![\"Texto](\"https:\/\/sur-madrid.com\/online\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Post_42420-ComunidaddeMadrid-6--2020_04_02_fotos_urgencias_11.jpg\")
<\/p>\n En medicina, es muy com\u00fan el uso de lo que se conoce como \u00edndices predictivos pron\u00f3sticos, o \u00edndices pron\u00f3sticos \u201ca secas\u201d, para estimar con precisi\u00f3n la probabilidad de que ocurra un evento espec\u00edfico, como una complicaci\u00f3n grave o la muerte, para ayudar a los m\u00e9dicos a tomar decisiones bien fundamentadas.
En este trabajo coordinado por el Hospital Gregorio Mara\u00f1\u00f3n en colaboraci\u00f3n con el Hospital Universitario La Paz, los investigadores identificaron que solo 7 variables son necesarias para determinar con precisi\u00f3n el pron\u00f3stico de los pacientes: la edad, el sexo, la dificultad para respirar; y algunos par\u00e1metros de la sangre como la saturaci\u00f3n de ox\u00edgeno, la cifra de dos tipos de leucocitos (neutr\u00f3filos y linfocitos) y la concentraci\u00f3n de creatinina. Con estas variables se pudo confeccionar un \u00edndice de 0 a 30 puntos que permite clasificar a los pacientes por el riesgo de mortalidad a 30 d\u00edas de manera que una puntuaci\u00f3n menor o igual a 2 indicar\u00eda un riesgo de mortalidad bajo (0-2,1%), entre 3 y 5 el riesgo ser\u00eda moderado (4,7-6,3%), entre 6 y 8 el riesgo ser\u00eda alto (10,6-19,5%) y entre 9-30 el riesgo ser\u00eda muy alto (27,7%-100%).
Los investigadores consideran que el poder disponer de un \u00edndice predictivo pron\u00f3stico de alta calidad es esencial para mejorar la asistencia de los pacientes con COVID-19. El desarrollo y validaci\u00f3n del \u00edndice COVID-19\/SEIMC permite clasificar a los pacientes con COVID-19 atendidos en servicios de urgencias hospitalarias en diferentes categor\u00edas de riesgo de mortalidad: bajo, intermedio, alto y muy alto.
Por ejemplo, los pacientes de bajo riesgo (0-2 puntos) pueden ser atendidos de manera ambulatoria, mientras que los pacientes con riesgo alto (6-8) o muy alto (9-30) deben ser ingresados en el hospital o en unidades de cr\u00edticos. Los pacientes en una categor\u00eda de riesgo moderado (3-5) podr\u00edan permanecer en unidades de observaci\u00f3n o en hospitales para pacientes de menor complejidad.
El \u00edndice COVID-19\/SEIMC se desarroll\u00f3 con los datos del estudio COVID-19@Spain, que incluy\u00f3 a 4.035 pacientes consecutivos con COVID-19 ingresados en 127 hospitales distribuidos por todas las regiones de Espa\u00f1a durante la primera oleada de la pandemia.
Esta herramienta la ha desarrollado un equipo multidisciplinar de especialistas en enfermedades infecciosas, epidemi\u00f3logos y expertos en estad\u00edstica biom\u00e9dica siguiendo las recomendaciones internacionales para el desarrollo de modelos predictivos pron\u00f3sticos. Excepto otro \u00edndice creado en Reino Unido, es el primero de estas caracter\u00edsticas en el mundo y puede facilitar y agilizar la atenci\u00f3n a pacientes Covid-19 en los servicios de urgencias, especialmente en momento de presi\u00f3n asistencial significativa.
Para su desarrollo se exploraron un total de 17 variables diferentes que hab\u00edan demostrado tener importancia pron\u00f3stica en el estudio COVID-19@Spain. El \u00edndice se valid\u00f3 con posterioridad utilizando los datos de la cohorte COVID@HULP, incluyendo los primeros 2.000 pacientes hospitalizados durante la primera ola de la pandemia en el Hospital Universitario La Paz de Madrid.
El Comit\u00e9 Cient\u00edfico del proyecto est\u00e1 integrado por investigadores cl\u00ednicos de varios hospitales espa\u00f1oles como el Hospital Gregorio Mara\u00f1\u00f3n, el Hospital La Paz y el Hospital Infanta Leonor de Madrid; los Hospitales Virgen Macarena y Virgen del Roc\u00edo de Sevilla y el Hospital de Bellvitge en Barcelona. El comit\u00e9 cuenta adem\u00e1s con investigadores del Centro Nacional de Epidemiolog\u00eda del Instituto de Salud Carlos III y de la Fundaci\u00f3n SEIMC-GeSIDA.
El art\u00edculo ya est\u00e1 publicado en la prestigiosa revista cient\u00edfica Thorax.<\/p>\n
Foto Comunidad de Madrid<\/p>\n
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