Un grupo de profesionales del Hospital Universitario Infanta Leonor ha desarrollado, junto a investigadores del Instituto de Salud Carlos III y las universidades Complutense y Rey Juan Carlos, un modelo predictivo que permite conocer el riesgo de fallecimiento de pacientes con neumonía por covid-19 durante su ingreso.
El trabajo, publicado en el Journal of Clinical Medicine, permite estratificar el riesgo de los pacientes desde su llegada al hospital, lo que facilita al personal facultativo la toma de decisiones clínicas, como el ingreso o la estrategia terapéutica a seguir.
El modelo estratifica el riesgo de los pacientes desde su llegada al hospital, lo que facilita al personal facultativo la toma de decisiones clínicas, como el ingreso o la estrategia terapéutica a seguir
El modelo se ha elaborado a partir de datos de una muestra de casi 2.000 pacientes que fueron ingresados en este hospital público madrileño durante la primera oleada de la enfermedad, la pasada primavera.
Incluye nueve variables basadas en información clínica y analítica obtenida de forma general en todos los pacientes con neumonía por covid-19 evaluados en los servicios de urgencias hospitalarios.
Una calculadora de acceso libre
Según los autores, con el valor de cada variable se obtiene una puntuación que se correlaciona con el riesgo de fallecimiento de una forma muy fiable, lo que permite al clínico conocer el peso que tiene cada factor en el paciente al que se le aplica.
Esta herramienta ya se está aplicando en el Hospital Universitario Infanta Leonor y es extrapolable a otros centros. De hecho, para facilitar un uso extendido de la misma, los investigadores han desarrollado una calculadora virtual de acceso libre.
Referencia:
Juan Torres-Macho, Pablo Ryan, Jorge Valencia, Mario Pérez-Butragueño, Eva Jiménez, Mario Fontán-Vela, Elsa Izquierdo-García, Inés Fernandez-Jiménez, Elena Álvaro-Alonso, Andrea Lázaro, Marta Alvarado, Helena Notario, Salvador Resino, Daniel Vélez-Serrano, Alejandro Meca. ‘The PANDEMYC Score. An Easily Applicable and Interpretable Model for Predicting Mortality Associated With COVID-19’. J. Clin. Med. 2020, 9(10), 3066; https://doi.org/10.3390/jcm9103066
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