Un nuevo modelo de predicción hospitalaria para pacientes de Covid-19 ha sido desarrollado y validado por investigadores de la Clínica de Cleveland. El resultado del trabajo ha sido publicado en la revista Plos One.

La pandemia provocada por el coronavirus está reduciendo y limitando muchos recursos sanitarios. Si  bien se han identificado muchos factores de riesgo de la enfermedad que requieren la hospitalización de los pacientes, aún siguen siendo complejas las tomas de decisiones de los profesionales de la salud. Para reconducir esta situación, un grupo de investigadores de la Clínica de Cleveland ha trabajado en la creación de un modelo estadístico que permita la predicción individualizada del riesgo futuro de hospitalización para un paciente recién diagnosticado con COVID-19, según se ha publicado en la revista Plos One. 

Los investigadores han realizado un estudio retrospectivo de pacientes con COVID-19 aplicando un algoritmo de regresión logística de operador de selección y contracción mínima absoluta. El modelo final se mostró como un nomograma y se programó en una calculadora de riesgos en línea. Los investigadores querían ofrecer a los expertos de la salud una serie de herramientas que mejore la asignación de recursos para aquellos pacientes de Covid-19.

En el estudio participaron más de 4.500 pacientes positivos en Covid-19. De ellos, un total de 958 (21,1%) requirieron hospitalización. Al tercer día de hospitalización, el 24% de los pacientes fueron trasladados a la unidad de cuidados intensivos y alrededor de la mitad de los pacientes restantes fueron dados de alta. Diez pacientes fallecieron. El riesgo de hospitalización aumentó con la edad avanzada y otros condicionantes como el sexo masculino, los antecedentes de tabaquismo, la diabetes, la hipertensión o la enfermedad pulmonar crónica.

Los científicos de los datos utilizaron algoritmos estadísticos para transformar datos de los informes médicos electrónicos de los pacientes del registro en el modelo de la predicción del riesgo.