Muchos aspectos de la COVID-19 siguen siendo desconocidos, especialmente porque la propia infección y las características de cada una de sus variantes son variables.  No se prevé la desaparición de la enfermedad a corto o medio plazo, por lo que es necesario analizar continuamente las características asociadas y los factores relacionados con una mala evolución para poder adaptar rápidamente los tratamientos y, en su caso, reorganizar el sistema sanitario. Por tanto, para los servicios de atención sanitaria es fundamental desarrollar modelos predictivos que permitan disponer de más información sobre el estado de salud de los pacientes y prever el riesgo de agravamiento o de tener que ingresar en la UCI.

Investigadores del Departamento de Matemáticas de la UPV/EHU, junto con personal médico e investigador del Hospital Galdakao-Usansolo, han utilizado los datos de 380.081 pacientes infectados con SARS-CoV-2 en la CAPV entre el 1 de marzo de 2020 y el 9 de enero de 2022 para lograr un modelo predictivo. La profesora de la UPV/EHU Irantzu Barrio explica que «hemos identificado factores relacionados con los ingresos hospitalarios de personas con esta infección, con una mala evolución (que tengan que ser atendidas en la UCI o que fallezcan) y con la mortalidad. Hemos visto con qué factores de la población general de la CAPV se puede predecir una de las tres situaciones mencionadas y, a partir del modelo desarrollado, hemos creado una serie de escalas para medir la gravedad de los pacientes».

El modelo fue desarrollado antes de que apareciera la variante Omicron, por lo que se ha validado con datos de infecciones contraídas con esta variante también. Los miembros de la investigación están satisfechos con los buenos resultados obtenidos: «Hemos conseguido un buen modelo, que también se puede utilizar con nuevas variantes». Por otro lado, la investigadora ha señalado que se trata de un estudio realizado a nivel poblacional, es decir, «hemos utilizado un gran número de datos, y en estadística, cuantos más datos se utilizan para crear modelos, mejores y más rigurosos son los resultados obtenidos».

De este modo, proponen una serie de escalas de riesgo basadas en la información básica, muy fáciles de calcular y con gran capacidad predictiva. «No hemos utilizado muchas variables, únicamente variables basales: otras enfermedades de los pacientes, tratamientos, edad, sexo...  De hecho, la recopilación de los datos en el ámbito poblacional hace que la base de datos sea muy compleja», dice Barrio. Estas escalas pueden ser de gran ayuda para los profesionales de la atención primaria, del servicio de urgencias y de la atención hospitalaria. «No tanto para tomar decisiones médicas, sino para saber qué grado de riesgo tiene un paciente infectado por SARS-CoV-2, en función de sus características y otras dolencias, de evolucionar mal a corto plazo», explica la profesora.

Un recorrido de muchos años

El grupo de investigación Mathmode de la UPV/EHU, al que pertenece Irantzu Barrio, es experto en el desarrollo, validación y ulterior preparación de modelos predictivos a través de herramientas informáticas para su utilización por profesionales. Esta no ha sido la primera vez que trabajan junto con el Hospital de Galdakao-Usansolo. De hecho, llevan muchos años colaborando en investigaciones estadísticas sobre diferentes enfermedades: «Hemos investigado la evolución de las personas que han tenido algún tipo de cáncer, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, la insuficiencia cardíaca o la calidad de vida de los pacientes oncológicos, etc.». Barrio destaca la importancia del trabajo en equipo: «Es muy importante que profesionales de las diferentes áreas colaboren y se complementen. Ellos plantean objetivos y nosotros tenemos que ser capaces de ver qué alternativas son las más adecuadas metodológicamente para investigarlo». Actualmente continúan trabajando con la base de datos creada para esta investigación, analizando otros aspectos.

Información complementaria

Este estudio se ha llevado a cabo en colaboración con Osakidetza y el Departamento de Salud del Gobierno Vasco.

Irantzu Barrio es profesora en el Grado en Matemáticas de la UPV/EHU y en los siguientes másteres: Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación; Salud Pública e  Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes.