- L'ordre d'apparition des maladies antérieures à l'infection à la covid-19 peut aider à prédire le risque de covid long.
- Les chercheurs ont identifié 38 trajectoires de santé qui augmentent les risques de covid long.
- Les trajectoires à risque impliquaient des troubles de santé mentale, des affections neurologiques, des pathologies respiratoires et des maladies métaboliques ou digestives.
Deux millions de personnes souffrent d’un covid long en France, soit 4 % des personnes ayant contracté le SARS-CoV-2 ou ses variants. Toutefois, il est encore difficile de savoir pourquoi certains patients l’ont développé et pas d’autres.
Le Germans Trias i Pujol Research Institute (IGTP) et le Barcelona Institute for Global Health (ISGlobal) ont découvert qu’en étudiant les maladies précédentes du patient, et surtout l’ordre dans lequel elles ont été contractées, permet de prédire ses risques de souffrir d’un covid long.
Covid long : l’ordre des pathologies précédentes impacte le risque
Pour cette étude présentée dans la revue BMC Medicine, les chercheurs ont repris les données de plus de 10.000 participants à la cohorte GCAT qui recueille des informations cliniques et génétiques auprès de la population catalane depuis plus de 15 ans. Ils les ont utilisées pour retracer les trajectoires de santé des volontaires. C’est-à-dire la séquence temporelle d’apparition de leurs différentes maladies chroniques.
Les résultats montrent que la prise en compte de la séquence et de l'interaction des pathologies au fil du temps permet de prédire le risque de développer un covid long. "Par exemple, les personnes souffrant d'anxiété puis de dépression présentent un risque différent de celles qui présentent les mêmes affections dans l'ordre inverse", précisent les auteurs dans leur communiqué.
Sur les 162 trajectoires identifiées et analysées, 38 étaient associées à un risque accru de développer un covid long. Elles impliquaient des troubles de santé mentale, des affections neurologiques, respiratoires (comme l'asthme) et des maladies métaboliques ou digestives (comme l'hypertension, l'obésité ou le reflux gastro-œsophagien).
De plus, l'équipe a remarqué que certaines séquences temporelles augmentaient le risque de covid long, indépendamment de la gravité de l’infection au coronavirus initiale.
"Il ne suffit pas de savoir de quelles maladies une personne est atteinte. L’ordre dans lequel elles apparaissent peut influencer considérablement le risque, notamment chez les femmes", conclut Natàlia Blay, première auteure de l’étude, après l’analyse des données.
Covid long : la chronologie des maladies, la génétique et l’IA pourraient affiner la prise en charge
"Ces travaux démontrent que le covid long résulte d'une trajectoire de santé antérieure plutôt que d'un facteur unique. Surtout, ils soulignent que l'étude des trajectoires avec des données longitudinales telles que celles du GCAT présente un intérêt qui dépasse le cadre de la Covid-19, car elle nous permet d'identifier des tendances en matière de santé des populations susceptibles d'aider à prédire d'autres maladies et de soutenir une approche de santé publique plus préventive et personnalisée", remarque Rafael de Cid, chercheur principal.
L'équipe ajoute que coupler la chronologie des maladies et les données génétiques des patients pourrait aider à améliorer la prédiction, la prise en charge et la prévention du covid long. Les outils d'intelligence artificielle seraient particulièrement utiles pour traiter l'ensemble de ces informations et identifier les personnes les plus vulnérables.
