Un nouveau papier dans Méthodes et protocoles de biologie, publié par Oxford University Press, indique que certaines conditions préexistantes – y compris les maladies neurologiques dégénératives, la démence et les handicaps graves – ont beaucoup plus d’importance qu’on ne le pensait lors de l’évaluation des personnes à risque de décès dues au COVID-19.
Le COVID-19 a radicalement changé des vies. Aux États-Unis, la maladie peut entraîner un taux de mortalité jusqu’à 163 fois supérieur à celui de la grippe saisonnière. Le COVID-19 peut également être plus susceptible d’entraîner des patients nécessitant une ventilation mécanique ou d’être admis en soins intensifs.
Les conditions préexistantes, ou comorbidités, rendent plus probable une maladie grave ou un décès dû au COVID-19. Mais évaluer le risque de diverses conditions pour la gravité du COVID a été difficile. Les chercheurs ont proposé plusieurs modèles mathématiques pour prédire la mort par COVID-19 en fonction des comorbidités. Les établissements médicaux utilisent ces modèles car ils facilitent la gestion des patients et l’allocation des ressources.
De nombreuses maladies augmentent le taux de mortalité car elles affaiblissent le système immunitaire, rendent le patient plus susceptible de développer des infections et provoquent un dysfonctionnement des organes cibles. Une méthode pour évaluer le risque de diverses affections consiste à les regrouper dans de grandes catégories (comme « malignité ») et à prédire les résultats pour chaque catégorie. Une autre méthode consiste à peser différemment différentes conditions préexistantes et à utiliser la somme pour prédire les résultats. Les chercheurs pensent ici que ces approches ont des défauts substantiels ; l’impact réel d’une condition préexistante spécifique n’est souvent pas bien connu, des maladies globalement similaires sont souvent regroupées dans les modèles de prédiction, même si les résultats du COVID-19 peuvent être très différents, et les maladies rares ne sont pas bien représentées.
Les chercheurs pensent ici qu’une meilleure approche consiste à effectuer une enquête systématique sur toutes les conditions préexistantes, à déterminer celles qui ont un impact sur les résultats, puis à l’utiliser pour générer une probabilité de décès prédite qui représente le risque global posé en raison de la comorbidité. .
En utilisant tous les codes de diagnostic employés par le ministère des Anciens Combattants, les chercheurs ont développé un nouveau modèle de prédiction pour estimer la probabilité de décès par COVID-19. Il s’agit de la plus grande étude à ce jour suivant des patients atteints de COVID-19 pour prédire la mortalité. À partir de 1997, les chercheurs ici ont utilisé des diagnostics depuis la première fois qu’un patient a demandé des soins jusqu’à 14 jours avant un test COVID-19 positif, puis ont comparé cela aux résultats COVID pour les 347 220 patients COVID traités dans les établissements des anciens combattants en septembre 2021. Ils ont trouvé que leur nouveau modèle, qu’ils appellent PDeathDx, a surpassé les autres modèles de prédiction conventionnels.
De plus, les chercheurs ont découvert que certaines conditions sous-jacentes sont beaucoup plus susceptibles d’entraîner la mort. Ceux-ci comprennent les maladies neurologiques dégénératives, la démence et les handicaps graves. Étant donné que les médecins n’associent pas ces conditions préexistantes à des lésions respiratoires ou à une immunité affaiblie, les évaluations des risques conventionnelles ne parviennent pas à saisir le risque grave de COVID pour les patients atteints de telles conditions.
