UPV/EHUko matematikarien eta Galdakao-Usansolo Ospitaleko medikuen lankidetzari esker, SARS-CoV-2 bidezko infekzioa izan duten EAEko 380.081 pazienteren oinarrizko informazioa erabiliz, zenbait arrisku-eskala proposatu dituzte, oso erraz kalkulatzeko modukoak, gaitasun prediktibo handikoak eta Omikron aldaerarekin ere balio dutenak. Eskala horiek erabilgarriak izan daitezke lehen mailako, larrialdietako eta ospitaleratzeetako arretarako.
COVID-19a duten pazienteen bilakaera txarra klinikoki aurresateko ereduak garatu dituzte
SARS-CoV-2arekin lotura izan duten ospitaleratzeekin, ZIUko egonaldiekin eta hilkortasunarekin lotutako faktoreak identifikatu eta predikzio klinikorako arauak garatu dituzte
- Ikerketa
Lehenengo argitaratze data: 2023/11/16
COVID-19aren alderdi asko ezezagunak dira oraindik ere, bereziki infekzioa bera eta aldaera bakoitzaren ezaugarriak aldakorrak baitira. Ez da espero epe labur edo ertainean gaitza desagertzea; hala, etengabe aztertu behar dira harekin lotutako ezaugarriak eta bilakaera txarrarekin lotutako faktoreak, tratamenduak azkar aldatu eta, hala badagokio, osasun-sistema berrantolatu ahal izateko. Horrenbestez, osasun-arretako zerbitzuetarako funtsezkoa da eredu prediktiboak garatzea, pazienteen osasun-egoerari buruzko informazio gehiago izateko, eta pazienteen osasuna narriatzeko edo ZIUaren beharra izateko arriskua aurreikusteko.
UPV/EHUko Matematika Saileko ikertzaileek eta Galdakao-Usansolo Ospitaleko mediku ta ikertzaileek, lankidetzan, 2020ko martxoaren 1etik 2022ko urtarrilaren 9ra bitartean EAEn SARS-CoV-2arekin kutsatutako 380.081 pazienteren datuak erabili dituzte eredu prediktibo bat lortzeko. UPV/EHUko irakasle Irantzu Barriok azaldu duenez, “Infekzio horrekin lotutako ospitaleratzeekin, bilakaera txarrarekin (ZIUan artatu behar izatea edo hiltzea) eta hilkortasunarekin lotutako faktoreak identifikatu ditugu. Ikusi dugu EAEko populazio orokorraren zer faktorerekin aurresan daitekeen aipatutako hiru egoeretako bat, eta, hala garatutako eredutik, pazienteen larritasuna neurtzeko eskalak sortu ditugu”.
Eredua Omikron aldaera agertu aurretik garatu zuten, eta, horrenbestez, “eredua Omikron aldaerarekin gertatutako infekzioen datuekin baliozkotu dugu”. Ikertzaileak pozik daude emaitza onak lortu dituztelako: “Eredu on bat lortu dugu, aldaera berriekin ere erabil daitekeena”. Bestalde, ikertzaileak adierazi duenez, populazio mailan egindako ikerketa bat da, alegia, “datu-kopuru handia erabili dugu eta, estatistikan, zenbat eta datu gehiago erabili ereduak sortzeko, orduan eta emaitza hobeak eta zorrotzagoak lortzen dira”.
Oinarrizko informazioan oinarritzen diren zenbait arrisku-eskala proposatu dituzte, oso erraz kalkula daitezkeenak eta gaitasun prediktibo handikoak. “Ez ditugu aldagai asko erabili, aldagai basalak bakarrik: pazienteen beste gaixotasunak, tratamenduak, adina, sexua... Izan ere, populazio mailan datuak jasotzean oso datu-base konplexua bihurtzen da”, dio Barriok. Eskala horiek lehen mailako, larrialdietako eta ospitaleko arretako profesionalentzat erabilgarri izan daitezke. “Ez hainbeste erabaki medikoak hartzeko, baizik eta jakiteko SARS-CoV-2az infektatutako paziente batek, dituen ezaugarri eta beste gaitzen arabera, zenbateko arriskua duen epe laburrean bilakaera txarra izateko”, azaldu du irakasleak.
Urte askotako ibilbidea
UPV/EHUko Mathmode ikerketa-taldea, zeinen kide baita Irantzu Barrio, aditua da eredu prediktiboak garatzen, baliozkotzen eta, gero, tresna informatikoen bidez, profesionalek erabiltzeko moduan prestatzen. Hau ez da izan Galdakao-Usansoloko Ospitalearekin batera egin duten lan bakarra. Urte asko daramatzate zenbait gaixotasunen inguruko ikerketa estatistikoak elkarrekin egiten: “Minbizia izan duten pazienteen bilakaera ikertu dugu; biriketako gaixotasun buxatzaile kronikoa, bihotz-gutxiegitasuna edo minbizia duten pazienteen bizi-kalitatea, eta abar”. Garrantzi handia ematen dio Barriok talde-lanari: “Oso garrantzitsua da arlo desberdinetako profesionalak lankidetzan aritzea eta elkarren osagarri izatea. Haiek helburuak planteatzen dituzte, eta guk gai izan behar dugu ikusteko ea hori ikertzeko metodologikoki zer alternatiba diren egokienak”. Gaur egun, ikerketa hau egiteko sortutako datu-basearekin lanean jarraitzen dute, beste alderdi batzuk aztertzen.
Informazio osagarria
Ikerketa hau Osakidetzaren eta Eusko Jaurlaritzako Osasun Sailaren laguntzarekin egin da.
Irantzu Barrio irakasle da UPV/EHUko Matematikako Graduan eta master hauetan: Modelizazioa eta Ikerkuntza Matematikoa, Estatistika eta Konputazioa; Osasun Publikoa eta Konputazio ingeniaritza eta sistema adimentsuak.
Erreferentzia bibliografikoa
- Clinical prediction rules for adverse evolution in patients with COVID-19 by the Omicron variant
- International Journal of Medical Informatics
- DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2023.105039