Pruebas de laboratorio para predecir mortalidad por COVID-19

Noelia García Barrio, Miguel Pedrera y Pablo Serrano, de Información y Control de Gestión del Hospital 12 de Octubre, intervienen como autores en el artículo publicado en NPJ Digital Medicine, del grupo Nature, sobre los valores de laboratorio para predecir la mortalidad por COVID-19.

En este trabajo se evalúa la traslación de un algoritmo de predicción de mortalidad utilizando una red de sistemas sanitarios. Se predice la mortalidad por COVID-19 utilizando valores de laboratorio habituales y variables demográficas y clínicas estándar en diferentes sistemas sanitarios, países y continentes. Se realiza un modelo de regresión de Cox con nueve valores de pruebas de laboratorio medidos, datos demográficos estándar al ingreso y carga de comorbilidad antes del ingreso. Estos modelos se compararon a nivel de centro, país y continente.

De los 39.969 pacientes hospitalizados con COVID-19, fallecieron un 14%. En el modelo de Cox, la edad, la albúmina, la AST, la creatina, la PCR y el recuento de glóbulos blancos son los que más predicen la mortalidad. Las covariables basales son más predictivas de la mortalidad durante los primeros días de la hospitalización por COVID-19. Los modelos aplicados en sistemas sanitarios con un tamaño de cohorte mayor conservan un buen rendimiento de traslación cuando se trasladan a diferentes centros. La combinación de los valores de las pruebas de laboratorio rutinarias en el momento del ingreso junto con las características demográficas básicas puede predecir la mortalidad en los pacientes hospitalizados por COVID-19. Es importante destacar que este modelo potencialmente desplegable difiere de trabajos anteriores al demostrar no sólo un rendimiento consistente, sino también una traslación fiable a través de los sistemas de salud en los Estados Unidos y Europa, destacando la generalización de este modelo.

Equipo Biblioteca H12O