Cambios en las características clínicas y desenlaces de pacientes hospitalizados por COVID-19 durante dos años de pandemia: experiencia en un hospital venezolano / Changes in clinical characteristics and outcomes of patients hospitalized with COVID-19 during two years of the pandemic: experience in a venezuelan hospital

RESUMEN Objetivos. Determinar los cambios en las características clínicas y desenlaces intrahospitalarios de los pacientes hospitalizados por COVID-19 en un hospital privado de Caracas durante dos años de pandemia. Materiales y métodos. Estudio retrospectivo, observacional, de pacientes hospitalizados por COVID-19. Se investigó la correspondencia entre las olas de ingresos hospitalarios con las variantes circulantes del SARS-CoV-2 en la población general del Distrito Capital y estado Miranda. Resultados. Se incluyeron 1025 pacientes (569 hombres y 456 mujeres), con edad promedio de 62,9 DE: 16,2 años. Cuatro olas de ingresos hospitalarios fueron identificadas: primera (marzo-noviembre 2020) 150/1025 (14,6%) casos; segunda (diciembre-2020 a mayo-2021) 415/1025 (40,5%) casos; tercera (junio-diciembre 2021) 344/1025 (33,6%) casos; cuarta (enero-febrero 2022) 116/1025 (11,3%) casos. La edad promedio fue mayor en la cuarta ola (primera 64,0±15,7, segunda 61,4±15,8, tercera 62,1±16,5, y cuarta ola 68,5±16,4), mientras que la proporción de pacientes masculinos (primera 66,7%, segunda 58,8%, tercera 50,3%, y cuarta 44,8%), los pacientes con enfermedad grave-crítica (primera 65,3%, segunda 57%, tercera 51,7% y cuarta 44,8%), la estadía intrahospitalaria (primera 9,1±6,0, segunda 9,0±7,3, tercera 8,8±7,7, y cuarta 6,9±5,0 días), los ingresos a la UCI (primera 23,3%, segunda 15,7%, tercera 14,0%, y cuarta 11,2%; p=0,027) y la mortalidad (primera 21.8%, segunda 10,7%, tercera 9,1%, y cuarta 7,1%; p<0,001) disminuyeron progresivamente con el tiempo. Conclusiones. Los resultados muestran menor frecuencia de casos severos y mejoría de los desenlaces intrahospitalarios en dos años de pandemia. Es probable que los cambios en las variantes circulantes, las mejoras del manejo de la enfermedad y la vacunación hayan influido sobre estos resultados.

ABSTRACT Objectives. To determine changes in the clinical characteristics and in-hospital outcomes of patients hospitalized for COVID-19 in a private hospital in Caracas during two years of the pandemic. Materials and Methods. Retrospective, observational study of patients hospitalized for COVID-19. We evaluated the correspondence between waves of hospital admissions and circulating variants of SARS-CoV-2 in the general population of the Capital District and Miranda state. Results. A total of 1025 patients (569 men and 456 women) were included, with a mean age of 62.9 SD: 16.2 years. Four waves of hospital admissions were identified: first (March-November 2020) 150/1025 (14.6%) cases; second (December 2020 to May 2021) 415/1025 (40.5%) cases; third (June-December 2021) 344/1025 (33.6%) cases; fourth (January-February 2022) 116/1025 (11.3%) cases. The mean age was higher in the fourth wave (first: 64.0±15.7, second: 61.4±15.8, third: 62.1±16.5, and fourth wave: 68.5±16.4), while the proportion of male patients (first: 66.7%, second: 58.8%, third: 50.3%, and fourth wave: 44.8%), patients with severe-critical illness (first: 65.3%, second: 57%, third: 51.7%, and fourth wave: 44.8%), in-hospital stay (first: 9.1±6.0, second: 9.0±7.3, third: 8.8±7.7, and fourth wave: 6.9±5.0 days), ICU admissions (first: 23.3%, second: 15.7%, third: 14.0%, and fourth wave: 11.2%; p=0.027) and mortality (first: 21. 8%, second: 10.7%, third: 9.1%, and fourth wave: 7.1%; p<0.001) progressively decreased over time. Conclusions. The results show lower frequency of severe cases and improvement of in-hospital outcomes in two years of the pandemic. Changes in circulating variants, improvements in disease management and vaccination are likely to have influenced these results.

Diseño de un modelo predictivo de pesquisa cardiovascular utilizando árboles de decisión: propensión de pacientes a presentar diabetes tipo 2, hipertensión arterial o dislipidemia: estudio piloto, comuna de Quellón, Chiloé / Design of a predictive model of cardiovascular screening using decision trees: propensity of patients to present type 2 diabetes, arterial hypertension or dyslipidemia: pilot study commune of Quellón, Chiloé

Introducción : En la actualidad, la Minería de Datos es cada vez más popular en el campo de la salud porque existe una necesidad de eficiencia metodológica y analítica para detectar información desconocida y valiosa en datos de salud. Objetivo : Desarrollar un modelo predictivo utilizando técnicas de minería de datos, específicamente Arboles de Decisión, para pesquisar pacientes con propensión a desarrollar Diabetes Tipo II (DM II), Hipertensión Arterial (HTA) o Dislipidemia (DLP). Método : Se analizó el problema de los Factores de Riesgo Cardiovascular Mayores desde una perspectiva de procesos y se estudiaron las técnicas que permiten descubrir el conocimiento del fenómeno almacenado en las bases de datos de Examen de Medicina Preventiva del Adulto (EMPA) de la Población en Control Cardiovascular que presenta DM II, HTA o DLP Resultados : El Algoritmo C5, presenta un mayor poder predictivo, respecto de otros algoritmos de Árbol de Decisión. Se comprobó que las variables Edad y Circunferencia de Cintura fueron las de mayor poder de discriminación en el padecimiento de DM2, HTA o DLP. El algoritmo C5 alcanzó una precisión global de un 83,01% en la partición de prueba, luego en la misma partición el modelo logra discriminar un paciente con algunas de las patologías en el 85,25% de los casos, y uno que no presenta alguna de las patologías en un 80,27% de las oportunidades. Conclusión : La Minería de Datos y en este caso, específicamente los Modelos de Árboles de Decisión son una alternativa válida para la pesquisa cardiovascular temprana.

Introduction : Data Mining is increasingly popular in the health field because there is a need for an efficient analytical methodology to detect unknown and valuable information of health data. Objective : To develop a predictive model using data mining techniques, specifically Decision Trees, to investigate patients with a propensity to develop Type II Diabetes, Arterial Hypertension or Dyslipidemia. The data of adult patients presenting Type II diabetes, Hypertension or Dyslipidemia being followed in a preventive cardiovascular control program were analyzed with the aim of unveiling phenomena that could help develop the prediction of these risk factors. Results : With respect to other decision tree algorithms, Algorithm C 5, showed a greater predictive power. The variables age and waist circumference had the greatest power of discrimination for DM2, HTA or DLP. The C 5 algorithm reached a global precision of 83.01% in the test partition. Then, in the same partition the model managed to discriminate a patient with some of the risk factors in 85.25% of cases, and to rule out any of them in 80.27% of cases. Conclusion : Data Mining, specifically decisión tree models, is a valid alternative for early detection of cardiovascular of risk factors.

Hipersomnolencia y riesgo de accidentes automovilísticos en adultos obesos de la consulta externa del Departamento de Medicina Interna del Hospital Militar Dr. Carlos Arvelo / Hypersomnolence and risk of the automobile accidents in obese adults of the external consultation of the Department Internal Medicine in Hospital Militar Dr. Carlos Arvelo

Los accidentes de tránsito representan la 5ª causa de muerte en Venezuela, la hipersomnolencia, falta de concentración al volante son factores de riesgo. Se realiza estudio analítico retrospectivo para evaluar asociación entre obesidad y accidentes automovilísticos. Estudio observacional analítico retrospectivo de pacientes que acuden a la consulta de Medicina Interna del Hospital Militar "Dr. Carlos Arvelo" de enero-mayo de 2005 y conduzcan o hayan conducido automovil en los últimos 5 años. El paciente llenó cuestionario simple de 5 preguntas, afirma o no haberse visto envuelto en accidentes automovilísticos. Medición de talla, peso y cálculo del índice de Masa Corporal. Cálculo del promedio resultado de la escala de somnolencia Epworth en pacientes obesos y no obesos. Se realiza el cálculo de razón de producto cruzado para estimación de asociación entre variable dependiente e independiente. Se realizó cálculo de razón de producto para un índice de masa corporal superior a 30 Kg.m-² fue 2.64. El promedio del valor de Escala de Somnolencia Epworth para los casos fue 10,5, mientras que los controles fueron 4. El promedio del valor de Escala de Somnolencia Epworth para pacientes obesos fue 9.375, mientras que para no obesos 4,1. Existe asociación entre obesidad y accidentes automivilísticos al presentarse una razón de producto cruzado 2,64 de acontecimientos en nuestros pacientes igual o mayor a 30 Kg.m². Nuestra propuesta se fundamenta en recalcar los trastornos del sueño que el paciente obeso puede presentar y sus consecuencias.