Modelos predictivos de ingreso a la unidad de cuidados intensivos en pacientes con covid-19: revisión sistemática
Descripción del Articulo
Introducción:Es fundamental identificar las características epidemiológicas y clínicas de los pacientes infectados con COVID-19, asociadas a una progresión de la enfermedad que conlleva al ingreso a UCI. El objetivo fue revisar sistemáticamente los modelos o scores de predicción de ingreso a la unid...
| Autores: | , , , , , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2022 |
| Institución: | Universidad Privada Norbert Wiener |
| Repositorio: | UWIENER-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uwiener.edu.pe:20.500.13053/7954 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.13053/7954 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Modelos predictivos, COVID-19, Unidadde cuidados intensivos,Predicción, Revisión sistemática. http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.00 |
| Sumario: | Introducción:Es fundamental identificar las características epidemiológicas y clínicas de los pacientes infectados con COVID-19, asociadas a una progresión de la enfermedad que conlleva al ingreso a UCI. El objetivo fue revisar sistemáticamente los modelos o scores de predicción de ingreso a la unidad de cuidados intensivos(UCI)disponibles a la fecha para pacientes con COVID-19.Métodos:El estudio es una revisión sistemática. Se hicieronbúsquedas en PubMed, Scopus, Web of Science, Ovid-Medline, y Embasehasta el 13 de Julio del 2022. Se incluyeron estudios que hayan desarrollado y validado un modelo o sistema de puntuación para predecir el ingreso a la UCI en pacientes con COVID-19.El desenlace primario fue el ingreso a la UCI.La evaluación del riesgo de sesgo se realizó utilizando la herramienta PROBASTque se basa en cuatro dominios: participantes, predictores, desenlace y análisis.Resultados:Se incluyerondosestudiospara la extracción de datos y la evaluación crítica.Se obtuvo como desenlaces primarios los modelos predictivos de ingreso a la UCI y su rendimiento. Los predictores comunes para ambos modelos se asociaron con el compromiso pulmonar (frecuencia respiratoria o ventilación pulmonar) y la inflamación sistémica (proteína C reactiva).Conclusiones:Es factible determinar variables predictoras de ingreso a UCI en los pacientes hospitalizados por COVID-19. Sin embargo; los estudios no determinan un score claramente definido y presentan un alto riesgo de sesgo, porlo que no es factible recomendar la aplicación de alguno de estos modelos en la práctica clínica. |
|---|
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).