Journal: | Salud pública de México |
Database: | PERIÓDICA |
System number: | 000460584 |
ISSN: | 0036-3634 |
Authors: | Mejía Vilet, Juan M1 Córdova Sánchez, Bertha M2 Fernández Camargo, Dheni A1 Méndez Pérez, R Angélica1 Morales Buenrostro, Luis E1 Hernández Gilsoul, Thierry3 |
Institutions: | 1Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Departamento de Nefrología y Metabolismo Mineral, Ciudad de México. México 2Instituto Nacional de Cancerología, Departamento de Medicina Crítica, Ciudad de México. México 3Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán, Servicio de Emergencias, Ciudad de México. México |
Year: | 2021 |
Season: | Ene-Feb |
Volumen: | 63 |
Number: | 1 |
Pages: | 1-11 |
Country: | México |
Language: | Inglés |
Document type: | Artículo |
Approach: | Descriptivo |
Spanish abstract | Objetivo: Desarrollar un puntaje predictivo de la necesidad de ingreso a una unidad de cuidados intensivos (UCI) en Covid-19. Material y métodos: Se evaluaron pacientes ingresados por Covid-19 en México. Se dividieron en un grupo que requirió ingreso a UCI y un grupo que nunca lo requirió. Se derivaron modelos predictivos incluyendo variables clínicas, de laboratorio e imagen y se integraron en el puntaje ABC-GOALS. Resultados: Se incluyeron 329 y 240 pacientes en cohortes de desarrollo y validación, respectivamente. Ciento quince pacientes de cada cohorte requirieron ingreso a UCI. Las áreas bajo la curva de los modelos clínico (ABC-GOALSc), clínico+laboratorio (ABC-GOALScl), clínico+laboratorio+imagen (ABC-GOALSclx) fueron 0.79 (IC95%=0.74-0.83) y 0.77 (IC95%=0.71-0.83); 0.86 (IC95%=0.82-0.90) y 0.87 (IC95%=0.83-0.92); 0.88 (IC95%=0.84-0.92) y 0.86 (IC95%=0.81-0.90) en las cohortes de derivación y validación, respectivamente. El desempeño del ABC-GOALS fue superior a otros puntajes de riesgo. Conclusión: ABC-GOALS es una herramienta para predecir oportunamente la necesidad de ingreso a UCI en Covid-19 |
English abstract | Objective: To develop a score to predict the need for intensive care unit (ICU) admission in Covid-19. Materials and methods: We assessed patients admitted to a Covid-19 center in Mexico. Patients were segregated into a group that required ICU admission, and a group that never required ICU admission. By logistic regression, we derived predictive models including clinical, laboratory, and imaging findings. The ABC-GOALS was constructed and compared to other scores. Results: We included 329 and 240 patients in the development and validation cohorts, respectively. One-hundred-fifteen patients from each cohort required ICU admission. The clinical (ABC-GOALSc), clinical+laboratory (ABC-GOALScl), clinical+laboratory+image (ABC-GOALSclx) models area under the curve were 0.79 (95%CI=0.74-0.83) and 0.77 (95%CI=0.71-0.83), 0.86 (95%CI=0.82-0.90) and 0.87 (95%CI=0.83-0.92), 0.88 (95%CI=0.84-0.92) and 0.86 (95%CI=0.81-0.90), in the development and validation cohorts, respectively. The ABC-GOALScland ABC-GOALSclxoutperformed other Covid-19 and pneumonia predictive scores. Conclusion: ABC-GOALS is a tool to timely predict the need for admission to ICU in Covid-19 |
Disciplines: | Medicina |
Keyword: | Diagnóstico, Neumología, Virus, Ingreso hospitalario, Unidad de cuidados intensivos (UCI), COVID-19, México, Coronavirus, Pandemia |
Keyword: | Diagnosis, Pneumology, Virus, Coronavirus, COVID-19, Pandemic, Intensive care unit (ICU), Hospital admission, Mexico |
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