Koronavirüsün en çok vuracağı kişiler belli oldu! İşte en riskli gruplar
Oxford Üniversitesi araştırmacıları, doktorların, hastalarının Covid-19 nedeniyle ölme veya hastaneye kaldırılma olasılığını tahmin edebilmesi için bir algoritma geliştirdi.
Bilim insanları, QCOVID adını verdikleri aracın yaş, etnik köken, altta yatan sağlık koşulları, sosyo-ekonomik durum, psikoloji özellikler ve kiloyu dikkate alarak oluşturulduğunu belirtti. Araştırmacılar, oluşturdukları algoritmanın gelecekte hekimler tarafından hastalarından hangilerinin en çok korunması gerektiğini belirlemek için kullanılabileceğini söyledi.
Aşı için öncelik listesi oluşturmada
kullanılabilir
Bununla birlikte aracı geliştiren akademisyenler, aşı bulunduğunda
herkese hitap edecek yeterli doz olamayacağını göz önünde
bulundurarak, e bir öncelik listesi oluşturmanın faydalı olacağını
söyledi. British Medical Journal'da yayınlanan araştırmada,
QCOVID’in yapılan testlerde, pandeminin ilk dalgasında ortaya çıkan
vakaları ve ölümleri başarıyla tahmin ettiği açıklandı.
Ölü sayısı incelendi
QCOVID’in algoritmasının İngiltere’deki bin 205 hastanedeki
yaşları 10 ile 100 arasında değişen binlerce Covid-19 hastalarının
verileri incelenerek oluşturulduğu belirtildi. Araştırmacılar,
hastalarının hastaneye kaldırılmasının kaç gün sürdüğünü ve ölü
sayısını inceledi.
Ölümleri başarılı bir şekilde tahmin etti
Daha sonra, algoritmanın kimin öleceğini doğru bir şekilde tahmin
edip edemeyeceğini test etmek için pandeminin ilk dalgasında yer
alan 2,2 milyon insan üzerinde test edildi. Bulgular, aracın
Pandeminin ilk haftalarındaki 2 bin 340 ölümün çoğunu tahmin
etmede başarılı olduğunu gösterdi.
Ölüm riskini artıran faktörler
Diğer taraftan, algoritma, tüm ölümlerin yüzde 95'ini, en çok risk
altında olan nüfusun sadece yüzde beşini oluşturduğunu buldu.
Söz konusu yüzde beşlik dilim içinde bulunan insaların ölüm
riskini artıran faktörler ise şöyle sıralandı: 80 yaşın üstünde
olmak, etnik kökene sahip olmak, astım hastası olmak, son 6 ayda
organ nakli yaptırmış olmak ve huzurevinde yaşamak.