Introducción:
La estratificación del riesgo de los pacientes con COVID-19 puede ser fundamental para apoyar la toma de decisiones clínicas y optimizar los recursos. El objetivo de nuestro estudio es identificar, entre los parámetros clínicos y analíticos probados de forma rutinaria, aquellos que nos permitirían determinar a los pacientes con mayor riesgo de morir por COVID-19.
Material y Métodos:
Se realizó un estudio multicéntrico de cohorte retrospectiva de forma consecutiva, incluyendo pacientes hospitalizados con COVID-19 ingresados en cualquiera de los 11 hospitales de la red sanitaria de HM Hospitales-España.
Los datos clínicos, demográficos, analíticos y radiológicos se recopilaron de las historias clínicas de los pacientes.
Para evaluar el impacto predictivo de cada uno de los biomarcadores y medir la significación estadística de las variables involucradas en el análisis, se aplicó un bosque aleatorio con un método de permutación. Utilizamos la medida de similitud inducida por un modelo de clasificación previo y ajustamos el algoritmo de agrupación de grupos k en función de la distancia de energía para estratificar a los pacientes en un grupo de alto y bajo riesgo. Finalmente, ajustamos dos árboles de clasificación óptimos para tener una representación esquemática de los puntos de corte.
Resultados:
Se incluyeron 1246 pacientes (edad promedio de 65,36 años, 62% varones). Durante el estudio murieron ciento sesenta y ocho pacientes (13%). Los factores que identifican a los pacientes de alto riesgo de mortalidad son los valores elevados de edad, Dímero D, glóbulos blancos, Na, PCR y creatinina.
Conclusiones
: La edad parece ser el principal predictor de mortalidad en pacientes con infección por SARS-CoV-2, mientras que el impacto de los reactantes de fase aguda y la celularidad sanguínea también es muy relevante.