranije nego do sada, čime bi se mogao rasteretiti zdravstveni sustav sve dok se ne postigne dovoljna procijepljenost stanovnika. 

Ovaj model zasnovan je na iskustvima iz uobičajenog rada u bolnicama te nisu potrebne nikakve dodatne tehnički složene laboratorijske analize. Bolnički liječnici mogu unijeti vrijednosti tih parametara u poseban online alat. Matematički model na kojemu se alat temelji razvio je Stefan Heber, znanstvenik s Medicinskog sveučilišta u Beču, a uključuje razinu trombocita u krvi, koncentraciju upalnog markera, takozvanog C-reaktivnog proteina (CRP) te kreatinina koji se koristi kao pokazatelj bubrežne funkcije.   

Zahvaljujući vrijednostima tih parametara u prva četiri dana bolničkog smještaja kao i dodatnim informacijama kao što su dob oboljele osobe i izmjerena tjelesna temperatura prilikom prijema u bolnicu s velikom se točnošću može predvidjeti povoljan tijek bolesti. Pritom nije važno koliko su dugo trajali simptomi prije prijema. 

Za razvoj ovog alata korišteni su podaci o 441 bolesnika iz tri različite austrijske bolnice, a model je zatim potvrđen na temelju podataka 553 bolesnika iz tri dodatne bolnice.   

U projekt su, osim Medicinskog sveučilišta u Beču, uključeni bečka klinika Favoriten, Medicinsko sveučilište u Innsbrucku, Sveučilište Johannesa Keplera u Linzu te medicinsko sveučilište Karolinska Institutet u Stockholmu, a proveden je uz novčanu potporu austrijskog Ministarstva obrazovanja, znanosti i istraživanja, Medicinsko-znanstvenog fonda gradonačelnika Beča te Austrijske zaklade za znanost. 


  isprintaj članak