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Herramienta nueva en línea para la estratificación del riesgo predice con exactitud la probabilidad de deterioro en los pacientes hospitalizados con COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 12 Jan 2021
Los investigadores han desarrollado una nueva herramienta de estratificación de riesgos que puede predecir con exactitud la probabilidad de deterioro en adultos hospitalizados con COVID-19.

La herramienta en línea desarrollada por investigadores del Consorcio de Caracterización Clínica del Coronavirus del Reino Unido (ISARIC4C; Londres; Reino Unido), podría apoyar la toma de decisiones de los médicos, ayudando a mejorar los resultados de los pacientes y, en última instancia, a salvar vidas. La herramienta evalúa 11 mediciones recolectadas de manera rutinaria de los pacientes, incluida la edad, el sexo y las mediciones físicas (como los niveles de oxígeno) junto con algunas pruebas de laboratorio estándar y calcula un porcentaje de riesgo de deterioro, conocido como ‘Puntuación de Deterioro 4C’. Esta innovación se basa en el trabajo anterior del Consorcio en el que se desarrolló el ‘Puntaje de Mortalidad 4C’ para predecir el porcentaje de riesgo de muerte por COVID-19 después de la admisión al hospital. El NHS de Inglaterra ya recomienda el uso del ‘Puntaje de Mortalidad 4C’ para guiar los tratamientos antivirales (Remdesivir). Los médicos ahora verán tanto la ‘Puntuación de Deterioro 4C’ como el ‘Puntaje de Mortalidad 4C’ al mismo tiempo, utilizando la misma herramienta.

Ilustración
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La herramienta se desarrolló utilizando datos de 74.944 individuos con COVID-19 ingresados en 260 hospitales en Inglaterra, Escocia y Gales, entre el 6 de febrero y el 26 de agosto de 2020. Usando un modelo de regresión logística multivariable (donde se utilizan varias medidas para predecir un resultado), los investigadores probaron las 11 medidas (edad/sexo/medidas físicas/pruebas de laboratorio) contra la gran cohorte de pacientes, para establecer cómo y en qué grado cada una de las medidas afectaba la probabilidad de deterioro. Además, los investigadores evaluaron qué tan bien se desempeñó la herramienta en nueve regiones del NHS y encontraron que funcionaba de manera similar en cada una, lo que sugiere que es probable que sea útil en todo el NHS. Es importante destacar que la nueva puntuación de riesgo mostró un rendimiento superior en todo el NHS, en comparación con las puntuaciones de riesgo anteriores. La herramienta se puede incorporar potencialmente en el Sistema de Historia Clínica Electrónica del Servicio Nacional de Salud, que se utiliza para administrar toda la atención de los pacientes, de modo que se generen automáticamente las puntuaciones de riesgo para los pacientes. Los investigadores sugieren que la herramienta también se podría usar en otros países para la estratificación del riesgo, pero primero debe ser evaluada para probar su exactitud en esos entornos.

“La estratificación exacta del riesgo en el punto de admisión al hospital dará a los médicos una mayor confianza sobre las decisiones clínicas y la planificación anticipada de las necesidades de los pacientes individuales”, dijo el coautor principal y autor correspondiente, el profesor Mahdad Noursadeghi (UCL Infección e Inmunidad). “La adición del nuevo Puntaje de Deterioro 4C junto con el Puntaje de Mortalidad 4C proporcionará a los médicos una medida basada en la evidencia para identificar a aquellos que necesitarán un mayor apoyo hospitalario durante su ingreso, incluso si tienen un riesgo bajo de muerte”.

“La escala y la amplia cobertura geográfica del estudio ISARIC4C en todo el país fue fundamental para el desarrollo de esta herramienta de predicción”, dijo el primer autor, el Dr. Rishi Gupta (Instituto de Salud Global de la UCL). “Nuestro análisis proporciona pruebas muy alentadoras de que es probable que la herramienta de Deterioro 4C sea útil para el apoyo en las decisiones clínicas de los médicos de Inglaterra, Escocia y Gales”.

Enlace relacionado:
Consorcio de Caracterización Clínica del Coronavirus del Reino Unido (ISARIC4C)


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