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 SpO2, quotients SpO2/RR and arterial SatO2/FiO2 –, 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

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

Impact of outdoor air pollution on severity and mortality in COVID-19 pneumonia

The relationship between exposure to air pollution and the severity of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia and other outcomes is poorly understood. Beyond age and comorbidity, risk factors for adverse outcomes including death have been poorly studied. The main objective of our study was to examine the relationship between exposure to outdoor air pollution and the risk of death in patients with COVID-19 pneumonia using individual-level data. The secondary objective was to investigate the impact of air pollutants on gas exchange and systemic inflammation in this disease. This cohort study included 1548 patients hospitalised for COVID-19 pneumonia between February and May 2020 in one of four hospitals. Local agencies supplied daily data on environmental air pollutants ($PM_{10}$, $PM_{2.5}$, $O_3$, $NO_2$, $NO$ and $NO_X$) and meteorological conditions (temperature and humidity) in the year before hospital admission (from January 2019 to December 2019). Daily exposure to pollution and meteorological conditions by individual postcode of residence was estimated using geospatial Bayesian generalised additive models. The influence of air pollution on pneumonia severity was studied using generalised additive models which included: age, sex, Charlson comorbidity index, hospital, average income, air temperature and humidity, and exposure to each pollutant. Additionally, generalised additive models were generated for exploring the effect of air pollution on C-reactive protein (CRP) level and Sp$O_2$/Fi$O_2$ at admission. According to our results, both risk of COVID-19 death and CRP level increased significantly with median exposure to $PM_{10}$, $NO_2$, $NO$ and $NO_X$, while higher exposure to $NO_2$, $NO$ and $NO_X$ was associated with lower Sp$O_2$/Fi$O_2$ ratios. In conclusion, after controlling for socioeconomic, demographic and health-related variables, we found evidence of a significant positive relationship between air pollution and mortality in patients hospitalised for COVID-19 pneumonia. Additionally, inflammation (CRP) and gas exchange (Sp$O_2$/Fi$O_2$) in these patients were significantly related to exposure to air pollution

An NMR-based model to investigate the metabolic phenoreversion of COVID-19 patients throughout a longitudinal study.

After SARS-CoV-2 infection, the molecular phenoreversion of the immunological response and its associated metabolic dysregulation are required for a full recovery of the patient. This process is patient-dependent due to the manifold possibilities induced by virus severity, its phylogenic evolution and the vaccination status of the population. We have here investigated the natural history of COVID-19 disease at the molecular level, characterizing the metabolic and immunological phenoreversion over time in large cohorts of hospitalized severe patients (n = 886) and non-hospitalized recovered patients that self-reported having passed the disease (n = 513). Non-hospitalized recovered patients do not show any metabolic fingerprint associated with the disease or immune alterations. Acute patients are characterized by the metabolic and lipidomic dysregulation that accompanies the exacerbated immunological response, resulting in a slow recovery time with a maximum probability of around 62 days. As a manifestation of the heterogeneity in the metabolic phenoreversion, age and severity become factors that modulate their normalization time which, in turn, correlates with changes in the atherogenesis-associated chemokine MCP-1. Our results are consistent with a model where the slow metabolic normalization in acute patients results in enhanced atherosclerotic risk, in line with the recent observation of an elevated number of cardiovascular episodes found in post-COVID-19 cohorts

Healthcare-associated pneumonia among hospitalized patients in a Korean tertiary hospital

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Healthcare-associated pneumonia (HCAP) has more similarities to nosocomial pneumonia than to community-acquired pneumonia (CAP). However, there have only been a few epidemiological studies of HCAP in South Korea. We aimed to determine the differences between HCAP and CAP in terms of clinical features, pathogens, and outcomes, and to clarify approaches for initial antibiotic management.</p> <p>Methods</p> <p>We conducted a retrospective, observational study of 527 patients with HCAP or CAP who were hospitalized at Severance Hospital in South Korea between January and December 2008.</p> <p>Results</p> <p>Of these patients, 231 (43.8%) had HCAP, and 296 (56.2%) had CAP. Potentially drug-resistant (PDR) bacteria were more frequently isolated in HCAP than CAP (12.6% vs. 4.7%; <it>P </it>= 0.001), especially in the low-risk group of the PSI classes (41.2% vs. 13.9%; <it>P </it>= 0.027). In-hospital mortality was higher for HCAP than CAP patients (28.1% vs. 10.8%, <it>P </it>< 0.001), especially in the low-risk group of PSI classes (16.4% vs. 3.1%; <it>P </it>= 0.001). Moreover, tube feeding and prior hospitalization with antibiotic treatment within 90 days of pneumonia onset were significant risk factors for PDR pathogens, with odds ratios of 14.94 (95% CI 4.62-48.31; <it>P </it>< 0.001) and 2.68 (95% CI 1.32-5.46; <it>P </it>= 0.007), respectively.</p> <p>Conclusions</p> <p>For HCAP patients with different backgrounds, various pathogens and antibiotic resistance of should be considered, and careful selection of patients requiring broad-spectrum antibiotics is important when physicians start initial antibiotic treatments.</p

Impacto cuantitativo de la contaminación en la probabilidad de muerte por neumonía por SARS-CoV-2

Introducción La evidencia científica disponible señala que la contaminación del aire exterior podría agravar la severidad de la COVID-19 y por ende, incrementar las probabilidades de fallecimiento. Material y métodos Estudio observacional longitudinal retrospectivo de cohortes, multicéntrico en 4 hospitales: 2 en Bizkaia (1 urbano, 1 urbano-rural), Valencia y Barcelona (urbanos). Se incluyeron ingresos por neumonía SARS-CoV-2 en el primer pico epidémico de COVID-19 (febrero-mayo 2020). Para determinar la exposición a contaminación por PM$_{10}$ y NO$_{2}$, se obtuvieron los datos publicados por los organismos autonómicos de calidad del aire, para 2019 y 1er semestre 2020. Se utilizó un Modelo Aditivo Generalizado (GAM) para estimar el nivel diario de contaminante en cada código postal, en función de las coordenadas geográficas y la altitud de las estaciones de medición [Figura 1]. Para determinar la exposición crónica, se calcularon media y máximo en 2019; la aguda se caracterizó por media y máximo en los 7 días anteriores al ingreso. Se estudió la razón de probabilidades (‘odds ratio’, OR) de muerte frente a supervivencia entre nuestra cohorte. Se modeló mediante un GAM con regresión logística, incorporando como efectos fijos sexo, edad y contaminante; hospital como efecto aleatorio e índice de comorbilidad de Charlson como función suave mediantes splines penalizados. Resultados De los 1548 pacientes reclutados, 243 (15.7%) fallecieron durante su hospitalización y/o 30 días postingreso. Según los modelos [Tabla 1], existe evidencia estadística significativa de que la exposición crónica a PM$_{10}$ y NO$_{2}$ incrementan la probabilidad de muerte por neumonía SARS-CoV-2. Compensando por sexo, edad y Charlson -todos factores relacionados positivamente con el OR de muerte- así como por hospital; por cada incremento de 10 μg/m$^{3}$ en el nivel de PM$_{10}$ (máximo anual) el OR aumenta en 10.5%, linealmente proporcional al incremento en la contaminación. Mientras, cada 10 μg/m$^{3}$ más de NO2 (media anual) aumentan OR en 35.7%; cada 10 μg/m$^{3}$ más en exposición aguda a NO2 (media semana pre-ingreso): 62.9%; y NO$_{2}$ (máximo semana): 34.4%. Conclusiones Se cuantificaron y compensaron los efectos de los factores sexo, edad, Charlson y hospital. A igualdad de estos, incrementos en la exposición crónica y aguda a PM$_{10}$ y NO$_{2}$ aumentan de manera lineal y estadísticamente significativa la probabilidad de muerte por neumonía SARS-CoV-2

Predicción de la gravedad de neumonías por SARS-CoV-2 a partir de información clínica y contaminación, mediante inteligencia artificial

Introducción La contaminación del aire exterior se ha relacionado con mayor gravedad de las infecciones respiratorias. Por tanto, su inclusión en algoritmos predictivos podrían añadir información para pronosticar la gravedad de neumonías SARS-CoV-2. Material y métodos Estudio observacional longitudinal retrospectivo de cohortes, multicéntrico en 4 hospitales. Se incluyeron ingresos por neumonía SARS-CoV-2 en el primer pico epidémico de COVID-19 (febrero-mayo 2020). Se recogieron hasta 93 variables clínicas, analíticas y radiológicas por cada paciente (sexo, edad, peso, comorbilidades, síntomas, variables fisiológicas en urgencias, sangre, gasometría, etc.). Además, se calcularon los niveles exposición a contaminación por PM$_{10}$, PM$_{2.5}$, O$_{3}$, NO$_{2}$, NO, NO$_{X}$, SO$_{2}$ y CO en su código postal. En función de la evolución clínica de la neumonía, se definieron 3 niveles de gravedad [Tabla 1]. Para predecir dicha gravedad, se desarrolló un algoritmo de inteligencia artificial (IA), tipo ‘Random Forest’ con balanceo y ajuste automático de sus parámetros internos. El algoritmo se entrenó y evaluó mediante 20 repeticiones de validación cruzada 10-fold (90% entrenamiento, 10% validación), estratificando aleatoriamente por hospital y gravedad. Resultados En los conjuntos de validación, el algoritmo alcanzó una capacidad predictiva (área bajo la curva ROC) promedio AUC=0.834 para gravedad nivel 0, AUC=0.724 para 1 y AUC=0.850 para 2 [Figura 1]. Sin la información de contaminantes, su capacidad predictiva se degradó ligeramente (AUCs = 0.829, 0.722, 0.844; respectivamente). Conclusiones Nuestro algoritmo IA es capaz de predecir de manera satisfactoria la evolución de la gravedad en la neumonía; en particular para los casos más leves y más severos. El algoritmo IA extrae las reglas más relevantes a partir principalmente de la información clínica, analítica y radiológica de cada individuo; no obstante, la incorporación de la exposición a contaminantes mejora ligeramente la capacidad predictiva. El impacto de la contaminación podría estar ya reflejado en las analíticas de sangre, a través de su efecto en los niveles de inflamación del paciente (PCT, PCR, LDH, etc.)

Feasibility Analysis of the use of Hybrid Solar PV-Wind Power Systems for Grid Integrated Minigrids in India

Reliable electricity supply remains a major problem in rural India nowadays. Renewable off-grid solutions have been applied in the last decades to increase power supply reliability but often failed to be feasible due to their high energy costs compared to the national grid. Grid Integrated Mini-grids with Storage (GIMS) can provide reliable power supply at an affordable price by combining mini-grids and national grid facilities. However, research on the techno-economic feasibility of these systems in the country is very limited and unavailable in the public sphere. This research project analysed three different aspects of the GIMS feasibility. First, the feasibility of the use of hybrid wind and solar Photovoltaic (PV) systems in GIMS was analysed by comparing the Levelised Cost of Electricity (LCOE) and Net Present Cost (NPC) of solar PV and hybrid PV/Wind GIMS systems. Second, the potential savings GIMS can offer due to the possibility of selling power to the grid were quantified by comparing the LCOE and NPC of the system with and without grid export. Lastly, the cost of reliability of the power supply was represented by the influence of the allowed percentage of capacity shortage on the total cost of the system. The analysis was carried out by means of the software HOMER and was based on three case studies in India. The results of this analysis showed that the use of hybrid systems could generate savings of up to 17% of the LCOE of the GIMS system in comparison to solar mini-grids. Moreover, power sales to the grid enabled LCOE savings up to 35% with respect to mini-grid without power sell-back possibility. In addition, the LCOE could be reduced in between 28% and 40% in all cases by enabling up to a 5% of capacity shortage in the system.En tillförlitlig elförsörjning är ett stort problem på landsbygden i Indien. Elnätslösningar baserade på förnybara energikällor har undersökts under de senaste decennierna för att öka tillförlitligheten men har ofta misslyckats i genomförandefasen på grund av höga energikostnader jämfört med i det nationella nätet. Nätintegrerade mini-grids med energilagring (GIMS) kan ge tillförlitlig strömförsörjning till ett överkomligt pris genom att kombinera mini-grids och nationella elnätsanläggningar. Forskningen om den tekniskekonomiska genomförbarheten av dessa system i landet är emellertid mycket begränsad och otillgänglig inom den offentliga sfären. I den här studien analyseras tre olika aspekter av GIMS-genomförbarheten. För det första analyserades genomförbarheten av att använda hybrida vind- och solcellssystem i GIMS genom att jämföra ”Levelised Cost of Electricity” (LCOE) nivån och nuvärdeskostnaden (NPC) för solcellssystem (PV) och hybrid PV/Vind GIMS-system. För det andra kan de potentiella besparingar GIMS erbjuder, genom möjligheten att sälja elenergi till nätet, kvantifieras genom att jämföra LCOE och NPC i systemet med och utan ”nätexport”. Slutligen studeras kostnaden för tillförlitligheten hos strömförsörjningen i förhållande till accepterad kapacitetsbrist med avseende på systemets totala kostnad. Analysen har utförts med hjälp av mjukvaran HOMER och grundas på tre fallstudier i Indien. Resultaten av denna analys visar att användningen av hybridsystem skulle kunna generera besparingar på upp till 17% av LCOE i GIMS-systemet i jämförelse med enbart PV-baserade mini-grids. Försäljning av elenergi till nätet möjliggör LCOE-besparingar på upp till 35% med i förhållande till mini-grids utan möjlighet till export. Slutligen: LCOE kunde reduceras mellan 28% och 40% i samtliga fall genom att tillåta upp till 5% kapacitetsbrist i systemet

Feasibility Analysis of the Use of Hybrid Solar PV-Wind Power Systems for Grid Integrated Mini-grids in India

Reliable electricity supply remains a major problem in rural India nowadays. Renewable off-grid solutions have been applied in the last decades to increase power supply reliability but often failed to be feasible due to their high energy costs compared to the national grid. Grid Integrated Mini-grids with Storage (GIMS) can provide reliable power supply at an affordable price by combining mini-grids and national grid facilities. However, research on the techno-economic feasibility of these systems in the country is very limited and unavailable in the public sphere. This research project analysed three different aspects of the GIMS feasibility. First, the feasibility of the use of hybrid wind and solar Photovoltaic (PV) systems in GIMS was analysed by comparing the Levelised Cost of Electricity (LCOE) and Net Present Cost (NPC) of solar PV and hybrid PV/Wind GIMS systems. Second, the potential savings GIMS can offer due to the possibility of selling power to the grid were quantified by comparing the LCOE and NPC of the system with and without grid export. Lastly, the cost of reliability of the power supply was represented by the influence of the allowed percentage of capacity shortage on the total cost of the system. The analysis was carried out by means of the software HOMER and was based on three case studies in India. The results of this analysis showed that the use of hybrid systems could generate savings of up to 17% of the LCOE of the GIMS system in comparison to solar mini-grids. Moreover, power sales to the grid enabled LCOE savings up to 35% with respect to mini-grid without power sell-back possibility. In addition, the LCOE could be reduced in between 28% and 40% in all cases by enabling up to a 5% of capacity shortage in the system.En tillförlitlig elförsörjning är ett stort problem på landsbygden i Indien. Elnätslösningar baserade på förnybara energikällor har undersökts under de senaste decennierna för att öka tillförlitligheten men har ofta misslyckats i genomförandefasen på grund av höga energikostnader jämfört med i det nationella nätet. Nätintegrerade mini-grids med energilagring (GIMS) kan ge tillförlitlig strömförsörjning till ett överkomligt pris genom att kombinera mini-grids och nationella elnätsanläggningar. Forskningen om den tekniskekonomiska genomförbarheten av dessa system i landet är emellertid mycket begränsad och otillgänglig inom den offentliga sfären. I den här studien analyseras tre olika aspekter av GIMS-genomförbarheten. För det första analyserades genomförbarheten av att använda hybrida vind- och solcellssystem i GIMS genom att jämföra ”Levelised Cost of Electricity” (LCOE) nivån och nuvärdeskostnaden (NPC) för solcellssystem (PV) och hybrid PV/Vind GIMS-system. För det andra kan de potentiella besparingar GIMS erbjuder, genom möjligheten att sälja elenergi till nätet, kvantifieras genom att jämföra LCOE och NPC i systemet med och utan ”nätexport”. Slutligen studeras kostnaden för tillförlitligheten hos strömförsörjningen i förhållande till accepterad kapacitetsbrist med avseende på systemets totala kostnad. Analysen har utförts med hjälp av mjukvaran HOMER och grundas på tre fallstudier i Indien. Resultaten av denna analys visar att användningen av hybridsystem skulle kunna generera besparingar på upp till 17% av LCOE i GIMS-systemet i jämförelse med enbart PV-baserade mini-grids. Försäljning av elenergi till nätet möjliggör LCOE-besparingar på upp till 35% med i förhållande till mini-grids utan möjlighet till export. Slutligen: LCOE kunde reduceras mellan 28% och 40% i samtliga fall genom att tillåta upp till 5% kapacitetsbrist i systemet