Categories: Estudis i projectes, COVID-19

Model bayesià per predir la severitat de la COVID-19 en infants

Tipografia
  • Més petit Petit Mitjà Gran Més gran
  • Per defecte Helvetica Segoe Georgia Times

El Servei de Pediatria de l'Hospital Universitari Son Espases ha participat en la publicació d'un model bayesià per predir la severitat de la COVID-19 en infants. També hi han participat diferents centres espanyols.

Nerea Gallego, pediatra de l'Hospital Universitari Son Espases, ha participat en la publicació de l'article amb el títol "A Bayesian Model to Predict COVID-19 Severity in Children" a la revista The Pediatric Infectious Disease Journal.

Es volia identificar els factors de risc que fan que la COVID-19 es converteixi en una malaltia crítica i construir un model predictiu per anticipar la probabilitat de necessitar atenció crítica.

Es va dur a terme un estudi multicèntric i prospectiu d'infants amb infecció per SARS-CoV-2 a 52 hospitals espanyols. El resultat primari va ser la necessitat d'atenció crítica. Es va utilitzar un model Bayesià multivariable per estimar la probabilitat de necessitar atenció crítica.

Els factors de risc per a la COVID-19 inclou inflamació, citopènia, edat, comorbiditats i disfunció dels òrgans. Les síndromes més severes, com més alt el factor de risc augmenta el risc de malaltia crítica. El risc de malaltia crítica pot ser predit amb un model Bayesià.

Referència de l'article
Domínguez-Rodríguez S, Villaverde S, Sanz-Santaeufemia FJ, Grasa C, Soriano-Arandes A, Saavedra-Lozano J, et al. A Bayesian Model to Predict COVID-19 Severity in Children. Pediatr Infect Dis J. 2021;40(8):e287-93. doi: 10.1097/INF.0000000000003204  PubMed PMID:34250967.

Enllaços Bibliosalut 

Mètriques
AltmetricAltmetric

[Font: Bibliosalut]

[Foto: Vperemen / A child in a medical mask during a coronavirus pandemic / Public Domain Mark 1.0]

Informació científica COVID-19

Vídeos COVID-19