Modelo de predicción temprana de infección sobreagregada en pacientes COVID-19 al ingreso a hospital

Abstract

Objetivo: Identificar el modelo de predicción temprana de infección sobreagregada en pacientes con COVID-19 al ingreso a hospital. Método: Diseño de casos y controles en pacientes con diagnóstico de COVID-19 atendidos en hospital. Grupo caso (infección sobreagregada) y grupo control (no infección sobreagregada), el diagnóstico se estableció a partir del resultado de cultivo positivo tomada al ingreso del paciente al hospital y el resultado se obtuvo tres días posteriores a la toma. Se incluyeron todos los pacientes con la información requerida para el análisis propuesto. Las variables se identificaron al ingreso del paciente a hospital, incluyeron comorbilidades, escala NEWS (escala discreta) y marcadores bioquímicos. El análisis estadístico incluyó regresión logística múltiple y cálculo de la probabilidad de ocurrencia del evento 1/(1+e-y). Resultados: En el grupo con infección sobreagregada el 31.0% presentó comorbilidad y en el grupo sin infección sobreagregada la prevalencia fue el 4.2% (p = 0.000); en el primer grupo la prevalencia de puntaje NEWS 5 o más fue del 90.5% y en el segundo grupo del 68.8% (p = 0.006); el promedio de neutrófilos en los grupos fue diferente (p = 0.005). La recta del modelo de regresión logística múltiple fue y = –7.267 + 0.103 (NEWS 2) + 0.068 (neutrófilos) + 2.161(comorbilidades). Conclusiones: El modelo que permite predecir tempranamente la probabilidad de infección sobreagregada en pacientes COVID-19 al ingreso a hospital incluye escala NEWS, neutrófilos y presencia de comorbilidades.

Keywords

• COVID-19. Infección sobreagregada. NEWS 2.