REGIONAL | El Ramón y Cajal desarrolla un modelo que predice el riesgo extremo en los contagios

El Hospital desarrolla un nuevo modelo pronóstico para conocer de antemano el riesgo de covid-18 grave o enfermedad crítica

El Hospital desarrolla un nuevo modelo pronóstico para conocer de antemano el riesgo de covid-18 grave o enfermedad crítica

Se trata de un trabajo colaborativo de la Sociedad Española de Medicina Interna.

Imagen: Archivo

Investigadores del Servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario Ramón y Cajal y del Grupo de Enfermedades Multisistémicas del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS), han liderado una investigación basada en el Registro SEMI-COVID-19 que ha permitido desarrollar y validar un nuevo modelo pronóstico para predecir el riesgo de COVID-19 grave o enfermedad crítica.

 

El modelo denominado PRIORITY, utiliza nueve variables clínicas simples y fácilmente disponibles en la evaluación inicial de los pacientes para estimar el riesgo de mortalidad o ingreso en UCI. Además, se ha desarrollado una calculadora online de libre acceso para facilitar su aplicación inmediata en la atención de primera línea. El objetivo de los autores ha sido desarrollar una herramienta que pueda ser útil para identificar pacientes de alto riesgo en entornos sin acceso a pruebas de laboratorio o radiológicas, así como en sistemas sanitarios con bajos recursos o alta presión asistencial.

 

Reconocimiento internacional

 

Los resultados de este trabajo han sido publicados en la revista científica de alto impacto Clinical Microbiology and Infection, bajo el título “Predicting critical illness on initial diagnosis of COVID-19 based on easily obtained clinical variables: development and validation of the PRIORITY model”.



El modelo PRIORITY mostró una buena capacidad para identificar la enfermedad crítica por COVID-19

 

Para desarrollar el modelo predictivo se han analizado datos de 10.433 pacientes incluidos en el Registro SEMI-COVID-19, que fueron hospitalizados en 132 centros de España entre el 23 de marzo y el 21 de mayo de 2020. Para el desarrollo del modelo se seleccionaron 7.850 pacientes ingresados en hospitales de referencia terciarios, con una edad media de 65,8 años. De los pacientes incluidos en esta cohorte de desarrollo, el 25,1% presentó COVID-19 grave, 8,3% ingresaron en UCI y 20,4% fallecieron. La validación del modelo se realizó con datos de 2.583 pacientes ingresados en hospitales de menor tamaño, con una edad media de 69,5 años y de los que un 27,0% presentó enfermedad crítica, 7,7% ingresaron en UCI y 23,0% fallecieron.

 

El modelo PRIORITY mostró una buena capacidad para identificar la enfermedad crítica por COVID-19, tanto en la cohorte de desarrollo como de validación, con áreas bajo la curva ROC de 0,823 y 0,794, respectivamente.

 

Variables del estudio

 

Las variables incluidas en el modelo fueron: edad, dependencia, enfermedad cardiovascular, enfermedad renal crónica, disnea, taquipnea, confusión, presión arterial sistólica y saturación ≤ 93% basal o requerimiento de oxígeno suplementario previo a la evaluación. Los investigadores resaltan que, a pesar de su simplicidad, “el modelo tuvo un rendimiento similar a escalas predictivas publicadas anteriormente que incluían pruebas de laboratorio y de imagen”.

 

Los impulsores de este estudio y primeros autores firmantes del artículo son los Dres. Miguel Martínez Lacalzada y Adrián Viteri Nöel, residentes del Servicio de Medicina Interna, junto a Martín Fabregate Fuente, Coordinador de la Unidad de Apoyo a la Investigación de Medicina Interna e integrante del Grupo de Enfermedades Multisistémicas -Área 5 del IRYCIS-, cuyo responsable es el Dr. Luis Manzano Espinosa, Jefe de Servicio de Medicina Interna, y autor de correspondencia de la publicación.

 

Múltiples colaboraciones

 

Se trata de un trabajo colaborativo de la Sociedad Española de Medicina Interna –SEMI- a través de la red del Registro SEMI-COVID-19, en el que han participado investigadores de diferentes Servicios de Medicina Interna, incluyendo varios centros del Servicio Madrileño de Salud –SERMAS-: Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Hospital Universitario La Paz, Hospital Universitario Puerta de Hierro, Hospital Universitario de La Princesa, Hospital Clínico San Carlos y Hospital Universitario Infanta Cristina. El trabajo también contó con la colaboración de otros investigadores del hospital como Javier Zamora y Borja M. Fernández Félix -Grupo Epidemiología y Bioestadística Clínica del IRYCIS-; Javier Soto Pérez-Olivares -Servicio de Radiodiagnóstico-; y Nuria Bara Ledesma, Andrés González García y José Luis Calleja López -Servicio de Medicina Interna-.

 

Este trabajo se encuadra dentro de la línea de investigación en COVID-19 que ha venido desarrollando el Servicio de Medicina Interna y el Grupo de Enfermedades Multisistémicas desde el inicio de la pandemia, con diferentes proyectos de investigación, ensayos clínicos y publicaciones en esta área. En este sentido, destaca la reciente participación del Dr. Andrés González García como coautor en la publicación de los resultados del ensayo clínico con canakinumab -CAN-COVID- en la prestigiosa revista JAMA.

 

Comentarios
Añadir un comentario
Texto del comentario:  

INFORMACION SOBRE LA PROTECCIÓN DE TUS DATOS


Responsable: S.E.I. EDETRONIK. S.A

Finalidad: Envío de información solicitada, gestión de suscripción a la web y moderación de los comentarios.

Datos tratados: Comentarios: Datos identificativos (en el caso que te registres en la web) y comentarios.

Legitimación: Consentimiento del interesado.

Destinatarios: Utilizamos MDirector como plataforma profesional de envío de mails. Nos permite ofrecerte un servicio libre de SPAM y con total confidencialidad. Ellos únicamente almacenarán tu correo para poder realizar el envío.

Derechos: Puedes acceder, rectificar y suprimir los datos, así como otros derechos que detallamos en el siguiente link

Información adicional En este link dispones de información adicional y detallada sobre la protección de datos personales que aplicamos en nuestra web.

CERRAR