medRxiv dergisinde yayımlanan ve hakem heyeti incelemesinden geçmeyi bekleyen araştırma, İngiltere’deki King’s College London’ın 4 milyondan fazla kullanıcısı olan uygulamasındaki verilerin analiz edilmesiyle gerçekleştirildi. Araştırmada, Covid-19 pozitif çıkan, ısrarlı semptomlardan şikâyetçi olan ve uygulamayı düzenli olarak kullanan 1653 kişinin verileri incelendi.
HANGİ GRUPTA HANGİ HASTA VAR?
Makine öğrenme algoritmaları (bir tür yapay zeka) kullanılarak, Covid-19’un bilinen 14 semptomunun anlamlı bir şekilde gruplanıp gruplanmadığı ve hastalarda benzer sonuçlara yol açıp açmadığı incelendi. Araştırmacılar, şu altı grubu tespit etti:
Grup 1: Çoğunlukla ısrarlı öksürük gibi üst solunum yolları semptomları gösteren, kas ağrısı da yaşayan hastalar. Bu gruptaki kişilerin yaklaşık yüzde 1.5’i solunum desteğine ihtiyaç duydu, yüzde 16’sı hastaneye bir veya iki kez gitti. İncelenen vakalardaki hastalar çoğunlukla bu gruptaydı.
Grup 2: Çoğunlukla üst solunum yolları semptomlarından şikâyetçi olan ama aynı zamanda hastalık nedeniyle sık sık öğün atlayan ve ateşi çıkan kişiler. Bu gruptaki hastaların yüzde 4.4’ü solunum desteğine ihtiyaç duydu, yüzde 17.5’i hastaneye bir veya daha fazla defa gitti.
Grup 3: İshal gibi bağırsak şikâyetleri yaşayan ama diğer semptomların çok azını yaşayan hastalar. Bu gruptaki hastaların sadece 3.7’si sonradan solunum desteğine ihtiyaç duysa da, yaklaşık yüzde 24’ü hastaneye en az bir defa gitme ihtiyacı duydu.
Grup 4: Hastalığın erken döneminde ağır yorgunluk, daimi göğüs ağrısı ve öksürük semptomları olanlar. Bu gruptaki hastaların yüzde 8.6’sı solunum desteğine ihtiyaç duydu, yüzde 23.6’sı hastaneye bir veya daha fazla kez gitti.
Grup 5: Kafa karşıklığı, öğün atlama ve ağır yorgunluk gibi belirtileri gösteren hastalar. Bu kişilerin yüzde 9.9’u solunum desteğine ihtiyaç duydu, yüzde 24.6’sı hastaneye bir veya daha fazla kez gitti.
Grup 6: Erken dönemde nefessiz kalma ve göğüs ağrısı gibi solunum sıkıntıları çeken, kafa karışıklığı, yorgunluk ve bağısak sorunlarına dair şikâyetleri de ilk günlerde yaşayan hastalar. Bu gruptaki kişilerin yaklaşık yüzde 20’si solunum desteğine ihtiyaç duydu, yüzde 45.5’i hastaneye bir veya daha fazla gitti. Bununla birlikte, incelenen vakalardaki en küçük grubu bu hastalar oluşturdu.
‘YÜZDE 79 ORANINDA DOĞRU TAHMİN’
Araştırmacılar ilk iki grubun Covid-19’u daha hafif atlatan kişilerden oluştuğunu, söz konusu bulguların ise sağlık çalışanlarına bir hastanın durumunun nasıl ilerleyeceğine dair birkaç gün öncesinden, erken bir öngörü sağlama potansiyeli içerdiğini söylüyor. Aynı sonuçların, 1047 başka hastanın verileri incelendiğinde de tespit edildiği belirtildi. Buna göre, söz konusu algoritma üzerinden hangi hastanın solunum desteğine ihtiyaç duyacağı yüzde 79 oranında doğru tespit edildi. Araştırmacılar, sadece hastanın yaş, cinsiyet ve diğer hastalıklarına bakarak yapılan tahminlerin doğru çıkma oranının yüzde 70’in altında kaldığına dikkat çekti.
‘HAYAT KURTARMAYA YARAYABİLİR’
Araştırma ekibinden Prof. Tim Spector, elde ettikleri gruplandırmanın erken tedavi için yardımcı olacağını savunarak, “İnsanların hastaneye yarı ölü vaziyette gelmesini engellemek için yapabileceğiniz her şey hayatta kalma ihtimalini artırır, hastane yataklarının gereksiz şekilde dolmasını engeller” dedi. Spector, “Bütün semptomları ve ne zaman görüldüklerini kayda geçirerek, kimin hastane desteğine ihtiyaç duyacağını tahmin etme becerisini ciddi ölçüde artırabilir ve potansiyel olarak hayat kurtarabilirsiniz” diye konuştu. (DUVAR)