Design and development of an early warning score for covid-19 hospitalized patients.

RESUMEN

La pandemia por COVID-19 planteó un desafío para el sistema salud, debido a la gran demanda de pacientes hospitalizados. La identificación temprana de pacientes hospitalizados con riesgo de evolución desfavorable es vital para asistir en forma oportuna y planificar la demanda de recursos. El propósito de este estudio fue identificar las variables predictivas de mala evolución en pacientes hospitalizados por COVID-19 y crear un modelo predictivo que pueda usarse como herramienta de triage. A través de una revisión narrativa, se obtuvieron 44 variables vinculadas a una evolución desfavorable de la enfermedad COVID-19, incluyendo variables clínicas, de laboratorio y radiográficas. Luego se utilizó un procesamiento por método Delphi modificado de 2 rondas para seleccionar una lista final de variables incluidas en el score llamado COVID-19 Severity Index. Luego se calculó el Área Bajo la Curva (AUC) del score para predecir el pase a terapia intensiva en las próximas 24 horas. El score presentó un AUC de 0,94 frente a 0,80 para NEWS-2. Finalmente se agregó el COVID-19 Severity Index a la historia clínica electrónica de un hospital universitario de alta complejidad. Se programó para que el mismo se actualice de manera automática, facilitando la planificación estratégica, organización y administración de recursos a través de la identificación temprana de pacientes hospitalizados con mayor riesgo de transferencia a la Unidad de Cuidados Intensivos.