Investigadores españoles desarrollan un sistema pionero para determinar la gravedad de pacientes que acuden a Urgencias por COVID-19

Expertos de distintos hospitales de España han llevado a cabo un estudio para desarrollar una herramienta que permita determinar el pronóstico de los pacientes con Covid-19 que acuden a los servicios de urgencias . Este índice predictivo permitirá a los médicos tomar decisiones clínicas de una forma fácil y rápida, basadas en la posible evolución de enfermo y su riesgo de fallecer.

El principal factor que determina el pronóstico en la COVID-19 es la edad, según explican los autores. Otros factores que influyen son el sexo, la presencia o no de enfermedades subyacentes y diferentes alteraciones en las pruebas de laboratorio o estudios radiológicos. Todo esto son estadísticas orientadoras, pero no resulta fácil establecer el pronóstico de manera precisa cuando se presta asistencia a una persona con coronavirus.

Siete variables necesarias

En este trabajo coordinado por el Hospital Gregorio Marañón en colaboración con el Hospital Universitario La Paz , los investigadores identificaron que son siete las variables necesarias para determinar con precisión el pronóstico de los pacientes : la edad, el sexo, la dificultad para respirar; y algunos parámetros de la sangre como la saturación de oxígeno, la cifra de dos tipos de leucocitos (neutrófilos y linfocitos) y la concentración de creatinina. Con estas variables se pudo confeccionar un índice de 0 a 30 puntos que permite clasificar a los pacientes por el riesgo de mortalidad a 30 días de manera que una puntuación menor o igual a 2 indicaría un riesgo de mortalidad bajo (0-2,1%), entre 3 y 5 el riesgo sería moderado (4,7-6,3%), entre 6 y 8 el riesgo sería alto (10,6-19,5%) y entre 9-30 el riesgo sería muy alto (27,7%-100%).

Los investigadores consideran que el poder disponer de un índice predictivo pronóstico de alta calidad es esencial para mejorar la asistencia de los pacientes con COVID-19 . El desarrollo y validación del índice COVID-19/SEIMC permite clasificar a los pacientes atendidos en servicios de urgencias hospitalarias en diferentes categorías de riesgo de mortalidad: bajo, intermedio, alto y muy alto.

De esta forma, los pacientes de bajo riesgo (0-2 puntos) pueden ser atendidos de manera ambulatoria, mientras que los pacientes con riesgo alto (6-8) o muy alto (9-30) deben ser ingresados en el hospital o en unidades de críticos. Los pacientes en una categoría de riesgo moderado (3-5) podrían permanecer en unidades de observación o en hospitales para pacientes de menor complejidad.

El índice COVID-19/SEIMC se desarrolló con los datos del estudio COVID-19@Spain que incluyó a 4.035 pacientes consecutivos con esta patología ingresados en 127 hospitales distribuidos por todas las regiones de España durante la primera oleada de la pandemia.

Para su elaboración se exploraron un total de 17 variables diferentes que habían demostrado tener importancia pronóstica en el estudio COVID-19@Spain. El índice se validó con posterioridad utilizando los datos de la cohorte COVID@HULP, , incluyendo los primeros 2.000 pacientes hospitalizados durante la primera ola de la pandemia en el Hospital Universitario La Paz de Madrid.

Esta herramienta ha sido diseñada por un equipo multidisciplinar de especialistas en enfermedades infecciosas, epidemiólogos y expertos en estadística biomédica siguiendo las recomendaciones internacionales para el desarrollo de modelos predictivos pronósticos. Excepto otro índice creado en Reino Unido, es el primero de estas características en el mundo y puede facilitar y agilizar la atención a pacientes Covid-19 en los servicios de urgencias, especialmente en momento de presión asistencial significativa.

El Comité Científico del proyecto está integrado por investigadores clínicos de varios hospitales españoles como el Hospital Gregorio Marañón, el Hospital La Paz y el Hospital Infanta Leonor de Madrid; los Hospitales Virgen Macarena y Virgen del Rocío de Sevilla y el Hospital de Bellvitge en Barcelona. El comité cuenta además con investigadores del Centro Nacional de Epidemiología del Instituto de Salud Carlos III y de la Fundación SEIMC-GeSIDA.

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