Your browser doesn't support javascript.
loading
Análisis de las características de los pacientes mayores que ingresaron en una unidad de cuidados intensivos durante las 6 olas de la pandemia por SARS-CoV-2: implicaciones para la atención médica / Analysis of characteristics of elderly patients admitted to an intensive care unit during six waves of the SARS-CoV-2 pandemic: Implications for medical care
González-Castro, Alejandro; Cuenca-Fito, Elena; Peñasco, Yhivian; Fernandez, Alba; Huertas Marín, Carmen; Dierssen-Soto, Trinidad; Ferrero-Franco, Raquel; Rodríguez-Borregán, Juan Carlos.
  • González-Castro, Alejandro; Hospital Universitario Marqués de Valdecilla. Servicio de Medicina Intensiva. Cantabria. España
  • Cuenca-Fito, Elena; Hospital Universitario Marqués de Valdecilla. Servicio de Medicina Intensiva. Cantabria. España
  • Peñasco, Yhivian; Hospital Universitario Marqués de Valdecilla. Servicio de Medicina Intensiva. Cantabria. España
  • Fernandez, Alba; Hospital Universitario Marqués de Valdecilla. Servicio de Medicina Intensiva. Cantabria. España
  • Huertas Marín, Carmen; Hospital Universitario Marqués de Valdecilla. Servicio de Medicina Intensiva. Cantabria. España
  • Dierssen-Soto, Trinidad; Universidad de Cantabria. Facultad de Medicina. Departamento de Estadística y Salud Publica. Cantabria. España
  • Ferrero-Franco, Raquel; DUE Servicio Cántabro de Salud. España
  • Rodríguez-Borregán, Juan Carlos; Hospital Universitario Marqués de Valdecilla. Servicio de Medicina Intensiva. Cantabria. España
Rev. esp. geriatr. gerontol. (Ed. impr.) ; 58(4): [e101377], jul.- ago. 2023. tab
Article Es | IBECS | ID: ibc-223661
: ES1.1
: ES15.1 - BNCS
Objetivo Analizar las características de los enfermos adultos graves de mayor edad, durante las 6 olas de la pandemia COVID-19. Método Estudio retrospectivo, observacional y analítico sobre pacientes mayores de 70 años con ingreso en la UCI (marzo-2020/marzo-2022). Los pacientes se categorizaron en 3 grupos en función de la edad 70-74 años, 75-79 años y >80 años. Se realizó inicialmente un análisis descriptivo y comparativo de la muestra, y un análisis de supervivencia a los 28, 60 y 90 días con el método de Kaplan-Meier. El análisis multivariable de la supervivencia se realizó ajustando un modelo de Cox. Resultados De 301 enfermos, el menor número de ingresos se produjo durante la primera ola (20 [6%]), frente a la que fue la ola con mayor número de ingresos la sexta ola (76 [25%]). Las curvas de supervivencia a los 28, a los 60 días y a los 90 días evidenciaron una mayor probabilidad de sobrevivir en los grupos de menor edad (p<0,01 y p=0,01, respectivamente). La troponina al ingreso (por unidad, ng/l), evidenció un asociación significativa con la mortalidad a 28 y 60 días (HR 1,00; IC 95% 1,00-1,01; p<0,05). Tomando como referencia la 1.ª oleada de la pandemia, el ingreso en 3.ª oleada se comportó como un factor de protección frente a la mortalidad a los 28 y 60 días de seguimiento (HR 0,18; IC 95% 0,02-0,64; p<0,05; HR 0,13; IC 95% 0,02-0,64; p<0,05, respectivamente). Conclusiones El momento de ingreso y biomarcadores, como la troponina, se constituyen en marcadores pronósticos independientes de la edad en la población añosa (AU)
Objective To analyze the characteristics of seriously ill elderly patients during the six waves of the COVID-19 pandemic. Method Retrospective, observational and analytical study of patients over 70 years of age admitted to the ICU (March-2020 to March-2022). Patients were categorized into three groups based on age 70-74 years; 75-79 years; and >80 years. A descriptive and comparative analysis of the sample was initially performed; and a 28-, 60- and 90-day survival analysis using the Kaplan–Meier method. Multivariate survival analysis was performed by fitting a Cox model. Results Of 301 patients, the lowest number of admissions occurred during the first wave (20 (6%)), compared to the wave with the highest number of admissions the sixth wave (76 (25%)). The survival curves at 28 days, 60 days and 90 days showed a higher probability of survival in the younger age groups (P<.01 and P=.01, respectively). Troponin at admission (per unit, ng/l) showed a significant association with 28- and 60-day mortality (HR 1.00; 95% CI 1.00-1.01; P<.05). Taking the 1st wave of the pandemic as a reference, admission in the 3rd wave behaved as a protective factor against mortality at 28 and 60 days of follow-up (HR 0.18; 95% CI 0.02-0.64; P<.05; HR 0.13; 95% CI 0.02–0.64; P<.05, respectively). Conclusions The time of admission and biomarkers, such as troponin, constitute prognostic markers independent of age in the elderly population (AU)


...