Yeni koronavirüs ile ilgili en sinir bozucu şeylerden birisi, hastalığı teşhis ederken yardımcı olabilecek bir belirtisi veya semptom grubunun olmamasıdır. Ani koku ve tat kaybı tuhaf bir istisnadır, ancak tüm insanlarda bu durum gelişmez ve bu yüzden de tek başına yeterli değildir. Enfekte olan birçok insanın hiçbir semptom göstermeyeceğinden hiç bahsetmiyoruz bile.  İşte bu yüzden testler çok gerekli, işin olmazsa olmazı. Enfeksiyonu doğrulamanın şimdilik tek yolu bu görünüyor.

Ancak bazı bilim adamları, semptomları izlemek ve bunları birkaç gruba ayırmak için bir mobil uygulama ve makine öğrenimi metodunu kullandılar. Çalışmanın amacı, komplikasyon geliştirebilecek ciddi COVID-19 vakalarını tahmin etmek için semptom gruplarını kullanıp kullanamayacaklarını görmekti. Çalışma ek araştırmalarla doğrulanabilirse, doktorların komplikasyonların başlamasını önlemek için yeterli zamana sahip olmasını sağlayabilir . Ayrıca, hastalar hastalığı evde atlatmaya çalışmak yerine uygun COVID-19 tedavisi için hangi durumlarda acele etmeleri gerektiğini bilirler.

King’s College London’dan Profesör Tim Spector The Guardian’a “İnsanların hastanelere yarı ölü olarak gelmesini durdurmak için daha önce yapabileceğiniz her şey hayatta kalma şansını artıracak ve ayrıca hastane yatak sayılarının yetersiz kalmasına son verecek” dedi . Çalışma medRxiv’de yayınlandı…

Araştırmacılar, dört milyondan fazla kullanıcısı olan ve COVID-19 için pozitif test edilen ve daha sonra semptomları bildiren, sağlık durumları hakkında güncellemeler sağlayan 1.653 gönüllü kullanıcıyı içeren mobil bir uygulamadan gelen verileri inceledi. Bunlardan 383’ü hastaneye en az bir defa ziyaret etti ve 107’sinin oksijen veya solunum cihazına ihtiyacı vardı.

Araştırmacılar, izledikleri 14 semptomun birlikte kümelenip kümelenemeyeceğini araştırmak için verilere makine öğrenme algoritmaları uyguladılar ve altı farklı COVID-19 hasta grubu belirlediler. Her küme belirli bir sonuçla ilişkilendirildi ve bu yüzden bilim adamları hangi semptom kombinasyonunun ciddi hastalığın göstergesi olabileceğini bildiklerini düşünüyorlar.

Bunlar King’s College London ekibinin tanımladığı altı koronavirüs semptom grubudur:

Küme 1 (462 hasta): Kalıcı öksürük ve kas ağrısı gibi üst solunum yolu semptomları. Hastaların yaklaşık% 1.5’inin solunum desteğine ihtiyacı vardı ve % 16’sı hastaneye gitti.

Küme 2 (315 hasta): Üst solunum yolu semptomları, daha sık atlanan öğün sıklığı ve ateş. Bu gruptan hastaların % 4.4’ünün solunum desteğine ihtiyacı vardı ve % 17.5’i hastaneye bir veya daha fazla kez gitmek zorunda kaldı.

Küme 3 (216 hasta): İshal gibi gastrointestinal semptomlar (ancak diğer birkaç semptomla birlikte). Bu gruptaki hastaların% 3.7’sinde solunum desteğine ihtiyaç duyuldu ve % 24’ü en az bir kere hastaneye ziyarette bulundu.

Küme 4 (280 hasta): Önce şiddetli yorgunluk, sürekli göğüs ağrısı ve öksürük belirtileri. Hastaların % 8.6’sı solunum desteğine ihtiyaç duydu ve % 23.6’sı en az bir kez hastaneye gitti.

Küme 5 (213 hasta): Karışıklık, atlanan yemekler, şiddetli yorgunluk. Hastaların % 9.9’u solunum tedavisine ihtiyaç duydu ve% 24.6’sı en az bir kez hastaneye gitti.

Küme 6 (167 hasta): Belirgin solunum sıkıntısı, nefes darlığı başlangıcı, göğüs ağrısı, konfüzyon, yorgunluk, gastrointestinal semptomlar. Bu gruptaki hastaların % 20 kadarının solunum desteğine ihtiyacı vardı ve % 45.5’i en az bir kez hastaneye gitti.

Ekibe göre, ilk iki semptom kümesi COVID-19’un daha hafif formlarını temsil ediyor. Araştırmacılar çalışmayı 1.047 diğer uygulama kullanıcısının verileriyle tekrarladılar, baş ağrısı, koku ve tat kaybı gibi belirtileri eklediler. İkincisi tüm kümelerde ortaya çıktı, ancak daha hafif vakalarda daha uzun sürdü.

Bildirilen semptomların ilk beş günündeki verileri (hasta yaşı, cinsiyeti ve diğer tıbbi durumlar gibi bilgileri) kullanarak, hastanın % 79’unun solunum desteğine ihtiyacı olup olmayacağını tahmin edebileceğini söyledi. Sadece hasta özelliklerine bakıldığında ise % 70’in altında bir başarı oranı elde edilecektir.

Diğer herhangi bir COVID-19 çalışması gibi, bu umut verici çalışma daha fazla araştırmadan yararlanabilir. Veriler doğruysa, doktorlar hangi hastaların COVID-19 komplikasyonları geliştirebileceklerini ve daha fazla hayat kurtarabileceklerini tahmin edebilir. Her şey hastanın semptomlarının doğru bir şekilde takip edilmesi ve bakıcılara aktarma yeteneğine bağlıdır. Ekip, hastaneye gitmek için ortalama sürenin 13 gün olduğu sonucuna vardı. Bunu yapmanın tek nesnel yolu, akıllı bir cihaz yardımıyla verileri derhal kaydetmektir.

Profesör Tim Spector, “Tüm semptomları kaydederek ve bunu tıbbi bir uygulama gibi ortaya koyabilirsek, kimin hastane desteğine ihtiyacı olacağını tahmin etme ve potansiyel olarak hayat kurtarabilme yeteneğini önemli ölçüde artırabiliriz” dedi. Ancak insanlar semptomları günlüğe kaydetmeyi ve ne kadar hasta olursa olsun buna sadık kalmayı bilmek zorundadırlar.