Introducción. En marzo de 2020, la Organización Mundial de la Salud declaró la infección COVID-19 como una pandemia global. Gracias a la comunidad científica, cada día se conoce más sobre este nuevo coronavirus, sin embargo, aún es necesario generar conocimiento, sobre todo en aspectos que requieren particular atención, como la determinación de los mayores indicadores asociados a la infección por COVID-19, con la intención de ser capaces de distinguir a los enfermos de COVID-19 de aquellos que acuden a urgencias con síntomas similares por otros tipos de coronavirus y poder así adelantarnos al resultado de las pruebas.
Objetivos. Caracterizar a los pacientes que acuden a urgencias con síntomas de neumonía como pacientes más o menos propensos a haber contraído la enfermedad por COVID-19 según sus antecedentes personales y comorbilidades, los síntomas de presentación clínica, las constantes vitales y el hemograma.
Metodología. Se tienen en total datos de 832 pacientes admitidos en el servicio de urgencias con sospecha de COVID-19 en el hospital Virgen de las Nieves de Granada y de 63 variables que recogen sus antecedentes sanitarios, síntomas, constantes y alteraciones en el hemograma, así como los resultados de los test realizados en la detección del COVID-19. Sobre estas variables se ha llevado a cabo un análisis factorial con SPSS versión 23, para agrupar las variables en factores, facilitando así su tratamiento y estudio. Para la construcción de los factores se ha empleado el método de máxima verosimilitud mediante rotación oblicua. Posteriormente, se ha realizado un análisis discriminante basado en la lambda de Wilks para construir una función que permita clasificar a los pacientes como pacientes más o menos propensos a haber contraído la enfermedad según los factores resultantes en el análisis factorial previo.
Resultados. Los 11 factores resultantes de la agrupación de las 63 variables, según orden de influencia en la función discriminante son: leucocitos, volumen corpuscular, neoplasia y transplante, otros síntomas, dificultades respiratorias, comorbilidades, neumopatías, presión arterial, hemoglobina, anosmia y ageusia (falta de gusto y olfato), tos y expectoración. Dicha función discriminante clasifica correctamente cerca de un 70% de los pacientes.
Discusión. Partiendo del hecho de que todos los pacientes recogidos en la base de datos son pacientes con sospecha de COVID-19, vemos que los factores que mejor discriminan a éstos como pacientes con alta o baja probabilidad de COVID-19, son los factores construidos a partir de variables del hemograma, seguidos de neoplasia y transplante y de otros síntomas, siendo menos discriminatorios los factores de anosmia, ageusia, tos y expectoración, curiosamente conocidos como síntomas más frecuentes de la infección por COVID-19 y que mejor la caracterizan.
Conclusiones. A pesar de que la tos, expectoración, dificultades respiratorias y falta de gusto y olfato se identifican como los síntomas principales de la infección por COVID-19, son síntomas compartidos con otros coronavirus como los causantes del resfriado o gripe y no discriminan a los pacientes como lo hacen otros síntomas menos conocidos: diarrea, cefalea, astenia, sensación distérmica, artromialgias o, fundamentalmente, los resultados del hemograma y haber padecido neoplasia o transplante.
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Úrsula Torres Parejo
Comentó el 11/12/2020 a las 12:25:00
Hola José Manuel,
Gracias por tus comentarios e interés por la ponencia.
Respecto a lo que me preguntas, el análisis discriminante clasifica mejor a los pacientes que el análisis exploratorio, ya que para el primero las variables se toman en su conjunto, mientras que para el segundo lo que se mira son relaciones parciales o individuales de cada una de las variables con la variable resultado.
En el caso de la presión arterial, según el análisis exploratorio y como ya es sabido por numerosos estudios, los pacientes hipertensos son bastante más propensos a contraer la enfermedad por COVID, pero esta hipertensión arterial no suele darse de forma aislada, ya que además suelen ser pacientes diabéticos, con obesidad y otras comorbilidades, por lo que por sí misma no es buena discriminante. Sin embargo, también hay numerosos estudios que demuestran como la respuesta inflamatoria que produce la infección por COVID altera los resultados del hemograma, resultando ser este el factor con mayor influencia y poder de clasificación de los pacientes.
Y sí, estamos considerando aplicar algoritmos de minería de datos para clasificar a los pacientes, de hecho hemos empezado a colaborar conjuntamente con un grupo de Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. En estos momentos, es muy importante el trabajo colaborativo de todas las ramas del conocimiento para describir mejor la COVID y llegar a conocerla.
Gracias de nuevo y saludos.
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Jose M. Molina-Pariente
Comentó el 10/12/2020 a las 23:48:44
Enhorabuena Úrsula por la contribución. Me parece de gran interés la línea de trabajo que estáis desarrollando para dar soporte a gestores y profesionales sanitarios.
Después de leer vuestras contribuciones propuestas al Congreso, me surge la duda de que análisis de los que presentáis clasifica mejor, ¿discriminante o exploratorio? A modo de ejemplo, la presión arterial, tiene mayor incidencia en el exploratorio que en el discriminante.
En la línea de clasificación, ¿habéis contemplado la posibilidad de aplicar algoritmos de minería de datos para clasificar a los pacientes?
Muchas gracias, y nuevamente, felicidades por las contribuciones.
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