Esta nueva calculadora on-line estima el riesgo de mortalidad por Covid-19

Ahora que las primeras vacunas de la Covid-19 ya se han convertido en una realidad para echar el freno a la pandemia del coronavirus, la clave está en determinar quiénes deben ser los primeros en recibir las escasas dosis que hay disponibles. Por ello, investigadores de la Escuela de Salud Pública Johns Hopkins Bloomberg han desarrollado una nueva calculadora on-line para estimar el riesgo de mortalidad a nivel individual y comunitario por la Covid-19y que ha sido publicada en la revista científicaNature Medicine. Los científicos que desarrollaron esta herramienta esperan que sea útil para que las autoridades puedan priorizar qué grupos de riesgo deben adelantarse en la vacunación.

En concreto, el algoritmo subyacente a la calculadora utiliza información de grandes estudios existentes para estimar el riesgo de mortalidad por Covid-19 para las personas según la edad, el género, los factores sociodemográficos y una variedad de diferentes condiciones de salud. Las estimaciones de riesgo se aplican a personas de la población general que actualmente no están infectadas y captura los factores asociados tanto con el riesgo de infección futura como con las complicaciones posteriores a la infección.

“Nuestra calculadora representa un enfoque más cuantitativo y debería complementar otras pautas cualitativas propuestas, como las de la Academia Nacional de Ciencias y Medicina, para determinar los riesgos individuales y comunitarios y asignar vacunas”, asegura el autor principal del estudio, Nilanjan Chatterjee, profesor de los departamentos de Bioestadística y Epidemiología de la Escuela Bloomberg.

La calculadora basada en este modelo está disponible de forma on-line para los funcionarios de salud pública y también para los ciudadanos de manera individual. En concreto, permite a un usuario determinar el riesgo individual en función de factores como la edad, el sexo, la raza / etnia y el historial médico y se puede utilizar para definir el riesgo para un grupo, como para una comunidad, corporación o universidad en particular, en función de la mezcla de factores relevantes que definen al grupo.

En su artículo, Chatterjee y sus colegas usaron su calculadora para describir la distribución del riesgo para toda la población de EE UU, mostrando, por ejemplo, que solo alrededor del cuatro por ciento de la población estaría considerada de alto riesgo, definido éste como un riesgo cinco veces mayor que el promedio de EE UU. Los investigadores también han colaborado con PolicyMap, Inc. para desarrollar mapas interactivos con el objetivo de ver los números y la proporción de personas en varios niveles de riesgo en ciudades, condados y estados de EE UU. Estos mapas permitirán a los formuladores de políticas locales planificar la vacunación, proteger a las personas de alto riesgo y otros esfuerzos de intervención específicos.

Después de más de diez meses conviviendo con la Covid-19, la comunidad científica ya ha podido demostrar que los niños y los adultos jóvenes pueden sufrir una enfermedad muy leve o no presentar ningún síntoma, mientras que los ancianos tienen tasas de mortalidad por infecciones de al menos varios por ciento. También hay claras diferencias étnicas y raciales (los pacientes negros y latinos en los EE UU, por ejemplo, han muerto de infecciones por Covid-19 en tasas mucho más altas que los pacientes blancos), así como diferencias relacionadas con afecciones médicas preexistentes como la diabetes. “Aunque conocemos desde hace mucho tiempo los factores asociados con una mayor mortalidad, ha habido un esfuerzo limitado para incorporar estos factores en las estrategias de prevención y los modelos de pronóstico”, asegura Chatterjee. Por ello, él y su equipo han desarrollado este modelo de riesgo utilizando varios conjuntos de datos relacionados con la Covid-19, incluido un gran estudio con sede en el Reino Unido y tasas de mortalidad a nivel estatal publicadas por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, y posteriormente validaron el modelo para predecir las tasas de mortalidad.

Actualmente, la herramienta se actualiza semanalmente para incorporar información sobre la dinámica de una pandemia a nivel estatal. Chatterjee y sus colegas esperan que su calculadora sea útil para establecer prioridades para la asignación de vacunas Covid-19 tempranasy otros recursos preventivos escasos como las mascarillas más eficaces. “Las personas pueden comprender en términos generales que con una afección preexistente como la obesidad o la diabetes, por ejemplo, tienen un mayor riesgo de mortalidad si se contagian con el SARS-CoV-2, pero con nuestra calculadora deberían poder comprender su riesgo de una manera que tenga en cuenta múltiples factores”, concluye Chatterjee.