Dopo il Covid l’Oms Europa lancia la prima rete paneuropea per il controllo delle malattie
L’Oms Europa ha lanciato congiuntamente la Rete paneuropea per il controllo delle malattie (Ndc) con l’Agenzia per la […]
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