Nuevo modelo predictivo evalúa los riesgos de los pacientes con COVID-19

Este nuevo insumo para los trabajadores de la salud facilitará la toma de decisiones sobre el manejo de pacientes con esta enfermedad
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El Hospital Johns Hopkins ha desarrollado un modelo predictivo, teniendo en cuenta los avances y descubrimientos sobre el manejo de COVID-19 en pacientes. Este nuevo insumo para los trabajadores de la salud, según los criterios de los investigadores, facilitará a los centros hospitalarios la toma de decisiones sobre planeación y asignación de sus recursos; a los médicos, por su parte, les proporciona información sobre la atención del paciente. 

Este modelo es el resultado de un trabajo conjunto entre el Hospital Johns Hopkins, el Centro Médico Bayview de Johns Hopkins, el Hospital General del Condado de Howard, el Hospital Suburbano y el Hospital Sibley Memorial. Este grupo de centros hospitalarios admitió a 827 personas mayores de 18 años (336 afroamericanos, 264 blancos, 135 latinos, 48 asiáticos, 2 nativos americanos y 42 personas multirraciales) detectados como positivos para COVID-19. 

Los expertos informaron que 45 de los pacientes del estudio tenían COVID-19 severo cuando fueron admitidos en el hospital. Sin embargo, 120 pacientes desarrollaron una enfermedad severa o murieron dentro de las 12 horas de haber sido admitidos. De los 302 pacientes del estudio que desarrollaron una enfermedad grave o murieron, el tiempo medio de progresión de la enfermedad fue de 1,1 días.

También resulta importante mencionar que, los datos del estudio provienen de un registro de todos los pacientes tratados por la nueva infección de coronavirus en los hospitales del sistema Johns Hopkins. Conocido como “JH-CROWN”, el registro -financiado por InHealth, la iniciativa de medicina de precisión de la institución- presenta datos demográficos, diagnósticos, procedimientos, historias sociales y otros puntos de datos relevantes para el cuidado de los pacientes de COVID-19.

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Riesgo individual conocido, mejor atención integral para los pacientes

A partir de los datos obtenidos, los especialistas que estuvieron a cargo de esta iniciativa tomaron un conjunto de factores de riesgo -previamente verificados y actualizados-, a los que se les asocia con la probabilidad del desmejoramiento del paciente, mientras está siendo atendido en el hospital y los momentos específicos de cuidado en los que los riesgos son mayores. Entre los factores de riesgo considerados en el modelo predictivo estaban la edad del paciente, el índice de masa corporal (IMC), la salud pulmonar y las enfermedades crónicas, así como los signos vitales y la gravedad de los síntomas de COVID-19 del paciente en el momento de su admisión.

El modelo se conoce en inglés como “COVID Inpatient Risk Calculator (CIRC)”. La calculadora tiene por objeto ayudar a los médicos de los hospitales y a otros proveedores de servicios de salud a evaluar el riesgo de que el estado de un paciente empeore. En los aspectos más destacados, los expertos afirman que la detección o cálculo de la progresión de la enfermedad, desde su fase leve o moderada es lo más importante. Esta información, además, también puede calcularse si el individuo presenta todos o algunos de los factores de riesgo asociados con la enfermedad.

“Diferentes combinaciones de factores de riesgo parecen predecir una enfermedad grave o la muerte, con probabilidades que van de más del 90% a tan sólo el 5%. Por ello, la rápida progresión de la enfermedad después de la admisión en el hospital proporciona una ventana estrecha para intervenir”, expresó el Dr. Brian Garibaldi, líder de este proyecto y profesor asociado de medicina en la Escuela de Medicina de la Universidad Johns Hopkins.

En la presentación del CIRC, los expertos presentaron dos ejemplos hipotéticos. En el primero, se estima que una mujer blanca de 60 años con un IMC de 28, sin enfermedades crónicas y sin fiebre, que es hospitalizada por COVID-19 tiene un 10% de posibilidades de que su enfermedad empeore para el segundo día de su estancia en el hospital. Cuanto más tiempo esté en el hospital, mayor será la probabilidad, un 15% después de cuatro días y un 16% después de una semana.

La probabilidad cambia, por ejemplo, en el caso hipotético de una mujer afroamericana de 81 años, hospitalizada por COVID-19. La persona cuenta con un IMC de 35, diabetes, hipertensión y fiebre. El CIRC pronostica que su probabilidad de progresar a una enfermedad grave o incluso la muerte en sólo el segundo día de su estancia en el hospital es del 89%. Ese porcentaje aumenta a más del 95% para los días cuatro y siete.

Para los investigadores, esta herramienta debe ser compartida con los colegas en EE.UU., considerando que se esperan nuevas olas de la enfermedad en los próximos meses. 

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