Desarrollo y validación de un puntaje de riesgo clínico para predecir la ocurrencia de enfermedad crítica en pacientes hospitalizados con COVID-19

Pastilla 1C

¿Qué características epidemiológicas, clínicas, de laboratorio y de imagen pueden ser consideradas como predictivas del desarrollo de enfermedad severa en pacientes con COVID-19?

RECOLECCIÓN: WASHINGTON ALEJANDRO BATALLAS TITUAÑA
REDACCIÓN:
YOBER MATEO RODRÍGUEZ VELASCO, MD. 
EDICIÓN: DR. CHRISTIAN MOLINA HINOJOSA, MD. ESP – PhD (C)
APROBACIÓN:
MANUEL ANTONIO NARANJO PAZ Y MIÑO, MD. ESP – MEDICINA INTERNA

National Clinical Research Center for Respiratory Disease, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou, China

12 de mayo del 2020

  • No se menciona específicamente información en la puntuación de gravedad sobre cuáles hallazgos anormales en RX de tórax son evaluados.

  • El estudio se realizó en población únicamente de China y puede variar en otras poblaciones, por lo que se recomendaría realizar un estudio multicéntrico fuera de China aplicando el puntaje de severidad.

  • Algunas variables son poco comunes, y pueden llegar a no presentarse en pacientes con Covid, como son hemoptisis y pérdida de la consciencia las cuales son hallazgos raros de encontrar en los pacientes con Covid-19.

El CDC de China manifiesta que de un total de 72.314 casos, 58.574 pacientes (81%) fueron clasificados como leves, 10.124 (14%) fueron clasificados como severos y 3.616 (5%) se consideraron como enfermedad critica. La tasa promedio de letalidad fue de 2.3%, no obstante la mortalidad fue muy alta, hasta llegar a un 49% en pacientes con enfermedad crítica; sin embargo, no sabemos específicamente si existe una razón para que un paciente con COVID-19 progrese a una enfermedad severa. Por esta razón es necesario determinar factores, ya sean epidemiológicos, clínicos, de laboratorio y de imagen que nos ayuden a estimar la posible evolución de la enfermedad.

Este estudio nos ayuda a predecir si la enfermedad por COVID-19 será crítica mediante el uso de un puntaje de riesgo clínico.

Análogamente, en el mismo estudio se desarrolló una calculadora online predictora de riesgo en pacientes diagnosticados de COVID-19, que sin lugar a duda representa una herramienta muy útil que puede ser utilizada en cualquier centro médico, las variables son de fácil obtención lo que permite que la calculadora sea sencilla de utilizar.

Se puede concluir que los pacientes con las siguientes características: edad avanzada, mayor número de comorbilidades, antecedentes de cáncer, hemoptisis, disnea, pérdida del conocimiento, elevación de la relación de neutrófilos/linfocitos, lactato deshidrogenasa elevada, bilirrubina directa elevada y alteraciones en la radiografía de tórax, tienen mayor riesgo de severidad por COVID-19. Para optimizar la estimación del riesgo y ser pragmáticos en la práctica médica cotidiana, se puede utilizar la calculadora y ver cuales pacientes progresarán a una enfermedad crítica y de esta manera proporcionar un tratamiento urgente, o a su vez el ingreso directo a Unidad de Cuidados Intensivos.

Link para acceder a la calculadora http://118.126.104.170/

Estudio de cohorte retrospectivo. Liang et al. lograron desarrollar un puntaje de riesgo clínico en el ingreso hospitalario y además una calculadora en línea que pretende predecir el riesgo de desarrollar una enfermedad crítica en pacientes con COVID-19.

Para tal efecto, se incluyeron historias clínicas de una cohorte retrospectiva de:

  • 1590 pacientes diagnosticados con COVID-19 (confirmados por RT-PCR) de 575 hospitales en China.

Se incluyeron todos los datos de los pacientes en el estudio. Dentro de las variables predictivas a ser consideradas se encuentran las siguientes:

  • Características demográficas:

    • Edad

    • Sexo

    • Hábitos nocivos

    • Antecedentes de viaje a Wuhan , residencia en Wuhan

    • Tiempo entre el inicio de los síntomas y el ingreso hospitalario

  • Número de comorbilidades :

    • EPOC

    • Diabetes

    • Hipertensión arterial

    • Enfermedad cerebrovascular

    • Hepatitis B

    • Cáncer

    • Enfermedad renal crónica

    • Inmunodeficiencia

  • Síntomas y signos clínicos:

    • Frecuencia cardíaca y respiratoria

    • Presión arterial sistólica

    • Presión arterial diastólica

    • Fiebre

    • Congestión nasal

    • Dolor de cabeza

    • Tos/Expectoración

    • Dolor de garganta

    • Fatiga

    • Hemoptisis

    • Disnea

    • Náuseas y vómitos

    • Diarrea

    • Artralgia y mialgia

    • Hipertrofia de las amígdalas

    • Adenomegalias

    • Erupción cutánea

    • Inconsciencia

  • Hallazgos de laboratorio:

    • Recuento de glóbulos blancos, linfocitos y plaquetas

    • Relación Neutrófilos/Linfocitos

    • Niveles de hemoglobina

    • Proreina C-reactiva

    • Procalcitonina

    • Lactato deshidrogenasa

    • Bilirrubina directa, bilirrubina indirecta, bilirrubina total

    • Creatina quinasa, Troponina hipersensible I

    • Albúmina, Sodio sérico, Potasio sérico, Cloro sérico

    • Niveles de dímero D, tiempo de protrombina, tiempo de tromboplastina

 

Para mejorar la exactitud de la selección de variables del modelo estadístico producido y que tenga una mejor interpretación, se utilizó un método de análisis de regresión llamado LASSO (least absolute shrinkage and selection operator, por sus siglas en inglés, y las variables que fueron estadísticamente significativas formaron el score de riesgo “COVID-GRAM” lo que sirvió para posteriormente construir una calculadora en línea, la que se puede acceder gratuitamente en el siguiente link: http://118.126.104.170/

Posteriormente, se incluyen 710 pacientes para hacer válida la puntuación de riesgo de COVID-19. Se emplearon datos de pacientes de otros hospitales que no estuvieron en la cohorte de desarrollo. Los datos fueron tomados de 4 fuentes :

    • Hospitales de 10 ciudades en Hubei.

    • Hospital Daye (cerca de Wuhan).

    • Primer Hospital de Personas de Foshan.

    • Hospital de Personas Nanhai de Foshan.

Número: Cohorte de desarrollo 1.590 pacientes y la cohorte de validación 710 pacientes

Pérdida en el seguimiento: No hubo pérdidas en el seguimiento.

21 de noviembre del 2019 al 31 de enero del 2020

Para el grupo de desarrollo la edad media fue de 48 años y aproximadamente el 55% (904 pacientes) eran hombres y 399 (25.1%) pacientes tuvieron por lo menos 1 comorbilidad coexistente. Las comorbilidades más comunes fueron:

  • Hipertensión (269 [16.9%])

  • Diabetes (130 [8.2%])

  • Enfermedad Cardiovascular (59 [3.7%])

Los síntomas más comunes fueron:

  • Fiebre (1351 [88.0%])

  • Tos seca (1052 [70.2%])

  • Fatiga (584 [42.8%])

  • Tos productiva (513 [36.0%]),

  • Disnea (331 [23.7%])

Un total de 10 variables de entre 72 fueron factores predictores independientes y se incluyeron en la puntuación:

  • Hallazgos anormales en RX de tórax (OR, 3.39; IC 95%, 2.14-5.38; valor P < .001)

  • Edad (OR, 1.03; IC 95%, 1.01-1.05; valor P = .002)

  • Hemoptisis (OR, 4.53; IC 95%, 1.36-15.15; valor P = .01)

  • Disnea (OR, 1.88; IC 95%, 1.18-3.01; valor P = .01)

  • Inconsciencia (OR, 4.71; IC 95%, 1.39-15.98; P = .01)

  • Número de comorbilidades (OR, 1.60; IC 95%, 1.27-2.00; P < .001)

  • Antecedentes de cáncer (OR, 4.07; IC 95%, 1.23- 13.43; P = .02)

  • Relación de Neutrófilos/ Linfocitos (OR, 1.06; IC 95%, 1.02-1.10; P = .003)

  • Lactato deshidrogenasa (OR, 1.002; IC 95%, 1.001-1.004, P < .001)

  • Bilirrubina directa (OR, 1.15; IC 95%, 1.06-1.24; P = .001)

En cuanto a la cohorte de validación (710 pacientes), la edad media fue 48 años, aproximadamente el 382 pacientes (53.8%) fueron hombres, enfermedad crítica se desarrolló en 87 pacientes (12.3%), de los cuales fallecieron 8 pacientes (1.1%).
El área media debajo de la curva fue de 0,88 al igual que la cohorte de desarrollo.

Resultado principal: Desarrollo y Validación de Puntuación Clínica (COVID-GRAM) para evaluar severidad en pacientes con COVID-19 realizada en una cohorte de desarrollo (1590 pacientes)

Resultados secundarios: Calculadora online basada en la puntuación clínica de severidad COVID-GRAM realizada en una cohorte de validación (710 pacientes)

Pruebas estadísticas utilizadas:

    • LASSO: Un método de análisis de regresión empleado para la selección de variables.

    • Área bajo la curva: Para medir la precisión de la puntuación.

    • El análisis estadístico fue realizado con el software R (versión 3.6.2, R Foundation)

Liang, Wenhua, et al. «Development and Validation of a Clinical Risk Score to Predict the Occurrence of Critical Illness in Hospitalized Patients With COVID-19.» JAMA Internal Medicine (2020).

¿Quieres saber cómo se encontró este artículo?

Revisa el Protocolo Metodológico de COVID19EC que se encuentra en la página principal 

Comparte la Píldora de Información