El Hospital Ramón y Cajal desarrolla un modelo que predice el riesgo de Covid-19 grave

MADRID, 09 (SERVIMEDIA)

Investigadores del Servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario Ramón y Cajal y del Grupo de Enfermedades Multisistémicas del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (Irycis) han desarrollado una calculadora para estimar el riesgo de mortalidad o ingreso en cuidados intensivos por Covid-19.

El trabajo, publicado en la revista ‘Clinical Microbiology and Infection’, se basa en el Registro Semi-Covid-19 y ha permitido desarrollar y validar un nuevo modelo pronóstico para detectar la posible gravedad del coronavirus. El modelo, denominado ‘Priority’, utiliza nueve variables clínicas simples y fácilmente disponibles en la evaluación inicial de los pacientes para estimar el riesgo de mortalidad o ingreso en UCI.

Además, se ha desarrollado una calculadora online de libre acceso para facilitar su aplicación inmediata en la atención de primera línea. El objetivo de los autores ha sido desarrollar una herramienta que pueda ser útil para identificar pacientes de alto riesgo en entornos sin acceso a pruebas de laboratorio o radiológicas, así como en sistemas sanitarios con bajos recursos o alta presión asistencial.

Para desarrollar el modelo predictivo se han analizado datos de 10.433 pacientes incluidos en el citado registro, que fueron hospitalizados en 132 centros de España entre el 23 de marzo y el 21 de mayo de 2020. Para el desarrollo del modelo se seleccionaron 7.850 pacientes ingresados en hospitales de referencia terciarios, con una edad media de 65,8 años.

25% GRAVES

De los pacientes incluidos en esta cohorte de desarrollo, el 25,1% presentó Covid-19 grave, 8,3% ingresaron en UCI y 20,4% fallecieron. La validación del modelo se realizó con datos de 2.583 pacientes ingresados en hospitales de menor tamaño, con una edad media de 69,5 años y de los que un 27,0% presentó enfermedad crítica, 7,7% ingresaron en UCI y 23,0% fallecieron.

Las variables incluidas en el modelo fueron: edad, dependencia, enfermedad cardiovascular, enfermedad renal crónica, disnea, taquipnea, confusión, presión arterial sistólica y saturación ≤ 93% basal o requerimiento de oxígeno suplementario previo a la evaluación.

Los investigadores resaltan que, a pesar de su simplicidad, “el modelo tuvo un rendimiento similar a escalas predictivas publicadas anteriormente que incluían pruebas de laboratorio y de imagen”.

Los impulsores de este estudio y primeros autores firmantes del artículo son los doctores Miguel Martínez Lacalzada y Adrián Viteri Nöel, residentes del Servicio de Medicina Interna, junto a Martín Fabregate Fuente, coordinador de la Unidad de Apoyo a la Investigación de Medicina Interna e integrante del Grupo de Enfermedades Multisistémicas -Área 5 del Irycis-, cuyo responsable es el Luis Manzano Espinosa, jefe de Servicio de Medicina Interna, y autor de correspondencia de la publicación.

Se trata de un trabajo colaborativo de la Sociedad Española de Medicina Interna a través de la red del Registro Semi-Covid-19, en el que han participado investigadores de diferentes Servicios de Medicina Interna, incluyendo varios centros del Servicio Madrileño de Salud, y otros estudiosos.