Análisis multicéntrico de factores asociados a letalidad hospitalaria por COVID-19, en pacientes adultos de tres hospitales de alta complejidad de la Región del Bio Bio
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Fecha
2022
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
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Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
Introducción: La COVID-19 ha generado un gran impacto a nivel mundial, tanto en el
ámbito sanitario como económico y social. Esto ha incentivado una importante actividad
investigativa, entre otros aspectos, en torno a los factores pronósticos de la evolución de
esta enfermedad. Sin embargo, existen discrepancias respecto a algunos factores de riesgo
estudiados, y aún existe escasa investigación en Chile, especialmente en regiones.
Objetivo: En este estudio se persigue aportar al conocimiento respecto a los factores
pronósticos de letalidad por esta enfermedad a nivel local, en particular factores
sociodemográficos (edad, sexo, índice de desarrollo comunal y previsión) y clínicos
(comorbilidades como diabetes, hipertensión, enfermedad pulmonar crónica, cáncer, otras
inmunosupresiones y obesidad), en pacientes internados en hospitales de alta complejidad
de la región del Biobío. Para ello se propuso describir las variables sociodemográficas y
clínicas en la población en estudio, determinar la tasa de letalidad en esta población, y
evaluar la existencia de asociación entre las variables estudiadas y la letalidad.
Material y método: Se realizó un estudio observacional, analítico, de cohorte
retrospectivo, en una muestra de pacientes de 15 a 99 años, con COVID-19, egresados entre
el primero de septiembre de 2020 y el 31 de agosto de 2021, del Hospital de Concepción,
Talcahuano o Los Ángeles. La información se obtuvo solicitando por transparencia las
planillas de registro de la Unidad de Gestión Centralizada de Camas elaborada por cada
hospital, previamente anonimizadas, y que fueron vaciadas a una plantilla Excel elaborada
por los investigadores. Excluyendo los casos fuera del rango etario o que fueron dados de
alta a otro establecimiento hospitalario, se reunió una muestra de 4881 sujetos.
Los datos se analizaron con el programa estadístico STATA, versión 16 (StataCorp, 2019).
Se definió como variable dependiente el estado al egreso, con categorías vivo y fallecido, y
como variables independientes los factores sociodemográficos y clínicos ya mencionados.
Se analizó la distribución de las variables independientes en la población total, por sexo y
en los distintos grupos etarios. Se calculó la tasa de letalidad de la población en estudio, y
se tabuló el estado al egreso para cada una de las variables independientes, evaluando la
significancia estadística de la asociación mediante una prueba de Pearson de Chi2,
considerando significativo un pr menor o igual a 0,05 (intervalo de confianza de 95%).
Se construyó un modelo de regresión logística bivariado con las variables que resultaron
estar asociadas con significancia estadística a la letalidad, obteniendo así los OR de cada
variable en forma independiente. Se aplicó una prueba de ajuste de bondad del modelo.
Resultados
La letalidad fue similar a la encontrada por otros autores en pacientes hospitalizados por
COVID-19.
Se encontró asociación significativa entre letalidad y edad, diabetes, hipertensión,
inmunosupresiones y presencia de dos o más comorbilidades (multimorbilidad). Sin
embargo, solo para la edad y multimorbilidad, se obtuvo un OR estadísticamente
significativo con relación al estado al egreso en el modelo de regresión logística.
Conclusiones
De acuerdo con los resultados del presente estudio, la mayor edad y la multimorbilidad,
fueron factores independientes de riesgo de morir para pacientes con COVID-19,
internados en hospitales de alta complejidad de la región del Biobío durante el periodo
estudiado.
La baja calidad de los datos, por sub-registro de variables en la base de datos original,
disminuyó la potencia estadística del estudio, por lo que no es posible descartar asociación
de otras comorbilidades con la letalidad.
Recomendaciones
Se requieren estudios con una fuente de datos más completa, o que incluyan en su diseño la
revisión de fichas clínicas, para evitar el subregistro de datos, permitiendo un mayor poder
estadístico de la muestra en estudio.
Se deben utilizar variables, distintas al tramo FONASA y al IDC, como mejores proxy de
nivel socioeconómico, e incluir otros factores de vulnerabilidad para estudiar en mayor
profundidad la relación entre letalidad por COVID y los determinantes sociales de la salud,
por ejemplo nivel educacional, redes de apoyo, entre otras.
En cuanto a las comorbilidades, es importante diferenciar el tiempo de evolución, grado de
avance y estado de compensación, además de considerar la multimorbilidad.
Otro aspecto importante a incluir en futuros estudios es la asociación de la letalidad con el
estado de inmunización.
Notas
Tesis (Magíster en Salud Pública)
Palabras clave
COVID-19 pandemia, 2020, Análisis Multicéntrico, Chile, Región del Bio Bío