Towards a predictive model for prevention of the risk of COVID-19 infection.

ABSTRACT

INTRODUCTION: The scarcity of person-centered applications aimed at developing awareness on the risk posed by the COVID-19 pandemic, stimulates the exploration and creation of preventive tools that are accessible to the population. OBJECTIVE: To develop a predictive model that allows evaluating the risk of mortality in the event of SARS-CoV-2 virus infection. METHODS: Exploration of public data from 16,000 COVID-19-positive patients to generate an efficient discriminant model, evaluated with a score function and expressed by a self-rated preventive interest questionnaire. RESULTS: A useful linear function was obtained with a discriminant capacity of 0.845; internal validation with bootstrap and external validation, with 25 % of tested patients showing marginal differences. CONCLUSION: The predictive model with statistical support, based on 15 accessible questions, can become a structured prevention tool.

RESUMEN

INTRODUCCIÓN: La escasez de aplicaciones centradas en la persona y con vistas al desarrollo de la conciencia del riesgo que representa la pandemia de COVID-19 estimula la exploración y creación de herramientas de carácter preventivo accesibles a la población. OBJETIVO: Elaboración de un modelo predictivo que permita evaluar el riesgo de letalidad ante infección por el virus SARS-CoV-2. MÉTODOS: Exploración de datos públicos de 16 000 pacientes positivos a COVID-19, para generar un modelo discriminante eficiente, valorado con una función score y que se expresa mediante un cuestionario autocalificado de interés preventivo. RESULTADOS: Se obtuvo una función lineal útil con capacidad discriminante de 0.845; la validación interna con bootstrap y la externa, con 25 % de los pacientes de prueba, mostraron diferencias marginales. CONCLUSIÓN: El modelo predictivo, basado en 15 preguntas accesibles puede convertirse en una herramienta de prevención estructurada.