Desarrollo de un modelo predictivo de gravedad en el paciente con COVID-19 asociado a sus características basales, demográficas y factores cardiovasculares

dc.centroFacultad de Medicinaes_ES
dc.contributor.advisorMartínez-López, María del Pilar
dc.contributor.advisorJiménez-Navarro, Manuel Francisco
dc.contributor.authorNuevo Ortega, María del Pilar
dc.date.accessioned2025-09-18T09:56:38Z
dc.date.available2025-09-18T09:56:38Z
dc.date.created2025-01
dc.date.issued2025
dc.date.submitted2025-07-17
dc.departamentoMedicina y Dermatologíaes_ES
dc.description.abstractEn las enfermedades potencialmente graves en general y en la COVID-19 en particular, es vital identificar precozmente a los pacientes que van a desarrollar complicaciones. Una reciente revisión sistemática viva dedicada a los modelos predictivos en COVID-19 (1), evalúa críticamente 145 modelos, 8 de ellos centrados en la predicción de la enfermedad grave y 23 en la mortalidad. Lamentablemente, en los 145 modelos encontraron un riesgo de sesgo lo suficientemente significativo como para finalmente "no recomendar ninguno para uso clínico". Los autores sugieren concentrarse en evitar sesgos en el muestreo y priorizar el estudio de factores predictivos ya identificados, en lugar de la identificación de otros nuevos que suelen depender de la base de datos. Nuestro objetivo es desarrollar un modelo para predecir qué pacientes con neumonía COVID-19 tienen un riesgo elevado de desarrollar una enfermedad grave o morir, utilizando herramientas clínicas básicas y validadas. Se estudió una cohorte prospectiva de pacientes consecutivos ingresados en un hospital universitario durante la "primera oleada" de la pandemia de COVID-19. Seguimiento hasta el alta hospitalaria. Regresión logística múltiple seleccionando variables según criterios clínicos y estadísticos. Los resultados fueron: Se evaluaron 404 pacientes consecutivos, 392 (97%) completaron el seguimiento. La edad media fue de 61 años; el 59% eran hombres. La carga media de comorbilidad fue de 2 puntos en el índice de comorbilidad de Charlson ajustado por edad, la CRB fue anormal en el 18% de los pacientes y la saturación basal de oxígeno al ingreso inferior al 90% en el 18%. Un modelo compuesto por el índice de comorbilidad de Charlson ajustado por edad, la puntuación CRB y la saturación basal de oxígeno puede predecir una evolución desfavorable o la muerte con un área bajo la curva ROC de 0,85 (IC 95%: 0,80-0,89), y 0,90 (IC 95%: 0,86 a 0,94), respectivamente. El pronóstico de la neumonía por COVID-19 puede predecirsees_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/39973
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUMA Editoriales_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCOVID-19 - Complicaciones - Tesis doctoraleses_ES
dc.subjectSíndrome respiratorio agudo gravees_ES
dc.subject.otherCOVID-19es_ES
dc.subject.otherCoronaviruses_ES
dc.subject.otherInfección respiratoriaes_ES
dc.subject.otherNeumoníaes_ES
dc.subject.otherSalud públicaes_ES
dc.titleDesarrollo de un modelo predictivo de gravedad en el paciente con COVID-19 asociado a sus características basales, demográficas y factores cardiovasculareses_ES
dc.typedoctoral thesises_ES
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication53041f05-d11c-40e1-b579-27bf7da531f6
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