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

• Martínez-Ruiz, Alberto ^{[1] [3] [2]} ; Hernández-Sanz, María ^[3] ; Ruano-Suárez, Carmen ^[3] ; Maroño-Boedo, María-Jesús ^[3] ; Guereca-Gala, Ane ^[3] ; Olabarrieta, Unai ^[3] ; Bergese, Sergio D. ^[4]
  1. [1] Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

     Leioa, España

     
  2. [2] Instituto de Investigación Sanitaria Biocruces Bizkaia

     Instituto de Investigación Sanitaria Biocruces Bizkaia

     Barakaldo, España

     
  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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• Localización: Gaceta médica de Bilbao: Revista oficial de la Academia de Ciencias Médicas de Bilbao. Información para profesionales sanitarios, ISSN-e 2173-2302, ISSN 0304-4858, Vol. 119, Nº. 1, 2022, págs. 3-11
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Arriskua estratifikatzeko eredu bat garatu eta baliotzea neumonia SARS-CoV-2 duten pazienteetan
  • Development and validation of a risk stratification model in patients with SARS-CoV-2 pneumonia (Covid Cruces)
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• Resumen
  • español

    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.

  • euskara

    Helburua:SARS-CoV-2 bidezko pneumonia diagnostikoa duten pazienteengan arriskua iragartzeko eta estratifikatzeko eredu bat garatzea eta baliozkotzea.Materiala eta metodoak:Kohorte- azterketa, behaketazkoa eta zentro bakarrekoa, COVID-19 pneumoniaren susmoa zuten ospitaleko larrialdira joaten ziren pazienteak barnean hartuta. Ospitaleratzean pazienteei buruzko datuak aztertu ditu: adina, generoa, komorbilitateen existentzia eta kopurua, datu analitikoak eta arnas maiztasuna, oxigeno saturazioa, Glasgow eskala.Emaitzak:Ereduak 15 aldagai hartu ditu barne, eta horrek, dagokion haztapenarekin, diskriminazio gaitasun handia erakutsi du, bai garapenean ( estatistikoa C0,823; konfiantza tartea: % 95), bai baliozkotzean (estatistikoa: C0,794; konfiantza tartea: %95).Ondorioak:Ereduak erakutsi du arrisku klinikoa bereiztekoneta estratifikatzeko gaitasun handia dagoela pazienteen 3 mailetan (baxuan, ertainean edo altuan).

  • English

    Objective: To develop and validate a risk prediction and stratification model in patients with the diagnosis of Pneumonia due to SARS-CoV-2.Material and method:Cohort study, observational and single-center, which included patients who came to the hospital emergency room with suspected COVID-19 pneumonia. Data from the patients at admission were analyzed: age, gender, existence and number of comorbidities, as well as analytical data and respiratory rate, oxygen saturation, Glasgow scale.Results:The model has included 15 variables, which with their corresponding weighting have shown a high discrimination capacity both in development (C statistic 0.823, 95% confidence interval) and in its validation (C statistic 0.794, 95% confidence interval).Conclusions:The model has shown a high capacity for discrimination and stratification of clinical risk in 3 levels (low, medium or high) of the patients.