A partir del análisis estadístico de resultados clínicos de enfermos de COVID, investigadores de la Universidad de Alicante han creado un modelo capaz de predecir el desenlace de esta enfermedad. Los resultados de esta investigación han sido publicados por la prestigiosa revista científica HELIYON y son la base del desarrollo de una Aplicación Móvil (APP) que podría utilizarse en un futuro si se dieran unas circunstancias parecidas.
El catedrático Frutos Marhuenda, del departamento de Agroquímica y Bioquímica de la Universidad de Alicante, es el responsable de esta investigación, que ha sido posible gracias a la base de datos de los hospitales HM de Madrid, que las dejaron en abierto con fines científicos.
Marhuenda explica que analizando estos resultados clínicos de pacientes COVID se pudieron evaluar qué parámetros, de todos esos análisis clínicos realizados, eran más importantes para poder prever el desarrollo de la enfermedad“. El investigador señala además que, de hecho, con los resultados obtenidos de una primera analítica realizada cuando el paciente ingresa en los servicios de urgencia eran capaces de detectar o determinar cuál iba a ser el desenlace de la enfermedad. “Podíamos predecir con una tasa de acierto de más del 95% si el paciente iba a fallecer o iba a superar la enfermedad”, asegura.
“Este modelo podría haber sido una herramienta para el personal médico muy útil durante los momentos más difíciles de la pandemia, pues hubiese ayudado a tomar las decisiones clínicas en base a esa información. Por ejemplo, en hombres, la edad era determinante como un factor de riesgo, mientras que en mujeres la edad no era ni mucho menos el factor clave para predecir el desenlace de la enfermedad”, asegura Frutos Marhuenda, quien tiene ahora puesto su empeño en desarrollar gracias a esta investigación una Aplicación Móvil (App) que, con un uso sencillo e intuitivo, podría utilizarse en el supuesto caso de se produjera otra pandemia.
“Queríamos crear un modelo predictivo para valorar la gravedad y para saber hacia dónde iba a evolucionar. Para ello seleccionamos una serie de factores de las analíticas de unos 300 pacientes, desde su ingreso hasta el final del desarrollo de su enfermedad, y el resultado fue muy bueno, llegando a alcanzar el 95% de acierto en la predicción. El modelo no llegó a usarse durante la pandemia, pero ahora, convertido en APP podría ser muy útil si se dan circunstancias similares”.
