Desarrollo y validación de un modelo de estratificación del riesgo en pacientes con neumonía por SARS-CoV-2 (Covid Cruces)

  1. Martínez-Ruiz, Alberto 123
  2. Hernández-Sanz, María 3
  3. Ruano-Suárez, Carmen 3
  4. Maroño-Boedo, María-Jesús 3
  5. Guereca-Gala, Ane 3
  6. Olabarrieta, Unai 3
  7. Bergese, Sergio D. 4
  1. 1 Instituto de Investigación Sanitaria Biocruces Bizkaia
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    Instituto de Investigación Sanitaria Biocruces Bizkaia

    Barakaldo, España

    ROR https://ror.org/0061s4v88

  2. 2 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
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    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

  3. 3 Servicio Vasco de Salud-Osakidetza. Organización Sanitaria Integrada Ezkerraldea-Enkarterri-Cruces. Hospital Universitario Cruces. Servicio de Anestesia, Reanimación y Terapia del Dolor. Barakaldo, España
  4. 4 Universidad de Stony Brook. Departamento de Anestesiología. New York, Estados Unidos
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Revista:
Gaceta médica de Bilbao: Revista oficial de la Academia de Ciencias Médicas de Bilbao. Información para profesionales sanitarios

ISSN: 0304-4858,  2173-2302

Año de publicación: 2022

Volumen: 119

Número: 1

Páginas: 3-11

Tipo: Artículo

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Resumen

Objetivo:Desarrollar y validar un modelo de predicción y estratificación del riesgo propio (Covid Cruces) en pacientes con el diagnóstico de Neumonía por SARS-CoV-2.Material y métodos:Estudio de cohortes, observacional y unicéntrico, que incluyó a pacientes que acudían a la Urgencia del hospital con sospecha de neumonía COVID-19. Se han analizado datos de los pacientes al ingreso: edad, género, existencia y número de comorbilidades, además de datos analíticos y la frecuencia respiratoria, saturación de oxígeno y escala de Glasgow.Resultados:El modelo ha incluido 15 variables que con su ponderación han mostrado una alta capacidad de discriminación tanto en el desarrollo (estadístico C 0,823, intervalo de confianza del 95%) como en su validación (estadístico C 0,794, intervalo de confianza del 95%).Conclusiones:El modelo ha mostrado una alta capacidad de discriminación y estratificación del riesgo clínico en tres niveles (en bajo, medio o alto) de los pacientes.

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Fuente de los datos: Dialnet