Variables asociadas a la severidad en pacientes con Covid-19 / Variables associated with severity in COVID-19 patients

En la COVID-19 un porcentaje de los enfermos desarrolla cuadros severos, con una elevada mortalidad, siendo necesario el estudio de sus características con el objetivo de frenar la progresión de la enfermedad. Se realizó un estudio retrospectivo en una cohorte de 150 pacientes adultos atendidos en el hospital Manuel Fajardo de Villa Clara, Cuba, en el período de marzo a junio de 2020. Se analizaron variables demográficas, clínicas, de laboratorio, gasométricas y radiológicas medidas al ingreso hospitalario; definiéndose dos grupos de pacientes según la evolución clínica: severos y no severos. Para la comparación de los grupos se realizó un análisis bivariado con el objetivo de determinar aquellas variables con asociación significativa a la severidad. Del total de pacientes, 26 (17,3%) evolucionaron a la severidad y 124 (83.7%), evolucionó satisfactoriamente. Los pacientes severos se caracterizaron por tener edad avanzada (media: 83 años) y presentar comorbilidades; siendo las más significativas: hipertensión arterial, diabetes mellitus, cardiopatía, enfermedad renal crónica y cáncer (p<0.0001). La polipnea y diarrea fueron las manifestaciones clínicas con mayor asociación a la severidad (p<0.0001), seguido por la fiebre (p=0.0157). La escala pronóstica quick SOFA mostró ser un instrumento útil para evaluar a los pacientes al ingreso. Las variables de laboratorio: neutrófilos, linfocitos, índice neutrófilos/linfocitos, hemoglobina. y lactato deshidrogenasa fueron las que mayor asociación tuvieron con la severidad (p<0.0001). Los leucocitos, lactato, dímero D, proteína C reactiva, glicemia y calcio también mostraron resultados significativos (p< 0.05). De las variables gasométricas, la presión y saturación arterial de oxígeno fueron las más significativamente asociadas a la severidad; así como la presencia de infiltrados o consolidación pulmonar en la radiografía de tórax (p <0.0001). El estudio permitió identificar variables al ingreso hospitalario, asociadas a progresión hacia formas severas de la enfermedad

In COVID-19, a percentage of patients develop severe disease, with high mortality, since has been necessary to study its characteristics to stop the progression of the disease. A retrospective study was carried out in a cohort of 150 adult patients attended at Manuel Fajardo Hospital in Villa Clara, Cuba, from March to June 2020. Demographic, clinical, laboratory, gasometric and radiological variables measured at hospital admission were analyzed, defining two groups of patients according to clinical evolution: severe and non-severe. For the comparison of the groups a bivariate analysis was performed, with the objective of determining those variables with a significant association to severity. Of the total number of patients, 26 (17.3%) evolved to severity and 124 (83.7%) evolved satisfactorily. Severe patients were characterized by advanced age (mean: 83 years) and comorbidities; the most significant being hypertension, diabetes mellitus, heart disease, chronic kidney disease and cancer (p< 0.0001). Polypnea and diarrhea were the clinical manifestations with the highest association with severity (p<0.0001), followed by fever (p=0.0157). The quick SOFA prognostic scale proved to be a useful instrument to evaluate patients at admission. Laboratory variables: neutrophils, lymphocytes, neutrophil/lymphocyte ratio, hemoglobin and lactate dehydrogenase were the most associated with severity (p<0.0001). Leukocytes, lactate, D-dimer, C-reactive protein, glycemia and calcium also showed significant results (p<0.05). Of the gasometric variables, arterial oxygen pressure and saturation were the most significantly associated with severity; as well as the presence of pulmonary infiltrates or consolidation in the chest X-ray (p<0.0001). The study allowed us to identify variables at hospital admission associated with progression to severe forms of the disease.

Diseño y validación de la escala pronóstica cubana PREDICMED para estratificar el riesgo de mediastinitis postoperatoria / Design and validation of the Cuban prognostic scale PREDICMED to stratify the risk of postoperative mediastinitis

RESUMEN Introducción: La predicción de fenómenos en las ciencias médicas mediante escalas pronósticas constituye una herramienta valiosa en la actualidad y deben incluirse en el proceso de toma de decisiones. Pronosticar la mediastinitis postoperatoria permite disponer de recursos para su prevención. Objetivo: Construir una escala pronóstica para estratificar el riesgo de padecer mediastinitis postoperatoria. Método: Se realizó un estudio de casos y controles para los factores de riesgo de mediastinitis postoperatoria en el Cardiocentro Ernesto Guevara de Santa Clara, Cuba. Luego de la regresión logística se obtuvo el modelo y, a partir de este, se incluyeron y ponderaron los predictores para obtener la escala cubana pronóstica de mediastinitis postoperatoria: PREDICMED, que se validó por diversos métodos. Resultados: Esta escala se obtuvo con seis predictores y dos estratos de riesgo. Se analizó su rendimiento mediante ajuste, calibración y determinación de su poder discriminante, con buenos resultados. Se realizó validación interna por el método de división de datos y se comparó su capacidad en ambos subconjuntos (desarrollo y validación) sin diferencias. Se probó su buena validez de constructo, al no existir diferencias entre las probabilidades predichas y las observadas. También se analizó su validez de contenido mediante expertos. Por último, se determinó su validez de criterio al comparar con otra escala similar (MEDSCORE). PREDICMED presentó muy buena capacidad discriminatoria (área bajo la curva 0,962) y elevados valores de sensibilidad (84,62%) y especificidad (92,31%). Conclusiones: La escala pronóstica cubana PREDICMED, para estratificar el riesgo de mediastinitis postoperatoria, mostró buenos parámetros de validación y logró estratificar el riesgo en no alto y alto.

ABSTRACT Introduction: Phenomena prediction through prognostic scales is a valuable tool in medical sciences nowadays and it should be included in the decision-making process. Predicting postoperative mediastinitis allows to count on resources for its prevention. Objective: To build a prognostic scale to stratify the risk of suffering from postoperative mediastinitis. Method: A case-control study for the risk factors of postoperative mediastinitis was carried out at the Cardiocentro Ernesto Guevara from Santa Clara, Cuba. After the logistic regression, the model was obtained and from it, the predictors to obtain the Cuban prognostic scale of postoperative mediastinitis PREDICMED were included and weighted, which was validated through several methods. Results: This scale was obtained, counting on six predictors and two risk strata. Its performance was analyzed through adjustment, calibration and determination of its discriminating capacity, showing good results. Internal validation was carried out through the data division method and its capacity was compared in both subsets (development and validation) showing no differences. Its good construct validity was demonstrated, since there were no differences between the predicted and the observed probabilities. Its contents validity was also analyzed by experts. Finally, its criteria validity was determined when compared with another similar scale (Medscore). PREDICMED showed a very good discriminatory capacity (area under the curve 0.962) as well as high values of sensitivity (84.62%) and specificity (92.31%). Conclusions: The Cuban prognostic scale PREDICMED, to stratify the risk of postoperative mediastinitis showed good validation parameters and it was able to stratify the risk in not high and high.