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Predicen el riesgo de ingreso en UCI de pacientes con Covid-19 a partir de la saturación de oxígeno

Un estudio de la Universidad de Alcalá de Henares señala que el 37% de pacientes con riesgo alto falleció en la UCI

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..Cristina Cebrián.
Identificar los determinantes de ingreso y muerte en UCI de pacientes con Covid-19 puede ayudar a implementar intervenciones de respuesta rápida y reducir así la mortalidad. Este ha sido el objetivo del estudio Un modelo predictivo y factores de riesgo para casos mortales de Covid-19, cuyo primer firmante es el Dr. Melchor Álvarez de Mon, catedrático de medicina y jefe de servicio de Enfermedades del Sistema Inmune y Oncología del Hospital Príncipe de Asturias.

La investigación, desarrollada desde la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la Universidad de Alcalá de Henares (UAH), se ha publicado recientemente en la revista Journal of Personalized Medicine. La finalidad era encontrar una herramienta para el manejo clínico rápido de los pacientes hospitalizados con el fin de lograr una resiliencia de recursos médicos.

Entre las variables analizadas, la saturación de oxígeno basal tiene la mayor importancia relativa con un valor del 20,3%

Los autores observaron que el nivel de saturación de oxígeno basal resultó ser el marcador clínico predictivo más importante para detectar casos en los que se necesita apoyo adicional debido a su mayor riesgo de muerte. A esto, se suman otros marcadores como los niveles séricos de PCR, la edad, la presencia de comorbilidades, leucocitos y la relación linfocitos / leucocitos.

Tres niveles de riesgo
Mediante el uso de un modelo de regresión, observamos cómo las diferentes variables de los pacientes tenían una importancia desigual”, señalan los autores del trabajo. Así, entre las variables analizadas, la saturación de oxígeno basal tiene la mayor importancia relativa con un valor del 20,3%, seguida de la edad (17,7%); la relación linfocitos / leucocitos (14,4%); el valor de PCR (12,5%); las comorbilidades (12,5%) y recuento de leucocitos (8,9%). Por tanto, la saturación de oxígeno fue el factor más importante a considerar en la predicción tanto del ingreso en UCI como de su mortalidad posterior.

En el nivel de alto riesgo, el 13% necesitó ingreso en la UCI, el 29% murió y el 37% tuvo un resultado de muerte en la UCI

Uci-Covid-19Para llegar a esta conclusión, los investigadores recopilaron datos de las historias clínicas de 3.489 pacientes diagnosticados de Covid-19 en el período de mayor transmisión comunitaria registrado en Europa hasta la fecha: febrero-junio de 2020. Por otra parte, el estudio se realizó en dos áreas de salud de la atención hospitalaria en la Comunidad de Madrid. Una, la zona central de la capital madrileña (Hospitales de Madrid del Grupo HM Hospitales) y otra, el área metropolitana de Madrid (Hospital Universitario Príncipe de Asturias).

Por otro lado, se establecieron tres niveles de riesgo de UCI / muerte: nivel de riesgo bajo (<5%), nivel de riesgo medio (5-20%) y nivel de riesgo alto (> 20%). En el nivel de alto riesgo, el 13% necesitó ingreso en la UCI, el 29% murió y el 37% tuvo un resultado de muerte en la UCI. “Este modelo predictivo nos permitió individualizar el riesgo de peor resultado para los pacientes hospitalizados afectados por Covid-19”, aseguran los autores.

Este modelo permite obtener niveles de riesgo teniendo en cuenta solo parámetros clínicos rápidos. De esta forma, se facilita la toma de decisiones de manera efectiva para salvar la vida de los pacientes

Parámetros clínicos rápidos
En cuanto a los parámetros inmunológicos que incluyen leucocitos más altos y linfocitos reducidos se correlacionan directamente con la gravedad y peor pronóstico en los pacientes de UCI. Según los investigadores de la UAH, “nuestro estudio describió la relación linfocitos / leucocitos (14,4%) y leucocitos (8,9%) como los principales factores predictivos tanto de ingreso en UCI como de mortalidad”. Esto explica la relevancia de los marcadores inmunológicos en pacientes con Covid-19.

Independientemente de los fenotipos específicos de los pacientes, este modelo permite obtener niveles de riesgo teniendo en cuenta solo parámetros clínicos rápidos. De esta forma, se facilita la toma de decisiones de manera efectiva para salvar la vida de los pacientes.

En conclusión, este modelo permite la toma de decisiones rápida y eficaz para los pacientes con Covid-19 en las salas de emergencias médicas y al ingreso hospitalario. “Este es un punto importante y que puede considerarse como una de las limitaciones de nuestro estudio. Sin embargo, por primera vez logramos desarrollar un modelo de riesgo rápido para emergencias médicas”, añaden los autores.

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