Introducción:

la neumonía por covid-19 es la enfermedad infecciosa que ha revolucionado al mundo en los últimos meses. El diagnóstico pasa por varios momentos: el cuadro clínico, la analítica sanguínea y las imágenes. La estratificación del riesgo de muerte es muy importante para optimizar los recursos.

Objetivos:

validar un modelo matemático cubano predictivo de mortalidad en pacientes ingresados por covid-19.

Materiales y métodos:

estudio de cohorte con 191 pacientes, que ingresaron graves en el Hospital Mayor de Crema, en la provincia de Cremona, región de Lombardía (Italia), en el período de abril a mayo de 2020. El universo estuvo constituido por 191 pacientes, y no se tomó muestra alguna. Las variables fueron: edad, estado del paciente, niveles de creatinina plasmática, frecuencia respiratoria, frecuencia cardiaca, presión arterial, niveles de oxígeno y de dióxido de carbono en sangre, valor del sodio y de hemoglobina.

Resultados:

mortalidad del 22 % en pacientes graves y críticos, con media de la edad (grupo 1: 59 años) (grupo 2: 73 años); t-Student = 0,00. Test de Hosmer-Lemenshow (0,766) con elevado ajuste. Sensibilidad = 93 %. Área bajo la curva = 0,957. Porcentaje de aciertos en la regresión logística de 86,4 % y en la red neuronal de 91,2 %. Media del modelo por grupos (grupo 1: 4 458) (grupo 2: 2 911) t-Student = 0,00.

Conclusiones:

el modelo demostró ser muy útil en el flujograma de pacientes atendidos con la covid-19. Permitió detectar tempranamente (a los cinco días del ingreso) los pacientes con alto riesgo de muerte y discriminar aquellos que no tendrían este riesgo, de manera que pudieran ser tratados en unidades de cuidados mínimos.

Introduction:

COVID-19 pneumonia is an infectious disease that has revolutionized the world in the last months. The diagnosis goes thought several moments: clinical features, blood analytic and images. Death risk stratification is very important to optimize resources.

Objective:

to validate the Cuban mathematic predictive model of mortality in patients admitted due to COVID-19.

Materials and methods:

cohort study with 191 seriously-ill patients who were admitted to Maggiore di Crema Hospital, Cremona, Lombardy region, Italy, in the period April-May 2020. The universe were 191 patients and no sample was chosen. The variables were: age; patient’s status; plasma creatinine levels; respiratory rate; heart rate; arterial pressure; blood oxygen and carbon dioxide levels; values of sodium and hemoglobin.

Results:

22 % of mortality in seriously-ill and critical patients, with average age in Group 1: 59 years, in Group 2: 73 years; t-Student = 0.00. Hosmer-Lemenshow test (0.766) with high adjustment. Sensitivity= 93 %. Area below the curve=0.957. Success percentage in logistic regression of 86.4 % and 91.2 % in the neuronal net. Model media per groups: Group 1= 4 458; Group 2= 2 911, t-Student = 0.00.

Conclusions:

the model showed to be very useful in the flow chart of patients attended with COVID-19. It allowed to early detect the patients at high death risk five days from admission and discriminating those who were not at risk, in a way that they could be treated in minimal care units.

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