馃懄GRANADA HOY >Una calculadora predice el nivel de riesgo en pacientes ingresados con covid <
La estratificaci贸n del riesgo permite a los especialistas diferenciar entre tres niveles de riesgo: bajo, medio y alto, para derivar a los pacientes a la planta de hospitalizaci贸n
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Una calculadora predice el nivel de riesgo en pacientes ingresados con covid
Una calculadora virtual, dise帽ada y validada por m茅dicos del Hospital Universitario Cruces, del Servicio Vasco de Salud, es capaz de predecir el nivel de riesgo en pacientes con un ingreso hospitalario y covid-19.
El estudio, que ha contado con la colaboraci贸n de la Escuela de Ingenier铆a de Bilbao de la Universidad del Pa铆s Vasco y valida un modelo "de estratificaci贸n del riesgo" en pacientes con neumon铆a por covid, acaba de ser publicado 铆ntegramente en la revista Gaceta M茅dica de Bilbao.
El estudio valida el uso de una calculadora digital, desarrollada por los doctores Alberto Mart铆nez Ruiz, Mar铆a Hern谩ndez, Chus Maro帽o, Ane Guereca, Carmen Ruano y Unai Olabarrieta, a la que se puede acceder a trav茅s de este enlace.
El jefe de servicio de Anestesiolog铆a y Reanimaci贸n del Hospital Universitario Cruces, Alberto Mart铆nez Ruiz, ha destacado en una nota que “la inclusi贸n de los modelos de predicci贸n en la asistencia sanitaria supone un gran avance, pues permite la identificaci贸n de pacientes de alto riesgo que puedan necesitar cuidados cr铆ticos o una intervenci贸n inmediata”.
La "estratificaci贸n" del riesgo permite a los especialistas diferenciar entre tres niveles de riesgo: bajo, medio y alto, para derivar a los pacientes a la planta de hospitalizaci贸n, si muestran un riesgo bajo y moderado, o a la Unidad de Cr铆ticos en caso de riesgo alto.
Mart铆nez Ruiz ha se帽alado que en su modelo se recogen 15 variables que incluyen datos epidemiol贸gicos (edad), antecedentes cl铆nicos y datos anal铆ticos y que “ninguno de ellos est谩 sujeto a la subjetividad del cl铆nico” y que “se pueden determinar con facilidad en cualquier entorno hospitalario”.
El modelo recoge la diferencia entre pacientes vacunados, no vacunados, o con vacunaci贸n incompleta, as铆 como otras variables como nivel de presi贸n arterial, grado de obesidad, condici贸n o no de inmunodeprimido, frecuencia respiratoria, saturaci贸n de ox铆geno, nivel de consciencia, estudios radiol贸gicos y aspectos anal铆ticos.
La evaluaci贸n cr铆tica de los modelos predictivos sobre la covid-19 publicados en el 谩mbito internacional “ha mostrado importantes deficiencias y alto riesgo de sesgos. Intentamos la validaci贸n de modelos de otros pa铆ses, pero no resultaron validables en nuestra muestra de pacientes, ha indicado el especialista.
Mart铆nez Ruiz ha asegurado que han desarrollado “un modelo de predicci贸n robusto y sencillo” que puede aplicarse diariamente de una manera “f谩cil y r谩pida” en cualquier planta de hospitalizaci贸n de cualquier hospital “independientemente de su tama帽o”.
El modelo est谩 bien calibrado, permite una buena discriminaci贸n y ha sido refrendado en una validaci贸n externa en diferentes 谩mbitos asistenciales», ha afirmado.
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