Status and trends in research on clinical prediction models for severity risk stratification in confirmed Covid-19 patients / Estado y tendencias en la investigación sobre modelos de predicción clínica para la estratificación del riesgo de severidad en pacientes confirmados de Covid-19 / Situação e tendências em pesquisas sobre modelos de previsão para a estratificação do risco de gravidade em pacientes confirmado de Covid-19

Introduction: Previous knowledge in the scientific literature on clinical prediction models in patients with Covid-19 may be useful for the development of new research. Objective: We describe the sources, authors, documents and key issues that are part of the research front. Identify which models, outcome variables, predictors and algorithms have been relevant. We Identify to what extent the available models could meet the quality attributes and what characteristics they must have to be applicablein the Cuban context. Methods: A review and scientometric analysis was carried out on the research in development and validation of clinical predictive models for Covid-19. The scientometric indicators were used and a thematic map was made for the analysisof the conceptual structure of the subject.Results: The subject was of great interest with papers published in the highest level journals. It is possible to distinguish a context of low and high risk application according to the primary and secondary health levels. The systematic reviewpublished by Wynants et al. was the publication with the greatest impact and an important source for the identification of models, main components, as well as possible causes of bias.Conclusions: The literature recognizes that most of the published models are not recommended for general use in clinical practice, so it is an open research front. However, the data obtained could be useful for the development and validation ofCuban models.

Introducción: El conocimiento previo en literatura científica sobre modelos de predicción clínica en pacientes con Covid-19 puede ser de utilidad para el desarrollo de nuevas investigaciones.Objetivo: Describir las fuentes, autores, documentos y temas clave que forman parte del frente de investigación. Identificar qué modelos, variables de resultado, predictores y algoritmos han resultado relevantes. Identificar en qué medida los modelos disponibles podrían cumplir con los atributos de calidad y qué características deberían poseer para ser aplicables en el contexto cubano.Métodos: Se realizó una revisión y análisis cienciométrico sobre la investigación en desarrollo y validación de modelos de predicción clínica en Covid-19. Se utilizaron indicadores cienciométricos y se realizó un mapa temático para el análisis de la estructura conceptual del tema.Resultados: El tema resultó de gran interés con trabajos publicados en las revistas de más alto nivel. Es posible distinguir un contexto de aplicación de bajo y alto riesgo acorde con el nivel primario y secundario de salud. La revisión sistemática publicada por Wynants y colaboradores constituyó la publicación de mayor impacto y una fuente importante para la identificación de modelos, principales componentes, así como posibles causas de sesgos.Conclusiones: La literatura reconoce que la mayoría de los modelos publicados no se recomiendan para su uso generalizado en la práctica clínica por lo que es un frente de investigación abierto. Sin embargo, los datos obtenidos podrían ser de utilidad para el desarrollo y validación de modelos en Cuba.

Introdução: O conhecimento prévio na literatura científica sobre modelos de predição clínica em pacientes com Covid-19 pode ser útil para o desenvolvimento de novas pesquisas.Objetivo: Descrever as fontes, autores, documentos e questões-chave que fazem parte da frente de pesquisa. Identifique quais modelos, variáveis ​​de resultado, preditores e algoritmos foram relevantes. Identificar em que medida os modelos disponíveis poderiam atender aos atributos de qualidade e quais características deveriam ter para serem aplicáveis ​​no contexto cubano.Métodos: Foi realizada uma revisão e análise cientométrica sobre as pesquisas em desenvolvimento e validação de modelos de predição clínica em Covid-19. Foram utilizados indicadores cientométricos e elaborado um mapa temático para análise da estrutura conceitual do assunto.Resultados: O assunto foi de grande interesse com artigos publicados em periódicos de alto nível. É possível distinguir um contexto de aplicação de baixo e alto risco de acordo com o nível primário e secundário de saúde. A revisão sistemática publicada por Wynants et al., foi a publicação de maior impacto e uma fonte importante para a identificação de modelos, componentes principais, bem como possíveis causas de viés.Conclusões: A literatura reconhece que a maioria dos modelos publicados não são recomendados para uso geral na prática clínica, por isso é uma frente de pesquisa aberta. No entanto, os dados obtidos podem ser úteis para o desenvolvimento e validação de modelos em Cuba.

Identification of patients with very low risk of transition to severity in confirmed covid-19. Cuba. March 2020-May 2021 / Identificación de pacientes de muy bajo riesgo de transición a la severidad en confirmados de covid-19. Cuba. 2020- 2021 / Identificação de pacientes com baixíssimo risco de transição para gravidade em casos confirmados de covid-19. Cuba. 2020-2021

Introduction: Covid-19 pandemic, threatened health worldwide, and overhelmed systemshealthcare in many countries. Performing and adequate identification of subjects with verylow risk to develop a severe form of the disease must result very cost-effective.Objective: To identify patients with very low risk of transition to severity in subjectsconfirmed with Covid-19 in Cuba.Methods: An environmental study was carried out based on the Cuban National Registerof confirmed Subjects covid-19. Between march 11th, 2020 and may 31st 2021, 10600persons were recorded. Admission in ICU and mortality related to covid-19, both measured30 days after disease confirmation, were the variables analyzed. As predictors, age and comorbidities were chosen. A classification tree ­ algorithm was applied to identify risk strata. To every stratum, its volume, the risk of transition to severity and the explained risk were calculated.Results: Subjects less than 65 years with no comorbidities (85,8% of the total) had a verylow risk (0,2%) of admission in ICU and death. Adjusted models showed a good calibration and discriminant ability.Conclusions: The study allowed the identification of subjects with very low risk of transition to severity. They could be followed by primary health care units with home surveillance and symptomatic treatment. The approaches used, permit the improvement of assigning admissions to different health care units' optimizing limited health resources.

Introducción: La pandemia de covid-19, amenaza para la salud mundial, desbordó los sistemas de salud en muchos países. Realizar una adecuada clasificación del riesgo de transmisión resulta de vital importancia. Objetivo: Identificar pacientes con muy bajo riesgo de transición a la severidad en pacientes  confirmados de covid-19 en Cuba. Métodos: Se realizó un estudio ecológico  que tuvo como base el registro nacional de pacientes confirmados de covid-19.  Se analizaron  10600 individuos entre el 11 de marzo de 2020 y el 31 de mayo de 2021. Las variables de respuesta seleccionadas fueron admisión en UCI y mortalidad, ambas medidas a los 30 días de la confirmación de la enfermedad. Los predictores fueron la edad  y la presencia de comorbilidades.  Se aplicó  un algoritmo de árboles de clasificación para identificar estratos de riego. Se determinó para cada estrato, su volumen, el riesgo de transición a la severidad y el riesgo explicado. Resultados: Se comprobó que los pacientes con  edad menor de 65 años y sin comorbilidades, que concentraba el 86,8% de la muestra, tenían muy bajo riesgo (0,2%)  de  admisión en UCI y de muerte. Los modelos demostraron una buena calibración y discriminación. Conclusiones: El estudio permitió identificar individuos con muy bajo riesgo de transición a la severidad seguidos desde la atención primaria de salud con  ingreso en el hogar y tratamiento sintomático. La metodología propuesta basado en la evidencia permitió perfeccionar los procedimientos de derivación hacia los distintos escenarios  y priorizar recursos de salud limitados. 

Introdução: A pandemia de covid-19, uma ameaça global à saúde, sobrecarregou os sistemas de saúde de muitos países. A realização de uma classificação adequada do risco de transmissão é de vital importância. Objetivo: Identificar pacientes com baixíssimo risco de transição para gravidade em pacientes confirmados com covid-19 em Cuba. Métodos: Foi realizado um estudo ecológico com base no registro nacional de pacientes confirmados com covid-19. Foram analisados ​​10.600 indivíduos entre 11 de março de 2020 e 31 de maio de 2021. As variáveis ​​de resposta selecionadas foram admissão na UTI e mortalidade, ambas medidas 30 dias após a confirmação da doença. Os preditores foram idade e presença de comorbidades. Um algoritmo de árvore de classificação foi aplicado para identificar os estratos de irrigação. Foi determinado para cada estrato, o seu volume, o risco de transição para gravidade e o risco explicado.Resultados: Verificou-se que os pacientes com menos de 65 anos e sem comorbidades, que perfizeram 86,8% da amostra, apresentaram risco muito baixo (0,2%) de internação em UTI e óbito. Os modelos demonstraram boa calibração e discriminação.Conclusões: O estudo permitiu identificar indivíduos com baixíssimo risco de transição para a gravidade seguidos de cuidados de saúde primários com internamento domiciliário e tratamento sintomático. A metodologia baseada em evidências proposta permitiu refinar os procedimentos de encaminhamento para os diferentes cenários e priorizar os recursos de saúde limitados.