Ärzte können das treffen von Entscheidungen über die Pflege von Covid-19-Patienten, basierend auf schwach und zu optimistische Beweise, Keele Forscher gefunden haben.
Forscher von Keele-Universität und Institutionen aus ganz Europa, darunter die University of Oxford, reviewed 27 Studien, die vorschlagen, die Modelle für die Diagnose und die Prognose von Patienten mit Covid-19.
Die Forscher, deren Papier wurde heute veröffentlicht in British Medical Journal (BMJ) (link hier), gefunden, dass die Daten und Methoden, die in diesen Studien verwendet wurden, mit potentiell hohem Risiko von bias, während einige der Studien enthalten Empfehlungen, die waren fraglich, ob Sie in die Praxis umzusetzen.
Die Forscher warnen, dass die potenziell fehlerhaften Modellen führen kann, die ärzte machen unangemessene Entscheidungen darüber, ob Patienten den virus in sich tragen, brauchen Sie ein Lüfter oder sollten in der Klinik verbleiben.
Seit dem Ausbruch im Dezember, die Gesundheitssysteme auf der ganzen Welt wurden unter schweren Druck.
Mehr als eine million Menschen diagnostiziert wurden, die mit dem virus weltweit und die Zahl der Todesopfer übertroffen hat 51,000.
Ärzte erheblichen Druck zu erkennen und zu diagnostizieren Patienten, die mit dem virus infiziert sind und geben eine Prognose für jeden bestätigten Fall.
Die Forscher überprüft 27 Studien—25 verwendet Daten aus China, verwendet man die Daten aus Italien, während die anderen verwendeten internationalen Daten. Die Daten wurden zwischen dem 8. Dezember 2019 und 15. März 2020.
Sie fanden, dass alle Studien hatten ein hohes verzerrungspotenzial. Einige der Studien hatten eine nicht-repräsentative Auswahl der Patienten, während andere ausgeschlossen sind Patienten, die immer noch krank am Ende des Studiums. Andere hatten schlechte statistische Analyse.
Die Forscher erkennen an, dass klinische Daten aus Covid-19 Patienten knapp ist und dass die Studien, die gemacht wurden, stark unter Zeitdruck, so dass Sie helfen könnten, die medizinische Entscheidungsfindung so schnell wie möglich.
Angesichts der identifizierten Schwachstellen, die Forscher sagte, es war eine Sorge, dass einige der vorgeschlagenen Modelle waren bereits zur Unterstützung von medizinischen Entscheidungen.
Sie sind Berufung auf Forscher um sofort teilen anonymisierte hochwertige Patienten-Daten durch die Welt-Gesundheits-Organisation zu unterstützen, gemeinsame Anstrengungen zu bauen und zu validieren strenger Vorhersage-Modelle.
Richard Riley, professor für Biostatistik an der Keele-Universität, sagte:“Ärzte sollten Entscheidungen treffen, die auf soliden Daten. Leider sind die aktuellen Studien lassen sich kurz in eine robuste Modelle, die für die Diagnose oder Prognose von Covid-19.
„Forscher auf der ganzen Welt sollten sich zusammentun, die in teilen Ihre Daten sofort zur Verbesserung der Qualität zukünftiger Studien in diesem Bereich. Gesundheitsberufe und Methodiker müssen zusammen arbeiten, um den pool hochwertige und repräsentative Covid-19-Daten, die anschließend zur Analyse mit geeigneten statistischen Methoden.“
Dr. Kym Snell, Dozent in Biostatistics an Keele-Universität, sagte: „Viele Forscher konzentrieren Ihre Bemühungen auf das versuchen, zu helfen, Gesundheitswesen Profis in dieser sehr schwierigen Zeit—das sollte applaudiert werden. Allerdings müssen wir noch sicherstellen, dass die Modelle für die Diagnose und die Prognose von Patienten mit Covid-19 sind richtig getestet.
„Wir werden auch weiterhin kritisch zu beurteilen, neue Modelle, so dass medizinische Fachkräfte haben ein up-to-date Zusammenfassung der Beweise.“