Un grupo de profesionales del Hospital Universitario Infanta Leonor ha desarrollado, junto a investigadores del Instituto de Salud Carlos III y las universidades Complutense y Rey Juan Carlos, un modelo predictivo que permite conocer el riesgo de fallecimiento de pacientes con neumonía por Covid-19 durante su hospitalización.
El trabajo, publicado en la revista 'Journal of Clinical Medicine', permite estratificar el riesgo de los pacientes desde su llegada al hospital, facilitando así al personal facultativo la toma de decisiones clínicas, como el ingreso hospitalario o la estrategia terapéutica a seguir.
El modelo se ha elaborado a partir de datos de una muestra de casi 2.000 pacientes que fueron ingresados en este hospital público madrileño durante la primera oleada de COVID-19, la pasada primavera
El modelo se ha elaborado a partir de datos de una muestra de casi 2.000 pacientes que fueron ingresados en este hospital público madrileño durante la primera oleada de COVID-19, la pasada primavera. Incluye nueve variables basadas en información clínica y analítica obtenida de forma general en todos los pacientes con neumonía por COVID-19 que son evaluados en los servicios de urgencias hospitalarios. Con el valor de cada variable se obtiene una puntuación que se correlaciona con el riesgo de fallecimiento de una forma muy fiable. Se ha aplicado una metodología compleja, pero a su vez explicativa, lo que permite al clínico conocer el peso que tiene cada factor en el paciente al que se le aplica.
Esta herramienta ya se está aplicando en el Hospital Universitario Infanta Leonor y es extrapolable a otros centros. De hecho, para facilitar un uso extendido de la misma, los autores han desarrollado una 'calculadora' virtual de acceso libre (www.pandemyc-score.com).
El estudio ha sido elaborado por el grupo de trabajo del registro COVID-Vallecas que incluye a profesionales de diversos servicios del Hospital Universitario Infanta Leonor, como Medicina Preventiva, Farmacia, Pediatría, Urgencias y Medicina Interna. También firman el trabajo Salvador Resino, de la Unidad de Infección Viral e Inmunidad del Instituto de Salud Carlos III, Daniel Vélez Serrano, del Departamento de Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid, y Alejandro Meca, del Departamento de Salud Pública y Medicina Preventiva de la Universidad Rey Juan Carlos.