Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) han creado, a partir del análisis estadístico de resultados clínicos de enfermos de covid, un modelo capaz de predecir el desenlace de esta enfermedad. Estos resultados son la base del desarrollo de una aplicación móvil, que podría utilizarse en un futuro si se dieran unas circunstancias parecidas.

El catedrático Frutos Marhuenda, del departamento de Agroquímica y Bioquímica de la UA, es el responsable de esta investigación, que ha sido publicada en la revista científica 'HELIYON' y que ha sido posible por la base de datos de los hospitales HM de Madrid, que las dejaron en abierto con fines científicos, según ha informado la institución académica en un comunicado.

Marhuenda ha explicado que, a partir del análisis de estos resultados clínicos de pacientes covid, evaluaron qué parámetros, de todos los análisis clínicos realizados, eran "más importantes para poder prever el desarrollo de la enfermedad". En este sentido, ha apuntado que, con los resultados obtenidos de una primera analítica realizada cuando el paciente ingresa en los servicios de urgencia, eran capaces de detectar o determinar cuál iba a ser el desenlace de la enfermedad.

"Podíamos predecir con una tasa de acierto de más del 95% si el paciente iba a fallecer o iba a superar la enfermedad", ha afirmado, a lo que ha añadido: "Este modelo podría haber sido una herramienta para el personal médico muy útil durante los momentos más difíciles de la pandemia, pues hubiese ayudado a tomar las decisiones clínicas en base a esa información".

La edad era un factor de riesgo en los hombres

En este sentido, ha ejemplificado que, en hombres, la edad era determinante como un factor de riesgo; mientras que en mujeres este "no era ni mucho menos el factor clave para predecir el desenlace de la enfermedad".

Ahora, el investigador trabaja en desarrollar, gracias a esta investigación, una aplicación móvil que, con un uso "sencillo e intuitivo", podría utilizarse en el supuesto caso de que se produjera otra pandemia. "Queríamos crear un modelo predictivo para valorar la gravedad y para saber hacia dónde iba a evolucionar.

Para ello, seleccionamos una serie de factores de las analíticas de unos 300 pacientes, desde su ingreso hasta el final del desarrollo de su enfermedad. El resultado fue muy bueno. El modelo no llegó a usarse durante la pandemia, pero ahora convertido en app podría ser muy útil si se dan circunstancias similares", ha enfatizado.

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