Evaluación de escalas pronósticas para pacientes hospitalizados por infección por SARS-CoV-2 en una clínica privada de Córdoba

Abstract

INTRODUCCION: Las puntuaciones de pronóstico constituyen herramientas útiles para el abordaje clínico de la infección por COVID-19, ya que permiten un oportuno reconocimiento de la enfermedad grave para una adecuada aplicación de cuidados intensivos y una precisa estratificación de riesgo en pacientes hospitalizados. El objetivo de este estudio es evaluar la utilidad de los scores pronósticos 4C, NEWS2 y CALL para identificar pacientes con enfermedad grave por COVID-19, alto riesgo de ingreso a unidad crítica (UTI) y mortalidad en el contexto de internado de sala común. MATERIAL Y MÉTODO: Diseño observacional, retrospectivo. Se evaluaron pacientes adultos, con diagnóstico de infección por COVID-19 hospitalizados en sala común en el año 2020. Se calcularon los scores 4C, NEWS2 y CALL y su correlación con el requerimiento de traslado a UTI y la mortalidad intrahospitalaria. Se realizó un análisis de curvas ROC, calculando el área bajo la curva para las diferentes escalas, así como sensibilidad, especificidad y valores predictivos. RESULTADOS: Se incluyeron en el estudio 113 pacientes. Las áreas bajo las curvas ROC en cuanto al requerimiento de ingreso a UTI fueron: escala 4C=0.52 (IC 95%= 0.44 - 0.60), escala CALL=0.80 (IC 95%= 0.74 - 0.86), escala NEWS 2=0.71 (IC 95%= 0.64 - 0.78). Las áreas bajo las curvas ROC en cuantoa la mortalidad resultaron: escala 4C=0.91 (IC 95%= 0.87 - 0.94), escala CALL=0.88 (IC 95%= 0.83- 0.92), escala NEWS 2=0.81 (IC 95%= 0.75 - 0.87). CONCLUSION: La escala CALL fue la más precisa como predictora tanto para el ingreso a UTI como para la mortalidad, lo que respalda su utilidad como herramienta pronóstica en pacientes con COVID-19. Por otra parte, la escala 4C demostró una pobre capacidad predictiva en cuanto al requerimiento de ingreso a UTI, pero una discriminación predictiva excelente en cuanto a mortalidad intrahospitalaria, mientras que la escala NEWS 2 demostró una capacidad predictiva regular en ambos ámbitos.