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星期三, 21 10月 2020 06:30

Un investigador de la Universidad Rey Juan Carlos desarrolla un modelo de prevención de muerte por neumonía

Alejandro Meca, miembro de Medicina Preventiva y Salud Pública de la URJC, junto con un grupo de investigadores de la Universidad Complutense y el Instituto de Salud Pública Carlos III y varios especialistas del Hospital Infanta Sofía han creado un modelo de prevención de muerte por neumonía en pacientes ingresados con covid-19

Mercedes Rodríguez Loeb

Uno de los principales problemas ante la lucha contra el coronavirus es que a cada persona le afecta de una manera diferente aún teniendo patologías similares. Para facilitar la toma de decisiones en las urgencias, un grupo de investigadores ha desarrollado un sistema que mide el riesgo de fallecimiento.

El proyecto se inició en un momento bastante crítico, cuando había un desconocimiento total de la enfermedad y los hospitales se encontraban en una situación de saturación elevada. En esta circunstancia los doctores Pablo Ryan y Juan Torres, del hospital Infanta Leonor, comentaron la posibilidad a Alejandro Meca de realizar un modelo predictivo de muerte hospitalaria y se puso a desarrollar la idea junto a Daniel Vélez, experto en modelos predictivos de la UCM.

Este modelo fue elaborado con una muestra de 2.000 pacientes ingresados en el Hospital Infanta Leonor durante la primera ola de la pandemia. Gracias a los datos obtenidos se ha podido desarrollar un sistema para que los profesionales de la salud puedan tener criterios más acertados a la hora de elegir el tratamiento que tiene que seguir el paciente y si debe ser ingresado o no.

Con los informes de los pacientes se establecieron nueve variables basadas en información clínica y analítica. Cada una de estas variables determina una puntuación que se correlaciona con el riesgo de fallecimiento.

Este modelo de prevención se implantó a principios de octubre en el Hospital Infanta Leonor de Madrid y los médicos afirman que facilita mucho la toma de decisiones y sería recomendable extrapolarlo a otros centros. “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”, afirma Meca.

Para poder facilitar la propagación del sistema, los investigadores han creado una calculadora online de uso libre en la cual los médicos introducen los datos de los pacientes y obtienen unas variables para decidir si el paciente tiene un riesgo alto o no de fallecimiento por neumonía. Esta calculadora es para gente hospitalizada y no es aplicable en otro ámbito: “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”, sostiene el investigador de la URJC.

Este estudio, realizado por profesionales de diversos servicios como Medicina Preventiva, Farmacia, Pediatría, Urgencias y Medicina Interna, fue publicado en la revista Journal of Clinical Medicine con el título “The Pandemyc Score. An easily applicable and interpretable model for predicting mortality associated with Covid-19”.