La Dra. Cristina Mazas, la Dra. Irma Domínguez y el Dr. Iñaki Pascual, investigadores de la Universidad Europea del Atlántico (UNEATLANTICO), participan en un estudio que comprueba la vigencia y eficacia de los sistemas de puntuación en la predicción del riesgo de mortalidad en pacientes con COVID-19.
La pandemia del COVID-19 ha transformado la manera en que los sistemas de salud abordan el riesgo de mortalidad en los pacientes infectados. En este contexto, la identificación precisa de aquellos en mayor riesgo se vuelve crucial para optimizar el manejo clínico y los niveles de atención.
Desde el inicio de la pandemia, se han utilizado diversos sistemas de puntuación para evaluar el riesgo de mortalidad en los pacientes con COVID-19. Algunos de ellos son el National Early Warning Score (NEWS), el Modified Early Warning Score (MEWS), el Sequential Organ Failure Assessment (SOFA), entre otros. Sin embargo, ante la aparición de nuevas variantes y tratamientos, surgieron sistemas específicos como el COVID-19 SEIMC score (SEIMC) y el 4C mortality score (4C), diseñados para captar las particularidades de la enfermedad. Este último es el más utilizado en todo el mundo, demostrando su validez como herramienta de detección de pacientes con mayor probabilidad de tener un mal resultado y como una herramienta útil para seleccionar el nivel de atención médica más eficiente o para guiar decisiones sobre tratamientos específicos.
No obstante, el COVID 19 ha evolucionado en diversos aspectos, principalmente por las nuevas variantes que han surgido, como Ómicron, una variante que predomina en España en la sexta ola, con un comportamiento y patogenicidad diferente a los de las variantes originales. Así mismo, la vacunación masiva ha influido de manera directa en la reducción de la letalidad, y los tratamientos como los antivirales y los anticuerpos monoclonales, han tenido efectos diferentes en la mejora de los resultados. Esto puede haber influido en el comportamiento de los sistemas de puntuación, por ende, es indispensable determinar su validez y precisión en las circunstancias de la actualidad. Por ello, se realizó un estudio en el cual se evalúa el valor y la eficacia de dos sistemas de puntuación más utilizados y se comparan los resultados con los estudios de validación que se realizaron al inicio de la pandemia.
El estudio utilizó un enfoque retrospectivo y longitudinal, revisando los registros médicos de pacientes con COVID-19 que fueron admitidos en el servicio de emergencias de un centro médico español. Se evaluó la capacidad predictiva de los sistemas de puntuación 4C y SEIM para predecir la mortalidad a los 30 días durante el momento actual de la pandemia.
Los resultados del estudio mostraron que ambos sistemas de puntuación demostraron una alta capacidad predictiva de la mortalidad a los 30 días con una precisión de 95% y 97% para 4C y SEIMC, respectivamente. Estos resultados mejoraron significativamente a comparación de los obtenidos en estudios anteriores y respaldan la utilidad continua de estos sistemas de puntuación en la evaluación del riesgo en pacientes con COVID-19. El 4c, en particular, demostró ser una herramienta flexible, no solo para evaluar el riesgo, sino también para guiar decisiones sobre el nivel de atención necesario para cada paciente. Por otro lado, el sistema SEIMC mostró una buena correlación en el contexto español, aunque su uso podría estar más limitado fuera de España.
Así mismo, se observó una disminución en el riesgo de mortalidad alto o muy alto en comparación con los datos de los estudios originales. El alto riesgo de mortalidad disminuyó del 70,8% para 4C y 65,6% para SEIMC al 23,5% y 26,6%, respectivamente. Esto se reflejó en una reducción significativa en la tasa de mortalidad a los 30 días. Sin embargo, de manera general, la tasa de mortalidad de los pacientes hospitalizados sigue siendo alta, por lo que es necesario seguir evaluando y ajustando estas herramientas. Además, se requieren más investigaciones para validar estos resultados y mejorar la atención y el manejo de los pacientes con COVID-19.
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