Bisnis.com, JAKARTA – Pandemi virus corona baru masih terus berlangsung dan mengancam jutaan manusia di dunia. Para peneliti mengembangkan algoritma yang akurat untuk memperkirakan siapa yang paling berisiko mengalami sakit parah akibat penyakit Covid-19.
Dilansir dari Express UK, Kamis (22/10) peneliti akademis telah menciptakan model Covid-19 baru untuk menghitung risiko seseorang jatuh sakit parah akibat virus. Lebih dari delapan juga data anonim orang dewasa di 1.205 praktik umum di Inggris dikumpulkan untuk pengembangan ini.
Algoritma ini didasarkan pada perawatan primer, rumah sakit, hasil tes Covid-19 dan daftar kematian selama gelombang pertama pandemi. Model baru tersebut juga memperhitungkan faktor risiko seperti usia, etnis, obesitas, dan kondisi medis yang ada.
Bersama-sama, data ini digunakan untuk membuat alat bernama QCovid, yang menyediakan penghitungan risiko kumulatif dan tertimbang. Algoritma QCovid diuji dalam dua set data independen, dari Januari hingga April dan Mei hingga Juni tahun ini.
Sebuah tim peneliti menjalankan alat untuk melihat apakah itu dapat secara akurat memprediksi hasil dari pasien yang mungkin mengalami sakit parah akibat Covid-19. Hasilnya memang demikian, dan dicatat dalam British Medical Journal yang terbit pada Rabu (21/10).
Untuk mengilustrasikannya, algoritma tersebut dengan tepat mengidentifikasi 20 persen teratas yang paling berisiko kematian akibat penyakit terkenal itu. Prediksi ini ternyata sangat akurat, karena kelompok risiko yang teridentifikasi menyumbang 94 persen kematian akibat Covid-19.
Peneliti utama Julia Hippisley-Cox, seorang dokter umum dan profesor epidemiologi klinis mengatakan penilaian risiko hingga saat ini didasarkan pada bukti terbaik dan keahlian klinis, tetapi sebagian besar berfokus pada faktor tunggal.
Dia melanjutkan model risiko QCovid memberikan penilaian risiko yang jauh lebih bernuansa. Dia menjelaskan bahwa alat tersebut melakukannya dengan memperhitungkan sejumlah faktor berbeda yang secara kumulatif digunakan untuk memperkirakan risiko.
"Model ini akan membantu menginformasikan saran klinis sehingga orang dapat mengambil tindakan pencegahan yang proporsional untuk melindungi diri dari COVID-19,” katanya.
Ke depan, para peneliti berencana untuk memperbarui model secara teratur karena lebih banyak data tentang penyakit yang tersedia. Hal ini menjadi penting untuk melakukan tindakan tepat yang harus diambil untuk mengurangi dampak yang bisa ditimbulkan dari penyakit terhadap pasien dan sistem kesehatan.
