Pesquisa liderada pela Professora Julia Hippisley-Cox no Departamento de Ciências da Saúde de Atenção Prima¡ria da Universidade de Oxford, com colaboradores em todo o Reino Unido, descobriu que existem vários fatores pessoais e de saúde que, quando combinados, podem significar que alguém estãoem maior risco de COVID-19. Isso inclui caracteri­sticas como idade, etnia e IMC, bem como certas condições médicas e tratamentos.

A equipe transformou sua pesquisa em um modelo de previsão de risco denominado QCovid®, que foi validado de forma independente pelo Office for National Statistics. a‰ considerado o aºnico modelo de previsão de risco COVID-19 no mundo a atender os mais altos padraµes de evidaªncia.

O trabalho foi encomendado pelo diretor médico da Inglaterra, Chris Whitty, e financiado pelo National Institute of Health Research. Os detalhes do desenvolvimento e validação da ferramenta foram publicados no BMJ, e o modelo foi publicado integralmente para transparaªncia em www.qcovid.org .

O NHS Digital já usou esse modelo para desenvolver uma avaliação de risco da população. A avaliação de risco prevaª, com base na população, se os pacientes registrados com uma combinação de fatores de risco podem correr um risco mais sanãrio com o COVID-19, permitindo que o governo os priorize para vacinação e fornea§a aconselhamento e apoio adequados. Esses indivíduos sera£o adicionados a  Lista de Pacientes Protegidos por precaução e para permitir a vacinação rápida.

Esta avaliação épossí­vel pela primeira vez, utilizando o modelo QCovid® da equipe liderada por Oxford e evidaªncias emergentes sobre o impacto da Covid-19 em grupos diferentes e quem poderia ser mais vulnera¡vel, o que significa que outras etapas podem ser tomadas para proteger aqueles que estãoem maior risco.

Até1,5 milha£o de pacientes foram identificados atéo momento. Aproximadamente 700.000 já tera£o sido vacinados como parte da coorte com mais de 70 anos, e outros 800.000 adultos entre 19 e 69 anos sera£o agora priorizados para a vacinação.

A professora Julia Hippisley-Cox, professora de Epidemiologia Cla­nica e Cla­nica Geral do Departamento de Ciências da Saúde de Atenção Prima¡ria da Universidade de Oxford, disse: 'O modelo QCovid®, que foi desenvolvido usando dados ana´nimos de mais de 8 milhões de adultos, fornece uma avaliação diferenciada de risco, levando em consideração vários fatores diferentes que são cumulativamente usados ​​para estimar o risco, incluindo etnia. A pesquisa para desenvolver e validar o modelo foi publicada no British Medical Journal junto com o modelo subjacente de transparaªncia. Isso seráatualizado para levar em conta novas informações a  medida que a pandemia progride. Estou muito feliz que, menos de um ano depois de ser financiado pelo NIHR, o modelo agora estãosendo usado para ajudar a proteger as pessoas sob maior risco de COVID-19. '

Fred Kemp, vice-chefe de Ciências da Vida da Oxford University Innovation, disse: 'Como mais um exemplo de como a University of Oxford estãona vanguarda do combate a  pandemia, a OUI tem o orgulho de ter apoiado o desenvolvimento e a implementação do QCovid como um altamente ferramenta de previsão de risco validada e baseada em evidaªncias que permitira¡ a distribuição priorizada de vacinas para aqueles que mais precisam. '

A Vice-Diretora Manãdica da Inglaterra, Dra. Jenny Harries, disse: 'Pela primeira vez, podemos ir ainda mais longe na proteção dos mais vulnera¡veis ​​em nossas comunidades. Este novo modelo éuma homenagem aos nossos pesquisadores em saúde e tecnologia. A abordagem baseada em dados do modelo para avaliação de risco médico ajudara¡ o NHS a identificar outros indivíduos que podem estar em alto risco de COVID-19 devido a uma combinação de fatores pessoais e de saúde. Essa ação garante que os mais vulnera¡veis ​​ao COVID-19 possam se beneficiar tanto da proteção que as vacinas fornecem, quanto de conselhos aprimorados, incluindo proteção e suporte, se assim desejarem. '

O QCovid® foi desenvolvido usando o banco de dados QResearch de registros eletra´nicos de saúde ana´nimos, uma colaboração entre a equipe da Professora Julia Hippisley-Cox em Oxford e o provedor de sistemas de computador EMIS Health. O modelo incluiu dados de cuidados prima¡rios, hospitais, resultados de testes COVID-19 e registros de a³bitos, e foi informado por uma quantidade significativa de envolvimento do paciente. a‰ o

mais recente em uma sanãrie de modelos de previsão de risco desenvolvidos por meio da colaboração, que são amplamente usados ​​por profissionais de saúde para identificar pacientes em risco de doenças graves, incluindo doenças cardiovasculares, derrame, câncer e diabetes.

Comentando sobre o lana§amento, o Dr. Shaun O'Hanlon, Diretor Manãdico da EMIS, disse: 'A EMIS tem orgulho de ter apoiado esta importante pesquisa, que permitira¡ ao NHS proteger as pessoas mais vulnera¡veis, mais rapidamente, do COVID -19. Agradecemos a todos os clínicos gerais que contribua­ram com dados ana´nimos de pacientes para o banco de dados QResearch nos mais de 15 anos de existaªncia. '

A validação independente do Office of National Statistics éconsiderada o 'padrãoouro' em garantia de qualidade. O ONS mostrou que o modelo tem um desempenho na faixa 'excelente' e identifica com precisão os pacientes com maior risco de COVID-19. Isso mostra que o modelo érobusto e atende aos mais altos padraµes de evidaªncia.

O desenvolvimento do modelo QCovid® envolveu pesquisadores das universidades de Oxford, Cambridge, Edimburgo, Swansea, Leicester, Nottingham e Liverpool com a London School of Hygiene & Tropical Medicine, Queen's University Belfast, Queen Mary University of London e University College London. Foi apoiado pelo NIHR Oxford Biomedical Research Center.

Em um trabalho relacionado da Universidade de Edimburgo, o modelo QCovid® foi validado para uso na população escocesa.