Un algoritmo stabilirà se il paziente Covid si aggraverà: lo studio dell'Università di Firenze

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(Photo: Cristobal Marambio via Getty Images)
(Photo: Cristobal Marambio via Getty Images)

Un algoritmo in grado di calcolare il rischio di morte dei pazienti covid: lo strumento è stato messo a punto dall’Università di Firenze, Ospedale Careggi e Fondazione Poliambulanza di Brescia, raccontato in uno studio che verrà pubblicato sulla rivista BMJ-Open.

Il calcolatore di rischio si chiama “COVID-19MRS” e promette di stabilire con una percentuale di successo del 90% se il paziente si aggraverà, entro due ore dall’accesso al Pronto soccorso. Uno strumento utile per i sanitari, che potranno in questo modo stabilire il percorso di cura dei dei pazienti, tra aree di bassa, intermedia e alta intensità.

Si legge sul Corriere della sera:

Le variabili prese in esame nello schema sono sei: età (i partecipanti sono stati divisi in tre gruppi: 18-62 anni, 62-74, dai 75 in su), numero di patologie croniche presenti, frequenza respiratoria (atti respiratori al minuto), indice di Horowitz (che dà indicazioni sulla compromissione polmonare), creatinina (funzionalità renale), conta delle piastrine (per valutare l’eventuale presenza di coagulazione intravascolare disseminata, una delle complicanze più preoccupanti di Covid).

Per lo studio sono stati analizzati 516 pazienti con infezione da Sars-CoV-2 ricoverati nell’Ospedale Careggi e nella Fondazione Poliambulanza di Brescia tra il 22 febbraio e il 10 aprile.

Tra i risultati dello studio uno appare particolarmente rilevante: il rischio di morte (hazard ratio) nei pazienti ultra 75enni appare 8 volte superiore rispetto agli under 62, al netto dell’aggiustamento per le altre condizioni esaminate, come la presenza di patologie pregresse. Dunque, sostengono gli autori, l’elevata letalità riguarda non solo gli anziani con malattie croniche, ma anche quelli relativamente sani. Questo dato può spiegare, per esempio, la “strage” nelle Rsa e nei Comuni delle valli bergamasche.

Questo articolo è originariamente apparso su L'HuffPost ed è stato aggiornato.

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