Investigadores de la Universidad de Oviedo participan en un estudio para predecir ingresos

Investigadores de la Universidad de Oviedo y del Servicio de Salud de Castilla-La Mancha (Sescam) han publicado un estudio que concluye como posible predecir los pacientes que acabarán ingresando en los hospitales por COVID-19, tanto en planta como en UCI.

El trabajo, en el que han participado los doctores Rafael Castro y Pedro Arcos, de la Unidad de Investigación de Emergencias y Desastres de la Universidad de Oviedo, junto con Ricardo Delgado y María del Carmen Duque, de la Gerencia de Urgencias, Emergencias y Transporte Sanitario del Sescam, llegó a esta conclusión tras investigar la asociación entre la demanda asistencial percibida en el Centro Coordinador de Urgencias y Emergencias (CCUE) de Castilla La Mancha (CLM) y los ingresos hospitalarios y en unidades de cuidados intensivos (UCI) por COVID-19.

Los autores del estudio, que ha sido publicado en la revista Emergencias encuentran una asociación entre el número de llamadas al centro coordinador por disnea, fiebre, malestar general y diarrea y los ingresos hospitalarios y en UCI por COVID-19 con una antelación de dos semanas. Los síntomas con mayor relación fueron malestar general y diarrea.

Los investigadores proponen ahora incorporar sistemas predictivos y automatizados mediante inteligencia artificial e incorporarlos a los programas de preparación, planificación y anticipación de los sistemas de salud para actuar frente a futuras epidemias y pandemias.

Para llegar a estos resultados, los doctores Castro y Arcos realizaron, en colaboración con el servicio de salud de Castilla-La Mancha, un estudio observacional retrospectivo de las llamadas recibidas en el Centro Coordinador de Urgencias y Emergencias de Castilla-La Mancha entre el 1 de marzo y el 14 de octubre de 2020. Analizaron los códigos diarrea, disnea, fiebre, malestar general, que fueron empleados como variables predictoras.

Más en concreto, a través del número de emergencias 112, se recibieron 831.943 llamadas, con un pico máximo el 13 de marzo, cuando se registraron más de 10.000 llamadas. En la línea 900, se gestionaron también 208.803 llamadas, con un máximo de 23.744 que tuvieron lugar el 15 de marzo.

Todas las variables predictoras estudiadas, según los investigadores, mostraron correlaciones significativas a dos semanas vista con los ingresos hospitalarios y en UCI, con más influencia sobre los ingresos totales. Las tres variables con mayor correlación directa fueron el malestar general, la diarrea y la disnea. Las correlaciones más débiles se encontraron con la fiebre y con el número total de llamadas tanto en su conjunto como en cada una de las líneas telefónicas.

Los doctores Castro y Arcos apuntan además una peculiaridad. En el estudio, las llamadas al 112 y al 900 mostraron correlación baja, aunque significativa, con los ingresos hospitalarios y en UCI durante las dos semanas siguientes al registro de llamadas. Este hecho refuerza la idea de que es la codificación de los síntomas y no el número de llamadas el principal factor que podría ser utilizado potencialmente como herramienta predictiva de ingresos por COVID-19.

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