MADRID, 23 Jul. (EUROPA PRESS) -
Investigadores indios han desarrollado un análisis de sangre para predecir qué personas infectadas por la COVID-19 tienen más probabilidades de experimentar síntomas graves, lo que podría ayudar al personal sanitario a priorizar a los pacientes para su hospitalización y cuidados intensivos.
Aunque muchas personas que contraen la COVID-19 no presentan síntomas o son leves, algunas requieren cuidados intensivos por neumonía con síndrome de dificultad respiratoria aguda. Entre los factores de riesgo de la enfermedad grave se encuentran la edad avanzada, las enfermedades cardíacas, el cáncer y la diabetes, pero estas características por sí solas no bastan para predecir qué pacientes serán los más enfermos.
La medición de los niveles de ciertas proteínas o metabolitos en la sangre podría ayudar, pero estas pruebas suelen ser lentas, complicadas o caras. Para lograr un triaje más eficaz de los pacientes con COVID-19 en los hospitales, estos científicos se propusieron desarrollar un método fácil de usar que pudiera predecir la gravedad de la COVID-19 de forma rápida y rentable.
Para medir los cambios en la bioquímica de la sangre que se producen con la COVID-19 grave, los investigadores eligieron una técnica denominada espectroscopia de infrarrojos por transformada de Fourier de reflectancia total atenuada (ATR-FTIR), que se ha probado anteriormente como herramienta de diagnóstico de la COVID-19.
Dos regiones de los espectros FTIR de 128 muestras de plasma de pacientes mostraron diferencias pequeñas pero observables entre aquellos con COVID-19 grave y no grave. Utilizando estos datos junto con la información clínica de los pacientes, los investigadores desarrollaron un modelo estadístico para predecir la gravedad de la COVID-19.
Así, descubrieron que el mejor predictor era si el paciente tenía diabetes, seguido de las dos regiones del espectro FTIR. La adición de los datos FTIR al modelo mejoró la sensibilidad para la detección de la enfermedad grave en un conjunto diferente de 30 pacientes del 41,2 por ciento al 94,1 por ciento, pero redujo la especificidad del 84,6 por ciento al 69,2 por ciento, en comparación con los factores clínicos solos.
Esto significa que la nueva prueba tenía más probabilidades de identificar los casos graves, pero también presentaba una mayor tasa de falsos positivos, que los datos clínicos por sí solos. Aunque la estrategia debe probarse en un mayor número de pacientes, resulta prometedora como prueba de triaje rápida, sencilla y económica para los hospitales, afirman los investigadores.
