La Cátedra Covid-19 de la Universidad de Alcalá, que dirige Melchor Álvarez de Mon, miembro de la Asociación de Médicos Gallegos (Asomega), ha desarrollado una app gratuita para profesionales médicos que busca ayudarles en el diagnostico de pacientes de coronavirus mediante una estimación del riesgo de presentar una evolución negativa. Esta aplicación es el resultado práctico del estudio publicado en el el Journal of Personalised Medicine (MDPI), una de las revistas médicas especializadas más prestigiosas del mundo, titulado "A Predictive Model and Risk Factors for Case Fatality of Covid-19".

La propia herramienta ya advierte de que no pretende proveer un diagnóstico. “La probabilidad estimada por la herramienta pretende ayudar a un profesional sanitario en el diagnóstico/triaje de pacientes infectados con Covid-19”, señala de Mon, a la vez que argumenta que "lo que analiza e identifica el estudio en el que se basa la app son las variables que determinan una evolución negativa una vez el paciente se ha infectado". 

Probabilidad de ingreso en UCI o muerte de un paciente

El análisis matemático-científico identifica y prioriza las variables que más peso tienen en predecir la evolución del paciente. La herramienta ayuda a los profesionales sanitarios a estimar con un alto grado de probabilidad el riesgo de ingreso en UCI o de muerte del paciente a partir de un simple análisis de sangre, lo que les da armas para obrar en consecuencia.

Las variables con mayor peso predictivo de la evolución de un paciente infectado son: nivel de saturación de oxígeno en sangre (20%), edad (18%), ratio de linfocitos (14%), nivel de proteína C-reactiva (13%), patologías previas del paciente (13%), leucocitos (9%), sexo (6,8% y las mujeres presentan un menor riesgo de evolución negativa) y nivel de Dímero-D (6,2% y se trata de un potente marcador de la reacción inflamatoria).

Estudio de 3.500 pacientes

El estudio se ha desarrollado a partir de los datos de 2.000 pacientes recogidos por HM Hospitales durante la primera ola. El modelo resultante se testó contra los datos de otros 1.500 pacientes recogidos por el Hospital Príncipe de Asturias de Alcalá de Henares mostrando un 82% de acierto. Finalmente, se refinó realizando el mismo trabajo sobre la muestra total de los 3.500 pacientes de ambos grupos hospitalarios.

La Cátedra que dirige el profesor Álvarez de Mon tiene muy avanzada la segunda fase del proyecto de investigación. En ella, el equipo médico y matemático está investigando la desproporcionada respuesta inmunológica e inflamatoria que se produce en los enfermos de coronavirus sobre la base del análisis de múltiples biomarcadores en los sueros sanguíneos de los pacientes infectados. El trabajo ayudará a entender la respuesta del organismo, a identificar nuevas dianas terapéuticas y a predecir qué pacientes se beneficiarán más de unos u otros tratamientos.