Loss of smell and taste can accurately predict COVID-19 infection: a machine-learning approach

The COVID-19 outbreak has spread extensively around the world. Loss of smell and taste have emerged as main predictors for COVID-19. The objective of our study is to develop a comprehensive machine learning (ML) modelling framework to assess the predictive value of smell and taste disorders, along with other symptoms, in COVID-19 infection. A multicenter case-control study was performed, in which suspected cases for COVID-19, who were tested by real-time reversetranscription polymerase chain reaction (RT-PCR), informed about the presence and severity of their symptoms using visual analog scales (VAS). ML algorithms were applied to the collected data to predict a COVID-19 diagnosis using a 50-fold cross-validation scheme by randomly splitting the patients in training (75%) and testing datasets (25%). A total of 777 patients were included. Loss of smell and taste were found to be the symptoms with higher odds ratios of 6.21 and 2.42 for COVID-19 positivity. The ML algorithms applied reached an average accuracy of 80%, a sensitivity of 82%, and a specificity of 78% when using VAS to predict a COVID-19 diagnosis. This study concludes that smell and taste disorders are accurate predictors, with ML algorithms constituting helpful tools for COVID-19 diagnostic prediction.Junta de Andalucí

Mejora continua de la calidad en la morbilidad postlaringuectomía total

Se analiza la frecuencia de la físcula postoperatoria, y además, complicaciones postquirúrgicas de la laringuectomía total y se clarifican factores de riesgo con el objetivo de identificar preoperatoriamente a los pacientes de alto riesgo y así poder instaurar unas pautas profilácticas adecuadas. Asimismo, se diseña un programa de garantía de calidad que permita evaluar la efectividad de la asistencia médica elaborando unas medidas de control de calidad hospitalaria. Tras el estudio de 442 casos de pacientes efectos de cáncer de laringe, intervenidos de una laringuectomía total, y después de efectuar diversos estudios, prospectivos y retrospectivos, entre los que se cuenta un análisis multivariable de los diferentes factores implicados en el aumento de la estancia postquirúrgica y la aparición de fístula faringocutánea postoperatoria, llegamos a las siguientes conclusiones: 1,- El aumento de la estancia postquirúrgica en nuestra serie histórica se produce fundamentalmente en base a tres factores (consumo de alcohol por parte del paciente, año en que se intervino y aparición de una fístula salivar), siendo la aparición de una fístucla faringocutánea el único elemento susceptible de modificación con fines de mejora de la calidad. 2,- La cobertura antibiótica prolongada del paciente no aporta más ventajas que otra de más corta duración en la prevención de la aparición de fístulas faringocutáneas y el aumento de la estancia hospitalaria. 3,- La realización de cualquier tipo de tratamiento cervical concomitante con la laringuectomía total (vaciamiento funcional o radical) no representa un incremento de la estancia ni supone un aumento de la frecuencia de aparición de fístulas en estos pacientes. 4,- En nuestra experiencia, el tratamiento radioterápico previo no supone un factor de riesgo en la aparición de fístulas faringocutáneas y no prolonga la estancia hospitalaria

Loss of Smell and Taste Can Accurately Predict COVID-19 Infection: A Machine-Learning Approach.

The COVID-19 outbreak has spread extensively around the world. Loss of smell and taste have emerged as main predictors for COVID-19. The objective of our study is to develop a comprehensive machine learning (ML) modelling framework to assess the predictive value of smell and taste disorders, along with other symptoms, in COVID-19 infection. A multicenter case-control study was performed, in which suspected cases for COVID-19, who were tested by real-time reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR), informed about the presence and severity of their symptoms using visual analog scales (VAS). ML algorithms were applied to the collected data to predict a COVID-19 diagnosis using a 50-fold cross-validation scheme by randomly splitting the patients in training (75%) and testing datasets (25%). A total of 777 patients were included. Loss of smell and taste were found to be the symptoms with higher odds ratios of 6.21 and 2.42 for COVID-19 positivity. The ML algorithms applied reached an average accuracy of 80%, a sensitivity of 82%, and a specificity of 78% when using VAS to predict a COVID-19 diagnosis. This study concludes that smell and taste disorders are accurate predictors, with ML algorithms constituting helpful tools for COVID-19 diagnostic prediction

Trastornos sensoriales : proceso asistencial integrado

Publicado en la página web de la Consejería de Igualdad, Salud y Políticas Sociales: www.juntadeandalucia.es/salud (Consejería de Salud / Profesionales / Nuestro Compromiso por la Calidad / Procesos Asistenciales Integrados)YesConjunto de actuaciones coordinadas por el Sistema Sanitario Público de Andalucía que desarrollan profesionales de distintos sectores que atienden a la población infantil, familia y entorno, cuya finalidad es detectar y/o evitar factores de riesgo que puedan afectar al normal desarrollo visual y auditivo, identificar de forma precoz la aparición de cualquier alteración y llevar a cabo una intervención de carácter global