Salud
Una calculadora virtual que predice el nivel de riesgo en pacientes ingresados con covid
Ha sido desarrollada en el Hospital Universitari Cruces, del Servicio Vasco de Salud
Salud declara 136 ingresados más en Cataluña y tres críticos más en el UCI (310), con 4.082 nuevos casos y un muerto
Una calculadora virtual, diseñada y validada por médicos del Hospital Universitario Cruces, del Servicio Vasco de Salud, es capaz de predecir el nivel de riesgo en pacientes con un ingresom hospitalario y covid-19.
El estudio, que ha contado con la colaboración de la Escuela de Ingeniería de Bilbao de la Universidad del País Vasco y valida un modelo «de estratificación del riesgo» en pacientes con neumonía por covid, acaba de ser publicado íntegramente en la revista Gaceta Médica de Bilbao.
El estudio valida el uso de una calculadora digital, desarrollada por los doctores Alberto Martínez Ruiz, María Hernández, Chus Maroño, Ane Guereca, Carmen Ruano y Unai Olabarrieta.
El jefe de servicio de Anestesiología y Reanimación del Hospital Universitario Cruces, Alberto Martínez Ruiz, ha destacado en una nota que «la inclusión de los modelos de predicción en la asistencia sanitaria supone un gran avance, pues permite la identificación de pacientes de alto riesgo que puedan necesitar cuidados críticos o una intervención inmediata».
La «estratificación» del riesgo permite a los especialistas diferenciar entre tres niveles de riesgo: bajo, medio y alto, para derivar a los pacientes a la planta de hospitalización, si muestran un riesgo bajo y moderado, o a la Unidad de Críticos en caso de riesgo alto.
Martínez Ruiz ha señalado que en su modelo se recogen 15 variables que incluyen datos epidemiológicos (edad), antecedentes clínicos y datos analíticos y que «ninguno de ellos está sujeto a la subjetividad del clínico» y que «se pueden determinar con facilidad en cualquier entorno hospitalario».
El modelo recoge la diferencia entre pacientes vacunados, no vacunados, o con vacunación incompleta, así como otras variables como nivel de presión arterial, grado de obesidad, condición o no de inmunodeprimido, frecuencia respiratoria, saturación de oxígeno, nivel de consciencia, estudios radiológicos y aspectos analíticos.
La evaluación crítica de los modelos predictivos sobre la covid-19 publicados en el ámbito internacional «ha mostrado importantes deficiencias y alto riesgo de sesgos. Intentamos la validación de modelos de otros países, pero no resultaron validables en nuestra muestra de pacientes», ha indicado el especialista.
«un modelo de predicción robusto y sencillo» que puede aplicarse diariamente de una manera «fácil y rápida» en cualquier planta de hospitalización de cualquier hospital «independientemente de su tamaño».
«El modelo está bien calibrado, permite una buena discriminación y ha sido refrendado en una validación externa en diferentes ámbitos asistenciales», ha afirmado.