Desarrollan una calculadora que vaticina el nivel de riesgo en pacientes ingresados con coronavirus
La calculadora virtual ha sido diseñada y validada por médicos del Hospital Universitario de Cruces
La "estratificación" del riesgo permite a los especialistas diferenciar entre tres niveles de riesgo: bajo, medio y alto
El modelo recoge la diferencia entre pacientes vacunados, no vacunados o con vacunación incompleta
Una calculadora virtual, diseñada y validada por médicos del Hospital Universitario de Cruces, del Servicio Vasco de Salud, es capaz de predecir el nivel de riesgo con un ingreso 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.
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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, a la que se puede acceder a través de la dirección electrónica https://covid-cruces.web.app.
El jefe de servicio de Anestesiología y Reanimación del Hospital Universitario de 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".
Tres niveles de riesgo
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 el 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.
Martínez Ruiz ha asegurado que han desarrollado "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.
