La enfermedad por COVID-19 se ha convertido en un auténtico reto sociosanitario. Desde su declaración como pandemia el número de infectados y fallecidos a nivel mundial no para de crecer de forma constante. En la actualidad nos encontramos en un segundo periodo de la epidemia, caracterizado por un importante incremento de visitas a urgencias e ingresos hospitalarios, en donde no solo es necesario atender a la demanda generada por el COVID-19, sino también mantener la asistencia a los pacientes con procesos no relacionados con el SARS-CoV-2.
La técnica de detección molecular basada en la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) continúa siendo el método diagnóstico más utilizado para catalogar a un individuo como infectado1, siendo además muy útil en la monitorización de la evolución de la pandemia2. Sin embargo, no hemos encontrado ningún artículo que haya evaluado el número de ingresos hospitalarios en función de la tasa de recién infectados. El objetivo principal de este trabajo es determinar si existe una asociación entre el porcentaje de individuos con una PCR positiva en la comunidad, y el número de ingresos hospitalarios por una infección por SARS-CoV-2, así como el análisis de la infuencia retardada durante los 10 días siguientes.
Se realiza un análisis temporal del total de las pruebas PCR frente al SARS-CoV-2 realizadas desde el 15 de mayo hasta el 1 de noviembre del 2020. Se ha tenido en consideración el porcentaje diario tanto de las nuevas positividades en las PCR realizadas como del número de ingresos efectuados desde urgencias con diagnóstico de infección por SARS-CoV-2.
Para el estudio de la asociación se empleó la regresión lineal generalizada con distribución de Poisson, ajustando la misma al número diario de urgencias atendidas. Para evaluar la posible influencia retardada del porcentaje de PCR positivas se analizaron sus porcentajes con respecto a los ingresos de ese mismo día y en los días sucesivos hasta el décimo día (retardo de 0 a 10 días). Se calculó el riesgo relativo (RR) del número de ingresos diario para cada aumento de un 1 o 5% diario de las PCR positivas nuevas. Se cuantificó el impacto de este porcentaje sobre el número de ingresos/día mediante el cálculo de la fracción atribuible (FA). Para la selección del modelo óptimo se utilizó el criterio de información de Akaike. Se consideró significativo un nivel de confianza del 95% (p<0,05).
Durante el periodo de estudio se realizaron 81.497 determinaciones de PCR, siendo positivas nuevas 7.849 (9,63% del total). El total de urgencias atendidas en este periodo de tiempo fue de 35.970, con un global de 6.726 ingresos. La media diaria de ingresos de pacientes infectados por el SARS-CoV-2 se situó en 4,71 (DE: 6,33) ingresos. Desde la semana epidemiológica 34 los porcentajes de positividades presentaron una evolución desigual alcanzando en la semana 44 una tasa de positividad del 18,17% y un incremento del 39,84% con respecto a los ingresos hospitalarios.
Se evidenció una asociación significativa entre el número de ingresos/día y el porcentaje de nuevos positivos diarios (p<0,001), que se mantuvo en los 10 días analizados, si bien esta fue mayor al segundo y sexto día (tabla 1).
Riesgo relativo y fracción atribuible de ingresar por infección por la COVID-19 en función de una subida del 1 y 5% de las PCR positivas nuevas y retardo diario
| Retardo en días | RR por cada 1% (IC 95%) | FA por cada 1% | RR por cada 5% (IC 95%) | FA por cada 5% |
|---|---|---|---|---|
| Sin retardo | 1,124(1,104-1,145) | 11,03 | 1,797(1,637-1,971) | 44,35 |
| Retardo 1 | 1,124(1,105-1,143) | 11,03 | 1,776(1,633-1,931) | 43,69 |
| Retardo 2 | 1,127(1,109-1,145) | 11,27 | 1,817(1,681-1,965) | 44,96 |
| Retardo 3 | 1,118(1,097-1,139) | 10,55 | 1,746(1,592-1,916) | 42,72 |
| Retardo 4 | 1,121(1,102-1,140) | 10,79 | 1,772(1,627-1,929) | 43,56 |
| Retardo 5 | 1,122(1,099-1,145) | 10,87 | 1,778(1,606-1,968) | 43,75 |
| Retardo 6 | 1,126(1,104-1,148) | 11,19 | 1,809(1,641-1,993) | 44,72 |
| Retardo 7 | 1,121(1,100-1,142) | 10,79 | 1,770(1,612-1,944) | 43,50 |
| Retardo 8 | 1,120(1,098-1,141) | 10,71 | 1,760(1,599-1,938) | 43,18 |
| Retardo 9 | 1,120(1,101-1,140) | 10,71 | 1,766(1,618-1,927) | 43,37 |
| Retardo 10 | 1,118(1,096-1,141) | 10,55 | 1,749(1,584-1,931) | 42,82 |
FA: fracción atribuible; IC: intervalo de confianza; RR: riesgo relativo; %: porcentaje.
Nuestro estudio confirma la existencia de una asociación entre el porcentaje de positividad de PCR obtenidas y el número de ingresos hospitalarios/día debidos a una infección por el SARS-CoV-2. Su mayor impacto se alcanza al segundo día donde el incremento de ingresos alcanza un 44,9% por cada incremento del 5% en las postividades. Se ha sugerido que las curvas epidémicas de los casos no siempre reflejan la tasa de crecimiento epidémico, debido a que las tasas de rendimiento de esta técnica pueden estar influenciadas por su capacidad diagnóstica3. En este sentido el número de casos hospitalizados se ve menos afectada y puede reflejar mejor la situación, por lo que se ha considerado como una métrica superior4,5. Poder estimar la probabilidad de los ingresos hospitalarios a partir del porcentaje de positividades de PCR puede ayudar a gestionar los recursos hospitalarios de forma más eficiente en el contexto de la pandemia.
FinanciaciónEsta investigación ha recibido el apoyo del CIBER en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN) a través de Instituto Carlos III y de la Gerencia Regional de Salud de Castilla y León a través del programa de intensificación.
