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Una nueva herramienta identifica los pacientes hospitalizados con Covid-19 con mayor riesgo de deterioro

deterioro

..Victoria Guillén.
Investigadores del Consorcio de Caracterización Clínica del Coronavirus del Reino Unido, conocido como ISARIC4C, han desarrollado una nueva herramienta de estratificación del riesgo que puede predecir con precisión la probabilidad de deterioro en adultos hospitalizados con Covid-19.

Los investigadores aseguran que la herramienta en línea estará disponible de manera gratuita a partir de este viernes. Asimismo, se dirigida a los médicos del NHS, el sistema sanitario británico y podría apoyar la toma de decisiones. Asimismo, puede ayudar a mejorar los resultados en pacientes y, en última estancia, salvar vidas.

La herramienta evalúa 11 mediciones recopiladas de forma rutinaria de los pacientes. En ellas se incluye la edad, el sexo y las mediciones físicas (como los niveles de oxígeno) junto con algunas pruebas de laboratorio estándar. Además, calcula un porcentaje de riesgo de deterioro, conocido como ‘Puntuación de deterioro 4C’.

Esta innovación, publicada en ‘The Lancet Respiratory Medicine‘, se basa en el trabajo anterior del Consorcio que desarrolló el ‘4C Mortality Score’ para predecir el porcentaje de riesgo de muerte por Covid-19 después de la admisión en el hospital. NHS England ya recomienda el uso de la ‘4C Mortality Score’ para guiar los tratamientos antivirales (como el remdesivir). Ahora, los médicos verán la ‘Puntuación de deterioro de 4C’ y la ‘Puntuación de mortalidad de 4C’ al mismo tiempo, utilizando la misma herramienta.

Utilizando la misma herramienta, los médicos verán la ‘Puntuación de deterioro de 4C’ y la ‘Puntuación de mortalidad de 4C’ al mismo tiempo

El co-autor principal y autor correspondiente, el profesor Mahdad Noursadeghi, del University College de Londres, explica que “la estratificación precisa del riesgo en el punto de admisión al hospital dará a los médicos una mayor confianza sobre las decisiones clínicas y la planificación anticipada de las necesidades de los pacientes individuales“. Además, añade: “La adición de la nueva puntuación de deterioro 4C junto con la puntuación de mortalidad 4C proporcionará a los médicos una medida basada en la evidencia para identificar a aquellos que necesitarán un mayor apoyo hospitalario durante su ingreso, incluso si tienen un bajo riesgo de muerte“.

Para el desarrollo de la herramienta se ha utilizado datos de  74.944 personas con Covid-19. Todas ellas ingresadas en 260 hospitales de Inglaterra, Escocia y Gales, entre el 6 de febrero y el 26 de agosto de 2020.

Los investigadores usaron un modelo de regresión logística multivariable. Por otro lado, probaron las 11 medidas contra la gran cohorte de pacientes, para establecer cómo y en qué grado cada una de las medidas afectaban a la probabilidad de deterioro.

La herramienta se desarrolló utilizando datos de 74.944 personas con COVID-19 ingresadas en 260 hospitales en Inglaterra, Escocia y Gales

Además, evaluaron qué tan bien funcionó la herramienta en nueve regiones del NHS. En esta línea encontraron que funcionaba de manera similar en cada una. La nueva puntuación de riesgo mostró un rendimiento superior en todo el NHS, en comparación con las puntuaciones de riesgo anteriores.

El primer autor, el Dr. Rishi Gupta, del Instituto de Salud Global del UCL, apunta que “la escala y la amplia cobertura geográfica del estudio ISARIC4C en todo el país fue fundamental para el desarrollo de esta herramienta de predicción. Nuestro análisis proporciona pruebas muy alentadoras de que la herramienta 4C sea útil para que los médicos de Inglaterra, Escocia y Gales apoyen la toma de decisiones clínicas”.

La herramienta se puede incorporar potencialmente en el Sistema de registro de salud electrónico de NHS Trusts. Este registro se utiliza para administrar toda la atención del paciente, de modo que las puntuaciones de riesgo se generen automáticamente para los pacientes. Los investigadores sugieren que también podría usarse en otros países para la estratificación del riesgo, pero primero debe evaluarse para probar su precisión en estos entornos.

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