Identificar predictores de evolución desfavorable (ingreso hospitalario y/o fallecimiento) en los pacientes con COVID-19 confirmada durante el primer semestre de la pandemia (01-03-2020 al 31-08-2020) en 2 áreas sanitarias de Extremadura.
Pacientes y métodosEstudio observacional, analítico y ambispectivo, con 2 años de seguimiento. Se excluyeron a los pacientes con documentación clínica incompleta o ausencia de confirmación diagnóstica. Se excluyeron 216 pacientes y la muestra final fue de 1.422. Se incluyeron características clínicas, sociodemográficas, comorbilidades y evolución de la infección. Se realizó un análisis multivariante para identificar predictores de consultas a servicios de urgencias hospitalarias (SUH), ingresos y mortalidad.
ResultadosEdad media: 45,6 años; el 53,2% mujeres. El 14,2% presentó evolución desfavorable y el 2,0% falleció. En el análisis multivariante, la edad fue predictora de asistencia a SUH, ingreso hospitalario y muerte. La mayor odds ratio (OR) de mortalidad en la población general y en hospitalizados fue la presencia de enfermedades autoinmunes o trasplantes: OR: 9,02; intervalo de confianza al 95% (IC 95%): 1,72-47,21 y OR: 8,06; IC 95%: 1,17-55,53, respectivamente. Las principales predictoras de consulta a SUH fueron enfermedad autoinmune o trasplante, enfermedad pulmonar obstructiva crónica y enfermedades cardiovasculares. El informe de derivación realizado por el médico de familia (MF) fue la variable con mayor capacidad predictiva de ingreso hospitalario o evolución desfavorable en la población general (OR: 44,15; IC 95%: 27,14-71,83 y OR: 43,29; IC 95%: 26,28-71,29, respectivamente).
ConclusionesEl informe de derivación al SUH del MF fue el predictor más potente de ingreso hospitalario y evolución desfavorable.
To identify predictive variables of unfavorable clinical evolution (hospital admission and/or death) in patients with COVID-19 during the first half of the pandemic (01-03-2020 to 31-08-2020) in two health areas of Extremadura.
Patients and methodsObservational, analytical and ambispective study with a two-year follow-up. Patients with incomplete clinical documentation or without confirmed diagnosis where excluded. A total of 216 patients were excluded, resulting in a final sample of 1422 patients. Clinical and sociodemographic characteristics, comorbidities, and the course of the infection were included. A multivariate analysis was performed to identify predictors of hospital emergency department (HED) visits, hospital admissions, and mortality.
ResultsMean age 45.6 years; 53.2% women. 14.2% of patients had an unfavorable clinical evolution and 2.0% died. Age was a predictor of HED visits, hospital admission and death. The highest odds ratio (OR) for mortality in both general population and hospitalized patients was associated with the presence of autoimmune diseases or organ transplants: OR: 9.02; 95% confidence interval (95% CI): 1.72-47.21 and OR: 8.06; 95% CI: 1.17-55.53, respectively. Predictors of HED visits included autoimmune disease or transplant, chronic obstructive pulmonary disease, and cardiovascular diseases. The referral report made by the family physician (FP) was the variable with the greatest predictive capacity for hospital admission or unfavorable outcome in the general population (OR: 44.15; 95% CI: 27.14-71.83 and OR: 43.29; 95% CI: 26.28-71.29, respectively).
ConclusionsThe referral report to the HED by the FP was the strongest predictor of hospital admission and unfavorable outcome.
La pandemia de COVID-19 (acrónimo del inglés Coronavirus Disease-2019)1 debida a la infección por el virus SARS-CoV-2 (coronavirus tipo 2 del síndrome agudo respiratorio severo), ha tenido un notable impacto económico y biopsicosocial2.
Los síntomas iniciales son similares en todos los pacientes1 y, antes de la disponibilidad de las vacunas, se estimó una mortalidad del 2,3% (ascendiendo al 8,0% en los pacientes de 70-79 años y al 14,8% en los mayores de 80 años)3. En la tercera semana de 2025, la incidencia y la tasa de hospitalización estimada por COVID-19 en España es de 11,3 y 0,4 casos por 100.000 habitantes, respectivamente. Actualmente, conlleva especial morbilidad en los pacientes hospitalizados (30,3% presentan neumonía, 3,5% ingresan en cuidados intensivos y 5,3% fallecen)4.
Una evolución clínica desfavorable en mayores de 18 años, definida como ingreso hospitalario y/o mortalidad, se asoció con la edad, el sexo masculino y el tabaquismo activo o pasado5. Las variables predictoras de mala evolución clínica en otros estudios, durante los primeros meses de la pandemia, fueron la obesidad de tercer grado6, la edad mayor de 65 años7, la presencia de cáncer (sobre todo hematológico o pulmonar)8–10, la enfermedad renal crónica11, la hipertensión arterial11, la diabetes12,13 y las enfermedades cardiovasculares11.
La mayoría de los estudios que analizan las variables predictoras de la evolución clínica de la COVID-19 se limitan a población hospitalizada e incluyen como variables los resultados de pruebas complementarias (analíticas o radiológicas). Un estudio realizado en Tarragona en mayores de 50 años concluye, tras un análisis multivariante, que la edad y ciertos síntomas se asociaron con una evolución desfavorable de la enfermedad, pero no así la presencia de diferentes comorbilidades14.
Este trabajo se diseñó con el objetivo de identificar las variables predictoras de una evolución clínica desfavorable de la infección por SARS-CoV-2 en los pacientes con COVID-19, durante el primer semestre de pandemia, en 2 áreas sanitarias de Extremadura.
MétodosEstudio observacional, analítico y ambispectivo con la información de la historia clínica digital de los casos de COVID-19 confirmados en el primer semestre de pandemia (del 1 de marzo al 31 de agosto de 2020) en 2 áreas sanitarias de Extremadura. El único criterio de inclusión de los pacientes fue el registro en la historia clínica del código A77.01 de la Clasificación Internacional de Atención Primaria («caso confirmado de infección debida a coronavirus») con fecha de inicio en los primeros seis meses de pandemia. Se excluyeron a los pacientes con documentación clínica incompleta (ausencia de registro de antecedentes o evolución de la infección) o ausencia de confirmación diagnóstica. Tras la exclusión de 216, la muestra fue de 1.422 pacientes (870 del área de salud Badajoz y 522 del área de Don Benito-Villanueva de la Serena).
El área sanitaria de Don Benito-Villanueva15 tiene 140.000 habitantes y 2 hospitales (Don Benito-Villanueva y Talarrubias), predominando el ámbito rural y una gran dispersión geográfica, mientras que en el área de salud de Badajoz16 se atienden a más de 260.000 habitantes, concentrados principalmente en la ciudad de Badajoz, donde se ubican los hospitales, o en sus alrededores.
Para este estudio se recogieron múltiples variables relativas al estado de salud de los pacientes, su situación funcional y variables sociodemográficas.
El análisis se realizó mediante el paquete estadístico Stadistical Package for the Social Sciences (SPSS®) v.22.0. En el análisis descriptivo univariante de variables cuantitativas se utilizaron la media y desviación típica en distribuciones normales, y la mediana y los cuartiles 1 y 3 en las distribuciones no normales. En las variables cualitativas se calcularon las frecuencias observadas y las proporciones. La normalidad de las variables se comprobó con el test de Kolmogorov-Smirnov y diagramas de normalidad, estudiándose la homocedasticidad mediante la prueba de Levene. En el análisis bivariante de distribuciones normales se empleó la prueba T para muestras independientes, en el caso de variables cuantitativas, y la prueba χ2 con el test exacto de Fisher en el caso de variables categóricas. En el estudio bivariante de las variables sin distribución normal se utilizó el test no paramétrico U de Mann-Whitney.
El análisis multivariante se realizó mediante regresión logística binaria, introduciéndose todas las variables que resultaron clínica o estadísticamente significativas en el análisis bivariante. Se consideró como nivel de significación un valor de p<0,05 y como medida de riesgo la odds ratio (OR) con su correspondiente intervalo de confianza al 95% (IC 95%).
El protocolo de investigación fue revisado, evaluado y aprobado por el Comité Ético de Investigación Clínica de Badajoz.
ResultadosLa evolución de los 1.422 pacientes incluidos (edad media: 45,6 años; 53,2% mujeres; 16,5% profesionales sociosanitarios) se muestra en la figura 1. Presentaron una evolución desfavorable (ingreso o muerte por infección por COVID-19) el 14,2% de la población analizada (202 pacientes). El 13,4% precisaron de ingreso hospitalario (191 pacientes) y el 2,0% falleció (28 pacientes, 17 de ellos murieron en hospitales).
Diagrama de flujo de los pacientes incluidos y evolución de la COVID-19
*Se excluyeron 216 pacientes. Fueron criterios de exclusión tener documentación clínica incompleta (ausencia de registro de antecedentes o evolución de la infección) o ausencia de confirmación diagnóstica de la infección.
Los pacientes que acudieron a servicios de urgencias hospitalarias (SUH) tenían más edad (59,2 vs. 42,0; p=0,000), mayor carga de comorbilidades y un mayor porcentaje de toma de psicofármacos (tabla 1). Los pacientes con una evolución desfavorable tenían más edad (67,1 vs. 42,0 años; p=0,000), un mayor grado de dependencia e institucionalización, una mayor prevalencia de comorbilidades y en un mayor porcentaje (64,4 vs. 2,9%; p=0,000) había acudido al SUH con un informe de derivación de su médico de familia (MF) (tabla 1).
Características generales y comorbilidades de la población con COVID-19 en función de si acudieron o no a los servicios de urgencias hospitalarios y de si presentaron o no evolución desfavorable (definida como ingreso hospitalario o muerte)
| Acudieron a SUH(n=297) | No acudieron a SUH(n=1125) | Valor de p | Ingresaron o fallecieron* (n=202) | Sobrevivientes sin ingreso hospitalario(n=1220) | Valor de p | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Edad en años, media (DE) | 59,2 (18,5) | 42,0 (22,2) | 0,000 | 67,1 (15,2) | 42,0 (21,6) | 0,000 |
| Mujeres, n (%) | 143 (48,1%) | 614 (54,6%) | 0,048 | 84 (41,6%) | 673 (55,2%) | 0,000 |
| Trabajadores en activo, n (%) | 102 (34,3%) | 486 (43,2%) | 0,006 | 50 (24,8%) | 538 (44,1%) | 0,000 |
| Profesionales sociosanitarios, n (%) | 36 (12,1%) | 199 (17,7%) | 0,022 | 17 (8,4%) | 218 (17,9%) | 0,001 |
| Dependientes, n (%) | 30 (10,1%) | 81 (7,2%) | 0,097 | 40 (19,8%) | 71 (5,8%) | 0,000 |
| Institucionalizados, n (%) | 23 (7,7%) | 89 (7,9%) | 0,924 | 32 (15,8%) | 80 (6,6%) | 0,000 |
| Hipertensión arterial, n (%) | 135 (45,5%) | 234 (20,8%) | 0,000 | 118 (58,4%) | 251 (20,6%) | 0,000 |
| Dislipemia, n (%) | 103 (34,7%) | 153 (13,6%) | 0,000 | 85 (42,1%) | 171 (14,0%) | 0,000 |
| Diabetes, n (%) | 61 (20,5%) | 80 (7,1%) | 0,000 | 54 (26,7%) | 87 (7,1%) | 0,000 |
| Tabaquismo, n (%) | 23 (7,7%) | 85 (7,6%) | 0,913 | 18 (8,9%) | 90 (7,4%) | 0,446 |
| Obesidad, n (%) | 87 (29,3%) | 148 (13,2%) | 0,000 | 68 (33,7%) | 167 (13,7%) | 0,000 |
| Enfermedad renal crónica, n (%) | 24 (8,1%) | 40 (3,6%) | 0,001 | 26 (12,9%) | 38 (3,1%) | 0,000 |
| Enfermedades cardiovasculares, n (%) | 43 (14,5%) | 75 (6,7%) | 0,000 | 45 (22,3%) | 73 (6,0%) | 0,000 |
| Asma, n (%) | 30 (10,1%) | 108 (9,6%) | 0,795 | 18 (8,9%) | 120 (9,8%) | 0,681 |
| Enfermedad pulmonar obstructiva crónica, n (%) | 24 (8,1%) | 14 (1,2%) | 0,000 | 23 (11,4%) | 15 (1,2%) | 0,000 |
| Síndrome de apnea-hipopnea del sueño, n (%) | 23 (7,7%) | 36 (3,2%) | 0,000 | 17 (8,4%) | 42 (3,4%) | 0,001 |
| Fibrilación auricular, n (%) | 13 (4,4%) | 36 (3,2%) | 0,323 | 16 (7,9%) | 33 (2,7%) | 0,000 |
| Demencia, n (%) | 13 (4,4%) | 38 (3,4%) | 0,410 | 17 (8,4%) | 34 (2,8%) | 0,000 |
| Cáncer activo, n (%) | 20 (6,7%) | 26 (2,3%) | 0,000 | 19 (9,4%) | 27 (2,2%) | 0,000 |
| Enfermedades autoinmunes o trasplantes, n (%) | 11 (3,7%) | 15 (1,3%) | 0,007 | 7 (3,5%) | 19 (1,6%) | 0,061 |
| Inmunosupresores, n (%) | 8 (2,7%) | 10 (0,9%) | 0,013 | 6 (3,0%) | 12 (1,0%) | 0,019 |
| Infección crónica, n (%) | 2 (0,7%) | 8 (0,7%) | 0,945 | 1 (0,5%) | 9 (0,7%) | 0,702 |
| Benzodiacepinas, n (%) | 59 (19,9%) | 126 (11,2%) | 0,000 | 50 (24,8%) | 135 (11,1%) | 0,000 |
| Opioides, n (%) | 24 (8,1%) | 33 (2,9%) | 0,000 | 20 (9,9%) | 37 (3,0%) | 0,000 |
| Antipsicóticos, n (%) | 8 (2,7%) | 26 (2,3%) | 0,701 | 10 (5,0%) | 24 (2,0%) | 0,010 |
| Antidepresivos, n (%) | 48 (16,2%) | 124 (11,0%) | 0,016 | 47 (23,3%) | 125 (10,2%) | 0,000 |
| Núcleo urbano >20.000 habitantes, n (%) | 201 (67,7%) | 761 (67,6%) | 0,992 | 131 (64,9%) | 831 (68,1%) | 0,358 |
| ≥1 ingreso hospitalario en año previo, n (%) | 27 (9,1%) | 69 (6,1%) | 0,071 | 28 (13,9%) | 68 (5,6%) | 0,000 |
| ≥1 ingreso por enfermedad cardiorrespiratoria en año previo, n (%) | 12 (4,0%) | 13 (1,2%) | 0,001 | 13 (6,4%) | 12 (1,0%) | 0,000 |
| Informe de derivación de atención primaria a SUH, n (%) | 165 (55,5%) | 0 (0,0%) | NA | 130 (64,4%) | 35 (2,9%) | 0,000 |
Infección crónica: Incluye virus de inmunodeficiencia humana, hepatitis B, hepatitis C o tuberculosis.
DE: desviación estándar; n: número de pacientes; p: significación estadística; SUH: servicios de urgencias hospitalarias; %: porcentaje.
La tasa de ingresos hospitalarios en los pacientes que acudieron a los SUH fue en torno a un 20% superior en los pacientes que contaban con un informe de derivación de su MF, salvo en el grupo de pacientes de 0-18 años (tabla 2).
Tasa de ingresos hospitalarios en los pacientes asistidos en servicios de urgencias hospitalarias por COVID-19 en función de la tenencia o no de informe de derivación del médico de familia
| Sin informe | Con informe | Valor de p | |
|---|---|---|---|
| Pacientes de 0-18 años, n (%) | 0 (0%) | 0 (0%) | NA |
| Pacientes de 19-49 años, n (%) | 15 (29,4%) | 14 (50,0%) | 0,069 |
| Pacientes de 50-64 años, n (%) | 19 (48,7%) | 34 (72,3%) | 0,025 |
| Pacientes de 65-74 años, n (%) | 16 (66,6%) | 32 (88,8%) | 0,035 |
| Pacientes ≥75 años, n (%) | 11 (78,6%) | 50 (96,2%) | 0,027 |
| Total, n (%) | 61 (46,2%) | 130 (78,8%) | 0,000 |
NA: no aplicable.
Las características de los pacientes asistidos en los SUH en función de la disponibilidad o ausencia de un informe de derivación del MF se muestran en la tabla 3, apreciándose que los pacientes con un informe de derivación tenían más edad, un mayor grado de dependencia e institucionalización y una mayor prevalencia de comorbilidades.
Características generales y comorbilidades de la población que acudió a los servicios de urgencias hospitalarias en función de la tenencia o no de un informe de derivación del médico de familia
| Total(n=297) | Sin informe (n=132) | Con informe(n=165) | Valor de p | |
|---|---|---|---|---|
| Edad en años, media (DE) | 59,2 (18,5) | 53,2 (17,8) | 64,0 (17,7) | 0,000 |
| Mujeres, n (%) | 143 (48,1%) | 70 (53,0%) | 73 (44,2%) | 0,132 |
| Trabajadores, n (%) | 102 (34,3%) | 60 (45,5%) | 42(25,5%) | 0,000 |
| Profesionales sociosanitarios, n (%) | 36 (12,1%) | 25 (18,9%) | 11 (6,7%) | 0,001 |
| Dependientes, n (%) | 30 (10,1%) | 3 (2,3%) | 27 (16,4%) | 0,000 |
| Institucionalizados, n (%) | 23 (7,7%) | 2 (1,5%) | 21 (12,7%) | 0,000 |
| Hipertensión arterial, n (%) | 135 (45,5%) | 48 (36,4%) | 87 (52,7%) | 0,005 |
| Dislipemia, n (%) | 103 (34,7%) | 38 (28,8%) | 65 (39,4%) | 0,056 |
| Diabetes, n (%) | 61 (20,5%) | 20 (15,2%) | 41 (24,8%) | 0,040 |
| Tabaquismo, n (%) | 23 (7,7%) | 10 (7,6%) | 13 (7,9%) | 0,923 |
| Obesidad, n (%) | 87 (29,3%) | 25 (18,9%) | 62 (37,9%) | 0,000 |
| Enfermedad renal crónica, n (%) | 24 (8,1%) | 7 (5,3%) | 17 (10,3%) | 0,116 |
| Enfermedades cardiovasculares, n (%) | 43 (14,5%) | 13 (9,8%) | 30 (18,2%) | 0,043 |
| Asma, n (%) | 30 (10,1%) | 13 (9,8%) | 17 (10,3%) | 0,897 |
| Enfermedad pulmonar obstructiva crónica, n (%) | 24 (8,1%) | 5 (3,8%) | 19 (11,5%) | 0,015 |
| Síndrome de apnea-hipopnea del sueño, n (%) | 23 (7,7%) | 8 (6,1%) | 15 (9,1%) | 0,332 |
| Fibrilación auricular, n (%) | 13 (4,4%) | 7 (5,3%) | 6 (3,6%) | 0,485 |
| Demencia, n (%) | 13 (4,4%) | 0 (0,0%) | 13 (7,9%) | 0,001 |
| Cáncer activo, n (%) | 20 (6,7%) | 5 (3,8%) | 15 (9,1%) | 0,070 |
| Enfermedades autoinmunes o trasplante, n (%) | 11 (3,7%) | 4 (3,0%) | 7 (4,2%) | 0,583 |
| Inmunosupresores, n (%) | 8 (2,7%) | 2 (1,5%) | 6 (3,6%) | 0,262 |
| Infección crónica, n (%) | 2 (0,7%) | 1 (0,8%) | 1 (0,6%) | 0,874 |
| Benzodiacepinas, n (%) | 59 (19,9%) | 19 (14,4%) | 40 (24,2%) | 0,035 |
| Opioides, n (%) | 24 (8,1%) | 6 (4,5%) | 18 (10,9%) | 0,046 |
| Antipsicóticos, n (%) | 8 (2,7%) | 1 (0,8%) | 7 (4,2%) | 0,065 |
| Antidepresivos, n (%) | 48 (16,2%) | 13 (9,8%) | 35 (21,2%) | 0,008 |
| Núcleo urbano >20.000 habitantes, n (%) | 201 (67,7%) | 96 (72,7%) | 105 (63,6%) | 0,096 |
| ≥1 ingreso hospitalario en año previo, n (%) | 27 (9,1%) | 7 (5,3%) | 20 (12,1%) | 0,042 |
| ≥1 ingreso cardiorrespiratorio en año previo, n (%) | 12 (4,0%) | 2 (1,5%) | 10 (6,1%) | 0,048 |
Infección crónica: Incluye virus de inmunodeficiencia humana, hepatitis B, hepatitis C o tuberculosis.
DE: desviación estándar; n: número de pacientes; p: significación estadística; %: porcentaje.
La comparación de los pacientes fallecidos por COVID-19 frente a los que superaron la infección (tabla 4) confirmó también que quienes fallecieron tenían más edad, mayor grado de dependencia e institucionalización, mayor prevalencia de comorbilidades, de prescripción de psicofármacos, más ingresos hospitalarios en el año previo a la pandemia y en un mayor porcentaje habían sido derivados a los SUH por sus MF. Estas diferencias también se observaron al comparar los pacientes que ingresaron y fueron dados de alta hospitalaria tras superar la COVID-19 (174 pacientes) con los 17 pacientes que fallecieron en planta hospitalaria.
Características generales y comorbilidades de la población que superó la COVID-19 frente a la que falleció por la infección
| Sobreviven (n=1394) | Mueren (n=28) | Valor de p | |
|---|---|---|---|
| Edad en años, media (DE) | 44,9 (22,3) | 80,1 (10,4) | 0,000 |
| Mujeres, n (%) | 746 (53,5%) | 11 (39,3%) | 0,135 |
| Trabajadores en activo, n (%) | 588 (42,2%) | 0 (0%) | 0,000 |
| Profesionales sociosanitarios, n (%) | 235 (16,9%) | 0 (0%) | 0,017 |
| Dependientes, n (%) | 95 (6,8%) | 16 (57,1%) | 0,000 |
| Institucionalizados, n (%) | 98 (7,0%) | 14 (50,0%) | 0,000 |
| Hipertensión arterial, n (%) | 347 (24,9%) | 22 (78,6%) | 0,000 |
| Dislipemia, n (%) | 246 (17,6%) | 10 (35,7%) | 0,014 |
| Diabetes, n (%) | 132 (9,5%) | 9 (32,1%) | 0,000 |
| Tabaquismo, n (%) | 105 (7,5%) | 3 (10,7%) | 0,529 |
| Obesidad, n (%) | 230 (16,5%) | 5 (17,9%) | 0,848 |
| Enfermedad renal crónica, n (%) | 56 (4,0%) | 8 (28,6%) | 0,000 |
| Enfermedades cardiovasculares, n (%) | 106 (7,6%) | 12 (42,9%) | 0,000 |
| Asma, n (%) | 137 (9,8%) | 1 (3,6%) | 0,268 |
| Enfermedad pulmonar obstructiva crónica, n (%) | 35 (2,5%) | 3 (10,7%) | 0,008 |
| Síndrome de apnea-hipopnea del sueño, n (%) | 58 (4,2%) | 1 (3,6%) | 0,877 |
| Fibrilación auricular, n (%) | 44 (3,2%) | 5 (17,9%) | 0,000 |
| Demencia, n (%) | 45 (3,2%) | 6 (21,4%) | 0,000 |
| Cáncer activo, n (%) | 39 (2,8%) | 7 (25,0%) | 0,000 |
| Enfermedades autoinmunes o trasplantes, n (%) | 23 (1,6%) | 3 (10,7%) | 0,000 |
| Inmunosupresores, n (%) | 16 (1,1%) | 2 (7,1%) | 0,005 |
| Infección crónica, n (%) | 10 (0,7%) | 0 (0%) | 0,653 |
| Benzodiacepinas, n (%) | 171 (12,3%) | 14 (50,0%) | 0,000 |
| Opioides, n (%) | 52 (3,7%) | 5 (17,9%) | 0,000 |
| Antipsicóticos, n (%) | 30 (2,2%) | 4 (14,3%) | 0,000 |
| Antidepresivos, n (%) | 160 (11,5%) | 12 (42,9%) | 0,000 |
| Núcleo urbano >20.000 habitantes, n (%) | 942 (67,6%) | 20 (71,4%) | 0,666 |
| ≥1 ingreso hospitalario en año previo, n (%) | 88 (6,3%) | 8 (28,6%) | 0,000 |
| ≥1 ingreso por enfermedad cardiorrespiratoria en año previo, n (%) | 21 (1,5%) | 4 (14,3%) | 0,000 |
| Informe de derivación de atención primaria a SUH, n (%) | 151 (12,3%) | 16 (57,1%) | 0,000 |
Infección crónica: Incluye virus de inmunodeficiencia humana, hepatitis B, hepatitis C o tuberculosis.
DE: desviación estándar; n: número de pacientes; p: significación estadística; SUH: servicio de urgencias hospitalarias; %: porcentaje.
El análisis multivariante mediante regresión logística binaria se muestra en la tabla 5. Las variables con mayor capacidad predictiva de acudir a los SUH fueron el padecimiento de una enfermedad autoinmune o trasplante (OR: 2,77; IC 95%: 1,21-6,36; p=0,016) o de EPOC (OR: 2,54; IC 95%: 1,23-5,22; p=0,011). El sexo femenino se comportó como variable protectora de ingresos hospitalarios entre la población atendida en los SUH y también en el conjunto de la población estudiada (OR: 0,46; IC 95%: 0,25-0,82 y OR: 0,54; IC 95%: 0,34-0,84, respectivamente). La disponibilidad de un informe de derivación realizado por el MF se comportó como una importante variable predictora de ingresos hospitalarios entre la población que acudió a los SUH (OR: 1,77; IC 95%: 1,32-2,38), y especialmente en la población total (OR: 44,15; IC 95%: 27,14-71,83).
Variables predictoras de atención en servicios de urgencias hospitalarias, ingresos hospitalarios, evolución desfavorable y mortalidad
| Consultas en SUH | Ingresos hospitalarios en población atendida en SUH | Ingreso hospitalario en población total | Evolución desfavorable (población total) | Muerte en población hospitalizada | Muerte en la población total | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OR (IC 95%) | OR (IC 95%) | OR (IC 95%) | OR (IC 95%) | OR (IC 95%) | OR (IC 95%) | |
| Edad | 1,03 (1,03-1,04) | 1,06 (1,04-1,08) | 1,06 (1,04-1,07) | 1,07 (1,05-1,08) | 1,06 (1,01-1,11) | 1,06 (1,02-1,10) |
| Dislipemia | 1,51 (1,07-2,14) | |||||
| Obesidad | 1,56 (1,11-2,20) | 1,61 (1,09-2,36) | ||||
| Enfermedades cardiovasculares | 1,65 (1,03-2,65) | |||||
| Enfermedad pulmonar obstructiva crónica | 2,54 (1,23-5,22) | |||||
| Enfermedades autoinmunes o trasplantes | 2,77 (1,21-6,36) | 8,06 (1,17-55,53) | 9,02 (1,72-47,21) | |||
| Sexo femenino | 0,46 (0,25-0,82) | 0,54 (0,34-0,84) | 0,53 (0,34-0,83) | |||
| Dependencia | 3,17 (1,52-6,62) | 6,94 (3,13-15,38) | ||||
| Informe de derivación de atención primaria | 1,77 (1,32-2,38) | 44,15 (27,14-71,83) | 43,29 (26,28-71,29) | 4,27 (1,82-10,0) | ||
| Cáncer activo | 3,09 (1,13-8,41) |
Evolución desfavorable: ingreso hospitalario o fallecimiento por la infección.
IC 95%: intervalo de confianza del 95%; OR: odds ratio; SUH: servicio de urgencias hospitalarias.
En la población hospitalizada por COVID-19 la presencia de una enfermedad autoinmune o trasplante fue la variable asociada con un mayor riesgo de muerte (OR: 8,06; IC 95%: 1,17-55,53) mientras que en el conjunto de la población con COVID-19 incluida en este estudio las variables asociadas a un mayor riesgo de muerte a consecuencia de la infección por SARS-CoV-2 fueron la presencia de un cáncer activo, el padecimiento de enfermedades autoinmunes o trasplantes y el ser derivado a un SUH por el MF (tabla 5).
DiscusiónNuestro estudio revela que el 14,2% de los 1.422 pacientes con COVID-19 atendidos durante el primer semestre de la pandemia en 2 áreas sanitarias de Extremadura presentó una evolución clínica desfavorable, definida como ingreso hospitalario y/o fallecimiento, con una tasa de mortalidad del 2,0%. Los pacientes con evolución desfavorable eran de mayor edad, tenían un mayor grado de dependencia e institucionalización, presentaban una mayor prevalencia de comorbilidades y un mayor consumo de psicofármacos, además de haber requerido más ingresos hospitalarios en el año previo a la pandemia. Asimismo, un mayor porcentaje de estos pacientes había sido derivado a los SUH por su MF.
En el análisis multivariante, las variables con mayor capacidad predictiva de acudir a los SUH fueron la presencia de una enfermedad autoinmune o trasplante y el diagnóstico de enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), mientras que el sexo femenino mostró un efecto protector. Además, la disponibilidad de un informe de derivación realizado por el MF se identificó como un factor predictivo significativo de ingreso hospitalario en los pacientes que acudieron a los SUH (OR: 1,77; IC 95%: 1,32-2,38) y, de manera más marcada, en el total de la población estudiada (OR: 44,15; IC 95%: 27,14-71,83) (tabla 5).
Por último, en la población hospitalizada por COVID-19, la presencia de una enfermedad autoinmune o antecedentes de trasplante se asoció con el mayor riesgo de mortalidad (OR: 8,06; IC 95%: 1,17-55,5). En el total de la población, los factores con mayor riesgo de muerte fueron el cáncer activo, las enfermedades autoinmunes o antecedentes de trasplante y la derivación a un SUH.
Nuestros resultados coinciden con otros estudios al confirmar que la edad es un factor predictivo de ingreso hospitalario17 y/o mortalidad3,5,7,18, y que el sexo masculino se asocia con una evolución clínica desfavorable5.
Otros trabajos también señalan que la obesidad puede incrementar la mortalidad en los pacientes hospitalizados18–20 y comportarse en la población general como un factor de riesgo para enfermedad severa, definida como necesidad de ingreso en unidades de cuidados intensivos (UCI) o muerte6. En nuestro estudio la obesidad se identificó como variable predictiva de consulta en los SUH (OR: 1,52; IC 95%: 1,11-2,20) y de evolución desfavorable en la población total (OR: 1,61; IC 95%: 1,09-2,36) (tabla 5). Esta asociación podría deberse a la inducción de un estado proinflamatorio21.
El cáncer activo fue un predictor de mortalidad en nuestro estudio, en consonancia con otros trabajos8,9. Sin embargo, no se observó una relación significativa con el ingreso hospitalario ni con el ingreso en la UCI, a diferencia de lo reportado en un estudio realizado en Cataluña10.
La variable combinada «enfermedades autoinmunes o trasplante» se asoció con una mayor frecuencia de consultas a los SUH y con una mayor mortalidad en la población general y en los pacientes hospitalizados. No obstante, fallecieron 2 de los 3 pacientes trasplantados (66,6%) frente a 1 de los 23 con enfermedades autoinmunes (4,35%; p=0,002), lo que sugiere que el incremento del riesgo fue especialmente relevante en el grupo de pacientes trasplantados. Otros estudios han señalado que los pacientes hospitalizados con enfermedades autoinmunes pueden presentar un menor riesgo de evolución grave (definida como ingreso en la UCI, necesidad de ventilación mecánica o fallecimiento)22. Además, en concordancia con nuestros resultados, otros trabajos en pacientes con trastornos inmunitarios no encontraron que el uso de fármacos inmunosupresores modificara la evolución clínica23,24.
Otros predictores de ingresos hospitalarios descritos son el sedentarismo25, la hipertensión arterial, la diabetes mellitus, la enfermedad cardiovascular, el asma, las hepatopatías, la enfermedad renal crónica y las neoplasias hematológicas26. Asimismo, ciertos síntomas, como la confusión y la disnea, han sido identificados como factores de riesgo, mientras que otros, como las mialgias, han sido considerados factores protectores17.
En nuestro estudio, estas variables no se asociaron con una evolución desfavorable. No obstante, es importante considerar que la identificación de las comorbilidades como factores predictivos y la magnitud del riesgo asociado pueden variar según el grupo etario afectado por la COVID-19. En este sentido, un estudio multicéntrico realizado en España en los pacientes mayores de 80 años hospitalizados entre marzo y mayo de 2020 no encontró que la presencia de comorbilidades influyera en la tasa de mortalidad, en contraste con la edad avanzada y el sexo masculino, que sí se asociaron con un peor pronóstico27.
Nuestro estudio presenta algunas limitaciones. La muestra final incluyó 1.422 pacientes, tras la exclusión de 216 casos debido a la ausencia de una prueba confirmatoria de COVID-19 o a la falta de documentación sobre su evolución en la historia clínica. Además, la calidad y cantidad de información registrada en las historias clínicas es muy variable y dependiente de los diferentes profesionales sanitarios, por lo que no puede descartarse un sesgo de información.
Pero, este trabajo también tiene importantes fortalezas. Desde principios de mayo de 2020 hasta diciembre de 2021, como se recoge en un estudio previo28, en Extremadura se recomendó la realización de pruebas diagnósticas a todos los casos sospechosos y a sus contactos estrechos. Esto permitió que, durante la mayor parte del período de estudio, se incluyeran tanto los pacientes hospitalizados con síntomas graves como casos leves o asintomáticos detectados mediante rastreo de contactos. Por tanto, nuestros datos son representativos de la incidencia de morbimortalidad en la población general. Además, el estudio incluyó a todos los pacientes con COVID-19, independientemente de su edad o del nivel de atención sanitaria recibido, y analizó múltiples variables clínicas, funcionales y sociodemográficas, así como la disponibilidad de un informe de derivación del MF a los SUH. Este último aspecto, no documentado en la literatura revisada, resalta el papel crucial del MF en la selección y priorización de los pacientes que requieren atención hospitalaria. Tampoco se han encontrado estudios previos que analicen variables predictoras de consultas a los SUH durante la pandemia de COVID-19.
En síntesis, nuestro estudio muestra que el 14,2% de los pacientes con COVID-19 atendidos durante el primer semestre de la pandemia en 2 áreas sanitarias de Extremadura presentó una evolución clínica desfavorable (ingreso hospitalario y/o muerte). Estos pacientes eran de mayor edad, presentaban un mayor grado de dependencia e institucionalización, tenían una mayor prevalencia de comorbilidades, un mayor consumo de psicofármacos y un mayor número de ingresos hospitalarios en el año previo. Además, el estudio destaca la relevancia del MF para discriminar la gravedad de la COVID-19, dado que la existencia de un informe de derivación realizado por el MF se identificó como el más potente predictor de ingreso hospitalario y evolución clínica desfavorable.
FinanciaciónLa presente investigación no ha recibido ayudas específicas provenientes de agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro.
Consideraciones éticasAntes del inicio del estudio, el protocolo de investigación fue revisado, evaluado y aprobado por el Comité Ético de Investigación Clínica de Badajoz. Se han seguido los protocolos establecidos en el Sistema Extremeño de Salud para acceder a los datos de las historias clínicas, a fin de poder realizar este tipo de publicación con finalidad de investigación para la comunidad científica.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
A la cátedra UEx-Semergen de Docencia e Investigación en Atención Primaria por cubrir el coste de esta publicación.
