COVID-19: ¿Podrían tus primeros síntomas predecir cuán enfermo te pondrás?

Los síntomas experimentados en los primeros días de una infección por COVID-19 podrían ayudar a predecir el curso que seguirá la enfermedad de un paciente.

Esa es una de las conclusiones iniciales de un equipo de investigadores del King's College London en el Reino Unido. Su investigación ha identificado seis posibles subdivisiones de COVID-19, utilizando el aprendizaje automático para analizar los datos de una aplicación de seguimiento de síntomas.

Estas conclusiones, procedentes de un documento preliminar que aún no ha sido revisado por homólogos, reflejan cómo está evolucionando el pensamiento sobre la enfermedad y cómo se están aprovechando las tecnologías para luchar contra ella.

La mayoría de la gente puede nombrar algunos de los principales síntomas de COVID-19, gracias a los informes de los medios de comunicación o, por desgracia, a la experiencia personal. Los síntomas más conocidos incluyen fiebre, falta de aliento, fatiga, dolores musculares, dolores de cabeza y la infame tos persistente.

A medida que se ha aprendido más sobre la enfermedad, la lista de síntomas ha crecido. La pérdida del sentido del gusto y del olfato (ageusia y anosmia, respectivamente) se detectó de forma anecdótica antes de ser aceptada por los organismos médicos de todo el mundo.

El equipo del King's College recientemente examinó los datos de alrededor de 1.600 personas con infecciones confirmadas de COVID-19 en el Reino Unido y los Estados Unidos. Cada uno de ellos había registrado los síntomas usando una aplicación durante marzo y abril. También se examinó un segundo conjunto de datos de alrededor de 1.000 usuarios de aplicaciones del Reino Unido, EE.UU. y Suecia que habían registrado sus síntomas durante mayo.

Los investigadores dicen que han sido capaces de agrupar los síntomas en seis divisiones, que dicen que podrían indicar cuán enfermo puede llegar a estar un paciente.

1. Gripe sin fiebre: Dolor de cabeza, pérdida del olfato, dolores musculares, tos, dolor de garganta, dolor de pecho, sin fiebre.

2. Gripe con fiebre: Dolor de cabeza, pérdida del olfato, tos, dolor de garganta, ronquera, fiebre, pérdida del apetito.

3. Gastrointestinal: Dolor de cabeza, pérdida del olfato, pérdida del apetito, diarrea, dolor de garganta, dolor de pecho, sin tos.

4. Nivel uno severo, fatiga: Dolor de cabeza, pérdida del olfato, tos, fiebre, ronquera, dolor de pecho, fatiga.

5. Nivel dos grave, confusión: Dolor de cabeza, pérdida del olfato, pérdida del apetito, tos, fiebre, ronquera, dolor de garganta, dolor de pecho, fatiga, confusión, dolor muscular.

6. Nivel tres grave, abdominal y respiratorio: Dolor de cabeza, pérdida del olfato, pérdida del apetito, tos, fiebre, ronquera, dolor de garganta, dolor de pecho, fatiga, confusión, dolor muscular, falta de aliento, diarrea, dolor abdominal.

Las seis categorías representan un espectro de dificultades respiratorias. La comprensión de este rango podría ayudar a la gestión clínica y a emparejar a los pacientes con el cuidado adecuado de manera efectiva y eficiente.

Analizando la información proporcionada por el paciente sobre los síntomas y sus resultados, el equipo de investigación dice que mientras que el 16% de los pacientes del Grupo 1 fueron admitidos en el hospital, casi la mitad de los del Grupo 6 lo fueron.

También descubrieron que los pacientes de 4, 5 y 6 tendían a ser mayores y tenían más probabilidades de tener condiciones preexistentes que iban desde la diabetes hasta la obesidad.

Se determinó que la combinación específica de síntomas comunicados por un paciente era un indicador potencial de si se enfermarían gravemente.

Si bien es necesario realizar más investigaciones, la labor subraya la importancia de que las instituciones de todo el mundo contribuyan al acervo más amplio de conocimientos sobre COVID-19 a nivel mundial.

La crisis del coronavirus ha dado lugar a una serie de colaboraciones mundiales, entre ellas la Plataforma de Acción de COVID del Foro Económico Mundial. Hasta ahora, más de 350 organismos públicos y más de 850 organizaciones privadas de todo el mundo se han sumado a la Plataforma, colaborando en 35 proyectos que van desde la prestación de asistencia sanitaria y vacunas hasta las cadenas de suministro y el apoyo económico.

La investigación también demuestra el poder de las nuevas tecnologías para ayudar a la investigación médica. Dijo Sébastien Ourselin, profesor de ingeniería sanitaria en el King's College de Londres y autor principal del estudio: "Ser capaz de reunir grandes conjuntos de datos a través de la aplicación y aplicarles el aprendizaje automático está teniendo un profundo impacto en nuestra comprensión de la extensión y el impacto de COVID-19, y de la salud humana en general".