जर्नल ऑफ क्लिनिकल एंड एक्सपेरिमेंटल फार्माकोलॉजी

अमूर्त

व्यक्तिगत और जनसंख्या स्तर पर COVID-19 में रोग प्रगति की गंभीरता की भविष्यवाणी करना: एक गणितीय मॉडल

नरेंद्र चिरमुले, रवींद्र खरे, प्रदीप नायर, बेला देसाई, विवेक नेरुरकर, अमिताभ गौड़

स्वास्थ्य और अर्थव्यवस्था पर कोविड-19 बीमारी का प्रभाव वैश्विक रहा है, और आधुनिक इतिहास में तबाही की भयावहता बेमिसाल है। इस जटिल बीमारी के प्रबंधन के लिए किसी भी संभावित कार्रवाई के लिए डेटा के व्यवस्थित और कुशल विश्लेषण की आवश्यकता होती है जो अंतर्निहित रोगजनन को चित्रित कर सके। हमने नैदानिक ​​परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए रोग की प्रगति का एक गणितीय मॉडल विकसित किया है, जिसमें कोविड-19 विकृति में योगदान करने वाले ज्ञात कारण कारकों के एक सेट का उपयोग किया गया है जैसे कि आयु, सह-रुग्णताएँ और कुछ वायरल और प्रतिरक्षात्मक पैरामीटर। वायरल लोड और एक निष्क्रिय प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया के चयनित संकेतक, जैसे कि साइटोकिन्स IL-6 और IFNα जो साइटोकिन तूफान और बुखार में योगदान करते हैं, सूजन के पैरामीटर डी-डिमर और फेरिटिन, लिम्फोसाइट संख्या में विचलन, लिम्फोपेनिया और न्यूट्रलाइजिंग एंटीबॉडी को विश्लेषण के लिए शामिल किया गया था। मॉडल SARS-CoV-2 संक्रमित व्यक्तियों में प्रकट प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया की बहु-कारक जटिलताओं को उजागर करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है। इसके अलावा, यह मॉडल व्यक्तिगत स्तर पर नैदानिक ​​परिणामों की भविष्यवाणी करने, तथा जनसंख्या स्तर पर गंभीर मामलों को कम करने के लिए उचित संसाधनों के आवंटन हेतु रणनीति विकसित करने में उपयोगी हो सकता है।