Revista Científica Ciencias de la Salud (May 2022)

Predictores de gravedad en pacientes hospitalizados por COVID-19 en el Hospital Integrado Respiratorio del Alto Paraná, 2021

  • Eva Fabiana Mereles Aranda,
  • Arturo Vargas Correa,
  • Gabriela Santacruz,
  • Lorena Santacruz,
  • Daniela Poullion,
  • María Leticia Ojeda,
  • Margarita Samudio,
  • Doria Fretes,
  • Blanca Villalba

DOI
https://doi.org/10.53732/rccsalud/04.01.2022.105
Journal volume & issue
Vol. 4, no. 1
pp. 105 – 113

Abstract

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Introducción. La gravedad de los pacientes internados por COVID-19 puede ser determinada por sus características sociodemográficas y las enfermedades de base, así como la alteración de los síntomas y resultados de laboratorios. Objetivo. analizar predictores de gravedad en los pacientes internados por COVID-19 en el Hospital Integrado Respiratorio de Alto Paraná. Metodología. Estudio observacional retrospectivo de corte transversal. Se realizó una revisión retrospectiva de las fichas clínicas de los pacientes internados entre enero a marzo del año 2021. Se analizaron características sociodemográficas, clínicas y factores de riesgo de gravedad. Resultados. De los 137 pacientes estudiados, el 62,0% (n=85) era del sexo masculino. La mortalidad fue del 43,8% (n=60), similar en menores y mayores de 60 años. El ingreso a UTI estuvo asociado a mayor mortalidad 69,4% (n=43) (p<0,001). Los principales síntomas fueron disnea 63,5% (n=87), tos seca 55,47% (n=76) y fiebre 54,0% (n=74), únicamente la disnea se asoció (p<0,05) a óbito. Las enfermedades de base más frecuentes y asociadas a mayor riesgo de muerte (p<0,001) fueron la Hipertensión arterial, Diabetes mellitus y obesidad. Los parámetros laboratoriales alterados en mayor frecuencia fueron leucocitosis, neutrofilia, linfopenia, AST, Dímero D, ferritina y glicemia, pero los marcadores asociados (p<0,05) con óbito fueron linfopenia, AST y glicemia. Conclusión. Se identificaron algunos parámetros de gravedad que contribuyeron al monitoreo de la evolución del paciente, los cuales pueden ser útiles como predictores en las decisiones de los profesionales de la salud para el tratamiento.

Keywords