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La Cátedra Covid19 de la UAH lanza una app gratuita para el diagnóstico predictivo del riesgo en pacientes Covid-19

Cátedra COVID19

..Redacción.
La Cátedra COVID19 de la Universidad de Alcalá ha desarrollado una app gratuita para profesionales médicos que busca ayudarles en el diagnostico de pacientes Covid-19. Se trata de una estimación del riesgo de presentar una evolución negativa (Modelo Predictivo de Fatalidad de Pacientes Infectados por Covid-19) y está disponible en scoringcovid19.uah.es.

Esta app es el resultado práctico del estudio publicado en Journal of Personalised Medicine (MDPI), una de las revistas médicas especializadas más prestigiosas del mundo. El título es A Predictive Model and Risk Factors for Case Fatality of COVID-19. La Cátedra ha elaborado este estudio a partir de una muestra de 2.000 pacientes de HM Hospitales y de otros 1.500 del Hospital Universitario Príncipe de Asturias (asociado a la Universidad de Alcalá).

La app de la Cátedra COVID19 busca ayudar a determinar el riesgo de presentar una evolución negativa de pacientes Covid-19

Modelo Predictivo
Lo que este estudio analiza e identifica son las variables que determinan una evolución negativa una vez el paciente se ha infectado por Covid-19. Evolución negativa se define como la posibilidad de acabar en UCI o fallecer. Para esto se han estudiado más de 60 variables en diferentes momentos de la infección de 3.500 pacientes de la primera ola.

El análisis matemático-científico identifica y prioriza de manera precisa aquellas variables que más peso tienen en predecir la evolución del paciente. Más allá de una primera observación, la herramienta ayuda a los profesionales sanitarios a estimar con un alto grado de probabilidad el riesgo de ingreso en UCI o de muerte del paciente a partir de un simple análisis de sangre y obrar en consecuencia. Esta información puede ser de gran ayuda para tomar decisiones acertadas a tiempo.

La app ayuda a estimar con un alto grado de probabilidad el riesgo de ingreso en UCI o de muerte del paciente a partir de un simple análisis de sangre

El estudio concluye con carácter científico (metodología de cohortes retrospectivas) y a partir del análisis de esa amplia muestra de pacientes, que las variables con mayor peso predictivo de la evolución de un paciente infectado son (entre paréntesis la relevancia de la variable en explicar la evolución):

  • Nivel de saturación de oxígeno en sangre (pulsiómetro): 20%
  • Edad: 18%
  • Ratio de linfocitos (sobre leucocitos): 14%
  • Nivel de proteína C-reactiva (es un marcador de la reacción inflamatoria): 13%
  • Comorbilidades o patologías previas del paciente: 13%
  • Número de leucocitos: 9%
  • Sexo (las mujeres presentan un menor riesgo de evolución negativa): 6,8%
  • Nivel de Dímero-D (otro potente marcador de la reacción inflamatoria): 6,2%

La app se ha creado bajo el liderazgo médico del Profesor Melchor Álvarez de Mon y del matemático Ferrán Mazaira. También han participado ProA Capital y la Fundación Starlite son los promotores de la Cátedra COVID19. El objetivo de la Cátedra es práctico y de ahí la elaboración de una app gratuita de diagnóstico predictivo para profesionales sanitarios.

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