Cómo predecir gravedad en niños hospitalizados por covid

Sara Domínguez Rodríguez, del Instituto de Investigación imas12, es la primera autora del trabajo publicado en The Pediatric Infectious Disease Journal acerca de un modelo bayesiano para predecir la gravedad de la COVID-19 en niños.

El objetivo de este trabajo es identificar los factores de riesgo que desarrollan enfermedades críticas en niños hospitalizados a causa de la COVID-19 y construir un modelo predictivo para anticipar la probabilidad de necesitar cuidados críticos. Se trata de un estudio multicéntrico llevado a cabo en 52 hospitales españoles con datos de 350 niños hospitalizados durante la primera ola de la pandemia. De ellos, un 24% necesitó cuidados críticos. Se identificaron cuatro síndromes (multiinflamatorio, broncopulmonar, gastrointestinal y leve) y diferentes factores de riesgo (alta concentración de proteína C reactiva y creatinina, linfopenia, plaquetas bajas, anemia, taquicardia, edad o baja saturación de oxígeno). Estos factores aumentaron el riesgo de enfermedad crítica y a mayor gravedad del síndrome mayor el riesgo de estos factores. Basándose en estos datos los autores desarrollaron una herramienta predictiva capaz de predecir en niños el riesgo de desarrollar enfermedad grave a causa de la COVID-19.

Equipo Biblioteca H12O

 

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