Covid: una calculadora española predice el riesgo de mortalidad en hospital

Un profesor de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC), Alejandro Meca, junto con investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), del Instituto de Salud Carlos III y varios especialistas del Hospital Universitario Infanta Leonor han creado un modelo de prevención de muerte por neumonía en pacientes con covid-19.

Para elaborar el modelo se estudió una muestra de 2.000 pacientes ingresados en el Hospital Infanta Leonor durante la primera ola de la pandemia y, gracias a los datos obtenidos, se establecieron nueve variables basadas en información clínica y analítica.

Toma de decisiones en Urgencias con pacientes Covid-19

Este modelo surge de la necesidad de facilitar la toma de decisiones en las urgencias y fue puesto en marcha "en un momento bastante crítico", cuando había "un desconocimiento total de la enfermedad y los hospitales se encontraban en una situación de saturación elevada", destaca la universidad en una nota.

En esta circunstancia, Pablo Ryan y Juan Torres, del hospital Infanta Leonor, comentaron la posibilidad a Meca, miembro de Medicina Preventiva y Salud Pública de la URJC, de realizar un modelo predictivo de muerte hospitalaria y se puso a desarrollar la idea junto a Daniel Vélez, experto en modelos predictivos de la UCM.

Nueve variables que se correlacionan con fallecimiento por Covid

Cada una de las nueve variables que componen el modelo determina una puntuación que se correlaciona con el riesgo de fallecimiento, lo que ha permitido desarrollar un sistema para que los sanitarios puedan tener criterios más acertados a la hora de elegir el tratamiento que tiene que seguir el paciente y si debe ser ingresado o no.

Este modelo de prevención se implantó a principios de octubre en el Hospital Infanta Leonor de Madrid y los médicos afirman que "facilita mucho la toma de decisiones y sería recomendable extrapolarlo a otros centros".

"El margen de error si lo comparamos con la literatura estamos en la línea de lo publicado hasta ahora, en torno a un 82 por ciento de capacidad predictiva que no es poco", afirma Meca, quien ha creado una calculadora online de uso libre para propagar el modelo.

El coronavirus afecta a cada persona de una manera diferente

De esta manera, los médicos pueden introducir en esta calculadora online, que es para gente hospitalizada y no es aplicable en otro ámbito, los datos de los pacientes, obteniendo unas variables para decidir si el paciente tiene un riesgo alto o no de fallecimiento por neumonía.

"Los valores que usamos son valores que se recogen por sistema a la llegada del paciente al hospital y quedan almacenados y registrados en su historia clínica", añade el investigador de la URJC, quien insiste en que el coronavirus afecta a cada persona de una manera diferente "aún teniendo patologías similares".

Este estudio, realizado por profesionales de diversos servicios como Medicina Preventiva, Farmacia, Pediatría, Urgencias y Medicina Interna, fue publicado en la revista 'Journal of Clinical Medicine' con el título 'The Pandemyc Score. An easily applicable and interpretable model for predicting mortality associated with Covid-19'.