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'Calculadora' ayuda a determinar el riesgo de COVID-19 en los pacientes

Determina la mortalidad por COVID-19

EL SIGLO DE DURANGO, 🕚
'Calculadora' ayuda a determinar el riesgo de COVID-19 en los pacientes

Un estudio reciente descubrió un nuevo método para identificar a través de un examen de sangre a los pacientes con mayor peligro de padecer COVID-19 grave, pues los investigadores aseguran que los factores de riesgo que se han dado a conocer durante la pandemia, como la edad y el sexo, no han hecho más que excluir a grupos de la población que también podrían ser vulnerados por la enfermedad.

Desde que comenzó la emergencia sanitaria, la comunidad científica estableció cuáles circunstancias aumentaban las posibilidades que una persona atravesará la infección por el nuevo coronavirus críticamente. Los factores de riesgo reconocidos fueron la edad, el sexo y comorbilidades, que es cuando el paciente sufre más de una enfermedad o trastorno primario.

Sin embargo, científicos del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en España, propusieron un nuevo modelo para distinguir qué condiciones ponen en riesgo a las personas, frente al SARS-CoV-2.

Los autores del estudio, publicado en "The Journal of Medical Internet Research", se interesaron en estudiar estas variables por las desigualdades que han supuesto los protocolos de triaje, para combatir los efectos del coronavirus.

Los protocolos de triaje, también conocidos como cribado o clasificación, consisten en un método de selección de pacientes. Los especialistas evalúan las prioridades de atención, favoreciendo a las personas con más probabilidades de recuperarse. Estas decisiones ocurren cuando un servicio de los centros de atención hospitalaria se encuentra rebasados.

"La mayoría de los modelos de diagnóstico y pronóstico de COVID-19 que se han desarrollado hasta la fecha tienen un alto riesgo de generar sesgos que conducen a la desigualdad, principalmente debido a la alta influencia de variables demográficas (especialmente edad y sexo)", aseguraron los expertos.

Los integrantes del CSIC diseñaron una calculadora automática con el objetivo de excluir los sesgos demográficos dentro de su algoritmo, como la edad y el sexo.

El método empleado consiste, en cambio, en un aprendizaje automático que identificó diferentes grupos de gravedad, entre 853 pacientes hospitalizados con COVID-19, a través de un estudio de sangre. Además, los investigadores tomaron en cuenta reportes clínicos de otras 2 mil 300 personas, afectadas por el SARS-CoV-2.

Los expertos aseguraron que esta investigación se diferenció, de trabajos previos, porque no determinó los factores de riesgo a partir de las variables que tenían en común los pacientes, sino que se centró en analizar los marcadores que produjeron el ingreso a la unidad de cuidados intensivos (UCI).

Este método los proveyó de elementos para localizar qué variables provocan una evolución critica de la enfermedad. Fue así que, los miembros del CSIC identificaron tres grupos de riesgo.

Los análisis de niveles séricos hallaron que las enzimas aspartato aminotransferasa (AST), lactato deshidrogenasa (LDH), proteína C reactiva (PCR), junto con la cantidad de glóbulos blancos (neutrófilos) contenidos en la sangre, están involucradas en el desarrollo de COVID-19 grave.

Estos marcadores (ahondaron los especialistas) produjeron un fallo orgánico múltiple en los pacientes.

De acuerdo con los realizadores del estudio, el grupo con la tasa de mortalidad más alta presentó los mayores niveles de AST, ALT, LDH, PCR y un superior número de neutrófilos. Además, el porcentaje de monocitos y linfocitos fue menor.

En el grupo con una tasa de mortalidad moderada, los niveles de estos marcadores se encontraron en cantidades medias. Mientras que, el grupo de los enfermos con un porcentaje mayor de muertes, registraron los niveles más bajos de enzimas y neutrófilos, así como un aumento de monocitos y linfocitos.

"Nuestros resultados tienen varias implicaciones clínicas. Primero, la edad y el sexo no se consideraron para construir los grupos", puntualizaron los investigadores. "(Estos hallazgos) permitirían establecer una estrategia de racionamiento de recursos sanitarios, y establecer un protocolo de triaje, que apoyaría decisiones médicas de forma transparente y ética".

Los científicos también consideraron que el diseño de los tratamientos se personalizaría, dependiendo del grupo de gravedad, con una asistencia terapéutica oportuna desde la etapa inicial.

"En el servicio de urgencias, los tratamientos más agresivos podrían considerarse para los pacientes clasificados en el grupo 1 (el más grave), y no en los del grupo 3 (el menos grave)", ejemplificaron los autores del estudio.

'Calculadora' ayuda a determinar el riesgo de COVID-19 en los pacientes
Determina la mortalidad por COVID-19. (ARCHIVO)