Estudo identifica quatro subtipos principais de COVID longo

A síndrome pós-COVID conhecida como COVID longa tem quatro subtipos principais definidos por diferentes grupos de sintomas, de acordo com um estudo liderado por pesquisadores da Weill Cornell Medicine.

O estudo, publicado em 1º de dezembro na Medicina da Natureza, foi o maior de seu tipo a examinar o longo COVID. Os pesquisadores, que representam médicos e informáticos, usaram um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar sintoma padrões no registros de saúde de quase 35.000 pacientes nos EUA que testaram positivo para infecção por SARS-CoV-2 e mais tarde desenvolveram sintomas prolongados do tipo COVID.

Financiado pela iniciativa Researching COVID to Enhance Recovery (RECOVER) do National Institutes of Health, esta pesquisa faz parte de uma doação de US$ 9,8 milhões de um ano com foco em eletrônicos saúde estudos de coorte recorde, liderados pelo investigador principal Dr. Rainu Kaushal, reitor associado sênior para pesquisa Clinica e presidente do Departamento de Ciências da Saúde da População da Weill Cornell Medicine.

“O RECOVER tem como objetivo elucidar rapidamente o que está acontecendo no longo COVID”, disse Kaushal, co-autor sênior do estudo. “Observar como os casos se agrupam pode impactar profundamente o prognóstico e o atendimento dos pacientes.”

Dos quatro principais padrões detectados, um apresentava problemas cardíacos e renais e incluía uma proporção relativamente alta de pacientes infectados nos primeiros meses da pandemia nos EUA. Outro padrão incluía Problemas respiratóriosansiedade, distúrbios do sono e outros sintomas, incluindo dor de cabeça e dor no peito; quase dois terços dos pacientes com esse padrão eram mulheres.

“Esses resultados devem informar a pesquisa em andamento sobre os mecanismos potenciais do COVID longo e os possíveis tratamentos para ele”, disse o Dr. Fei Wang, professor associado de ciências da saúde populacional, que liderou o estudo.

Às vezes, as infecções virais deixam os pacientes com uma variedade de sintomas persistentes, muitas vezes inespecíficos. Para SARS-CoV-2, essas síndromes pós-infecção são conhecidas popularmente como “COVID longo” e mais formalmente como “infecção pós-aguda por SARS-CoV-2” (PASC). Eles parecem ser muito comuns; as estimativas do número de americanos que tiveram COVID por muito tempo chegam a 40% da população adulta dos EUA.

“Entender a epidemiologia do longo COVID permite que os médicos ajudem os pacientes a entender seus sintomas e prognósticos e facilita o tratamento multiespecializado para os pacientes”, disse Kaushal, que também é Nanette Laitman Distinguished Professor of Population Health Sciences e médico-chefe de ciências da saúde populacional. no NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center. “Os registros eletrônicos de saúde oferecem uma janela para essa condição, permitindo-nos caracterizar melhor os sintomas longos do COVID, informando outros tipos de pesquisa, incluindo descobertas fundamentais e ensaios clínicos”.

Os registros de saúde analisados ​​para o estudo vieram de dois grandes conjuntos de dados reunido pela Rede Nacional de Pesquisa Clínica Centrada no Paciente (PCORnet), que compreende oito consórcios de instituições de saúde de todo o país. Um conjunto de dados, da Rede de Pesquisa Clínica INSIGHT – liderada por Kaushal – incluía dados de pacientes de Nova York, enquanto o outro veio da rede OneFlorida+, que inclui pacientes da Flórida, Geórgia e Alabama. Ao todo, a análise cobriu registros de saúde de 34.605 pacientes diferentes de março de 2020 a novembro de 2021 – até, mas não incluindo, a primeira onda ômicron.

Analisando inicialmente o conjunto de dados de pacientes de Nova York, o algoritmo de aprendizado de máquina detectou quatro padrões principais de sintomas. A primeira, que representou cerca de 34% dos pacientes, foi dominada por sintomas relacionados ao coração, rins e circulação. Os pacientes deste grupo, em comparação com os de outros grupos, eram em média mais velhos (idade média de 65 anos), mais propensos a serem do sexo masculino (49%), tinham uma taxa relativamente alta de hospitalização por COVID (61%) e tinham relativamente mais pré- condições existentes. Este grupo também teve a maior proporção (37%) de pacientes que adoeceram por SARS-CoV-2 durante a primeira grande onda nos EUA de março a junho de 2020.

O segundo padrão de sintomas, comparável em frequência (33% dos pacientes) ao primeiro, foi dominado por problemas respiratórios e de sono, ansiedade, dor de cabeça e dores no peito. Os pacientes com esse padrão eram em sua maioria mulheres (63%), com idade mediana de 51 anos e uma taxa muito menor (31%) de internação por COVID. Quase dois terços dos pacientes neste grupo testaram positivo para SARS-CoV-2 durante as ondas posteriores, de novembro de 2020 a novembro de 2021. As condições pré-existentes neste grupo centravam-se em problemas respiratórios, como doença pulmonar obstrutiva crônica e asma.

Os outros dois padrões de sintomas foram dominados, respectivamente, por sintomas musculoesqueléticos e do sistema nervoso, incluindo artrite (23% dos pacientes), e por uma combinação de sintomas digestivos e respiratórios (10%).

Apenas no primeiro padrão de sintomas foi razão sexual aproximadamente 1 para 1; nas outras três, pacientes do sexo feminino constituiu uma maioria significativa (mais de 60%).

“Essa diferença entre os sexos no risco prolongado de COVID é consistente com pesquisas anteriores, mas até agora poucos estudos tentaram descobrir os mecanismos subjacentes a ela”, disse Wang.

Para validar suas descobertas, os pesquisadores aplicaram seu algoritmo ao conjunto de dados que abrange pacientes dos três estados do sul e encontraram resultados muito semelhantes. A análise também apoiou a validade geral do COVID longo, mostrando que, para pacientes com teste negativo para SARS-CoV-2, os sintomas que aparecem no mesmo intervalo de tempo de 30 a 180 dias após o teste não apresentam padrões tão claros.

Atualmente, os pesquisadores estão acompanhando pesquisas em várias linhas, incluindo a definição de longos padrões de sintomas de COVID, para que possam ser identificados facilmente a partir de registros eletrônicos de saúdea identificação de fatores de risco para diferentes padrões de sintomas e a identificação de tratamentos existentes que podem ser reaproveitados para ajudar pacientes com COVID prolongado.