Identificats tres perfils clínics de pacients amb Covid-19 amb implicacions pronòstiques

-

Un estudi publicat a la prestigiosa revista The Lancet Infectious Diseases en el qual han participat l’Hospital Universitari de Bellvitge (HUB) i l’Institut d’Investigació Biomèdica de Bellvitge (IDIBELL) ha aconseguit identificar tres fenotips (perfils clínics o formes de presentació dels pacients) de Covid-19, cadascun d’ells amb una mortalitat diferent.

La identificació d’aquests perfils pot facilitar el maneig clínic dels pacients, ja que permetrà distingir amb més precisió les persones de baix risc de les que necessiten un monitoratge més estret durant l’hospitalització. Així mateix, pot donar peu a investigar els mecanismes fisiopatològics que hi ha al darrere de cada fenotip, cosa que permetrà seleccionar millor els participants en assaigs de fàrmacs segons el mecanisme i l’ús clínic de cada medicament.

Ha estat un treball multicèntric liderat per investigadors de l’Hospital Universitario Virgen Macarena de Sevilla que ha tingut també entre els seus primers firmants el Dr. Jordi Carratalà, cap del Servei de Malalties Infeccioses de l’HUB, coordinador del Programa de Malalties Infeccioses i Trasplantaments de l’IDIBELL i catedràtic de Medicina de la Universitat de Barcelona.

L’estudi va analitzar les dades de dues cohorts de 4.035 i 2.226 pacients atesos a 127 hospitals d’Espanya durant la primera onada de la pandèmia. Es van estudiar més de 70 variables d’aquests pacients, com ara l’edat, el sexe, els símptomes, les malalties de base, o les dades de laboratori i de radiodiagnòstic, entre d’altres.

Els resultats van determinar que els pacients amb el fenotip A –que tenen una mortalitat inferior al 5%– són persones més joves i majoritàriament dones, amb símptomes vírics lleus i amb paràmetres inflamatoris normals, entre d’altres característiques. Els pacients amb el fenotip B –que tenen una mortalitat d’entre el 15 i el 20%– són persones amb més obesitat, nivells baixos de limfòcits en sang i paràmetres d’inflamació moderadament elevats. Finalment, els pacients amb el fenotip C –que tenen una mortalitat d’entre el 40 i el 60%– són persones més grans, amb més comorbiditats i paràmetres inflamatoris més elevats.

El gran nombre de variables necessàries inicialment per identificar els fenotips va fer que els autors ideessin un model probabilístic més senzill, amb només 16 variables, que permet ja predir quin fenotip pot assignar-se a cada pacient. Aquest model ha estat desenvolupat en forma d’aplicació per a telèfon mòbil per al seu ús en la pràctica clínica.


Model de predicció de la mortalitat

D’altra banda, un article de membres del mateix grup d’investigadors de l’estat espanyol publicat a la revista Thorax exposa el desenvolupament i la validació d’un model de predicció de la mortalitat en pacients amb Covid-19 que entren a urgències hospitalàries. El treball ha estat coordinat des de l’Hospital General Universitario Gregorio Marañón i hi han participat investigadors del Servei de Malalties Infeccioses de l’HUB i de l’IDIBELL, liderats pel Dr. Carratalà.

Per al desenvolupament i la validació d’aquest model, s’han utilitzat les dades de sengles cohorts de 4.035 i 2.126 pacients de 127 hospitals d’Espanya. La conclusió ha estat que una puntuació de predicció senzilla, basada en dades clíniques i de laboratori fàcilment disponibles, proporciona una eina útil per predir amb un alt grau de precisió la probabilitat de mortalitat als 30 dies. La seva simplicitat pot permetre als metges portar a terme una ràpida estratificació del risc dels pacients.


Articles de referència

Gutiérrez-Gutiérrez B, Del Toro MD, Borobia AM, Carcas A, Jarrín I, Yllescas M, Ryan P, Pachón J, Carratalà J, Berenguer J, Arribas JR, Rodríguez-Baño J; REIPI-SEIMC COVID-19 group and COVID@HULP groups. Identification and validation of clinical phenotypes with prognostic implications in patients admitted to hospital with COVID-19: a multicentre cohort study. Lancet Infect Dis. 2021 Feb 23:S1473-3099(21)00019-0. doi: 10.1016/S1473-3099(21)00019-0. Epub ahead of print. PMID: 33636145; PMCID: PMC7906623.

Berenguer J, Borobia AM, Ryan P, Rodríguez-Baño J, Bellón JM, Jarrín I, Carratalà J, Pachón J, Carcas AJ, Yllescas M, Arribas JR; COVID-19@Spain and COVID@HULP Study Groups. Development and validation of a prediction model for 30-day mortality in hospitalised patients with COVID-19: the COVID-19 SEIMC score. Thorax. 2021 Feb 25:thoraxjnl-2020-216001. doi: 10.1136/thoraxjnl-2020-216001. Epub ahead of print. PMID: 33632764; PMCID: PMC7908055.