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Coronavirus

L'appli qui distingue six formes de Covid-19 différentes

Par La rédaction

Grâce à une application développée outre-Manche, il serait possible de catégoriser la Covid-19 en six groupes distincts. En fonction des symptômes présentés et de leur gravité, il deviendrait plus facile pour les professionnels de santé de savoir quels sont les gestes à adopter.

RafaPress/iStock
Grâce à une application pour téléphone, des chercheurs britanniques ont réussi à identifier six groupes de patients atteints par la Covid-19.
En fonction des symptômes et de leur gravité, il est possible de déterminer les futures formes de la maladie sur le patient.
Si le système arrive à se généraliser, cela permettra aux établissements de santé d'anticiper les futurs pics épidémiques, et de gérer au mieux la disponibilité des lits, des respirateurs artificiels, des services et du personnel.

Ne parlons plus de la Covid-19, mais plutôt des Covid-19. C’est ce que suggère l'innovation mise au point par le King’s College de Londres (Royaume-Uni), Covid Symptôme Study, en partenariat avec la société Zoe. Cette application pour téléphone disponible au Royaume-Uni, aux Etats-Unis et en Suède, a permis aux chercheurs de découvrir l’existence de plusieurs “familles” de Covid-19 dans différents foyers épidémiques. Les résultats de leur recherche ont été publiés en ligne sur le serveur MedRxiv.

Un même Covid mais des manifestations différentes

Pour cette étude, les chercheurs britanniques ont utilisé les données de 1 653 personnes utilisant l’application. Chacune d’entre elles avait des symptômes persistants de la Covid-19 et tenait régulièrement l’application au courant de l’évolution de sa pathologie, de l’apparition des premiers signes jusqu’à la guérison. Parmi ces 1 653 patients, 383 ont déclaré s’être rendus à l’hôpital au moins une fois et 107 ont indiqué avoir eu besoin d’une assistance respiratoire. 

En regardant les résultats de plus près, il est apparu qu’une récurrence au niveau des patients permettait de faire six catégories pour la maladie, distinctes par la durée et la gravité des symptômes. 
- Premier groupe: présentent des symptômes légers de la Covid-19, douleurs thoraciques, nécessitent une assistance respiratoire.
- Deuxième groupe: présentent des symptômes légers de la Covid-19, absence de douleurs thoraciques, peut avoir de la fièvre.
- Troisième groupe: présentent des symptômes gastro-intestinaux (diarrhées), ne nécessitent pas forcément d’assistance respiratoire.
- Quatrième groupe: présentent des symptômes graves de la Covid-19, nécessitent une assistance respiratoire, fatigue importante, douleurs thoraciques continues et toux persistante.
- Cinquième groupe: présentent des symptômes graves de la Covid-19 et nécessitent une assistance respiratoire, fatigue importante, état de confusion et manque d’appétit.
- Sixième groupe: présentent des symptômes gastro-intestinaux (diarrhées), des symptômes graves de la Covid-19 et nécessitent une assistance respiratoire, détresse respiratoire, essoufflement rapide et douleurs thoraciques.

La catégorisation des patients dans un groupe ne peut se faire qu’après une surveillance allant de deux à neuf jours. Grâce à cette classification, il est désormais plus facile pour les chercheurs de prédire dans quel groupe atterriront les participants, en fonction des informations qu’ils rentrent dans l’application. Ainsi, il sera plus simple de mettre en place une surveillance adaptée pour chaque patient avant même que ces symptômes ne s’aggravent. Avec l’abondance de données auxquelles l'application donne accès, les erreurs de projection sont minimes, avec un taux de précision de 84,9%. 

Une saisie de données encore perfectible

Les chercheurs reconnaissent néanmoins que la portée de leur travail est limitée au bon vouloir des utilisateurs. Ainsi, toutes les données renseignées ne peuvent être considérées comme étant forcément bonnes, et ils peuvent parfois manquer de données, si la personne est dans un état trop faible pour utiliser son téléphone par exemple.

Si cette application était plus largement utilisée, les chercheurs estiment que cela pourrait donner aux services de santé un avantage considérable. Il serait ainsi possible d’anticiper la survenue d’un pic épidémique afin de pouvoir planifier au mieux les besoins d’un hôpital en personnels, en lits disponibles, en assistance respiratoire ou en soins intensifs. Avec une prise en charge plus fine, il serait plus simple pour les établissements de santé de prendre correctement en charge les patients atteints d’une forme grave.