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Desde el principio de la pandemia fueron las víctimas que principalmente se cobró el Covid-19: las personas mayores. Pronto los estudios de cohortes determinaron que la edad era un factor predictor de la mortalidad por esta enfermedad. Ahora, lo ha confirmado un algoritmo de inteligencia artificial basado en machine learning.
Un estudio con una muestra de más de 1.200 pacientes analizados con esta nueva tecnología, pone de nuevo de manifiesto que la edad es la principal clave para predecir la mortalidad por Covid-19 en pacientes hospitalizados. El artículo puede leerse en la revista Open Respiratory Archives que edita la Sociedad Española de neumología y Cirugía Torácica (Separ).
El uso del machine learning puede “superar las limitaciones de muestra y diseño que ofrecían los estudios publicados hasta ahora”
La Dra. Irene Nieto, primera firmante del estudio y miebro de Separ, explica que han utilizado el machine learning para “superar las limitaciones de muestra y diseño que ofrecían los estudios publicados hasta ahora” sobre factores predictores del riesgo de morir. Se plantearon como objetivo indentificar qué parámetros clínicos y analíticos que utilizan de forma rutinaria en la práctica clínica pueden predecir los pacientes con mayor riesgo de un desenlace fatal por Covid-19.
El conocimiento previo de la enfermedad sugería que la edad avanzada y parámetros como el ácido láctico deshidrogenasa (LDH) sérica elevada o la linfopenia se relacionan con una peor evolución de la Covid-19. Pero existían discrepancias respecto a otros parámetros examinados de modo rutinario como la hemoglobina o las plaquetas.
El estudio se ha hecho en una muestra de 1.246 pacientes con un edad promedio de 65,3 años ingresados por Covid-19. El 13% falleció, la mayoría de ellos eran mayores
El nuevo estudio se ha efectuado en una muestra de 1.246 pacientes ingresados en hospitales de la red asistencial de HM Hospitales-España. Su edad promedio es de 65,36 años y el 62% eran varones. Tras recolectar todos los datos clínicos, demográficos, analíticos y radiológicos de la historia clínica del paciente y analizarlos mediante un algoritmo de machine learning, se ha constatado la muerte de 168 pacientes, un 13% del total de la muestra, durante el ingreso hospitalario y que la mayoría de estos fallecidos han sido adultos mayores.
El estudio concluye que la edad avanzada es el principal factor predictor de mortalidad en pacientes con infección por SARS-CoV-2. Aunque el impacto de las proteínas que aumentan o disminuyen durante la fase aguda de la infección y el tipo de celularidad de la sangre también son factores relevantes. Los valores elevados de edad y de reactantes, como el D Dímero, la PCR, NA y creatinina, así como de glóbulos blancos, identifican a pacientes con Covid-19 y con alto riesgo de morir.
Los hallazgos mediante machine learning pueden ser “de gran utilidad” para asignar a los pacientes Covid-19 el recurso asistencial y las medidas terapéuticas más adecuadas
“Estos hallazgos pueden ser de gran utilidad para realizar el seguimiento de los pacientes con Covid-19 en el práctica clínica y asignarles el recurso asistencial y medidas terapéuticas más adecuadas”, explica la Dra. Nieto. “Nuestro trabajo tiene dos fortalezas destacables: hemos utilizado un algoritmo de machine learning de última generación y una muestra amplia de pacientes, para llegar a estas conclusiones”. Además, los autores destacan en el estudio que estos modelos de aprendizaje automático de último generación “pueden proporcionar nuevos conocimientos clínicos, ya que estos son capaces de detectar interacciones de orden superior entre variables”, no vistas anteriormente.
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