Han analizado datos de más de 5.000 pacientes del área metropolitana de Barcelona
BARCELONA, 21 Dic. (EUROPA PRESS) -
Investigadores de la Universitat Politcnica de Catalunya (UPC), la Universitat de Barcelona (UB), el Hospital Universitari de Bellvitge (HUB) y de la unidad de Bioestadística del Institut d'Investigació Biomdica de Bellvitge (IDIBELL) han desarrollado la aplicación MSMpred que permite estudiar la evolución de un paciente de Covid-19 desde que ingresa en el hospital.
Fruto de los modelos estadísticos creados, a partir de datos de más de 5.000 pacientes ingresados en cinco hospitales en diferentes olas de la pandemia, se ha desarrollado este modelo para la identificación precoz de pacientes de Covid-19 "potencialmente de alto riesgo" y la predicción del curso de la enfermedad, ha informado la UPC en un comunicado este martes.
La aplicación MSMpred presenta la probabilidad de sufrir neumonía severa, necesidad de ventilación mecánica o incluso de morir, por cada paciente en concreto y en diferentes momentos a partir del ingreso hospitalario, así como también el tiempo de transición.
Para crear esta herramienta, los investigadores han desarrollado un modelo estadístico multiestado, que analiza los diferentes momentos de la enfermedad en cada paciente, y se han tenido en cuenta datos sociodemográficos, antecedentes médicos, síntomas clínicos e información sobre gestión clínica.
Se han recogido datos de hospitales del área metropolitana de Barcelona: el Hospital de Bellvitge de L'Hospitalet de Llobregat, el Hospital Moiss Broggi de Sant Joan Despí, el Hospital de Viladecans, el Hospital de Sant Boi de Llobregat y el Consorci Hospitalari del Garraf.
Para los investigadores, es "clave" predecir los casos de alto riesgo entre los pacientes de Covid-19 cuando se produce el ingreso hospitalario, con el fin de darles un tratamiento adecuado y optimizar los recursos sanitarios, especialmente en momento de alta incidencia de la enfermedad y riesgo de colapso hospitalario.
ESTUDIO "PIONERO"
Con este objetivo se ha desarrollado el proyecto 'DIVINE' --acrónimo de 'DynamIc eValuation of COVID-19 cliNical statEs and their prognostic factors to improve the intra-hospital patient management'--, financiado por la Generalitat, en el marco de la convocatoria Pandmies 2020, y que se ha llevado a cabo durante el último año y medio.
Este estudio es "pionero" al escribir las características clínicas, la mortalidad y las complicaciones de los pacientes con Covid-19 en función del techo terapéutico.
Además de identificar los factores que influyen en una mejor o peor evolución del Covid, el proyecto ha permitido hacer una estimación del tiempo de incubación de la enfermedad, desde la infección hasta la aparición de síntomas en diferentes fases de la pandemia.
Los datos recogidos por este proyecto han permitido evaluar cómo ha ido evolucionando el perfil de los pacientes hospitalizados por Covid-19 durante las diferentes olas, y se ha observado que a medida que avanzaba la pandemia el perfil de los pacientes era "de personas más jóvenes y, por tanto, tenían un mejor pronóstico".
