La revista Current Medical Research and Opinion ha publicado el artículo “The importance of association of comorbidities on COVID-19 outcomes: a machine learning approach”
, en el que ha participado como autor Guillermo Maestro, del Servicio de Medicina Interna del Hospital 12 de Octubre. Su objetivo es determinar si las diferentes asociaciones de enfermedades influyen en los resultados de los pacientes hospitalizados con COVID-19.
Se trata de un estudio multicéntrico de cohortes y retrospectivo a partir de los datos del registro SEMI-COVID-19, con pacientes hospitalizados por SARS-CoV-2 y dados de alta en diferentes hospitales españoles. Se aplicaron dos algoritmos para clasificar los pacientes y las comorbilidades (Ramdom Forest y GMM). Se analizaron un total de 16.455 pacientes hospitalizados (57,4% mujeres y 42,6% hombres). Según el algoritmo RF, las comorbilidades más importantes fueron la insuficiencia cardíaca/fibrilación auricular, las enfermedades vasculares y las enfermedades neurodegenerativas.
Los autores concluyen que la interacción de varias comorbilidades puede afectar al resultado y a las complicaciones de los pacientes internos con COVID-19.
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