Un modelo con 8 variables predice enfermedad grave de Covid desde el triaje

Investigadores han considerado que, si se quiere optimizar el uso de recursos sanitarios limitados, sería fundamental identificar cuanto antes a aquellos pacientes con Covid-19 que tienen un alto riesgo de progresar a una enfermedad crítica. Hasta la fecha, según indican, los estudios de los factores pronósticos se han centrado en las mediciones de laboratorio y los exámenes radiológicos, no disponibles en centros ambulatorios, así que se pusieron manos a la obra para lograr el modelo 'Priority', mucho más accesible. 

Para ello, utilizaron datos del Registro SEMI-Covid-19, un registro online desarrollado por la Sociedad Española de Medicina Interna de pacientes hospitalizados con Covid-19 de 132 centros de España (del 23 de marzo al 21 de mayo de 2020).

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Para esta cohorte de desarrollo se seleccionaron hospitales de referencia terciarios, mientras que la cohorte de validación incluyó hospitales más pequeños. En total hubo 10.433 pacientes, 7.850 en la cohorte de desarrollo y 2.583 en la cohorte de validación.

El modelo 'Priority' incluyó la edad, la enfermedad cardiovascular, enfermedad renal crónica, disnea, taquipnea, confusión, presión arterial sistólica y SpO 2 ≤93 por ciento o requerimiento de oxígeno. El modelo mostró una alta discriminación para la enfermedad crítica en las cohortes de desarrollo y de validación. Los investigadores también desarrollaron una calculadora basada en la web disponible de forma gratuita para este modelo.

Los umbrales se pueden adaptar 

"Por lo tanto, desarrollamos y validamos externamente un modelo de predicción, basado en medidas clínicas fácilmente obtenidas en la presentación con diagnóstico confirmado de Covid-19, para identificar a los pacientes en riesgo de desarrollar resultados críticos", explican los autores de este trabajo, publicado en Clinical Microbiology and Infection.

Los investigadores hacen hincapié en que el modelo 'Priority' podría aplicarse en el triaje, utilizando variables fácilmente medibles disponibles en entornos sin acceso a pruebas de laboratorio o radiológicas. De esta manera, logran identificar a los pacientes de alto riesgo para su derivación al hospital.

"Este modelo podría ser útil para respaldar las decisiones de manejo clínico en una variedad de umbrales de riesgo para enfermedades críticas que podrían considerarse relevantes en la práctica clínica. La elección de los umbrales variará entre las distintas regiones, según las situaciones epidemiológicas cambiantes y la disponibilidad de recursos sanitarios", señalan.

"Por ejemplo -prosiguen- bajo una presión máxima pandémica o sistemas de salud de bajos recursos, los responsables de las políticas pueden considerar un punto de corte de hasta el 20 por ciento, un umbral que se asociará con una mayor reducción de las admisiones innecesarias a cuidados críticos. Sin embargo, con un riesgo bajo de abrumar la capacidad de cuidados críticos, se puede considerar un umbral más bajo a expensas de derivaciones innecesarias".