[Factors associated with the risk of hospitalization and death related to SARS-CoV-2 infection.] / Factores asociados al riesgo de hospitalización y muerte relacionados con la infección por SARS-CoV-2.

OBJECTIVE: COVID-19 has tried out global health causing high mortality. There are some risk factors that associate greater severity and mortality from COVID-19; but their individual impact is unknown yet. There are also no fixed criteria for hospital admission. For this reason, this study aimed to analyze the factors associated with the severity of COVID-19 and create predictive models for the risk of hospitalization and death due to COVID-19. METHODS: A descriptive retrospective cohort study was made in Talavera de la Reina (Toledo, Spain). Data were collected through computerized records of Primary Care, Emergencies and Hospitalization. The sample consisted of 275 patients over eighteen years old diagnosed with COVID-19 in a centralized laboratory from March 1st to May 31st, 2020. Analysis was carried on using SPSS, creating two predictive models for the risk of hospitalization and death using linear regression. RESULTS: The probability of hospitalization increased independently with polypharmacy (OR 1.086; CI95% 1.009-1.169), the Charlson index (OR 1.613; CI95% 1.158-2.247), the history of acute myocardial infarction (AMI) (OR 4.358; 95% CI 1.114-17.051) and the presence of COVID symptoms (OR 7.001; 95% CI 2.805-17.475). The probability of death was independently associated with age, increasing 8.1% (OD 1.081; 95% CI 1.054- 1.110) for each year of the patient. CONCLUSIONS: Comorbidity, polypharmacy, history of AMI and the presence of COVID-19 symptoms predict the risk of hospitalization. The age of individuals predicts the risk of death. Detecting patients at high risk of hospitalization and death allows us to define the target population and define measures to implement.

OBJETIVO: La COVID-19 ha puesto a prueba la sanidad mundial, provocando una elevada mortalidad. Existen factores de riesgo que asocian mayor gravedad y mortalidad por COVID-19, pero se desconoce su impacto individual. Tampoco existen criterios fijos para un ingreso hospitalario. Por ello, este estudio pretendió analizar los factores asociados a la gravedad de la COVID-19 y crear modelos predictivos de riesgo de hospitalización y exitus por COVID-19. METODOS: Se realizó un estudio descriptivo de cohorte retrospectiva en Talavera de la Reina (Toledo, España). Los datos fueron recogidos mediante registros informatizados de Atención Primaria, Urgencias y Hospitalización. La muestra estuvo compuesta por 275 pacientes mayores de dieciocho años diagnosticados de COVID-19 en un laboratorio centralizado del 1 de marzo al 31 de mayo de 2020. Se ejecutó el análisis mediante SPSS, creándose sendos modelos predictivos de riesgo de hospitalización y exitus mediante regresión lineal. RESULTADOS: La probabilidad de hospitalización aumentó de forma independiente con la polifarmacia (OR 1,086; IC95% 1,009-1,169), el índice de Charlson (OR 1,613; IC95% 1,158-2,247), el antecedente de infarto agudo de miocardio (IAM) (OR 4,358; IC95% 1,114-17,051) y la presencia de síntomas COVID (OR 7,001; IC95% 2,805-17,475). La probabilidad de exitus se asoció de forma independiente con la edad, aumentando un 8,1% (OD 1,081; IC95% 1,054-1,110) por cada año del paciente. CONCLUSIONES: La comorbilidad, la polifarmacia, el antecedente de IAM y la presencia de síntomas de COVID-19 predicen un riesgo de hospitalización. La edad de los individuos predice el riesgo de exitus. Detectar los pacientes con alto riesgo de hospitalización y exitus nos permite delimitar la población diana y definir las medidas a implementar.

Factores asociados al riesgo de hospitalización y muerte relacionados con la infección por SARS-CoV-2 / Factors associated with the risk of hospitalization and death related to SARS-CoV-2 infection

FUNDAMENTOS: La COVID-19 ha puesto a prueba la sanidad mundial, provocando una elevada mortalidad. Existen factores deriesgo que asocian mayor gravedad y mortalidad por COVID-19, pero se desconoce su impacto individual. Tampoco existen criteriosfijos para un ingreso hospitalario. Por ello, este estudio pretendió analizar los factores asociados a la gravedad de la COVID-19 y crearmodelos predictivos de riesgo de hospitalización y exitus por COVID-19. MÉTODOS: Se realizó un estudio descriptivo de cohorte retrospectiva en Talavera de la Reina (Toledo, España). Los datos fueron re-cogidos mediante registros informatizados de Atención Primaria, Urgencias y Hospitalización. La muestra estuvo compuesta por 275pacientes mayores de dieciocho años diagnosticados de COVID-19 en un laboratorio centralizado del 1 de marzo al 31 de mayo de 2020. Se ejecutó el análisis medianteSPSS, creándose sendos modelos predictivos de riesgo de hospitalización y exitus mediante regresión lineal.RESULTADOS: La probabilidad de hospitalización aumentó de forma independiente con la polifarmacia (OR 1,086; IC95% 1,009-1,169), el índice de Charlson (OR 1,613; IC95% 1,158-2,247), el antecedente de infarto agudo de miocardio (IAM) (OR 4,358; IC95% 1,114-17,051) y la presencia de síntomas COVID (OR 7,001; IC95% 2,805-17,475). La probabilidad de exitus se asoció de forma independientecon la edad, aumentando un 8,1% (OD 1,081; IC95% 1,054-1,110) por cada año del paciente. CONCLUSIONES: La comorbilidad, la polifarmacia, el antecedente de IAM y la presencia de síntomas de COVID-19 predicen un ries-go de hospitalización. La edad de los individuos predice el riesgo de exitus. Detectar los pacientes con alto riesgo de hospitalizacióny exitus nos permite delimitar la población diana y definir las medidas a implementar.(AU)

BACKGROUND: COVID-19 has tried out global health causing high mortality. There are some risk factors that associate greater se-verity and mortality from COVID-19; but their individual impact is unknown yet. There are also no fixed criteria for hospital admission.For this reason, this study aimed to analyze the factors associated with the severity of COVID-19 and create predictive models for therisk of hospitalization and death due to COVID-19. METHODS: A descriptive retrospective cohort study was made in Talavera de la Reina (Toledo, Spain). Data were collected throughcomputerized records of Primary Care, Emergencies and Hospitalization. The sample consisted of 275 patients over eighteen years olddiagnosed with COVID-19 in a centralized laboratory from March 1st to May 31st, 2020. Analysis was carried on usingSPSS, creating twopredictive models for the risk of hospitalization and death using linear regression.RESULTS: The probability of hospitalization increased independently with polypharmacy (OR 1.086; CI95% 1.009-1.169), the Charlsonindex (OR 1.613; CI95% 1.158-2.247), the history of acute myocardial infarction (AMI) (OR 4.358; 95% CI 1.114-17.051) and the presence ofCOVID symptoms (OR 7.001; 95% CI 2.805-17.475). The probability of death was independently associated with age, increasing 8.1% (OD1.081; 95% CI 1.054- 1.110) for each year of the patient. CONCLUSIONS: Comorbidity, polypharmacy, history of AMI and the presence of COVID-19 symptoms predict the risk of hospitaliza-tion. The age of individuals predicts the risk of death. Detecting patients at high risk of hospitalization and death allows us to definethe target population and define measures to implement.(AU)

Description of basic competencies in clinical ultrasound imaging for emergency departments. / Competencias básicas de la ecografía clínica en los servicios de urgencias y emergencias.

TEXT: Recent years have seen great advances in the use of clinical ultrasound imaging in both hospital emergency departments and out-of-hospital settings. However, all new techniques require up-to-date definitions of competencies relevant to the clinical realities of different specialties and the geographic settings in which specialists work. To that end, a group of experts in clinical ultrasound reviewed the evidence available in the literature and strictly applied the Delphi method to define the competencies relevant to emergency physicians. The group worked with the starting premise that clinical ultrasound imaging should be a common competency across the specialty.

TEXTO: En los últimos años, la ecografía clínica (EC) ha sufrido un avance muy importante en su implantación dentro de los servicios de urgencias, tanto hospitalarios como extrahospitalarios, pero como toda técnica requiere un ámbito competencial definido, actualizado y enmarcado, tanto en la realidad clínica de la especialidad que desempeñamos como en la geográfica del país donde ejercemos. Por ello, un grupo de expertos en la materia ha desarrollado el presente documento en el que basándose por un lado en la evidencia disponible en la bibliografía científica y por otro en una metodología Delphi, planteó el objetivo de establecer un claro marco competencial base para todos los urgenciólogos, asumiendo como premisa inicial que la EC debería ser una competencia transversal común.

Competencias básicas de la ecografía clínica en los servicios de urgencias y emergencias / Description of basic competencies in clinical ultrasound imaging for emergency departments

En los últimos años, la ecografía clínica (EC) ha sufrido un avance muy importante en su implantación dentro de los servicios de urgencias, tanto hospitalarios como extrahospitalarios, pero como toda técnica requiere un ámbito competencial definido, actualizado y enmarcado, tanto en la realidad clínica de la especialidad que desempeñamos como en la geográfica del país donde ejercemos. Por ello, un grupo de expertos en la materia ha desarrollado el presente documento en el que basándose por un lado en la evidencia disponible en la bibliografía científica y por otro en una metodología Delphi, planteó el objetivo de establecer un claro marco competencial base para todos los urgenciólogos, asumiendo como premisa inicial que la EC debería ser una competencia transversal común. (AU)

Recent years have seen great advances in the use of clinical ultrasound imaging in both hospital emergency departments and out-of-hospital settings. However, all new techniques require up-to-date definitions of competencies relevant to the clinical realities of different specialties and the geographic settings in which specialists work. To that end, a group of experts in clinical ultrasound reviewed the evidence available in the literature and strictly applied the Delphi method to define the competencies relevant to emergency physicians. The group worked with the starting premise that clinical ultrasound imaging should be a common competency across the special (AU)