Una ‘calculadora’ predice la mortalidad del paciente ingresado por covid-19

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Con unas pocas variables puede establecerse, mediante un modelo matemático, el riesgo de mortalidad en un paciente ingresado con neumonía por covid-19.

Médicos del Hospital Infanta Leonor
Algunos de los investigadores del Hospital Universitario Infanta Leonor que han desarrollado la herramienta.

Una “calculadora” predice, a partir de información clínica y analítica fácilmente accesible, la probabilidad de fallecer durante el ingreso hospitalario en un paciente con neumonía por covid-19.  El nuevo modelo matemático, que se publica en Journal of Clinical Medicine, está desarrollado por un grupo de profesionales del Hospital Universitario Infanta Leonor (Madrid) junto a investigadores del Instituto de Salud Carlos III y las universidades Complutense y Rey Juan Carlos.

Si bien existen varios modelos predictivos del riesgo de mortalidad por covid publicados o en desarrollo, este es el primero consistente que se ha elaborado sobre una población de pacientes española, casi 2.000. En concreto, los investigadores han partido de datos de 1.968 enfermos que fueron ingresados en el Hospital Infanta Leonor durante la primera ola de covid-19, entre marzo y mayo. 

El primer firmante del estudio y jefe del Servicio de Medicina Interna del Hospital, Juan Torres, expone a DM que con esta herramienta esperan contribuir a facilitar la toma de decisiones clínicas, tales como la necesidad de ingreso hospitalario, la conveniencia del alta y la estrategia terapéutica.

Al margen de su utilidad en una ola pandémica que desborde los recursos asistenciales y exija una estratificación rápida de los pacientes con más riesgo –como ya ocurrió esta primavera en España-, la calculadora también puede ser útil en momentos menos acuciantes, pero igualmente de gran demanda para los facultativos, “ayudando a tomar las decisiones clínicas sobre el ingreso o incluso, en los enfermos con más riesgo, favoreciendo la anticipación de determinados tratamientos”, explica Torres.

El modelo, denominada PANDEMYC Score, ya se está aplicando en el Infanta Leonor y es fácilmente extrapolable a otros centros, en gran parte gracias a que utiliza tan solo nueve variables que se obtienen de forma rutinaria en el hospital. Además, la metodología empleada -explicativa- permite al clínico conocer el peso que tiene cada factor en el paciente al que se le aplica, y también realiza el cálculo en ausencia de alguno de los factores, redundado en un uso práctico.

Con el objeto de que la herramienta se afiance, los autores han desarrollado una “calculadora” virtual de acceso libre. Ahora el objetivo es validarla con datos de esta segunda ola, además de con su uso extendido a otros centros, e incluso realizar estudios comparativos con otros modelos similares, entre ellos el publicado recientemente en British Medical Journal sobre una muestra de pacientes británica. La ventaja que tiene PANDEMYC Score sobre otros es que se ha realizado con población de nuestro medio, recuerda el internista, en alusión al peso que aspectos como los genéticos puedan tener en la eficacia de la herramienta.

El estudio ha sido elaborado por el grupo de trabajo del registro COVID-Vallecas que incluye a profesionales de diversos servicios del Hospital Universitario Infanta Leonor, como Medicina Preventiva, Farmacia, Pediatría y Urgencias, además de Medicina Interna.

También firman el trabajo Salvador Resino, de la Unidad de Infección Viral e Inmunidad del Instituto de Salud Carlos III; Daniel Vélez Serrano, del Departamento de Matemáticas de la   Universidad Complutense de Madrid, y Alejandro Meca, del Departamento de Salud Pública y Medicina Preventiva de la Universidad Rey Juan Carlos.

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