Una “calculadora” predice el riesgo de muertes de pacientes con neumonía por COVID-19

Creada por sanitarios y matemáticos españoles, ha comenzado a usarse en hospitales de todo el mundo

Un grupo de profesionales del Hospital Universitario Infanta Leonor ha desarrollado, junto a investigadores del Instituto de Salud Carlos III y las universidades Complutense y Rey Juan Carlos, un modelo predictivo que permite conocer el riesgo de fallecimiento de pacientes con neumonía por covid-19 durante su hospitalización. El trabajo, publicado en la revista “‘Journal of Clinical Medicine”, permite estratificar el riesgo de los pacientes desde su llegada al hospital, facilitando así al personal facultativo la toma de decisiones clínicas, como el ingreso hospitalario o la estrategia terapéutica a seguir.

Uno de los líderes de la investigación, el jefe de Medicina Interna del Infanta Leonor, Juan Torres, explica a LA RAZÓN que “en la primera ola llegamos a tratar a 2.000 pacientes con coronavirus. Comenzamos a tomar datos estadísticos y a pensar en hacer este modelo predictivo. Nos pusimos en contacto con la Facultad de Matemáticas de la Universidad Complutense y Rey Juan Carlos y con técnicos del Hospital Carlos III y conseguimos un algoritmo parecido al que se utiliza en las compañías de seguros para predecir el futuro vital de un cliente o su posibilidad de pagar o no una hipoteca”.

Su facilidad de uso, y que se puede acceder a esta “calculadora” por internet (www.pandemyc-score.com), propicia que ya se esté usando en hospitales de todo el mundo.

El estudio ha sido elaborado por el grupo de trabajo del registro COVID-Vallecas que incluye a profesionales de diversos servicios del Hospital Universitario Infanta Leonor, como Medicina Preventiva, Farmacia, Pediatría, Urgencias y Medicina Interna. También firman el trabajo Salvador Resino, de la Unidad de Infección Viral e Inmunidad del Instituto de Salud Carlos III, Daniel Vélez Serrano, del Departamento de Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid, y Alejandro Meca, del Departamento de Salud Pública y Medicina Preventiva de la Universidad Rey Juan Carlos.

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