Por Soledad López, periodista especializada en salud

Perfil de enfermo de Covid que ingresa en la UCI: 59 años, 39 de fiebre y taquipnea
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Saber de antemano si un enfermo de Covid es candidato a entrar en la UCI ofrece una información muy valiosa a los médicos para actuar en consecuencia y salvar vidas. Ya sea en un hospital o en un centro de atención primaria.

Neumólogos e investigadores españoles han desarrollado un modelo predictivo muy sencillo que permite identificar ese perfil de paciente que tiene más posibilidades de acabar en cuidados intensivos.

El perfil del paciente covid UCI

Esta especie de bola de cristal o calculadora predictiva, creada mediante inteligencia artificial, es tan sencilla como útil porque combina tres indicadores muy fáciles de detectar:

  • Edad superior a 58 años.
  • Fiebre por encima de 39 grados (o inferior pero acompañada de problemas respiratorios).
  • Taquipnea, es decir, respiración rápida y superficial (más de 20 respiraciones por minuto).

Si se cumplen estos factores o se acerca a ellos, el riesgo de que el enfermo empeore y acabe en la UCI es elevado.

Así pues, si un paciente de entre 40 y 79 años con Covid-19 tiene taquipnea y acude a urgencias tras ser visto en atención primaria, seguramente necesitará ingreso en UCI. Por otro lado, si un paciente tiene menos de 39 grados de fiebre, no sufre taquipnea y es menor de 56 años, necesitará UCI con poca probabilidad.

Los resultados del hallazgo han sido publicados en Journal of Medical Internet Research y forman parte de la macro investigación Big COVIData dirigida por los doctores José Luis Izquierdo del Hospital Universitario de Guadalajara, y Joan B. Soriano y Julio Ancohea del Hospital La Princesa de Madrid, junto con el equipo de Savana, empresa española de investigación clínica mediante el uso de inteligencia artificial.

Un modelo predictivo a disposición de todos

Son solo tres datos (edad, fiebre y taquipnea), pero el proceso para llegar a identificar el perfil de paciente con más riesgo de ingresar en la UCI no ha sido fácil.

El modelo predictivo de ingresos en UCI, que ya está a disposición de la comunidad médica de todo el mundo, se ha desarrollado gracias a la lectura automatizada de historias clínicas anónimas de más de un millón de pacientes, de los cuales 10.500 tenían Covid-19, en pleno pico de la primera ola de la pandemia.

Varios hospitales españoles ya están incluyendo este modelo predictivo en sus protocolos de actuación cuando les llega un enfermo de Covid-19.

Los ingresos en UCI por Covid en cifras

El estudio que ha permitido desarrollar esta genial herramienta predictiva ha servido también para hacer una fotografía de los ingresos en UCI por Covid en España.

  • Casi el 5% de los hospitalizados por Covid acaba en la UCI.
  • Y dentro de ese 5% se incluye también un 0,4% de pacientes que se les envía a casa porque no se sospecha que requieran hospitalización y al final acaban en la UCI.

El modelo predictivo puede ayudar, sin duda, a acelerar la identificación precoz de los pacientes con peor pronóstico, en especial aquellos casos que no despiertan sospechas al principio pero que al final requieren cuidados intensivos.

Los principales síntomas de los ingresados en UCI

El estudio de los investigadores y neumólogos españoles también ha identificado los principales síntomas de los pacientes ingresados en UCI por Covid:

  • Un 74% tiene tos.
  • Un 66,3%, fiebre.
  • Un 57,8%, disnea (dificultad respiratoria).
  • Un 36,1%, crepitación respiratoria (ruidos respiratorios).
  • Un 32,5%, taquipnea.

También se ha analizado la comorbilidad. Las enfermedades añadidas al coronavirus que más presentan los ingresados en la UCI por Covid son:

  • Enfermedad cardiovascular (72,3% de los ingresados en UCI).
  • Diabetes (39,8%).
  • Obesidad (22,9%).
  • Enfermedades respiratorias crónicas (6%).

Un completo retrato de los ingresados por Covid en la UCI que el Big data (análisis de macrodatos) y la inteligencia artificial han permitido analizar.

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