Development and Validation of a Prognostic Model for COVID-19 In-Hospital Mortality in Mexican Pregnant Women: A National Retrospective Study
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[1] Universidad Autónoma de Sinaloa
Universidad Autónoma de Sinaloa
México
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- Localización: Progresos de obstetricia y ginecología: revista oficial de la Sociedad Española de Ginecología y Obstetricia, ISSN 0304-5013, Vol. 67, Nº. 4, 2024, págs. 138-145
- Idioma: inglés
- Títulos paralelos:
- Desarrollo y validación de un modelo pronóstico para la mortalidad intra-hospitalaria por Covid-19 en mujeres mexicanas embarazadas: un estudio retrospectivo nacional
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Resumen
- español
Objetivo: desde la declaración de la COVID-19 como una crisis de salud global, se ha reconocido a las mujeres embarazadas como una población de alto riesgo debido a cambios fisiológicos y comorbilidades. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo de predicción para la mortalidad intrahospitalaria a 90 días en pacientes embarazadas con COVID-19 de 18 años o más. Material y Métodos: estudio de cohorte retrospectivo en pacientes embarazadas diagnosticadas con COVID-19, confirmado por antígeno o PCR, y hospitalizadas en unidades de salud mexicanas entre abril de 2020 y noviembre de 2023. La población se dividió en cohortes primaria (2020-2022) y secundaria (2023) para validación externa. Se utilizó validación cruzada de diez pliegues para generar subconjuntos de entrenamiento y prueba. La asociación con la mortalidad se evaluó mediante regresión de Cox y LASSO, y se construyó una escala de riesgo. Resultados: Se incluyeron 11.554 pacientes, de las cuales 372 fallecieron. El modelo final incluyó seis predictores: intubación, neumonía, diabetes, enfermedad renal crónica, tiempo de atención y embarazo de alto riesgo. Se observó buena discriminación y calibración tanto en el conjunto de entrenamiento (AUC-ROC: 0.873, X2 = 6,38, p = 0,270) como en el de prueba (AUC-ROC: 0,884, X2 = 1,64, p = 0,949). La validación externa mostró resultados mixtos (AUC-ROC: 0,999, X2 = 0, p = 1.000). Conclusiones: el modelo podría ayudar a identificar casos de riesgo vital, mejorando la toma de decisiones clínicas y reduciendo la mortalidad en pacientes embarazadas con COVID-19.
- English
Aim: Since COVID-19’s declaration as a global health crisis, pregnant women have been recognized as high-risk due to physiological changes and comorbidities. The aim of this study is to develop a prediction model for 90-day in-hospital mortality in pregnant COVID-19 patients aged 18 and older. Material and Methods: A retrospective cohort study of pregnant patients diagnosed with COVID, confirmed by antigen or PCR, admitted to Mexican health units, aged eighteen and older, included admissions from emergency services between April 2020 and November 2023. The population was divided into primary (2020-2022) and secondary cohorts (2023) for external validation. Ten-fold cross-validation created training and testing subsets for internal validation. Mortality association with variables was assessed using Cox regression and LASSO. A mortality risk scale was constructed. Discrimination was evaluated by the area under the receiver operating curve (AUC-ROC), calibration by the Hosmer-Lemeshow test and calibration slopes, and overall performance by the Brier scaled score. Results: 11,554 patients were included in the study, of whom 372 died. The final model included six predictors: intubation, pneumonia, diabetes, chronic kidney disease, time to care and high-risk pregnancy. Similar discrimination and calibration characteristics were observed between the training (AUC-ROC: 0.873 [0.851-0.894]), Hosmer-Lemeshow test (X2 =6.38 [p=0.270]), calibration slope [R2 =0.409]) and the test subset (0.884 [0.814-0.955]), X2 =1.64 [p=0.949] and R2 =0.472). Meanwhile, the external validation showed mixed results (0.999 [0.996-1.000], X2 = 0 [p=1.000], R2 =0.166). Conclusions: The model may assist in identifying life-threatening cases, improving clinical decision-making, and reducing mortality in pregnant COVID-19 patients.
- español
