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Análise de dados em larga escala vincula doenças raras a maior risco de mortalidade covid-19

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doença global

Crédito: domínio público UNSPLASH/CC0

Um estudo em toda a Inglaterra de mais de 58 milhões de pessoas identificou oito doenças raras que correm riscos significativamente aumentados para a mortalidade relacionada à Covid-19 em indivíduos totalmente vacinados. Esta pesquisa importante exige uma melhor inclusão de doenças raras em estratégias de saúde pública, incluindo futuras Planning Pandêmico, políticas de vacinação e prestação de serviços do NHS.

A pesquisa foi publicada em A Saúde Digital Lancet.

Historicamente, doenças raras têm sido difíceis de estudar e negligenciadas em pesquisas, em parte devido à falta de dados em larga escala. Isso significa que as pessoas que vivem com condições raras geralmente lutam para obter o tratamento e o apoio de que precisam. Além disso, pacientes com doenças raras foram negligenciadas no planejamento da saúde pública-por exemplo, durante os períodos de bloqueio CoVID-19, a lista de blindagem do Reino Unido excluiu a maioria das doenças raras, deixando de proteger indivíduos altamente vulneráveis.

Pesquisadores da UCL (University College London) e da Universidade de Glasgow decidiram aproveitar o poder de dados vinculados em larga escala, para descobrir novas idéias sobre doenças raras.

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Usando registros eletrônicos de saúde vinculados (EHRs), eles investigaram a prevalência de doenças raras em toda a população, e os riscos que o Covid-19 pode representar para pessoas com essas condições.

Eles descobriram oito doenças raras ligadas a um risco aumentado de morrer de Covid-19 e descobriram que pessoas com doenças raras tinham quase cinco vezes mais chances de morrer de Covid-19 do que a população em geral. As condições que transportam o maior risco foram distúrbios da infertilidade e doenças renais.

A raridade de algumas doenças pode contribuir para a falta de dados abrangentes devido a longas esperas pelo diagnóstico. E, como o período do estudo abrange duas ‘ondas’ da pandemia, é difícil desembaraçar os efeitos de diferentes variantes do Covid-19, além de sintomas sobrepostos em múltiplas doenças.

No entanto, este estudo aproveita um dos pontos fortes únicos do nosso sistema de saúde, com cobertura granular de dados granulares em toda a população em EHRs e diversidade na representação, destacando desigualdades significativas à saúde enfrentadas por grupos étnicos específicos nos quais algumas doenças raras eram desproporcionalmente comuns.

É também a primeira vez que uma análise é realizada em tantas doenças raras, e o impacto do CoVID-19 nas pessoas com tais condições, um momento de referência para a pesquisa de doenças raras.

Viver com uma doença rara pode ser extremamente desafiador, de um diagnóstico difícil a compromissos implacáveis ​​para gerenciar a saúde e o bem-estar. Mas essas descobertas preenchem uma lacuna crítica do conhecimento, enfatizando o poder dos dados eletrônicos de registro de saúde para trazer à luz a prevalência e os resultados de doenças raras.

A co-autora Honghan Wu, Universidade de Glasgow e anteriormente UCL, disse: “Detecção precoce significa intervenção anterior e melhor tratamento e apoio. A capacidade de vincular dados nos dá um entendimento mais profundo e nos permite identificar indivíduos que, de outra forma, teriam escapado a rede.

“Portanto, a pesquisa aproveitando os dados do NHS para o impacto através da ligação de EHRs, tem um enorme potencial para informar os cuidados e a tomada de decisões de saúde pública, além da pandemia covid-19, especialmente para populações de pacientes que são frequentemente negligenciadas”.

Mais informações:
Prevalência e dados demográficos de 331 doenças raras e mortalidade associada à Covid-19 entre 58 milhões de indivíduos: um estudo de observação retrospectivo em todo o país, A Saúde Digital Lancet (2025). www.thelancet.com/journals/lan… (24) 00253-x/FullText

Fornecido pela Health Data Research UK

Citação: A análise de dados em larga escala vincula doenças raras a um maior risco de mortalidade covid-19 (2025, 29 de janeiro) recuperado em 30 de janeiro de 2025 de https://medicalxpress.com/news/2025-01-large-scale-analysis-links-rare .html

Este documento está sujeito a direitos autorais. Além de qualquer negociação justa para fins de estudo ou pesquisa particular, nenhuma parte pode ser reproduzida sem a permissão por escrito. O conteúdo é fornecido apenas para fins de informação.

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