Desarrollan un modelo predictivo de mortalidad por neumonía en pacientes con COVID-19
Este sistema creado por expertos españoles permite detectar el riesgo de los pacientes desde que llegan al hospital y facilita la toma de decisiones clínicas.
El sistema respiratorio es una de las áreas de nuestro cuerpo más castigadas si se contrae la COVID-19. Al llegar a esa zona, el virus puede dañar duramente la capacidad de respirar y generar una neumonía bilateral, que puede aumentar el riesgo de muerte. Por eso, los científicos trabajan para prevenir estas complicaciones. En esta línea, varios especialistas del hospital Infanta Leonor han desarrollado junto con investigadores del Instituto de Salud Carlos III y de las universidades Complutense y Rey Juan Carlos un modelo que predice el riesgo de fallecimiento de pacientes con neumonía por coronavirus durante su hospitalización.
El trabajo, publicado en el Journal of Clinical Medicine, permite detectar el riesgo de los pacientes desde su llegada al hospital, lo que facilita al personal facultativo la toma de decisiones clínicas, como el ingreso o la estrategia terapéutica a seguir. Durante la primera semana de octubre, el hospital Universitario Infanta Leonor informó de que había comenzado a aplicar esta herramienta y recomendó extrapolarlo a otros centros sanitarios.
De hecho, para poder facilitar el uso extendido de este sistema, los investigadores crearon una calculadora online de uso libre en la cual los médicos introducen los datos de los pacientes y obtienen unas variables para decidir si el paciente tiene un riesgo alto o no de fallecimiento por neumonía. Esta calculadora es para gente hospitalizada y no es aplicable en otro ámbito: “Los valores que usamos son valores que se recogen por sistema a la llegada del paciente al hospital y quedan almacenados y registrados en su historia clínica”, explica Alejandro Meca, miembro de Medicina Preventiva y Salud Pública de la URJC.
Predicciones fiables
Según detalló el Infanta Leonor a principios de mes, el modelo ha sido elaborado a partir de datos de una muestra de casi 2.000 pacientes que fueron ingresados en este hospital público madrileño durante la primera oleada de COVID-19, la pasada primavera. Incluye nueve variables basadas en información clínica y analítica obtenida de forma general en todos los pacientes con neumonía por COVID-19 que son evaluados en los servicios de urgencias hospitalarios.
Con el valor de cada variable, explica el Hospital, se obtiene una puntuación que se correlaciona con el riesgo de fallecimiento de una forma muy fiable. “El margen de error si lo comparamos con la literatura estamos en la línea de lo publicado hasta ahora, en torno a un 82% de capacidad predictiva que no es poco”, concreta, por su parte, Meca.