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Une équipe d'experts en neurologie, en maladies infectieuses, en soins intensifs, en radiologie, en pathologie, et en médecine d'urgence ainsi que d’informaticiens a conçu le COVID-19 Acuity Score (CoVA) à partir d'informations sur 9.381 patients adultes en consultation externe dans les cliniques de maladies respiratoires.
Un nouveau score basé sur l'intelligence artificielle prend en compte de multiples facteurs pour prédire le pronostic de chaque patient atteint de Covid-19 vu dans les cliniques de soins d'urgence ou les services d'urgence. L'outil, créé par les chercheurs du Massachusetts General Hospital (MGH), peut être utilisé pour déterminer rapidement et automatiquement quels patients sont les plus susceptibles de développer des complications et doivent être hospitalisés.
Le CoVA a ensuite été testé chez 2.205 autres patients vus entre le 3 et le 14 mai. Le test prospectif du modèle a permis de vérifier que le score CoVA fonctionne réellement lorsqu'il est appliqué à de "nouveaux" patients, dans le monde réel. Dans ce groupe de validation prospective, 26,1%, 6,3% et 0,5% des patients ont été hospitalisés, ont été atteints d'une maladie grave ou sont décédés, respectivement, dans les sept jours. Le CoVA a démontré d'excellentes performances dans la prédiction des patients qui entreraient dans ces catégories.
Parmi les 30 prédicteurs, qui comprenaient des données démographiques telles que l'âge et le sexe, le statut du test Covid-19, les signes vitaux, les antécédents médicaux et les résultats des radiographies pulmonaires (lorsqu'ils étaient disponibles), les cinq premiers étaient l'âge, la pression artérielle diastolique, la saturation en oxygène du sang, le statut du test Covid-19 et la fréquence respiratoire.
La CoVA est conçue de manière à ce que la notation automatisée puisse être incorporée dans les systèmes de dossiers médicaux électroniques.
CoVA: An Acuity Score for Outpatient Screening that Predicts COVID-19 Prognosis
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