Derivation and validation of new prehospital phenotypes for adults with COVID-19. / Derivación y validación de nuevos fenotipos prehospitalarios en pacientes adultos con enfermedad por COVID-19.

OBJECTIVES: To characterize phenotypes of prehospital patients with COVID-19 to facilitate early identification of at-risk groups. MATERIAL AND METHODS: Multicenter observational noninterventional study of a retrospective cohort of 3789 patients, analyzing 52 prehospital variables. The main outcomes were 4 clusters of prehospital variables describing the phenotypes. Secondary outcomes were hospitalization, mechanical ventilation, admission to an intensive care unit, and cumulative mortality inside or outside the hospital on days 1, 2, 3, 7, 14, 21, and 28 after hospitalization and after start of prehospital care. RESULTS: We used a principal components multiple correspondence analysis (factor analysis) followed by decomposition into 4 clusters as follows: cluster 1, 1090 patients (28.7%); cluster 2, 1420 (37.4%); cluster 3, 250 (6.6%), and cluster 4, 1029 (27.1%). Cluster 4 was comprised of the oldest patients and had the highest frequencies of residence in group facilities and low arterial oxygen saturation. This group also had the highest mortality (44.8% at 28 days). Cluster 1 was comprised of the youngest patients and had the highest frequencies of smoking, fever, and requirement for mechanical ventilation. This group had the most favorable prognosis and the lowest mortality. CONCLUSION: Patients with COVID-19 evaluated by emergency medical responders and transferred to hospital emergency departments can be classified into 4 phenotypes with different clinical, therapeutic, and prognostic characteristics. The phenotypes can help health care professionals to quickly assess a patient's future risk, thus informing clinical decisions.

OBJETIVO: Desarrollar un fenotipado prehospitalario de pacientes con COVID-19 que permita una identificación temprana de los grupos de riesgo. METODO: Estudio observacional de cohorte retrospectivo multicéntrico, sin intervención con 3.789 pacientes y 52 variables prehospitalarias. Las variables de resultado principal fueron las cuatro agrupaciones prehospitalarios obtenidos, #1, #2, #3 y #4. Los resultados secundarios fueron: ingreso hospitalario, ventilación mecánica, ingreso en unidad de cuidados intensivos y mortalidad acumulada a los 1, 2, 3, 7, 14, 21 y 28 días desde el ingreso hospitalario (hospitalaria y extrahospitalaria). RESULTADOS: Por medio de una descomposición en componentes principales/correspondencia múltiple de datos mixtos (continuos y categóricos), seguido de una descomposición en agrupaciones, se obtuvo cuatro agrupaciones/fenotipos #1, #2, #3 y #4 de 1.090 (28,7%), 1.420 (37,4%), 250 (6,6%) y 1.029 (27,1%) pacientes, respectivamente. El grupo #4, compuesto por los pacientes de mayor edad, baja saturación de oxígeno e institucionalización es el que presenta la mayor mortalidad (44,8% de mortalidad a 28 días). El grupo #1, compuesto de pacientes de menor edad, con mayor porcentaje de tabaquismo, fiebre y necesidades de ventilación mecánica, es el de pronóstico más favorable con la menor tasa de mortalidad. CONCLUSIONES: Los pacientes con COVID-19 valorados por los servicios médicos de emergencias y transferidos al servicio de urgencias hospitalario se pueden clasificar en 4 fenotipos con diferentes consideraciones clínicas, terapéuticas y de pronóstico, y permite a los profesionales sanitarios discriminar rápidamente el nivel de riesgo futuro del paciente y ayuda por lo tanto en el proceso de toma de decisiones.

Derivación y validación de nuevos fenotipos prehospitalarios en pacientes adultos con enfermedad por COVID-19 / Derivation and validation of new prehospital phenotypes for adults with COVID-19

Objetivos. Desarrollar un fenotipado prehospitalario de pacientes con COVID-19 que permita una identificación temprana de los grupos de riesgo.Método. Estudio observacional de cohorte retrospectivo multicéntrico, sin intervención con 3.789 pacientes y 52 variables prehospitalarias. Las variables de resultado principal fueron las cuatro agrupaciones prehospitalarios obtenidos, #1, #2, #3 y #4. Los resultados secundarios fueron: ingreso hospitalario, ventilación mecánica, ingreso en unidad de cuidados intensivos y mortalidad acumulada a los 1, 2, 3, 7, 14, 21 y 28 días desde el ingreso hospitalario (hospitalaria y extrahospitalaria).Resultados. Por medio de una descomposición en componentes principales/correspondencia múltiple de datos mixtos (continuos y categóricos), seguido de una descomposición en agrupaciones, se obtuvo cuatro agrupaciones/fenotipos #1, #2, #3 y #4 de 1.090 (28,7%), 1.420 (37,4%), 250 (6,6%) y 1.029 (27,1%) pacientes, respectivamente. El grupo #4, compuesto por los pacientes de mayor edad, baja saturación de oxígeno e institucionalización es el que presenta la mayor mortalidad (44,8% de mortalidad a 28 días). El grupo #1, compuesto de pacientes de menor edad, con mayor porcentaje de tabaquismo, fiebre y necesidades de ventilación mecánica, es el de pronóstico más favorable con la menor tasa de mortalidad.Conclusiones. Los pacientes con COVID-19 valorados por los servicios médicos de emergencias y transferidos al servicio de urgencias hospitalario se pueden clasificar en 4 fenotipos con diferentes consideraciones clínicas, terapéuticas y de pronóstico, y permite a los profesionales sanitarios discriminar rápidamente el nivel de riesgo futuro del paciente y ayuda por lo tanto en el proceso de toma de decisiones. (AU)

Objective. To characterize phenotypes of prehospital patients with COVID-19 to facilitate early identification of at-risk groups.Methods. Multicenter observational noninterventional study of a retrospective cohort of 3789 patients, analyzing 52 prehospital variables. The main outcomes were 4 clusters of prehospital variables describing the phenotypes. Secondary outcomes were hospitalization, mechanical ventilation, admission to an intensive care unit, and cumulative mortality inside or outside the hospital on days 1, 2, 3, 7, 14, 21, and 28 after hospitalization and after start of prehospital care.Results. We used a principal components multiple correspondence analysis (factor analysis) followed by decomposition into 4 clusters as follows: cluster 1, 1090 patients (28.7%); cluster 2, 1420 (37.4%); cluster 3, 250 (6.6%), and cluster 4, 1029 (27.1%). Cluster 4 was comprised of the oldest patients and had the highest frequencies of residence in group facilities and low arterial oxygen saturation. This group also had the highest mortality (44.8% at 28 days). Cluster 1 was comprised of the youngest patients and had the highest frequencies of smoking, fever, and requirement for mechanical ventilation. This group had the most favorable prognosis and the lowest mortality.Conclusions. Patients with COVID-19 evaluated by emergency medical responders and transferred to hospital emergency departments can be classified into 4 phenotypes with different clinical, therapeutic, and prognostic characteristics. The phenotypes can help health care professionals to quickly assess a patient’s future risk, thus informing clinical decisions. (AU)

Role of SpO2/FiO2 Ratio and ROX Index in Predicting Early Invasive Mechanical Ventilation in COVID-19. A Pragmatic, Retrospective, Multi-Center Study.

The ability of COVID-19 to compromise the respiratory system has generated a substantial proportion of critically ill patients in need of invasive mechanical ventilation (IMV). The objective of this paper was to analyze the prognostic ability of the pulse oximetry saturation/fraction of inspired oxygen ratio (SpO2/FiO2) and the ratio of SpO2/FiO2 to the respiratory rate-ROX index-as predictors of IMV in an emergency department in confirmed COVID-19 patients. A multicenter, retrospective cohort study was carried out in four provinces of Spain between March and November 2020. The discriminative power of the predictive variable was assessed through a prediction model trained using a derivation sub-cohort and evaluated by the area under the curve (AUC) of the receiver operating characteristic (ROC) on the validation sub-cohort. A total of 2040 patients were included in the study. The IMV rate was 10.1%, with an in-hospital mortality rate of 35.3%. The performance of the SpO2/FiO2 ratio was better than the ROX index-AUC = 0.801 (95% CI 0.746-0.855) and AUC = 0.725 (95% CI 0.652-0.798), respectively. In fact, a direct comparison between AUCs resulted in significant differences (p = 0.001). SpO2 to FiO2 ratio is a simple and promising non-invasive tool for predicting risk of IMV in patients infected with COVID-19, and it is realizable in emergency departments.

Modelo de riesgo de mortalidad en pacientes con sospecha de enfermedad por COVID-19 basado en información del centro coordinador de urgencias / Mortality risk model for patients with suspected COVID-19 based on information available from an emergency dispatch center

Objetivo: Derivar y validar una escala basada en variables recogidas durante la llamada a un centro coordinador de urgencias (CCU) que permita estratificar el riesgo de mortalidad a 2 días en pacientes con sospecha de enfermedad por COVID-19. Método: Estudio multicéntrico retrospectivo que incluyó a los pacientes consecutivos $ 18 años durante 3 meses, catalogados como caso sospechoso de COVID-19 después de la entrevista telefónica del CCU y que precisaron evacuación. Se analizaron variables clínico-epidemiológicas, comorbilidades y resultado de muerte a los 2 días. Se derivó una escala con las variables categóricas asociadas de forma independiente con la mortalidad a 2 días mediante regresión logística, en la cohorte de derivación. La escala se validó mediante una cohorte de validación y otra de revalidación obtenida en una provincia distinta.Resultados. Se incluyeron 2.320 pacientes (edad mediana 79 años, 49,8% mujeres). La mortalidad global fue del 22,6% (376 casos en pacientes con SARS-CoV-2). El modelo incluyó edad, localización (zona rural como variable protectora), institucionalización, desaturación, roncus, taquipnea y alteración del nivel de conciencia. El área bajo la curva (ABC) para la mortalidad a 2 días fue de 0,763 (IC 95%: 0,725-0,802; p < 0,001). La mortalidad en los pacientes de alto riesgo (> 2,4 puntos) fue del 60%. Conclusiones: La escala, derivada a través de información obtenida con datos del CCU, es aplicable a pacientes con sospecha de infección por COVID-19, estratifica el riesgo de mortalidad precoz (menos de 2 días) y puede ser una herramienta que ayude en la toma de decisiones, referidas a su evacuación, destino o vector de transporte. (AU)

Objectives: To develop and validate a scale to stratify risk of 2-day mortality based on data collected during calls to an emergency dispatch center from patients with suspected coronavirus disease 2019 (COVID-19). Material and methods: Retrospective multicenter study of consecutive patients over the age of 18 years with suspected COVID-19 who were transported from home over the course of 3 months after telephone interviews with dispatchers. We analyzed clinical and epidemiologic variables and comorbidities in relation to death within 2 days of the call. Using data from the development cohort, we built a risk model by means of logistic regression analysis of categorical variables that were independently associated with 2-day mortality. The scale was validated first in a validation cohort in the same province and then in a cohort in a different province. Results: A total of 2320 patients were included. The mean age was 79 years, and 49.8% were women. The overall 2-day mortality rate was 22.6% (376 deaths of patients with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection). The model included the following factors: age, location (rural location as a protective factor), institutionalization, desaturation, lung sounds (rhonchi), and altered mental status. The area under the receiver operating characteristic curve for death within 2 days was 0.763 (95% CI, 0.725-0.802; P .001). Mortality in patients at high risk (more than 2.4 points on the scale) was 60%. Conclusion: This risk scale derived from information available to an emergency dispatch center is applicable to patients with suspected COVID-19. It can stratify patients by risk of early death (within 2 days), possibly helping with decision making regarding whether to transport from home or what means of transport to use, and destination. (AU)

Mortality risk model for patients with suspected COVID-19 based on information available from an emergency dispatch center. / Modelo de riesgo de mortalidad en pacientes con sospecha de enfermedad por COVID-19 basado en información del centro coordinador de urgencias.

OBJECTIVES: To develop and validate a scale to stratify risk of 2-day mortality based on data collected during calls to an emergency dispatch center from patients with suspected coronavirus disease 2019 (COVID-19). MATERIAL AND METHODS: Retrospective multicenter study of consecutive patients over the age of 18 years with suspected COVID-19 who were transported from home over the course of 3 months after telephone interviews with dispatchers. We analyzed clinical and epidemiologic variables and comorbidities in relation to death within 2 days of the call. Using data from the development cohort, we built a risk model by means of logistic regression analysis of categorical variables that were independently associated with 2-day mortality. The scale was validated first in a validation cohort in the same province and then in a cohort in a different province. RESULTS: A total of 2320 patients were included. The mean age was 79 years, and 49.8% were women. The overall 2-day mortality rate was 22.6% (376 deaths of patients with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection). The model included the following factors: age, location (rural location as a protective factor), institutionalization, desaturation, lung sounds (rhonchi), and altered mental status. The area under the receiver operating characteristic curve for death within 2 days was 0.763 (95% CI, 0.725-0.802; P .001). Mortality in patients at high risk (more than 2.4 points on the scale) was 60%. CONCLUSION: This risk scale derived from information available to an emergency dispatch center is applicable to patients with suspected COVID-19. It can stratify patients by risk of early death (within 2 days), possibly helping with decision making regarding whether to transport from home or what means of transport to use, and destination.

OBJETIVO: Derivar y validar una escala basada en variables recogidas durante la llamada a un centro coordinador de urgencias (CCU) que permita estratificar el riesgo de mortalidad a 2 días en pacientes con sospecha de enfermedad por COVID-19. METODO: Estudio multicéntrico retrospectivo que incluyó a los pacientes consecutivos 18 años durante 3 meses, catalogados como caso sospechoso de COVID-19 después de la entrevista telefónica del CCU y que precisaron evacuación. Se analizaron variables clínico-epidemiológicas, comorbilidades y resultado de muerte a los 2 días. Se derivó una escala con las variables categóricas asociadas de forma independiente con la mortalidad a 2 días mediante regresión logística, en la cohorte de derivación. La escala se validó mediante una cohorte de validación y otra de revalidación obtenida en una provincia distinta. RESULTADOS: Se incluyeron 2.320 pacientes (edad mediana 79 años, 49,8% mujeres). La mortalidad global fue del 22,6% (376 casos en pacientes con SARS-CoV-2). El modelo incluyó edad, localización (zona rural como variable protectora), institucionalización, desaturación, roncus, taquipnea y alteración del nivel de conciencia. El área bajo la curva (ABC) para la mortalidad a 2 días fue de 0,763 (IC 95%: 0,725-0,802; p 0,001). La mortalidad en los pacientes de alto riesgo (> 2,4 puntos) fue del 60%. CONCLUSIONES: La escala, derivada a través de información obtenida con datos del CCU, es aplicable a pacientes con sospecha de infección por COVID-19, estratifica el riesgo de mortalidad precoz (menos de 2 días) y puede ser una herramienta que ayude en la toma de decisiones, referidas a su evacuación, destino o vector de transporte.