Sostienen que “el margen de error si lo comparamos con la literatura estamos en la línea de lo publicado hasta ahora, en torno a un 82% de capacidad predictiva que no es poco”

El Sumario – Desde España, el profesor de la Universidad Rey Juan Carlos (URJC), Alejandro Meca, con la ayuda de investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), del Instituto de Salud Carlos III y múltiples especialistas del Hospital Infanta Sofía, consiguieron crear un modelo de prevención de muerte por neumonía en pacientes con Covid-19.

En tal sentido, se explicó que en el proceso de elaboración del modelo, se tomó de muestra a  2.000 pacientes ingresados en el Hospital Infanta Leonor durante la primera etapa de la pandemia, lo que les permitió encontrar nueve variables a tener en cuenta la información clínica y analítica para el estudio.

Un comunicado presentado por los investigadores señala que “el modelo surge de la necesidad de facilitar la toma de decisiones en urgencias, y fue puesto en marcha en un momento bastante crítico”, cuando había “un desconocimiento total de la enfermedad y los hospitales se encontraban en una situación de saturación elevada”. Así se lee en el documento.

De esta manera, los doctores Pablo Ryan y Juan Torres, del Hospital Infanta Leonor sugirieron realizar un modelo predictivo de muerte hospitalaria y se puso a desarrollar la idea junto al médico Daniel Vélez, experto en modelos predictivos de la UCM.

Variables del estudio

Entre las nueve variables detectadas, cada una corresponde con un porcentaje de riesgo de muerte que juntos permitieron desarrollar un sistema para que el personal sanitario pueda tener criterios más acertados a la hora de elegir el tratamiento que tiene que seguir el paciente y si debe ser ingresado o no.

Comprobación de los resultados

Los científicos detallan que la primera vez que se implantó el modelo fue a inicios del mes de octubre en el Hospital Infanta Leonor de Madrid, posteriormente, los médicos afirmaron que el mecanismo “facilita mucho la toma de decisiones y sería recomendable extrapolarlo a otros centros”.

Meca, quien también es miembro de Medicina Preventiva y Salud Pública de la URJC, explicó que “el margen de error si lo comparamos con la literatura estamos en la línea de lo publicado hasta ahora, en torno a un 82% de capacidad predictiva que no es poco”.

A su vez, dijo que “los valores que usamos son valores que se recogen por sistema a la llegada del paciente al hospital y quedan almacenados y registrados en su historia clínica”. Subraya que “el coronavirus afecta a cada persona de una manera diferente aún teniendo patologías similares”.

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Rubén Vásquez

Con información de medios internacionales