RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Predicting COVID-19 progression from diagnosis to recovery or death linking primary care and hospital records in Castilla y León (Spain)
A1 Álvarez Esteban, Pedro César
A1 Barrio Tellado, Eustasio del
A1 Rueda, Oscar M.
A1 Rueda Sabater, María Cristina
K1 COVID19
K1 multistate competing risk survival models
K1 medical risk factors
K1 forecasting
K1 2404.01 Bioestadística
AB En este trabajo se analiza la dinámica de los pacientes de COVID-19 durante la primera oleada en la región de Castilla y León (España), de unos 2,4 millones de habitantes, utilizando modelos de supervivencia multiestado de riesgo competitivo. A partir de la fecha registrada como inicio del proceso clínico, se asume que un paciente puede progresar a través de tres estados intermedios hasta alcanzar un estado absorbente de recuperación o muerte. Se consideran predictores candidatos las características demográficas, los factores epidemiológicos como el momento de la infección y las vacunaciones previas, los antecedentes clínicos, las complicaciones durante el curso de la enfermedad y el tratamiento farmacológico de los pacientes hospitalizados. En cuanto a los factores de riesgo asociados a la mortalidad y la gravedad, se han encontrado resultados coherentes con muchos otros estudios, como la edad avanzada, el ser varón y las enfermedades crónicas. En concreto, la tasa de hospitalización (muerte) para los mayores de 69 años es del 27,2% (19,8%) frente al 5,3% (0,7%) para los menores de 70 años, y para los varones es del 14,5%(7%) frente al 8,3%(4,6%)para las mujeres. Entre los pacientes con enfermedades crónicas, las tasas más elevadas de hospitalización son el 26,1% en el caso de la diabetes y el 26,3% en el de las enfermedades renales, mientras que la tasa de mortalidad más elevada es del 21,9% en el caso de las enfermedades cerebrovasculares. Además, se dan predictores específicos para las distintas transiciones y el modelo proporciona estimaciones de la probabilidad de recuperación y muerte de cada paciente. Algunos resultados interesantes obtenidos son que para los pacientes infectados al final del periodo el riesgo de transición de hospitalización a UCI es significativamente menor (p < 0,001) y el riesgo de transición de hospitalización a recuperación es mayor (p < 0,001). Para los pacientes previamente vacunados contra el neumococo, el riesgo de transición a la recuperación es mayor (p < 0,001). Por último, también se llevan a cabo la validación interna y la calibración del modelo.
PB Public Library Of Science (PLOS)
SN 1932-6203
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/73758
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/73758
LA eng
NO Álvarez-Esteban PC, del Barrio E, Rueda OM, Rueda C (2021) Predicting COVID-19 progression from diagnosis to recovery or death linking primary care and hospital records in Castilla y León (Spain). PLoS ONE 16(9): e0257613. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257613
NO Producción Científica
DS UVaDOC
RD 05-feb-2025