COVID-19: ¿es probable que este paciente sobreviva al ingreso?

  • Garibaldi BT et al. | Ann Intern Med | 22 sep 2020

  • Informes clínicos
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Reseñado por Jenny Blair, MD | Informes Clínicos | 5 de octubre de 2020

Conclusión práctica

  • Una calculadora de riesgo puede ayudar a predecir la evolución de una hospitalización por COVID-19, en función de factores que se determinan fácilmente en el momento del ingreso.

Relevancia

  • La predicción del curso hospitalario puede ayudar a los médicos de Urgencias y de Admisión a tomar decisiones respecto al destino y asignar recursos escasos.

Resultados fundamentales

  • 131 (16%) murieron.
  • De los ingresados originalmente con enfermedad leve a moderada:
    • 302 (38%) sufrieron una enfermedad grave o la muerte en una mediana de 1,1 días.
    • De ellos, el 79% murió el día 4.
  • Una calculadora de riesgo para pacientes COVID-19 hospitalizados (CIRC, por sus siglas en inglés) basada en las características del paciente en el momento del ingreso predijo la progresión de la enfermedad con las siguientes áreas debajo de la curva:
    • Día 2: 0,85.
    • Día 4: 0,79.
    • Día 7: 0,79.
  • Las características introducidas en la calculadora incluyeron datos demográficos, la situación de la residencia de ancianos, el IMC, el índice de comorbilidad de Charlson, los síntomas, las constantes vitales y los resultados de laboratorio.

Diseño del estudio

  • Estudio de cohortes retrospectivo que incluye pacientes de los 5 hospitales que componen la Johns Hopkins Medicine (n=832).
  • Los investigadores consultaron el registro COVID-19 del sistema para conocer las características de todos los pacientes ingresados ​​con infección confirmada por SARS-CoV-2, del 4 de marzo al 24 de abril de 2020 (examinado el 24 de junio de 2020).
  • Se derivaron modelos de predicción.
  • Resultados: muerte; enfermedad grave o muerte.
  • Financiación: Johns Hopkins Medicine; Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos.

Limitaciones

  • Estudio de un único sistema.
  • Algunos síntomas, como la anosmia, fueron infravalorados cuando se recopilaron los datos.