Modelos predictivos de ingreso a la unidad de cuidados intensivos en pacientes con covid-19: revisión sistemática.

Autores/as

  • Alex Castañeda-Sabogal Escuela de Postgrado, Facultad de Medicina, Universidad Privada Antenor Orrego, Trujillo, Perú.
  • Paola Rivera-Ramírez Escuela de Postgrado, Facultad de Medicina, Universidad Privada Antenor Orrego, Trujillo, Perú.
  • Saúl Espinoza-Rivera Escuela de Postgrado, Facultad de Medicina, Universidad Privada Antenor Orrego, Trujillo, Perú.
  • Darwin A. León-Figueroa Facultad de Medicina, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú
  • Emilly Moreno-Ramos Unidad de Revisiones Sistemáticas y Meta-análisis, Universidad San Ignacio de Loyola, Lima, Perú
  • Joshuan J. Barboza Vicerrectorado de Investigación, Universidad Norbert Wiener, Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.35434/rcmhnaaa.2022.15Supl.%201.1402

Palabras clave:

Modelos predictivos, COVID-19, Unidad de cuidados intensivos, Predicción, Revisión sistemática

Resumen

Introducción: Es fundamental identificar las características epidemiológicas y clínicas de los pacientes infectados con COVID-19, asociadas a una progresión de la enfermedad que conlleva al ingreso a UCI. El objetivo fue revisar sistemáticamente los modelos o scores de predicción de ingreso a la unidad de cuidados intensivos (UCI) disponibles a la fecha para pacientes con COVID-19.

Métodos: El estudio es una revisión sistemática. Se hicieron búsquedas en PubMed, Scopus, Web of Science, Ovid-Medline, y Embase hasta el 13 de Julio del 2022. Se incluyeron estudios que hayan desarrollado y validado un modelo o sistema de puntuación para predecir el ingreso a la UCI en pacientes con COVID-19. El desenlace primario fue el ingreso a la UCI. La evaluación del riesgo de sesgo se realizó utilizando la herramienta PROBAST que se basa en cuatro dominios: participantes, predictores, desenlace y análisis.

Resultados: Se incluyeron dos estudios para la extracción de datos y la evaluación crítica. Se obtuvo como desenlaces primarios los modelos predictivos de ingreso a la UCI y su rendimiento. Los predictores comunes para ambos modelos se asociaron con el compromiso pulmonar (frecuencia respiratoria o ventilación pulmonar) y la inflamación sistémica (proteína C reactiva).

Conclusiones: Es factible determinar variables predictoras de ingreso a UCI en los pacientes hospitalizados por COVID-19. Sin embargo; los estudios no determinan un score claramente definido y presentan un alto riesgo de sesgo, por lo que no es factible recomendar la aplicación de alguno de estos modelos en la práctica clínica.

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Biografía del autor/a

Alex Castañeda-Sabogal, Escuela de Postgrado, Facultad de Medicina, Universidad Privada Antenor Orrego, Trujillo, Perú.

1. Médico Cirujano Colegiado, Especialista en Enfermedades Infecciosas y Tropicales.

Paola Rivera-Ramírez, Escuela de Postgrado, Facultad de Medicina, Universidad Privada Antenor Orrego, Trujillo, Perú.

1. Bióloga, Doctora en investigación clínica y traslacional.

Saúl Espinoza-Rivera, Escuela de Postgrado, Facultad de Medicina, Universidad Privada Antenor Orrego, Trujillo, Perú.

1. Médico General.

Darwin A. León-Figueroa, Facultad de Medicina, Universidad de San Martín de Porres, Chiclayo, Perú

1. Estudiante de Medicina Humana

Emilly Moreno-Ramos, Unidad de Revisiones Sistemáticas y Meta-análisis, Universidad San Ignacio de Loyola, Lima, Perú

1. Licenciada en Enfermería

Joshuan J. Barboza, Vicerrectorado de Investigación, Universidad Norbert Wiener, Lima, Perú

1. Doctor en Investigación Clínica y Traslacional

Citas

Wynants L, Van Calster B, Collins GS, Riley RD, Heinze G, Schuit E, et al. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19: systematic review and critical appraisal. BMJ. 7 de abril de 2020;369:m1328. doi: 10.1136/bmj.m1328

Dofferhoff ASM, Swinkels A, Sprong T, Berk Y, Spanbroek M, Nabuurs-Franssen MH, et al. [Diagnostic algorithm for COVID-19 at the ER]. Ned Tijdschr Geneeskd. 14 de mayo de 2020;164:D5042. PMID: 32406638

Ihle-Hansen H, Berge T, Tveita A, Rønning EJ, Ernø PE, Andersen EL, et al. COVID-19: Symptoms, course of illness and use of clinical scoring systems for the first 42 patients admitted to a Norwegian local hospital. Tidsskr Den Nor Laegeforening Tidsskr Prakt Med Ny Raekke. 5 de mayo de 2020;140(7). doi: 10.4045/tidsskr.20.0301

Information on COVID-19 Treatment, Prevention and Research [Internet]. COVID-19 Treatment Guidelines. [citado 17 de marzo de 2022]. Disponible en: https://www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/

Li K, Wu J, Wu F, Guo D, Chen L, Fang Z, et al. The Clinical and Chest CT Features Associated With Severe and Critical COVID-19 Pneumonia. Invest Radiol. junio de 2020;55(6):327-31. doi: 10.1097/rli.0000000000000672

Gilbert AW, Billany JCT, Adam R, Martin L, Tobin R, Bagdai S, et al. Rapid implementation of virtual clinics due to COVID-19: report and early evaluation of a quality improvement initiative. BMJ Open Qual. mayo de 2020;9(2):e000985. doi: 10.1136/bmjoq-2020-000985

Zhou F, Yu T, Du R, Fan G, Liu Y, Liu Z, et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet Lond Engl. 28 de marzo de 2020;395(10229):1054-62. doi: 10.1016/s0140-6736(20)30566-3

Sun Y, Koh V, Marimuthu K, Ng OT, Young B, Vasoo S, et al. Epidemiological and Clinical Predictors of COVID-19. Clin Infect Dis Off Publ Infect Dis Soc Am. 28 de julio de 2020;71(15):786-92. doi: 10.1093/cid/ciaa322

Wolff RF, Moons KGM, Riley RD, Whiting PF, Westwood M, Collins GS, et al. PROBAST: A Tool to Assess the Risk of Bias and Applicability of Prediction Model Studies. Ann Intern Med. 1 de enero de 2019;170(1):51-8. doi: 10.7326/M18-1376

Gong J, Ou J, Qiu X, Jie Y, Chen Y, Yuan L, et al. A Tool for Early Prediction of Severe Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Multicenter Study Using the Risk Nomogram in Wuhan and Guangdong, China. Clin Infect Dis Off Publ Infect Dis Soc Am. 28 de julio de 2020;71(15):833-40. doi: 10.1093/cid/ciaa443

Huang H, Cai S, Li Y, Li Y, Fan Y, Li L, et al. Prognostic Factors for COVID-19 Pneumonia Progression to Severe Symptoms Based on Earlier Clinical Features: A Retrospective Analysis. Front Med. 2020;7:557453. doi: 10.3389/fmed.2020.557453

Sperrin M, Grant SW, Peek N. Prediction models for diagnosis and prognosis in Covid-19. BMJ. 14 de abril de 2020;369:m1464. doi: 10.1136/bmj.m1464

Surme S, Buyukyazgan A, Bayramlar OF, et al. Predictors of Intensive Care Unit Admission or Mortality in Patients with Coronavirus Disease 2019 Pneumonia in Istanbul, Turkey. Jpn J Infect Dis. 2021;74(5):458-464. doi:10.7883/yoken.JJID.2020.1065

Covino M, Sandroni C, Santoro M, et al. Predicting intensive care unit admission and death for COVID-19 patients in the emergency department using early warning scores. Resuscitation. 2020;156:84-91. doi:10.1016/j.resuscitation.2020.08.124

Burian E, Jungmann F, Kaissis GA, et al. Intensive Care Risk Estimation in COVID-19 Pneumonia Based on Clinical and Imaging Parameters: Experiences from the Munich Cohort. J Clin Med. 2020;9(5):1514. Published 2020 May 18. doi:10.3390/jcm9051514

Cheng FY, Joshi H, Tandon P, et al. Using Machine Learning to Predict ICU Transfer in Hospitalized COVID-19 Patients. J Clin Med. 2020;9(6):1668. Published 2020 Jun 1. doi:10.3390/jcm9061668

Publicado

25-09-2022

Cómo citar

1.
Castañeda-Sabogal A, Rivera-Ramírez P, Espinoza-Rivera S, León-Figueroa DA, Moreno-Ramos E, Barboza JJ. Modelos predictivos de ingreso a la unidad de cuidados intensivos en pacientes con covid-19: revisión sistemática. Rev. Cuerpo Med. HNAAA [Internet]. 25 de septiembre de 2022 [citado 16 de abril de 2024];15(Supl. 1). Disponible en: http://cmhnaaa.org.pe/ojs/index.php/rcmhnaaa/article/view/1402

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