Un estudio liderado por el Hospital de Alcalá permite predecir el riesgo de mortalidad por Covid-19
Un estudio multicéntrico liderado por el doctor Felipe Pérez García, del Servicio de Microbiología del Hospital Universitario Príncipe de Asturias (HUPA) de Alcalá de Henares, ha demostrado su utilidad para que los profesionales sanitarios puedan clasificar a los pacientes según el riesgo de mortalidad por Covid-19.
El trabajo ha sido publicado en la revista Frontiers In Medicine y ha contado con la colaboración de distintos grupos de investigación del Instituto de Salud Carlos III, el Hospital General Universitario Gregorio Marañón, el Hospital Universitario Infanta Leonor, el Hospital Universitario de La Paz y el Hospital General de Villalba, así como la Universidad de Alcalá (UAH) y la Universidad Complutense de Madrid, ha informado el HUPA en un comunicado.
El artículo liderado desde el HUPA y que lleva por título El índice de estrés y activación endotelial ajustado por edad para Covid-19 en el momento del ingreso es un predictor confiable de mortalidad a 28 días en pacientes hospitalizados por Covid-19 se basa en el uso del índice de activación y estrés endotelial (EASIX por sus siglas en inglés).
El EASIX se desarrolló en un principio para predecir la supervivencia, así como diversas complicaciones, en los pacientes que habían sido sometidos a Trasplante de Progenitores Hematopoyéticos (TPH), es decir, de médula ósea. Incluye tres parámetros simples y fácilmente obtenibles en las habituales analíticas de sangre pedidas en Urgencias.
Estos parámetros pueden estar relacionados con la activación endotelial, la coagulopatía y los fenómenos trombóticos, situaciones que están presentes tanto en los pacientes con trasplante de médula como a los que tienen coronavirus.
Este índice ha sido validado en otras enfermedades hematológicas fuera del trasplante, y debido a que la coagulopatía y la disfunción endotelial se ha visto que son críticos en la evolución de los pacientes con Covid-19, este estudio analizó si el EASIX podía predecir la mortalidad en el contexto de la Covid-19.
Para ello, se emplearon dos cohortes de estudio: una, con 1.200 pacientes, y otra con 1.830, y se evaluó si el EASIX podía predecir la mortalidad a 28 días tras el ingreso hospitalario.
Puesto que la edad es también un factor determinante para la mortalidad en estos pacientes, se quiso además analizar el valor predictivo del EASIX ajustado por edad. Los resultados mostraron que los valores de EASIX y este último se asociaron con un aumento del riesgo de mortalidad en ambas cohortes. Asimismo, se demostró que presentaban muy buen rendimiento para predecir la mortalidad a 28 días.
ÍNDICES PARA PREVENIR LA MORTALIDAD
En la actualidad, se han desarrollado diversos índices que son muy útiles para predecir mortalidad en pacientes con Covid-19, como por ejemplo el SEIMC Score o el PANDEMYC Score, ha indicado el Hospital de Alcalá.
Sin embargo, la mayoría de ellos son índices complejos que requieren un elevado número de parámetros (de 7 a 9 variables), su desarrollo se basa en cálculos más complejos y en ocasiones los datos de esas variables no están disponibles en el primer contacto con el paciente.
En ese sentido, el índice validado por el doctor Felipe Pérez García y sus colaboradores es «sencillo de calcular y emplea cuatro variables muy accesibles en Urgencias, lo que facilita su implementación en el momento del ingreso del paciente».
Desde el comienzo de la pandemia, el Servicio de Microbiología del HUPA ha llevado a cabo una importante labor asistencial, que se ha visto complementada con una labor de investigación en el campo del Covid-19.
Fruto de ese trabajo se han publicado un total de 12 artículos científicos en revistas, centrados en dos líneas de investigación: la validación de herramientas diagnósticas y el estudio de factores pronósticos de gravedad.
