Nuevo algoritmo podría identificar el riesgo de muerte de una persona con COVID-19

Científicos en el Reino Unido han desarrollado un nuevo algoritmo que podría estimar el riesgo de hospitalización y muerte en una persona con COVID-19.

La investigación, que ha sido construida utilizando información de más de 8 mil ingleses, utiliza factores claves como la edad, la etnia y la masa corporal para ayudar a identificar los individuos que tienen riesgo de contraer una forma grave del virus.

Se espera que la herramienta, conocida como QCOVID, pueda ser utilizada para respaldar la política de salud pública durante el resto de la pandemia, al dar forma a las decisiones sobre el blindaje, el tratamiento o la priorización de la colocación de una vacuna.

La investigación, publicada en The BMJ, fue realizada por un grupo de científicos provenientes de varios lugares en el Reino Unido y, de acuerdo con The Independent, ha sido elogiada por la profundidad y precisión de sus hallazgos.

Cabe mencionar que los datos fueron obtenidos de 1 205 consultorios generales en Inglaterra, junto con los resultados de la prueba de COVID-19 y las estadísticas de episodios hospitalarios, una base de datos que contiene detalles de todas las admisiones, asistencias a urgencias y citas ambulatorias en hospitales.

Así, seis millones de personas fueron parte del algoritmo de predicción, durante un periodo de 97 días, entre el 24 de enero y el 30 de abril, mientras que los datos adicionales de 2,2 millones de personas validaron el rendimiento de la herramienta en dos periodos separados durante la primera ola.

Como se ha mencionado, factores conocidos como la edad, el origen étnico, la privación, el índice de masa corporal y una variedad de condiciones preexistentes (comorbilidades) ayudaron a estimar la probabilidad y el momento de la admisión al hospital o la muerte por COVID-19.

Además, se informó sobre un total de 4,384 muertes por COVID-19 en el grupo de desarrollo. Este número se redujo a 1.722 y 621 respectivamente para el primer y segundo grupo de validación.

El 5% de las personas que se predice que tienen mayor riesgo de contraer la COVID-19 representó el 75% de las muertes durante el período de estudio de 97 días, según el artículo de BMJ. Mientras tanto, las personas en el 20%superior representaron el 94 por ciento de todas las muertes por COVID-19.

En general, el modelo fue capaz de predecir el 73% y el 74% de la variación en el tiempo hasta la muerte por Covid-19 en hombres y mujeres. Cabe recalcar que los investigadores señalaron que la herramienta de predicción estima los niveles de riesgo y no proporciona explicaciones de qué factores individuales afectan causalmente la vulnerabilidad de una persona al Covid-19.

Los investigadores agregaron que el modelo también se puede recalibrar para diferentes períodos de la pandemia y tiene el potencial de actualizarse regularmente a medida que la prevalencia de Covid-19 dentro de una población aumenta o disminuye, o cuando cambia el comportamiento de la población.

"Este estudio presenta modelos sólidos de predicción de riesgos que podrían utilizarse para estratificar el riesgo en poblaciones con fines de salud pública en caso de una 'segunda ola' de la pandemia y respaldar la gestión compartida del riesgo", dicen los investigadores.

"Anticipamos que los algoritmos se actualizarán regularmente a medida que aumente la comprensión de Covid-19, a medida que haya más datos disponibles, a medida que cambie el comportamiento de la población o en respuesta a nuevas intervenciones de política".

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