Un estudio multicéntrico liderado por el doctor Felipe Pérez García, del Servicio de Microbiología del Hospital Universitario Príncipe de Asturias (HUPA), de Alcalá de Henares, ha demostrado su utilidad para que los profesionales sanitarios puedan clasificar a los pacientes según el riesgo de mortalidad por Covid-19, con lo que sirve de ayuda para el manejo desde el momento en el que acuden al Servicio de Urgencias.
El trabajo ha sido publicado en la prestigiosa revista Frontiers In Medicine y ha contado con la colaboración de distintos grupos de investigación del Instituto de Salud Carlos III, el Hospital General Universitario Gregorio Marañón, el Hospital Universitario Infanta Leonor, el Hospital Universitario de La Paz y el Hospital General de Villalba, así como la Universidad de Alcalá (UAH) y la Universidad Complutense de Madrid.
El artículo liderado desde el Hospital Universitario Príncipe de Asturias (HUPA) se basa en el uso del índice de activación y estrés endotelial (Easix por sus siglas en inglés). El Easix se desarrolló en un principio para predecir la supervivencia, así como diversas complicaciones, en los pacientes que habían sido sometidos a Trasplante de Progenitores Hematopoyéticos (TPH), es decir, de médula ósea.
El Easix incluye tres parámetros muy simples y fácilmente obtenibles en las habituales analíticas de sangre pedidas en Urgencias (lactato deshidrogenasa, la creatinina y el recuento de plaquetas). Estos parámetros pueden estar relacionados con la activación endotelial, la coagulopatía y los fenómenos trombóticos, situaciones que están presentes tanto en los pacientes con trasplante de médula como a los que tienen Covid-19.
Un estudio liderado por el Hospital de Alcalá permite predecir la mortalidad en Covid-19
Este índice ha sido validado en otras enfermedades hematológicas fuera del trasplante, y debido a que la coagulopatía y la disfunción endotelial se ha visto que son críticos en la evolución de los pacientes con Covid-19, este estudio quiso analizar si el Easix podía predecir la mortalidad en el contexto de la Covid-19. Para ello, se emplearon dos cohortes de estudio: una, con 1.200 pacientes, y otra con 1.830, y se evaluó si el Easix podía predecir la mortalidad a 28 días tras el ingreso hospitalario. Puesto que la edad es también un factor determinante para la mortalidad en estos pacientes, se quiso además analizar el valor predictivo del Easix ajustado por edad (que fue denominado aEasix-Covid).
Los resultados mostraron que los valores de Easix y aEasix-Covid se asociaron con un aumento del riesgo de mortalidad en ambas cohortes. Asimismo, se demostró que tanto Easix como aEasix-Covid presentaban muy buen rendimiento para predecir la mortalidad a 28 días, pero que el nuevo índice ajustado por edad (aEasix-Covid) era significativamente mejor que el Easix original, siendo especialmente útil para descartar mortalidad.
En la actualidad, se han desarrollado diversos índices que son muy útiles para predecir mortalidad en pacientes con Covid-19, como por ejemplo el SEIMC Score o el PANDEMYC Score. Sin embargo, la mayoría de ellos son índices complejos que requieren un elevado número de parámetros (de 7 a 9 variables), su desarrollo se basa en cálculos más complejos y en ocasiones los datos de esas variables no están disponibles en el primer contacto con el paciente. En ese sentido, el índice validado por el doctor Felipe Pérez García y sus colaboradores es sencillo de calcular y emplea cuatro variables muy accesibles en Urgencias, lo que facilita su implementación en el momento del ingreso del paciente.