Jueves, 02 de diciembre de 2021

Hospitales13 de septiembre, 2021

Investigadores del Hospital Ramón y Cajal desarrollan un nuevo modelo para predecir el riesgo de COVID-19 grave

Investigación Ramón y Cajal. Modelo predictivo para COVID-19 grave.

El objetivo ha sido crear una herramienta para identificar pacientes de alto riesgo en entornos sin acceso a pruebas.

Comunidad de Madrid

El modelo desarrollado por 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), se denomina PRIORITY. Se trata de un sistema que 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.

De forma paralela, 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.

Reconocimiento internacional

Los resultados de este estudio se han publicado en la prestigiosa revista científica de alto impacto Clinical Microbiology and Infection, bajo el título "Predicting critical illness on initial diagnosis of COVID-19 based on easily obtained clinical variables: development and validation of the PRIORITY model".

Para desarrollar el modelo predictivo se han analizado datos de 10.433 pacientes incluidos en el Registro SEMI-COVID-19, que fueron hospitalizados en 132 centros de España entre el 23 de marzo y el 21 de mayo de 2020.

Para ejecutar el modelo se seleccionaron 7.850 pacientes ingresados en hospitales de referencia terciarios, con una edad media de 65,8 años. 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.

Resultados

Para desarrollar el modelo predictivo se han analizado datos de 10.433 pacientes incluidos en el Registro SEMI-COVID-19, que fueron hospitalizados en 132 centros de España entre el 23 de marzo y el 21 de mayo de 2020.

El modelo PRIORITY mostró una buena capacidad para identificar la enfermedad crítica por COVID-19 tanto en la cohorte de desarrollo como de validación, con áreas bajo la curva ROC de 0,823 y 0,794, respectivamente. 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 doctor Luis Manzano Espinosa, Jefe de Servicio de Medicina Interna y autor de correspondencia de la publicación.

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”.

Colaboradores

En la investigación, han intervenido la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) a través de la red del Registro SEMI-COVID-19, aparte de  investigadores de diferentes Servicios de Medicina Interna, incluyendo varios centros del Servicio Madrileño de Salud (SERMAS): Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Hospital Universitario La Paz, Hospital Universitario Puerta de Hierro, Hospital Universitario de La Princesa, Hospital Clínico San Carlos y Hospital Universitario Infanta Cristina.

El trabajo también contó con la colaboración de otros investigadores del hospital como Javier Zamora y Borja M. Fernández Félix -Grupo Epidemiología y Bioestadística Clínica del IRYCIS-; Javier Soto Pérez-Olivares -Servicio de Radiodiagnóstico-; y Nuria Bara Ledesma, Andrés González García y José Luis Calleja López -Servicio de Medicina Interna-.




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