Hospital Por S. A. D. Martes, 03 Agosto 2021 11:58
MEDICINA INTERNA

Desarrollan y validan un modelo que predice el riesgo de covid-19 grave a partir de nueve variables clínicas simples

Se denomina 'PRIORITY' y ha permitido desarrollar una calculadora 'online' para identificar a los pacientes que pueden desarrollar enfermedad crítica por SARS-CoV-2

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Personal sanitario atiende a un paciente con covid-19 en la UCI del hospital de Salamanca, en una imagen de archivo / CAUSA Personal sanitario atiende a un paciente con covid-19 en la UCI del hospital de Salamanca, en una imagen de archivo / CAUSA

Una nueva investigación basada en datos del Registro SEMI-COVID-19 de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) ha permitido desarrollar y validar un modelo pronóstico denominado PRIORITY, útil para predecir el riesgo de covid-19 grave en pacientes hospitalizados a partir de variables clínicas de fácil obtención en el momento del diagnóstico inicial de la infección.

Los resultados de este trabajo, cuyos 25 autores son médicos internistas e investigadores de la SEMI, acaban de ser publicados en la 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 analizaron datos de 10.433 pacientes hospitalizados en 132 centros de España entre el 23 de marzo y el 21 de mayo de 2020. Para la cohorte de desarrollo se seleccionaron hospitales de referencia terciarios y se analizaron datos de 7.850 pacientes, con una edad media de 65,8 años (un 57,2% varones). La cohorte de validación incluyó datos de 2.583 pacientes de hospitales con menor tamaño, cuya edad media fue 69,5 años y de los que un 54,8% eran varones.

Dicho modelo incluyó información referente a 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.

De las personas incluidas en la cohorte de desarrollo, el 25,1% presentaron covid-19 grave (8,3% ingresaron en UCI y 20,4% fallecieron). Por su parte, un 27% de los pacientes de la cohorte de validación presentaron enfermedad crítica (7,7% ingresaron en UCI y 23% fallecieron). 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.

En la investigación se demostró que el modelo desarrollado "estaba bien calibrado, tenía una buena discriminación y se comportó de manera sólida en una cohorte de validación externa". Además, mostró un beneficio clínico potencial en una amplia variedad de escenarios epidemiológicos. Por último, se desarrolló una calculadora online "que podría facilitar su aplicación inmediata para los médicos de primera línea".

Los investigadores resaltan que, a pesar de su simplicidad, "el modelo tuvo un rendimiento similar a las herramientas de pronóstico publicadas anteriormente que incluían pruebas de laboratorio y de imagen".

El modelo PRIORITY podría aplicarse en el triaje, utilizando variables fácilmente medibles disponibles en entornos sin acceso a pruebas de laboratorio o radiológicas, así como en sistemas sanitarios de bajos recursos, identificando pacientes de alto riesgo para su derivación al hospital. Además, los resultados de este trabajo "podrían ser de utilidad para apoyar la toma de decisiones en sistemas de salud bajo alta presión asistencial".

Los impulsores de este estudio y primeros autores firmantes del artículo son investigadores del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS) y desempeñan su labor en el Servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario Ramón y Cajal de Madrid, cuyo jefe de servicio y autor de correspondencia es el profesor Luis Manzano.

La calculadora online y gratuita desarrollada en base al modelo PRIORITY está disponible en este enlace: https://www.evidencio.com/models/show/2344

 



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