Nomograma de predicción para la estratificación del riesgo en pacientes con COVID-19

La COVID-19 puede progresar a formas severas de la enfermedad con una elevada mortalidad, por lo que ha sido necesario identificar factores predictivos permitan estratificar el riesgo en los enfermos. Se realizó un estudio retrospectivo analítico cohorte 150 pacientes del hospital Manuel Fajardo Villa Clara, Cuba, periodo marzo junio 2020. Con información obtenida se construyó índice pronóstico severidad mediante modelo regresión logística binaria multivariada, expresó probabilidad paciente evolucionara hacia función conjunto variables fueron identificadas como predictoras evento salud interés. Para resumen datos y aplicación las pruebas hipótesis utilizó software R versión 4.0.2. resultados finales elaboró pronostico través ecuación matemática cual sustenta modelo. facilitar su interpretación nomograma predicción, constituyó salida principal este estudio. Las mayor poder predictivo, definitivamente quedaron cuales fueron: edad (p=0.049), hipertensión arterial (p=0.013), neutrófilos/linfocitos (p=0.004), deshidrogenasa láctica (p=0.039) saturación oxígeno (p=0.044). El resultado estadígrafo test Hosmer-Lemeshow fue p= 0.976 capacidad discriminatoria dada área bajo curva ROC (receiver operating characteristic curve) igual 0.988 (AUC: 0.9882, 95% CI: 0.9756-1). punto corte óptimo 0. 099.Se concluye nuestro constituye instrumento gran utilidad para precozmente COVID-19. De esta manera, facilita mejor estratificación adecuación tratamientos oportunos, capaces frenar progresión enfermedad.