Estos son los 4 cuatro grupos de riesgo de COVID-19 que ayudan a guiar el tratamiento
Determinar qué pacientes tienen el mayor riesgo de muerte es clave para facilitar la toma de decisiones clínicas en los primeros momentos, que resulta esencial en el manejo de la enfermedad.
Uno de los mayores problemas de los profesionales sanitarios a la hora de hacer frente a la pandemia de Covid-19 es la ausencia de herramientas de predicción clínica sólidas y validadas que identifiquen a los pacientes con Covid-19 que tienen el mayor riesgo de muerte que faciten la toma de decisiones clínicas en los primeros momentos, claves en el manejo de la enfermedad.
Aunque existen muchos parámetros para estratificar a los pacientes en función de su riesgo, dada la incertidumbre sobre cómo estratificar a los pacientes con covid-19, la mayoría de las estrategias de estratificación de riesgo disponibles tienen un alto riesgo de sesgo, un tamaño de muestra pequeño que genera dudas, informes deficientes y carecen de validación formal.
Ahora, un estudio que se publica en « BMJ » parece ofrecer la herramienta más válida para seleccionar a los pacientes. La escala, denominada Escala de Mortalidad 4C es una herramienta de predicción útil y fácil de usar, que clasifica con precisión a los pacientes en cuatro grupos: riesgo de muerte bajo, intermedio, alto o muy alto.
En un ensayo realizado en más de 35.000 pacientes, la escala a otras herramientas de estratificación de riesgo, mostró utilidad en la toma de decisiones clínicas y logró un rendimiento similar a modelos más complejos.
Queremos identificar los grupos de pacientes con mayor riesgo de fallecer por Covid-19. Si podemos hacerlo desde la misma puerta del hospital, el tratamiento se puede planificar mejor
«Queremos identificar los grupos de pacientes con mayor riesgo de fallecer por Covid-19. Si podemos hacerlo desde la misma puerta del hospital, el tratamiento se puede planificar mejor. E sta herramienta fácil de usar ayudará a los médicos a tomar decisiones para brindar a los pacientes la atención óptima », señala Ewen Harrison, autor principal y profesor en la Universidad de Edimburgo .
Para desarrollar el modelo, un equipo de investigadores del Reino Unido, recopiló datos de 35.463 adultos (74 años de media de edad) con Covid-19 que fueron admitidos en 260 hospitales en Inglaterra, Escocia y Gales entre el 6 de febrero y el 20 de mayo de 2020.
Los parámetros analizados fueron: edad, sexo, número de enfermedades subyacentes (comorbilidades), frecuencia respiratoria (número de respiraciones por minuto), concentración de oxígeno en sangre, nivel de conciencia, y niveles de urea y proteína C reactiva (sustancia química relacionada con la inflamación). A continuación, se introdujeron en el modelo para obtener una puntuación que oscilaba entre 0 y 21 puntos.
Los valores de corte para estimar el riesgo se definieron por la puntuación total de un individuo que representaba al grupo de bajo riesgo (menos del 2% de tasa de mortalidad), intermedio (2-14,9%) o de alto riesgo (15% o más), similares a los utilizados habitualmente para valorar el riesgo en la neumonía.
Los pacientes con una puntuación de 15 o más tuvieron una mortalidad del 62%, en comparación con el 1% de mortalidad para aquellos con una puntuación de 3 o inferior.
Esto sugiere, según los investigadores, que los pacientes con una puntuación de mortalidad de 4C que se encuentran dentro de los grupos de bajo riesgo podrían ser controlados en sus casa, mientras que aquellos dentro del grupo de riesgo intermedio podrían ser tratados en el hospital.
Sin embargo, los pacientes con una puntuación de 9 o más tenían un alto riesgo de muerte (alrededor del 40%), lo que podría impulsar un tratamiento agresivo y su inclusión en las unidades de intensivos.
Los pacientes con una puntuación de mortalidad de 4C que se encuentran dentro de los grupos de bajo riesgo podrían ser adecuados para su control domiciliarios, mientras que aquellos dentro del grupo de riesgo intermedio podrían ser tratados en el hospital
Para validar el modelo, los investigadores lo probaron en otros 22.361 pacientes ingresados en los mismos hospitales entre el 21 de mayo y el 29 de junio de 2020. Y encontraron cifras similares, incluso después de tener en cuenta otros factores potencialmente importantes.
Por último, contrastaron el modelo con las escalas de riesgo existentes y vieron que demostraba una alta capacidad para seleccionar el mayor riesgo de mortalidad. Se cotejó favorablemente con 15 modelos preexistentes, incluidas las 'mejores' técnicas de aprendizaje automático y demostró consistencia en todos los parámetros de rendimiento.
«Esta sencilla herramienta ayudará a los médicos a tomar decisiones informadas sobre cómo tratar a los pacientes con Covid-19; por un lado, permitirá la focalización del tratamiento temprano y la admisión a cuidados intensivos en pacientes con alto riesgo de muerte y, por otro, identificará a los pacientes de bajo riesgo que pueden ser tratados de forma segura en su casa », afirma Antonia Ho, coautora principal y profesora en la Universidad de Glasgow .
Y lo que es más importante, podremos tranquilizar y, potencialmente, tratar en casa a los pacientes que pertenecen al grupo de bajo riesgo
Para Stephen Knight, coautor e investigador de la Universidad de Edimburgo «esta herramienta precisa y simple, aplicable a todos los grupos de la sociedad, ayudará a detectar rápidamente a las personas en riesgo a su llegada al hospital. Y lo que es más importante, podremos tranquilizar y, potencialmente, tratar en casa a los pacientes que pertenecen al grupo de bajo riesgo».
Aunque se trata de un estudio observacional, por lo que no se puede establecer la causa, y los investigadores reconocen algunas limitaciones, los investigadores concluyen que el 4C Mortality Score es una herramienta de predicción válida y fácil de usar para la mortalidad intrahospitalaria, que clasifica con precisión a los pacientes en riesgo de muerte bajo, intermedio, alto o muy alto.
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