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中大發現幼兒腸道帶活性新冠病毒 有個案長達36天憂成隱形傳播者

社會事

中大發現幼兒腸道帶活性新冠病毒 有個案長達36天憂成隱形傳播者
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中大發現幼兒腸道帶活性新冠病毒 有個案長達36天憂成隱形傳播者

2021年04月06日 10:33 最後更新:16:52

中大醫學院從糞便檢測中發現,近七成確診新冠肺炎的幼兒,在沒有病徵下腸道可帶活性病毒,有個案的時間可長達36天,這令幼兒成為新冠病毒「隱形傳播者」的風險不容忽視。

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研究發現近七成確診幼兒在無病徵下帶活性病毒,有個案的時間長達36天。資料圖片

研究發現近七成確診幼兒在無病徵下帶活性病毒,有個案的時間長達36天。資料圖片

研究發現,本地確診兒童個案比例較內地及歐美國家高,當中兩成為3歲以下幼兒,其中四成多患者沒有任何病徵。

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中大醫學院從糞便檢測中發現,近七成確診新冠肺炎的幼兒,在沒有病徵下腸道可帶活性病毒,有個案的時間可長達36天,這令幼兒成為新冠病毒「隱形傳播者」的風險不容忽視。

研究發現近七成確診幼兒在無病徵下帶活性病毒,有個案的時間長達36天。資料圖片

研究發現近七成確診幼兒在無病徵下帶活性病毒,有個案的時間長達36天。資料圖片

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研究發現,本地確診兒童個案比例較內地及歐美國家高,當中兩成為3歲以下幼兒,其中四成多患者沒有任何病徵。

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根據研究,幼兒不論是病毒載量及帶活性病毒的比例都偏高,而且持續帶活性病毒的時間也極長。研究中,其中一名從外地返港的兩歲幼兒,其糞便持續帶活性病毒期更達36天,時間較成人長。中大醫學院微生物學系系主任陳基湘表示,成人排病毒的時間約為10天或以下。

醫學院自去年3月底開始提供糞便檢測新冠病毒服務。過去一年在超過17500個糞便樣本中,成功識別22宗確診個案,陽性比率為0.13%;當中超過九成為6歲以下幼兒,而沒有徵狀的「隱形個案」亦佔超過70%。

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根據研究,幼兒不論是病毒載量及帶活性病毒的比例都偏高,而且持續帶活性病毒的時間也極長。研究中,其中一名從外地返港的兩歲幼兒,其糞便持續帶活性病毒期更達36天,時間較成人長。中大醫學院微生物學系系主任陳基湘表示,成人排病毒的時間約為10天或以下。

由於幼兒康復後,即使已有抗體,呼吸道樣本也呈陰性,但腸道卻可長期持續帶活性病毒,糞便有陽性病毒,這或構成傳播風險。

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另外,發燒、咳嗽和流鼻水是兒童感染新冠肺炎最常見的病徵,但這些徵狀往往被以為是普通感冒,因而未有察覺孩子染病及安排檢測。隨著復活節假期後學校逐步放寬面授課堂安排,中大醫學院建議父母應多留意孩子的健康狀況,特別是曾經到訪高危地方後出現不適,居所被納入強制檢測名單、或就讀的學校有人呈報原因不明的不適情況等,都應盡快求診,並接受病毒檢測。

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中大團隊以大數據開發機器學習模型 預測老年糖尿病患者患嚴重低血糖風險

2024年04月18日 15:33 最後更新:15:33

本港每3名65歲以上長者便有1名糖尿病患者。中大醫學院進行大數據分析,發現老年糖尿病患者因心血管疾病等原因的死亡風險,較一般人高1.5至2倍。中大成功開發一套能預測嚴重低血糖風險的機器學習模型,精確率達85%,可及早揪出高風險病人,進行預防治療。

嚴重低血糖是糖尿病患者常見急性併發症,可增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症及各種死亡風險。 研究團隊分析醫管局數據實驗室逾110萬名65歲或以上長者的數據,發現5年間,此組別長者整體死亡率下降8%,惟若罹患糖尿病,因心血管疾病或其他原因死亡的風險,仍較沒患糖尿病患者高1.5至2倍。

中大醫學院內科及藥物治療學系研究助理教授楊愛民表示,相關發現反映糖尿病增死亡風險,有必要發展助患者預防糖尿病併發症及改善病情自我管理的大型干預措施。

威院內科及藥物治療學系顧問醫生陳俊文指,本港逾80%因低血糖到急症室求診的長者需住院治療,也增患者跌倒、罹患心血管疾病和認知障礙症,及各種原因死亡風險。

團隊利用2013至2018年間來自逾36萬名老年糖尿病患者共約150萬份醫療紀錄,以機器學習演算法XGBoost作基礎,開發了一套能預測出現嚴重低血糖風險的機器學習模型,涵蓋258個不同的預測指標,包括人口統計數據、患者一年內入院、診斷、用藥和恆常實驗室化驗資料,用以預測患者未來一年因嚴重低血糖而需住院的機會,預測精確率達85%。

領導是次研究的中大醫學院內科及藥物治療學系副教授周怡君補充,模型有望能結合本地電子病歷系統,揪出高風險的嚴重低血糖病人,及早進行預防措施,如改用降血糖反應較輕微的糖尿病藥,或調整胰島素注射時間和劑量。相關研究已在國際期刊《PLOS Medicine》及《Diabetes Research and Clinical Practice》發表。

中大團隊利用醫管局大數據,開發一套能預測老年糖尿病患者於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型。

中大團隊利用醫管局大數據,開發一套能預測老年糖尿病患者於未來一年出現嚴重低血糖風險的機器學習模型。

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