Yahoo Estilo Covid-19: confirman el principal factor para predecir la muerte
Es de dominio público que los adultos mayores tienen mayor riesgo de enfermar gravemente a causa del Covid-19 como las personas con ciertas afecciones como cáncer, enfermedad renal crónica, enfermedad crónica del hígado, enfermedad pulmonar crónica, fibrosis quística o demencia, tal y como recogen los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de la agencia nacional de salud pública de Estados Unidos (NIH, por sus siglas en inglés).
Además, el conocimiento previo de la enfermedad sugería que la edad avanzada y parámetros como el ácido láctico deshidrogenasa sérica elevada (LDH) o la linfopenia se relacionan con una peor evolución de la Covid-19, pero existían discrepancias respecto a otros factores examinados de modo rutinario como la hemoglobina o las plaquetas.
Ahora según un según un nuevo estudio de muy amplia muestra, con más de 1.000 pacientes, que publica Open Respiratory Archives, la revista científica de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR), se demuestra que el principal factor predictor de mortalidad por Covid-19 es la edad.
El objetivo era identificar qué parámetros clínicos y analíticos, entre los que se usan de forma rutinaria en la práctica clínica, pueden predecir los pacientes con mayor riesgo de morir por Covid-19. Para ello, los investigadores se apoyaron en el uso de un algoritmo de última generación denominado 'Machine Learning' (aprendizaje automático) "a fin de superar las limitaciones de muestra y diseño que ofrecían los estudios publicados hasta ahora al respecto", expone la doctora Irene Nieto, miembro de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR) y primera firmante del estudio.
La clasificación de riesgo de los pacientes con Covid-19, que puede manifestarse de forma leve, moderada o grave, es fundamental para derivar a los enfermos al recurso asistencial más adecuado en función de su evolución y gravedad, como las Unidades de Cuidados Respiratorios Intermedios (UCRIS) o las UCIS.
En las formas más severas, los afectados pueden desarrollar insuficiencia respiratoria, síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA), disfunción multiorgánica e, incluso, morir y los resultados de la literatura médica sobre los factores de riesgo de mortalidad en estos pacientes no estaban exentos de controversias y no eran concluyentes.
El nuevo estudio se ha efectuado en una muestra de 1.246 pacientes ingresados en alguno de los once hospitales de la red asistencial de HM Hospitales-España, con una edad promedio de 65,36 años, de los cuales el 62 por ciento eran hombres.
Tras recopilar todos los datos clínicos, demográficos, analíticos y radiológicos de la historia clínica del paciente y analizarlos mediante un algoritmo de Machine Learning, se ha constatado la muerte de 168 pacientes, un 13 por ciento del total de la muestra, durante el ingreso hospitalario y que la mayoría de estos fallecidos han sido adultos mayores.
Se concluye pues que la edad avanzada es el principal factor predictor de mortalidad en pacientes con infección por SARS-CoV-2, aunque también se hallaron otros factores relevantes:
El impacto de los reactantes, es decir de las proteínas que aumentan o disminuyen durante la fase aguda de la infección.
El tipo de celularidad de la sangre.
Los valores elevados de edad y de dichos 'reactantes' (D Dímero, la PCR, NA y creatinina), así como de glóbulos blancos identifican a pacientes con Covid-19 y con alto riesgo de morir.
En concreto, la linfopenia (también llamada linfocitopenia) es un trastorno en el que la sangre no tiene suficiente cantidad de unos glóbulos blancos denominados linfocitos. Los linfocitos cumplen una función protectora en el sistema inmunológico. De hecho, hay evidencias del papel de la linfopenia para identificar casos graves y la existencia de una desregulación inmunológica como un evento acompañante de la enfermedad crítica causada por este virus.
Ante estos resultados, la Dra. Nieto explica que "estos hallazgos pueden ser de gran utilidad para realizar el seguimiento de los pacientes con Covid-19 en la práctica clínica y asignarles el recurso asistencial y medidas terapéuticas más adecuadas" y añade que "nuestro trabajo tiene dos fortalezas destacables: hemos utilizado un algoritmo de Machine Learning de última generación y una muestra amplia de pacientes, para llegar a estas conclusiones".
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