Evaluación y predicción del riesgo de mala evolución de la neumonía adquirida en la comunidad

206 p.La Neumonía adquirida en la comunidad (NAC) es una de las mayores causas de morbilidad y mortalidad en la comunidad con una incidencia que oscila alrededor de 2-8 casos por 1.000 habitantes/año, provocando una mortalidad entre el 10 y el 15% en aquellos pacientes que requieren ingreso hospitalario y aún mayor en aquellos que requieren ingreso en una unidad de cuidados intensivos (UCI). Alrededor de un 5-10% de los pacientes hospitalizados requieren ingreso en UCI por la gravedad de la enfermedad. Por otro lado supone una enorme carga para los sistemas de salud en términos de visitas al médico de atención primaria y servicio de urgencias, ingresos hospitalarios, tratamientos médicos y cuidados en el seguimiento.Conocido el gran impacto clínico-económico que provocan la NAC y dada la habitual variabilidad en la práctica clínica, se entiende por qué desde los últimos 20 años se han venido desarrollando una serie de guías clínicas para la estandarización del manejo de la NAC.Por todo lo comentado anteriormente, se vio la necesidad de desarrollar e implementar una guía de práctica clínica (GPC) que ayudara a la disminución de la variabilidad en el proceso de cuidados y a la mejora de los resultados en los pacientes.La implementación de la GPC en el hospital de Galdakao supuso una mejora tanto en el proceso de cuidado como en los resultados finales y permitió almacenar información de los pacientes atendidos, lo que ha servido de base para la creación de una nueva regla de predicción con el objetivo de optimizar las decisiones terapéuticas y la elección del destino del paciente, así como evaluar el poder predictivo de ciertos biomarcadores para el diagnóstico de la etiología y predicción de la mala evolución de los pacientes con NAC.Parece evidente que la identificación precoz de los pacientes más graves y la de aquellos que rápidamente van a agravarse, puede permitirnos intervenir precozmente con la estrategia adecuada, como puede ser la ubicación del paciente en la planta de hospitalización o en la UCI o en la unidad de cuidados respiratorios intermedios (UCRI), para que los pacientes puedan beneficiarse del cuidado y la observación propios de cada sitio y de esta manera, potencialmente, mejorar los resultados.Evaluación y predicción del riesgo de mala evolución de la neumonía adquirida en la comunidad2Pedro Pablo España Yandiola 2016Bajo esta premisa se desarrolló en el año 2006 una regla predictiva de gravedad, la SCAP score (Severity Community Acquired Pneumonia score) que fue derivada y posteriormente validada para la predicción de mortalidad intrahospitalaria y/o necesidad de ventilación mecánica y/o shock séptico . Esta regla utiliza 8 variables: En el análisis multivariante se otorgó una puntuación a cada variable, pudiéndose desglosar en 2 variables mayores (pH arterial 30/minuto; urea >30mg/dl; pO2 arterial 80 años; y afectación multilobar en la Rx de tórax). El valor principal de esta regla fue su habilidad en identificar pacientes con mayor necesidad de monitorización y tratamiento más agresivo después de la primera valoración en la urgencia.Con el objetivo de poder generalizar los resultados obtenidos con la regla predictiva SCAP score, se validó en 3 cohortes independientes de pacientes hospitalizados y se comparó con las 2 reglas más universalmente utilizadas en ese momento, como eran el PSI y el CURB-65. En un estudio se validó el poder discriminativo en la predicción de eventos clínicamente relevantes durante el ingreso como eran ingreso en UCI, progresión a sepsis grave, necesidad de ventilación mecánica y presencia de fracaso terapéutico. En este estudio el SCAP score fue ligeramente más preciso que la otras reglas, apreciando que los pacientes identificados como de alto riesgo por el SCAP, tuvieron tasas más altas de ingreso en UCI, ventilación mecánica y sepsis grave. Posteriormente se llevó a cabo otro estudio con el objetivo de validar la exactitud y el poder discriminativo de esta regla para predecir mortalidad a 30 días y evaluar su capacidad de identificar pacientes con bajo riesgo de muerte que podrían ser candidatos a tratamiento ambulatorio. Como resultado se apreció que el SCAP score se correlacionó estrechamente con la mortalidad a 30 días y fue más preciso en la identificación de pacientes de bajo riesgo de mortalidad que el PSI y el CURB-65.Sin embargo, dado que en la práctica clínica las reglas de predicción existentes presentaban algunas limitaciones, se vio el interés por el estudio de ciertos biomarcadores séricos para mejorar el poder predictivo en el diagnóstico y el pronóstico de las reglasCon este interés, en el año 2010 iniciamos un estudio en el que se valoró el poder predictivo de la etiología mediante ciertos biomarcadores en pacientes con NAC no grave. El biomarcador procalcitonina (PCT) fue significativamente más elevado en pacientes con neumonía bacteriana (especialmente neumococo) que en pacientes conEvaluación y predicción del riesgo de mala evolución de la neumonía adquirida en la comunidad3Pedro Pablo España Yandiola 2016neumonía atípica o vírica. Un segundo objetivo de este estudio fue evaluar el valor predictivo de estos biomarcadores junto con la regla CURB-65 en la decisión de hospitalización, demostrando que al añadir el biomarcador PCT al CURB-65 mejoraba significativamente la habilidad de la regla.Posteriormente en el año 2013 se inició una investigación sobre la utilidad de la determinación de la concentración de los biomarcaores PCR, PCT y proadrenomedulina (Pro-ADM), combinada con reglas pronósticas, SCAP score, PSI y CURB-65 en la identificación de complicaciones relacionadas con la neumonía. En el estudio el biomarcador Pro-ADM y la regla de predicción SCAP score presentaron las mejores AUCs para la predicción de complicaciones relacionadas con la NAC. El uso combinado del biomarcador y la regla supuso una mejora del poder predictivo de ambos por separado. La combinación de SCAP score y Pro-ADM permitía estratificar a los pacientes en clases con alto y bajo riesgo de mortalidad y/o complicaciones, posibilitando la elección más adecuada del tratamiento y lugar de cuidado.En conclusión esta tesis realiza una revisión sobre la experiencia en la implementación de la GPC del manejo de la NAC en nuestro hospital y en concreto, sobre el desarrollo de una regla pronóstica de gravedad (SCAP) derivada y validada posteriormente en una cohorte externa de pacientes, y cómo el empleo de ciertos biomarcadores, tanto individualmente como asociados a las reglas pronósticas, parecen mejorar el poder predictivo de las mismas

Bacteraemic pneumococcal pneumonia and SARS-CoV-2 pneumonia: differences and similarities

OBJECTIVE: To analyse differences in clinical presentation and outcome between bacteraemic pneumococcal community-acquired pneumonia (B-PCAP) and sSvere Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) pneumonia. METHODS: This observational multi-centre study was conducted on patients hospitalized with B-PCAP between 2000 and 2020 and SARS-CoV-2 pneumonia in 2020. Thirty-day survival, predictors of mortality, and intensive care unit (ICU) admission were compared. RESULTS: In total, 663 patients with B-PCAP and 1561 patients with SARS-CoV-2 pneumonia were included in this study. Patients with B-PCAP had more severe disease, a higher ICU admission rate and more complications. Patients with SARS-CoV-2 pneumonia had higher in-hospital mortality (10.8% vs 6.8%; P=0.004). Among patients admitted to the ICU, the need for invasive mechanical ventilation (69.7% vs 36.2%; P<0.001) and mortality were higher in patients with SARS-CoV-2 pneumonia. In patients with B-PCAP, the predictive model found associations between mortality and systemic complications (hyponatraemia, septic shock and neurological complications), lower respiratory reserve and tachypnoea; chest pain and purulent sputum were protective factors in these patients. In patients with SARS-CoV-2 pneumonia, mortality was associated with previous liver and cardiac disease, advanced age, altered mental status, tachypnoea, hypoxaemia, bilateral involvement, pleural effusion, septic shock, neutrophilia and high blood urea nitrogen; in contrast, ≥7 days of symptoms was a protective factor in these patients. In-hospital mortality occurred earlier in patients with B-PCAP. CONCLUSIONS: Although B-PCAP was associated with more severe disease and a higher ICU admission rate, the mortality rate was higher for SARS-CoV-2 pneumonia and deaths occurred later. New prognostic scales and more effective treatments are needed for patients with SARS-CoV-2 pneumonia

Evaluación y predicción del riesgo de mala evolución de la neumonía adquirida en la comunidad

206 p.La Neumonía adquirida en la comunidad (NAC) es una de las mayores causas de morbilidad y mortalidad en la comunidad con una incidencia que oscila alrededor de 2-8 casos por 1.000 habitantes/año, provocando una mortalidad entre el 10 y el 15% en aquellos pacientes que requieren ingreso hospitalario y aún mayor en aquellos que requieren ingreso en una unidad de cuidados intensivos (UCI). Alrededor de un 5-10% de los pacientes hospitalizados requieren ingreso en UCI por la gravedad de la enfermedad. Por otro lado supone una enorme carga para los sistemas de salud en términos de visitas al médico de atención primaria y servicio de urgencias, ingresos hospitalarios, tratamientos médicos y cuidados en el seguimiento.Conocido el gran impacto clínico-económico que provocan la NAC y dada la habitual variabilidad en la práctica clínica, se entiende por qué desde los últimos 20 años se han venido desarrollando una serie de guías clínicas para la estandarización del manejo de la NAC.Por todo lo comentado anteriormente, se vio la necesidad de desarrollar e implementar una guía de práctica clínica (GPC) que ayudara a la disminución de la variabilidad en el proceso de cuidados y a la mejora de los resultados en los pacientes.La implementación de la GPC en el hospital de Galdakao supuso una mejora tanto en el proceso de cuidado como en los resultados finales y permitió almacenar información de los pacientes atendidos, lo que ha servido de base para la creación de una nueva regla de predicción con el objetivo de optimizar las decisiones terapéuticas y la elección del destino del paciente, así como evaluar el poder predictivo de ciertos biomarcadores para el diagnóstico de la etiología y predicción de la mala evolución de los pacientes con NAC.Parece evidente que la identificación precoz de los pacientes más graves y la de aquellos que rápidamente van a agravarse, puede permitirnos intervenir precozmente con la estrategia adecuada, como puede ser la ubicación del paciente en la planta de hospitalización o en la UCI o en la unidad de cuidados respiratorios intermedios (UCRI), para que los pacientes puedan beneficiarse del cuidado y la observación propios de cada sitio y de esta manera, potencialmente, mejorar los resultados.Evaluación y predicción del riesgo de mala evolución de la neumonía adquirida en la comunidad2Pedro Pablo España Yandiola 2016Bajo esta premisa se desarrolló en el año 2006 una regla predictiva de gravedad, la SCAP score (Severity Community Acquired Pneumonia score) que fue derivada y posteriormente validada para la predicción de mortalidad intrahospitalaria y/o necesidad de ventilación mecánica y/o shock séptico . Esta regla utiliza 8 variables: En el análisis multivariante se otorgó una puntuación a cada variable, pudiéndose desglosar en 2 variables mayores (pH arterial 30/minuto; urea >30mg/dl; pO2 arterial 80 años; y afectación multilobar en la Rx de tórax). El valor principal de esta regla fue su habilidad en identificar pacientes con mayor necesidad de monitorización y tratamiento más agresivo después de la primera valoración en la urgencia.Con el objetivo de poder generalizar los resultados obtenidos con la regla predictiva SCAP score, se validó en 3 cohortes independientes de pacientes hospitalizados y se comparó con las 2 reglas más universalmente utilizadas en ese momento, como eran el PSI y el CURB-65. En un estudio se validó el poder discriminativo en la predicción de eventos clínicamente relevantes durante el ingreso como eran ingreso en UCI, progresión a sepsis grave, necesidad de ventilación mecánica y presencia de fracaso terapéutico. En este estudio el SCAP score fue ligeramente más preciso que la otras reglas, apreciando que los pacientes identificados como de alto riesgo por el SCAP, tuvieron tasas más altas de ingreso en UCI, ventilación mecánica y sepsis grave. Posteriormente se llevó a cabo otro estudio con el objetivo de validar la exactitud y el poder discriminativo de esta regla para predecir mortalidad a 30 días y evaluar su capacidad de identificar pacientes con bajo riesgo de muerte que podrían ser candidatos a tratamiento ambulatorio. Como resultado se apreció que el SCAP score se correlacionó estrechamente con la mortalidad a 30 días y fue más preciso en la identificación de pacientes de bajo riesgo de mortalidad que el PSI y el CURB-65.Sin embargo, dado que en la práctica clínica las reglas de predicción existentes presentaban algunas limitaciones, se vio el interés por el estudio de ciertos biomarcadores séricos para mejorar el poder predictivo en el diagnóstico y el pronóstico de las reglasCon este interés, en el año 2010 iniciamos un estudio en el que se valoró el poder predictivo de la etiología mediante ciertos biomarcadores en pacientes con NAC no grave. El biomarcador procalcitonina (PCT) fue significativamente más elevado en pacientes con neumonía bacteriana (especialmente neumococo) que en pacientes conEvaluación y predicción del riesgo de mala evolución de la neumonía adquirida en la comunidad3Pedro Pablo España Yandiola 2016neumonía atípica o vírica. Un segundo objetivo de este estudio fue evaluar el valor predictivo de estos biomarcadores junto con la regla CURB-65 en la decisión de hospitalización, demostrando que al añadir el biomarcador PCT al CURB-65 mejoraba significativamente la habilidad de la regla.Posteriormente en el año 2013 se inició una investigación sobre la utilidad de la determinación de la concentración de los biomarcaores PCR, PCT y proadrenomedulina (Pro-ADM), combinada con reglas pronósticas, SCAP score, PSI y CURB-65 en la identificación de complicaciones relacionadas con la neumonía. En el estudio el biomarcador Pro-ADM y la regla de predicción SCAP score presentaron las mejores AUCs para la predicción de complicaciones relacionadas con la NAC. El uso combinado del biomarcador y la regla supuso una mejora del poder predictivo de ambos por separado. La combinación de SCAP score y Pro-ADM permitía estratificar a los pacientes en clases con alto y bajo riesgo de mortalidad y/o complicaciones, posibilitando la elección más adecuada del tratamiento y lugar de cuidado.En conclusión esta tesis realiza una revisión sobre la experiencia en la implementación de la GPC del manejo de la NAC en nuestro hospital y en concreto, sobre el desarrollo de una regla pronóstica de gravedad (SCAP) derivada y validada posteriormente en una cohorte externa de pacientes, y cómo el empleo de ciertos biomarcadores, tanto individualmente como asociados a las reglas pronósticas, parecen mejorar el poder predictivo de las mismas

Extracting relevant predictive variables for COVID-19 severity prognosis: An exhaustive comparison of feature selection techniques

With the COVID-19 pandemic having caused unprecedented numbers of infections and deaths, large research efforts have been undertaken to increase our understanding of the disease and the factors which determine diverse clinical evolutions. Here we focused on a fully data-driven exploration regarding which factors (clinical or otherwise) were most informative for SARS-CoV-2 pneumonia severity prediction via machine learning (ML). In particular, feature selection techniques (FS), designed to reduce the dimensionality of data, allowed us to characterize which of our variables were the most useful for ML prognosis. We conducted a multi-centre clinical study, enrolling n = 1548 patients hospitalized due to SARS-CoV-2 pneumonia: where 792, 238, and 598 patients experienced low, medium and high-severity evolutions, respectively. Up to 106 patient-specific clinical variables were collected at admission, although 14 of them had to be discarded for containing ⩾60% missing values. Alongside 7 socioeconomic attributes and 32 exposures to air pollution (chronic and acute), these became d = 148 features after variable encoding. We addressed this ordinal classification problem both as a ML classification and regression task. Two imputation techniques for missing data were explored, along with a total of 166 unique FS algorithm configurations: 46 filters, 100 wrappers and 20 embeddeds. Of these, 21 setups achieved satisfactory bootstrap stability (⩾0.70) with reasonable computation times: 16 filters, 2 wrappers, and 3 embeddeds. The subsets of features selected by each technique showed modest Jaccard similarities across them. However, they consistently pointed out the importance of certain explanatory variables. Namely: patient’s C-reactive protein (CRP), pneumonia severity index (PSI), respiratory rate (RR) and oxygen levels –saturation Sp O2, quotients Sp O2/RR and arterial Sat O2/Fi O2–, the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) –to certain extent, also neutrophil and lymphocyte counts separately–, lactate dehydrogenase (LDH), and procalcitonin (PCT) levels in blood. A remarkable agreement has been found a posteriori between our strategy and independent clinical research works investigating risk factors for COVID-19 severity. Hence, these findings stress the suitability of this type of fully data-driven approaches for knowledge extraction, as a complementary to clinical perspectives

Features selected in ⩾80% cases by the stable MI filters: <i>n</i>_<i>FS</i> = 20 or 40.

(a) MI Classif—knn imputer: nFS = 20. (b) MI Regress—knn imputer: nFS = 20. (c) MI Classif—iterat imputer: nFS = 20. (d) MI Regress—iterat imputer: nFS = 20. (e) MI Classif—knn imputer: nFS = 40. (f) MI Regress—knn imputer: nFS = 40. (g) MI Classif—iterat imputer: nFS = 40. (h) MI Regress—iterat imputer: nFS = 40.</p

Top-20 selected features.

Out of the 21 stable FS configurations, how many of them selected a certain feature for ⩾80% of the M = 100 bootstrap iterations.</p

Features selected in ⩾80% cases by the stable RBA filters: All of them without imputation.

(a) ReliefF (k = 1 00): nFS = 5. (b) MultiSURF: nFS = 5. (c) ReliefF (k = 100): nFS = 10. (d) MultiSURF: nFS = 10. (e) ReliefF (k = 100): nFS = 20. (f) MultiSURF; nFS = 20. (g) ReliefF (k = 100): nFS = 40. (h) MultiSURF: nFS = 40.</p

Stability for the wrapper algorithms.

With the COVID-19 pandemic having caused unprecedented numbers of infections and deaths, large research efforts have been undertaken to increase our understanding of the disease and the factors which determine diverse clinical evolutions. Here we focused on a fully data-driven exploration regarding which factors (clinical or otherwise) were most informative for SARS-CoV-2 pneumonia severity prediction via machine learning (ML). In particular, feature selection techniques (FS), designed to reduce the dimensionality of data, allowed us to characterize which of our variables were the most useful for ML prognosis. We conducted a multi-centre clinical study, enrolling n = 1548 patients hospitalized due to SARS-CoV-2 pneumonia: where 792, 238, and 598 patients experienced low, medium and high-severity evolutions, respectively. Up to 106 patient-specific clinical variables were collected at admission, although 14 of them had to be discarded for containing ⩾60% missing values. Alongside 7 socioeconomic attributes and 32 exposures to air pollution (chronic and acute), these became d = 148 features after variable encoding. We addressed this ordinal classification problem both as a ML classification and regression task. Two imputation techniques for missing data were explored, along with a total of 166 unique FS algorithm configurations: 46 filters, 100 wrappers and 20 embeddeds. Of these, 21 setups achieved satisfactory bootstrap stability (⩾0.70) with reasonable computation times: 16 filters, 2 wrappers, and 3 embeddeds. The subsets of features selected by each technique showed modest Jaccard similarities across them. However, they consistently pointed out the importance of certain explanatory variables. Namely: patient’s C-reactive protein (CRP), pneumonia severity index (PSI), respiratory rate (RR) and oxygen levels –saturation Sp O2, quotients Sp O2/RR and arterial Sat O2/Fi O2–, the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) –to certain extent, also neutrophil and lymphocyte counts separately–, lactate dehydrogenase (LDH), and procalcitonin (PCT) levels in blood. A remarkable agreement has been found a posteriori between our strategy and independent clinical research works investigating risk factors for COVID-19 severity. Hence, these findings stress the suitability of this type of fully data-driven approaches for knowledge extraction, as a complementary to clinical perspectives.</div

Jaccard similarity index between feature subsets.

For all pairs of stable algorithms, these grouped by nFS specification. Results were averaged over M = 100 bootstrap samples. (a) nFS = 5. (b) nFS = 10. (c) nFS = 20. (d) nFS = 40. (e) nFS not pre-fixed.</p

Features selected in ⩾80% cases by the stable RFE wrappers (<i>a,b</i>) and embeddeds (<i>c–e</i>): All of them with the <i>k</i>nn imputer.

(a) RFE: nFS = 5. (b) RFE: nFS = 20. (c) L1-LR: C = 0.005. (d) Lasso: α = 0.050. (e) Lasso: α = 0.075.</p