Algoritmos para la estratificación del riesgo en pacientes con COVID-19

Resumen

Introducción: la predicción del riesgo y los modelos predictivos son conocidos por su utilidad para estimar la planificación y la actuación en torno a las enfermedades. El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de algoritmos para la estratificación del riesgo en el proceso de atención a pacientes enfermos con COVID-19.
Objetivo: desarrollar un sistema de algoritmos para la estratificación del riesgo en el proceso de atención a los pacientes con COVID-19.
Métodos: los algoritmos se diseñaron a partir de un modelo predictivo desarrollado en una cohorte de 150 pacientes del Hospital “Manuel Fajardo” con el diagnóstico de COVID-19 en el período de marzo a junio de 2020. Fueron construidos con los resultados que se obtuvieron en las diferentes etapas de la investigación y el criterio de expertos de los autores. Incluye la aplicación del nomograma de predicción de riesgo creado con las variables que forman parte de los resultados definitivos del modelo.
Resultados: para la evaluación inicial de los pacientes se tuvieron en cuenta la edad, las comorbilidades, las manifestaciones clínicas y la escala pronóstica Quick SOFA, que definen dónde ingresa el paciente. En las salas de hospitalización se incluyen la radiografía de tórax y la aplicación del nomograma de predicción que clasifica a los pacientes en alto o bajo riesgo. Se establecen pautas para el manejo del paciente alto riesgo y se realizan recomendaciones en el tratamiento una vez determinadas las  alteraciones en los exámenes complementarios.
Conclusiones: los algoritmos para la estratificación del riesgo constituyen una herramienta para el tratamiento a pacientes con COVID-19 y ofrecen intervenciones terapéuticas que detienen la progresión de la enfermedad.