Asociación de la comorbilidad y biomarcadores con el riesgo de morir por COVID-19 en pacientes graves

RESUMEN

Introducción: el síndrome respiratorio agudo grave se convirtió en una pandemia, y ocasionó elevada morbilidad y mortalidad a nivel mundial, al no contarse con un tratamiento eficaz ni el reconocimiento oportuno de los individuos de peor pronóstico. Objetivo: evaluar la capacidad de pronosticar el riesgo de morir en los pacientes con la COVID-19, mediante un modelo basado en factores pronósticos. Métodos: se realizó un estudio de analítico de cohorte en pacientes con la COVID-19 atendidos en los servicios del hospital "Covid-19" del hospital provincial general "Carlos Manuel de Céspedes" del municipio Bayamo, provincia de Granma, desde el 1ero de enero 2020 hasta el 31 de diciembre de 2022. Resultados: el modelo de regresión logística binaria ajustado por el método introducir, demostró que los factores sobresalientes fueron padecer de cáncer (OR= 8,21; IC 95% = 1,58-11,35; p= 0,023) seguido de proteína C reactiva (OR= 7,91; IC 95% = 4,46-9,87; p= 0,000) y la hipertensión arterial (OR= 7,15; IC 95 %= 4,41-11,42; p= 0,000). La prueba de Hosmer y Lemeshow con valor de p= 0,582 con indicador de buena calibración del modelo. El área bajo la curva COR fue de 0,894 (intervalo de confianza 0,846-0,942; p=0,000) demostrando la validez del modelo. Conclusiones: se demuestra el lugar que ocupan el antecedente de cáncer y de hipertensión arterial como comorbilidad relacionada con el riesgo de morir por la COVID-19, así como los reactantes de inflamación, donde sobresalen la proteína C reactiva, la deshidrogenasa láctica y la eritrosedimentación. Se obtiene un modelo con capacidad discriminativa adecuada.

ABSTRACT

Introduction: severe acute respiratory syndrome became a pandemic, and caused high morbidity and mortality worldwide, since there was no effective treatment or timely recognition of individuals with the worst prognosis. Objective: to assess the ability to predict the risk of dying in patients with COVID-19, using a model based on prognostic factors. Methodos a cohort analytical study was carried out in patients with covid-19 treated in the services of the "COVID-19" hospital of the "Carlos Manuel de Céspedes" provincial general hospital of the Bayamo municipality, Granma province, since january 1, 2020 until december 31, 2022. Results: the binary logistic regression model adjusted by the introduce method showed that the outstanding factors were, in order of importance, suffering from cancer (OR= 8.21; 95 % CI= 1.58-11.35; p= 0.023) followed by protein C reactive (OR= 7.91; 95 % CI= 4.46-9.87; p= 0.000) and arterial hypertension (OR= 7.15; 95 % CI= 4.41-11.42; p= 0.000). The Hosmer and Lemeshow test with a value of p= 0.582 with an indicator of good calibration of the model. The area under the ROC curve was 0.894 (confidence interval 0.846-0.942; p=0.000), demonstrating the validity of the model. Conclusions: the place of a history of cancer and high blood pressure as comorbidity related to the risk of dying from COVID-19is demonstrated, as well as inflammation reactants, where C-reactive protein, lactic dehydrogenase and erythrocyte sedimentation rate stand out. A model with adequate discriminative capacity is obtained.

RESUMO

Introdução: a síndrome respiratória aguda grave tornou-se uma pandemia, causando alta morbidade e mortalidade em todo o mundo, pois não houve tratamento efetivo ou reconhecimento oportuno de indivíduos com pior prognóstico. Objetivo: avaliar a capacidade de prever o risco de morte em pacientes com COVID-19, utilizando um modelo baseado em fatores prognósticos. Métodos: foi realizado um estudo de coorte analítico em pacientes com COVID-19 tratados nos serviços do hospital geral provincial "Covid-19" do hospital geral provincial "Carlos Manuel de Céspedes" no município de Bayamo, província de Granma, de 1º de janeiro de 2020 a 31 de dezembro de 2022. Resultados: o modelo de regressão logística binária ajustado pelo método introduce mostrou que os fatores de destaque foram ter câncer (OR= 8,21; IC 95% = 1,58-11,35; p= 0,023), seguida da proteína C reativa (OR= 7,91; IC 95% = 4,46-9,87; p= 0,000) e hipertensão arterial (OR= 7,15; IC 95%= 4,41-11,42; p= 0,000). O teste de Hosmer e Lemeshow com valor de p = 0,582 com indicador de boa calibração do modelo. A área sob a curva COR foi de 0,894 (intervalo de confiança 0,846-0,942; p=0,000), demonstrando a validade do modelo. Conclusões: demonstra-se o lugar ocupado pela história de câncer e hipertensão como comorbidade relacionada ao risco de morrer por COVID-19, bem como os reagentes da inflamação, onde se destacam a proteína C-reativa, a desidrogenase lática e a hemossedimentação. Obtém-se um modelo com adequada capacidade discriminativa.