Retrospective study of the effect of vaccination against SARS-CoV-2 in seriously ill patients admitted to an intensive care unit. / Estudio retrospectivo del efecto de la vacunación frente al SARS-CoV-2 en enfermos graves que ingresan en una unidad de cuidados intensivos.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Our study aims to compare the clinical and epidemiological characteristics, length of stay in the ICU, and mortality rates of COVID-19 patients admitted to the ICU who are fully vaccinated, partially vaccinated, or unvaccinated. PATIENTS AND METHODS: Retrospective cohort study (March 2020-March 2022). Patients were classified into unvaccinated, fully vaccinated, and partially vaccinated groups. We initially performed a descriptive analysis of the sample, a multivariable survival analysis adjusting for a Cox regression model, and a 90-day survival analysis using the Kaplan-Meier method for the death time variable. RESULTS: A total of 894 patients were analyzed: 179 with full vaccination, 32 with incomplete vaccination, and 683 were unvaccinated. Vaccinated patients had a lower incidence (10% vs. 21% and 18%) of severe ARDS. The survival curve did not show any differences in the probability of surviving for 90 days among the studied groups (p = 0.898). In the Cox regression analysis, only the need for mechanical ventilation during admission and the value of LDH (per unit of measurement) in the first 24 hours of admission were significantly associated with mortality at 90 days (HR: 5.78; 95% CI: 1.36-24.48); p = 0.01 and HR: 1.01; 95% CI: 1.00-1.02; p = 0.03, respectively. CONCLUSIONS: Patients with severe SARS-CoV-2 disease who are vaccinated against COVID-19 have a lower incidence of severe ARDS and mechanical ventilation than unvaccinated patients.

Estudio retrospectivo del efecto de la vacunación frente al SARS-CoV-2 en enfermos graves que ingresan en una unidad de cuidados intensivos Retrospective study of the effect of vaccination against SARS-CoV-2 in seriously ill patients admitted to an intensive care unit

Antecedentes y objetivo: Planteamos nuestro trabajo con el objetivo de comparar las características clínico epidemiológicas, la estancia en la UCI y la mortalidad de pacientes con COVID-19 que ingresaron en la UCI con vacunación completa, incompleta o sin vacunar. Pacientes y métodos: Estudio retrospectivo de cohortes (Marzo 2020-Marzo 2022). Los pacientes fueron clasificados en pacientes no vacunados, pauta de vacunación completa y pauta de vacunación incompleta. Se realizó inicialmente un análisis descriptivo de la muestra, un análisis multivariable de la supervivencia ajustando un modelo de regresión de Cox y un análisis de supervivencia a 90 días con el método de Kaplan-Meier para la variable de tiempo de muerte. Resultados: Fueron analizados los 894 pacientes: 179 con una pauta de vacunación completa, 32 con una pauta incompleta y 683 no estaban vacunados. Los enfermos vacunados presentaron con menor frecuencia (10% frente al 21% y 18%) un SDRA grave. La curva de supervivencia, no presentó diferencias en la probabilidad de sobrevivir a los 90 días entre los grupos estudiados (p=0,898). En el análisis de regresión de COX, únicamente la necesidad de VM durante el ingreso y el valor de LDH (por unidad de medida) en las primeras 24 horas de ingreso se asociaron de forma significativa con la mortalidad a los 90 días (HR: 5,78;IC95%: 1,36-24,48);p=0,01 y HR: 1,01;IC95%: 1,00-1,02;p=0,03 respectivamente. Conclusiones: Los pacientes vacunados frente al COVID-19 con enfermedad grave por SARS-CoV-2 presentan unas tasas de SDRA grave y de VM menores que las de aquellos pacientes no vacunados

¿Prono en ventilación espontánea? Un problema de inducción: una revisión panorámica

Resumen Introducción El prono en ventilación espontánea no es una estrategia reciente, y pese a los muchos años que lleva intentando consolidarse, no ha podido demostrar ser de real utilidad. Durante la reciente pandemia, el prono en ventilación espontánea resurgió como una alternativa práctica y simple, aunque muy cuestionada por su débil nivel de evidencia. Con el tiempo y la experiencia generada, de a poco fue relegada a convertirse únicamente en una atractiva hipótesis. Objetivo Este estudio busca analizar los potenciales beneficios del prono en ventilación espontánea en pacientes con hipoxemia producida por SARS-CoV-2. Método Se realizó una revisión panorámica de los estudios más relevantes publicados en las bases de datos MEDLINE, Embase y Scopus hasta el 20 de diciembre de 2021. Resultados Tras el escrutinio se eligieron para el análisis: 4 estudios observacionales, un ensayo clínico aleatorizado y 3 revisiones sistemáticas. Conclusiones Mediante análisis estadísticos concluimos que el prono en ventilación espontánea, si bien podría retrasar la intubación, no mejoraba la sobrevida de los sujetos hipoxémicos por neumonía viral causada por coronavirus tipo 2. Intoduction Prone position in spontaneous ventilation is not a recent strategy, and despite the many years it has been trying to consolidate, it has not been able to prove to be of real utility. During the recent pandemic, prone spontaneous ventilation re-emerged as a practical and simple alternative, although it was highly questioned due to its weak level of evidence. With time and experience, it was gradually relegated to become only an attractive hypothesis. Objective This study aims to analyze the potential benefits of prone position in spontaneous ventilation in patients with hypoxemia caused by SARS-CoV-2. Methods A panoramic review of the most relevant studies published in the MEDLINE, Embase and Scopus databases up to December 20, 2021 was performed. Results After screening, 4 observational studies, 1 randomized clinical trial, and 3 systematic reviews were selected for analysis. Conclusions By statistical analysis we concluded that prone position in spontaneous ventilation, although it could delay intubation, did not improve survival in hypoxemic subjects with viral pneumonia caused by coronavirus type 2.

[The Bayes factor in the analysis of mechanical power in patients with severe respiratory failure due to SARS-CoV-2]. / El método del factor de Bayes en el análisis de la energía mecánica en pacientes con insuficiencia respiratoria grave por SARS-CoV-2.

Objective: To specify the degree of probative force of the statistical hypotheses in relation to mortality at 28 days and the threshold value of 17 J/min mechanical power (MP) in patients with respiratory failure secondary to SARS-CoV-2. Design: Cohort study, longitudinal, analytical. Setting: Intensive care unit of a third level hospital in Spain. Patients: Patients admitted for SARS-CoV-2 infection with admission to the ICU between March 2020 and March 2022. Interventions: Bayesian analysis with the beta binomial model. Main variables of interest: Bayes factor, mechanical power. Results: A total of 253 patients were analyzed. Baseline respiratory rate (BF10: 3.83 × 106), peak pressure value (BF10: 3.72 × 1013) and neumothorax (BF10: 17,663) were the values most likely to be different between the two groups of patients compared. In the group of patients with MP < 17 J/min, a BF10 of 12.71 and a BF01 of 0.07 were established with an 95%CI of 0.27-0.58. For the group of patients with MP ≥ 17 J/min the BF10 was 36,100 and the BF01 of 2.77e-05 with an 95%CI of 0.42-0.72. Conclusions: A MP ≥ 17 J/min value is associated with extreme evidence with 28-day mortality in patients requiring MV due to respiratory failure secondary to SARS-CoV-2 disease.

The Bayes factor in the analysis of mechanical power in patients with severe respiratory failure due to SARS-CoV-2.

OBJECTIVE: To specify the degree of probative force of the statistical hypotheses in relation to mortality at 28 days and the threshold value of 17 J/min mechanical power (MP) in patients with respiratory failure secondary to SARS-CoV-2. DESIGN: Cohort study, longitudinal, analytical. SETTING: Intensive care unit of a third level hospital in Spain. PATIENTS: Patients admitted for SARS-CoV-2 infection with admission to the ICU between March 2020 and March 2022. INTERVENTIONS: Bayesian analysis with the beta binomial model. MAIN VARIABLES OF INTEREST: Bayes factor, mechanical power. RESULTS: A total of 253 patients were analyzed. Baseline respiratory rate (BF10: 3.83 × 106), peak pressure value (BF10: 3.72 × 1013) and neumothorax (BF10: 17,663) were the values most likely to be different between the two groups of patients compared. In the group of patients with MP < 17 J/min, a BF10 of 12.71 and a BF01 of 0.07 were established with an 95%CI of 0.27-0.58. For the group of patients with MP ≥ 17 J/min the BF10 was 36,100 and the BF01 of 2.77e-05 with an 95%CI of 0.42-0.72. CONCLUSIONS: A MP ≥ 17 J/min value is associated with extreme evidence with 28-day mortality in patients requiring MV due to respiratory failure secondary to SARS-CoV-2 disease.

Association of mechanical power and 28-day mortality in patients with severe respiratory failure due to SARS-CoV-2 Asociación de la potencia mecánica y la mortalidad a 28 días en pacientes con insuficiencia respiratoria grave por SARS-CoV-2

Objective To specify the degree of probative force of the statistical hypotheses in relation to mortality at 28 days and the threshold value of 17 J/min mechanical power (MP) in patients with respiratory failure secondary to SARS-CoV-2. Design Cohort study, longitudinal, analytical. Setting Intensive care unit of a third level hospital in Spain. Patients Patients admitted for SARS-CoV-2 infection with admission to the ICU between March 2020 and March 2022. Interventions Bayesian analysis with the beta binomial model. Main variables of interest Bayes factor, mechanical power. Results A total of 253 patients were analyzed. Baseline respiratory rate (BF10: 3.83 × 106), peak pressure value (BF10: 3.72 × 1013) and neumothorax (BF10: 17,663) were the values most likely to be different between the two groups of patients compared. In the group of patients with MP < 17 J/min, a BF10 of 12.71 and a BF01 of 0.07 were established with an 95%CI of 0.27-0.58. For the group of patients with MP ≥ 17 J/min the BF10 was 36,100 and the BF01 of 2.77e-05 with an 95%CI of 0.42-0.72. Conclusions A MP ≥ 17 J/min value is associated with extreme evidence with 28-day mortality in patients requiring MV due to respiratory failure secondary to SARS-CoV-2 disease.

Asociación de la potencia mecánica y la mortalidad a 28 días en pacientes con insuficiencia respiratoria grave por SARS-CoV-2 Association of mechanical power and 28-day mortality in patients with severe respiratory failure due to SARS-CoV-2

Objetivo: precisar el grado de fuerza probatoria de las hipótesis estadísticas en relación a la mortalidad a 28 días y el valor umbral de 17 J/min de potencia mecánica (PM) en pacientes con insuficiencia respiratoria secundaria a SARS-CoV-2. Diseño: estudio de cohortes, longitudinal, analítico. Ámbito: Unidad de Cuidados Intensivos de un Hospital de Tercer Nivel en España. Pacientes: enfermos ingresados por infección por SARS-CoV-2 con ingreso en UCI entre Marzo de 2020 y Marzo de 2022 Intervenciones: análisis bayesiano con el modelo binomial beta. Variables de interés principales: Factor de Bayes, Mechanical Power. Resultados: Fueron analizados 253 pacientes. La frecuencia respiratoria inicial (BF10: 3.83x106), el valor de la Presión Pico (BF10: 3.72x1013) y el desarrollo de neumotórax (BF10: 17663) fueron los valores con más probabilidad de ser diferentes entre los dos grupos de pacientes comparados. En el grupo de pacientes con PM<17 J/min se estableció un BF10 de 12,71 y un BF01 de 0,07 con un IdC95% de 0,27-0,58;Para el grupo de pacientes con PM≥ 17J/min el BF10 fue de 36100 y el BF01 de 2.77e-05 con un IdC95% de 0,42-0,72. Conclusiones: un valor de PM≥17 J/min se asocia con una evidencia extrema con la mortalidad a 28 días en pacientes que necesitaron VM por insuficiencia respiratoria secundaria a enfermedad por SARS-CoV-2.

Coste-efectividad de la oxigenoterapia de alto flujo en el tratamiento de la neumonía por SARS-CoV-2 Cost-effectiveness analysis High flow oxygen therapy in the treatment of SARS-CoV-2 pneumonia

Introducción: las cánulas nasales de alto flujo de oxígeno en pacientes con insuficiencia respiratoria secundaria a neumonía por SARS-CoV-2 no han sido estudiadas desde un punto de vista coste-efectividad. Métodos: Análisis retrospectivo de datos obtenidos de enfermos ingresados en área-COVID de un servicio de medicina intensiva en un hospital de referencia de tercer nivel, entre marzo-diciembre de 2020. Se efectuó un análisis de coste efectividad en el que se comparan dos decisiones terapéuticas: la estrategia experimental se definió como una estrategia mixta consistente en la aplicación inicial de HFNO y aplicación de VNI sólo a los fracasos del HFNO. El objetivo del estudio fue establecer cuál de las dos alternativas se presentaba como la decisión racional óptima y la de mejor eficiencia económica (Razón de Coste-Efectividad Incremental por años de vida ganados). Resultados: En el análisis de coste-efectividad, comparando ambas estrategias terapéuticas, la probabilidad de que fuese más efectiva la estrategia experimental fue de 0,974, alcanzando la significación estadística: Diferencia de proporciones media = -0,113;IC 95% = -0,018 a -0,208. Ello corresponde a un NNT de 9 pacientes. La decisión óptima fue la estrategia de HFNO seguida de VMI en los fracasos del HFNO. Esta opción tuvo un RCEI de 5.582 euros por año de vida ganado. Conclusiones: Resulta importante establecer en el futuro marcadores fiables en el empleo del HFNO para que dicha terapia mejore sus prestaciones coste-efectivas.

PRACTICUM DIRECT Simulator for Decision Making during Pandemics

The past and current situation of the SARS-CoV-2 pandemic has put the entire society, and especially all hospital systems, worldwide to the test. It is essential that health system managers and decision makers optimize the management of resources, even being forced to improvise new units, divert resources usually destined to other functions and/or change the usual care modality by considerably enhancing aspects of telemedicine. Artificial Intelligence (AI) techniques and procedures are of great help in decision making in emergency environments due to severe pandemics because of their predictive capacity. This paper presents the PRACTICUM DIRECT project, which proposes the design and implementation of a tool to assist health system managers in making decisions on the early management of hospital resources. It makes use of AI techniques to identify the most critical variables in each case and build models capable of showing the possibilities and consequences of the decisions taken on resources at each moment of the emergency. It includes a simulator that shows how they would affect management. The current status is that of the selection of the most appropriate variables, taking into account those affected during the SARS-CoV-2 pandemic: infectious diseases, cardio-neuro-circulatory diseases, metabolic diseases and rehabilitative medicine.