Con questo studio i ricercatori hanno provato a sviluppare e convalidare un modello di previsione, basato sulla storia clinica e sui risultati degli esami sulla diagnosi iniziale della malattia da coronavirus 2019 (COVID-19), per poter identificare i pazienti a rischio di esiti critici.

Sono perciò stati utilizzato i dati del Registro SEMI-COVID-19, che includevano una coorte di pazienti ricoverati per COVID-19, provenienti da 132 centri in Spagna. Per la coorte di sviluppo, sono stati quindi selezionati ospedali di riferimento terziario, mentre la coorte di convalida si è basata su centri ospedalieri più piccoli. Poi, i segni e sintomi clinici, i dati demografici e le anamnesi accertati al momento della presentazione sono stati sottoposti a screening attraverso un operatore di restringimento e selezione minimo assoluto e, grazie alla regressione logistica, è stata utilizzata per costruire il modello predittivo.

I 10.433 pazienti presi in considerazioni si dividevano in 7.850 nella coorte di sviluppo e 2.583 nella coorte di validazione. Il modello PRIORITY sviluppato includeva le variabili di: età, dipendenza, malattie cardiovascolari, malattie renali croniche, dispnea, tachipnea, confusione, la pressione sanguigna sistolica e SpO2 ≤93% o richiesta di ossigeno. L’utilizzo di questo modello ha evidenziato un’elevata capacità di discriminazione per la malattia critica in entrambe le coorti, dimostrando quindi le buone potenzialità atte a identificare i pazienti COVID-19 a rischio di esiti critici.

Fonte: Clinical Microbiology and Infection