Il Long COVID è un fenomeno per cui gravi effetti sulla salute persistono a lungo dopo che un paziente risulta negativo al test per l’infezione da coronavirus. I pazienti descrivono persistente “nebbia mentale”, affaticamento, vertigini, tachicardia, mancanza di respiro e dolore al petto, tra i sintomi che interessano quasi tutti gli apparati del corpo e che durano un anno o più dopo la guarigione dall’infezione.
In un nuovo studio , gli scienziati dei dati dell’Università di Stanford hanno analizzato un enorme set di dati composto da 14,4 miliardi di cartelle cliniche di oltre 244 milioni di americani e hanno scoperto che i metodi convenzionali potrebbero sovrastimare in modo sostanziale la portata e la durata degli effetti sulla salute attribuibili al COVID-19.
“Il nostro nuovo disegno di studio ha rilevato il 98% in meno di esiti attribuibili al COVID a lungo termine tra i quattro e i dodici mesi successivi all’infezione, rispetto agli approcci convenzionali applicati allo stesso set di dati”, ha affermato il co-autore senior Jure Leskovec , professore di informatica. “Questo non significa che il COVID a lungo termine sia il 98% meno comune. Significa che il modo in cui progettiamo questi studi cambia radicalmente quali effetti sulla salute possiamo attribuire in modo affidabile al COVID”. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) .
Migliorare gli studi a livello di popolazione
Al di là delle sue implicazioni per la comprensione del COVID lungo in sé, questa ricerca veicola un messaggio importante su come i ricercatori possano progettare al meglio i futuri studi sanitari a livello di popolazione, ha affermato Leskovec.
I miglioramenti suggeriti da questo studio potrebbero contribuire a ridurre i bias che portano a risultati distorti o inaffidabili. Grandi quantità di dati sono preziose nella misura in cui possono rivelare schemi sottili e aiutare a escludere associazioni improbabili, ma la sola quantità di dati non basta a superare i bias, affermano gli autori.
“Anche con 244 milioni di pazienti, si possono ottenere risposte molto precise alla domanda sbagliata”, ha affermato Leskovec. “La progettazione dello studio è importante tanto quanto la dimensione dei dati.”
Secondo gli autori, gli scienziati devono essere altrettanto rigorosi, attenti e riflessivi dei medici. Devono verificare la presenza di associazioni positive, spiega Leskovec, ma anche effettuare controlli e analizzare le associazioni negative, sottoponendo così i loro presupposti e approcci a una sorta di stress test.
“Questo non significa che il Long COVID sia meno comune del 98%. Significa che il modo in cui progettiamo questi studi cambia radicalmente quali effetti sulla salute possiamo attribuire con certezza al COVID”. Jure Leskovec, Professore titolare della cattedra Alfred e Rebecca Lin, Facoltà di Ingegneria
“Questo studio ha utilizzato un modello di controllo sintetico, diffuso in economia e nelle scienze sociali, per uniformare le storie cliniche dei pazienti, distinguendo tra casi e controlli”, ha affermato Stefan Wager , coautore senior e professore associato di operations, information and technology presso la Stanford Graduate School of Business . “È stato entusiasmante vedere la sua efficacia applicata a uno studio medico su larga scala. Spero che esistano molte altre applicazioni in cui i metodi di controllo sintetico possano fornire spunti preziosi, se applicati alle cartelle cliniche elettroniche o ai dati relativi alle richieste di rimborso”.
“È possibile prendere questi dati disordinati e rumorosi e, con la giusta progettazione dello studio, ricavarne informazioni utili”, ha affermato il primo autore Hamed Nilforoshan , dottorando in informatica che lavora nel laboratorio di Leskovec. “Prima, dati di questa portata erano praticamente fuori dalla portata della ricerca clinica, perché non ci si fidava. Noi dimostriamo che è possibile”.
Pregiudizi smascherati
Inizialmente, Nilforoshan si propose di riprodurre i risultati di altri studi di alto profilo sul long COVID, che suggerivano una gamma insolitamente ampia di sintomi, alcuni dei quali persistenti per periodi prolungati. Riuscì a replicare esattamente i risultati ottenuti con lo stesso metodo. Ma poi iniziò ad approfondire la questione. Cercò di capire se il long COVID potesse causare conseguenze impossibili, come fulmini, morsi di cane e ferite da arma da fuoco, e scoprì che effettivamente era così.
“Qualcosa non quadrava”, ha detto Nilforoshan.
Il problema risiedeva in un fenomeno noto come bias di confondimento: differenze sistematiche tra le popolazioni confrontate che influenzano anche il risultato. Studi precedenti avevano confrontato persone risultate positive al COVID con persone che non avevano mai ricevuto una diagnosi, tra cui anche coloro che non si erano sottoposti al test. Il difetto di tale impostazione è che le persone che scelgono di sottoporsi al test differiscono sistematicamente da quelle che non lo fanno, come confermato anche da questo studio. Potrebbero avere patologie preesistenti, infezioni non correlate al COVID o semplicemente rivolgersi più frequentemente al medico, creando associazioni fuorvianti tra COVID e successivi problemi di salute se questo fattore viene ignorato.
Leskovec chiarisce la sottigliezza: “Se si confrontano persone risultate positive al COVID con persone che non sono mai state testate, si rischia di attribuire le differenze nel loro stato di salute di base e nel loro comportamento di ricerca di assistenza sanitaria al virus stesso”.
I ricercatori hanno invece selezionato solo i pazienti sottoposti al primo test PCR per il COVID e hanno analizzato gli esiti a lungo termine di coloro che sono risultati positivi rispetto a coloro che sono risultati negativi. Questo ha permesso loro di isolare i veri sintomi del COVID e di misurarne la durata con maggiore precisione.
In seguito, hanno utilizzato dei controlli negativi per mettere alla prova le loro ipotesi, tornando agli improbabili esiti menzionati in precedenza a Nilforoshan: fulmini, morsi di cane, colpi di arma da fuoco e così via.
“Un metodo affidabile non dovrebbe identificare questi esiti come effetto del COVID lungo”, ha affermato Leskovec. Come previsto, questi sintomi non sono stati segnalati. “Questi controlli negativi ci danno maggiore fiducia nel fatto che stiamo identificando effetti realmente attribuibili al COVID”, ha spiegato Leskovec. Lo studio ha elencato miopatia, polmonite non tubercolare, problemi respiratori e pneumotorace tra i principali effetti attribuibili al COVID che ha verificato.
“Questi risultati indicano che il COVID lungo potrebbe essere più simile ad altre sindromi post-virali prolungate di quanto molti abbiano pensato”, ha affermato l’autore Steven Goodman , professore di epidemiologia e salute pubblica presso la Stanford School of Medicine . “Da un punto di vista scientifico, si è trattato di un vero e proprio lavoro di squadra. Armonizzare le culture e i metodi di ricerca dell’informatica, della statistica e dell’epidemiologia è stato essenziale per fornire queste importanti prove sulla natura del COVID lungo, ottenendo un risultato migliore di quello che ognuno di noi avrebbe potuto creare da solo.”
Consigli pratici
Per medici e pazienti, lo studio cambia poco. Il Long COVID è una realtà. Può durare mesi e colpire diversi apparati. Lo studio suggerisce che i rischi aggiuntivi per la salute attribuibili al COVID diminuiscono più rapidamente a livello di popolazione rispetto a quanto indicato dalle stime precedenti, sebbene alcuni pazienti possano continuare a manifestare sintomi per un anno o più.
I ricercatori avvertono che le cartelle cliniche delle compagnie assicurative non possono registrare ogni esperienza del paziente, in particolare sintomi come affaticamento e difficoltà cognitive che potrebbero non essere diagnosticati o registrati.
“Questi risultati dovrebbero integrare le valutazioni cliniche dei medici, non sostituirle”, afferma Leskovec. “D’altro canto, per gli scienziati dei dati, i precedenti studi sul COVID a lungo termine potrebbero dover essere rivisti con controlli migliori. Il nostro approccio potrebbe migliorare questi studi e i futuri studi sulla salute della popolazione.”
Proceedings of the National Academy of Sciences: “Revised estimates of types and duration of long COVID symptoms based on claims records from 245 million US patients”, DOI: 10.1073/pnas.2604414123
Informazioni:
https://www.salutedomani.com/
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