El modelo estratifica el riesgo de los pacientes desde su llegada al hospital, lo que facilita la toma de decisiones clínicas, como el ingreso o la estrategia terapéutica a seguir
/orderbird
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 muerte en los pacientes con neumonía por covid-19 durante su ingreso.
El artículo cientifico, publicado en el Journal of Clinical Medicine, el modelo permite estratificar el riesgo de los pacientes desde su llegada al hospital, lo que facilita al personal facultativo la toma de decisiones clínicas, como el ingreso 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 la enfermedad, en el primer trimestre del año 2020.
La simulación incluye nueve variables basadas en información clínica y analítica obtenida de forma general en todos los pacientes con neumonía por covid-19 evaluados en los servicios de urgencias hospitalarios.
"Nuestro modelo final identificó nueve características clave: edad, saturación de oxígeno, tabaquismo, creatinina sérica, linfocitos, hemoglobina, plaquetas, proteína C reactiva y sodio" señalaron los autores.
/The PANDEMYC Score. An Easily Applicable and Interpretable Model for Predicting Mortality Associated With COVID-19
Una calculadora de acceso libre
Según los autores, con el valor de cada variable se obtiene una puntuación que se correlaciona con el riesgo de fallecimiento de una forma muy fiable, 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 investigadores han desarrollado una calculadora virtual de acceso libre. Conózcala aquí
