Factores demográficos y clínicos asociados a un curso adverso (admisión a UCI, requerimiento de ventilación mecánica o muerte) de la COVID-19 - Fundación Cardioinfanti

Factores demográficos y clínicos asociados a un curso adverso (admisión a UCI, requerimiento de ventilación mecánica o muerte) de la COVID-19

Versión 1 -  01/04/20

La edad, historia previa de hipertensión arterial, enfermedades respiratorias crónicas, eventos cardiovasculares, mayor puntaje en el SOFA (Sequential Organ Failure Assessment) y mayor concentración de procalcitonina en sangre (≥ 0,05 ng/ml) se asocian positivamente con la progresión de la COVID-19 a formas severas que requieren manejo en unidades de cuidados intensivos (UCI).

Calidad de la evidencia: moderada (para edad y comorbilidades); baja (para otros factores).

Otros mensajes clave:

  • En los estudios clínicos evaluados las formas severas se definen como un compuesto de eventos que incluye admisión a UCI, necesidad de ventilación mecánica o muerte.
  • En un estudio individual que representa menos del 1% de la población incluida, la edad y el puntaje SOFA se asociaron con riesgo de muerte, pero no se identificó asociación con la historia de tabaquismo activo, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) o enfermedad coronaria.

Es importante saber lo que no se conoce
Los estudios seleccionados no permiten diferenciar si la progresión de la COVID-19 a una enfermedad más severa está asociada al SARS-CoV-2 o a la sobreinfección por otros patógenos. Tampoco se conoce la relación entre el antecedente de diabetes mellitus (DM) y la progresión de la COVID-19; los estudios que han evaluado esta relación no reportan cifras de control de glucemia en su población.

Antecedentes

La neumonía, que constituye la manifestación más grave de la COVID-19, puede progresar a insuficiencia respiratoria y otras complicaciones asociadas con alta mortalidad. Para inferir posibles factores relacionados con estos desenlaces, algunos estudios han descrito variables demográficas, clínicas y de apoyo diagnóstico en pacientes infectados (1,2).

Los protocolos de la Organización Mundial de la Salud (OMS) establecen como factores asociados a un peor pronóstico de la enfermedad, la edad >60 años y la presencia de comorbilidades como hipertensión arterial (HTA), DM, enfermedad cardiovascular, enfermedad respiratoria crónica y condiciones que generen inmunocompromiso (3-5). Adicionalmente se ha explorado la asociación de algunos biomarcadores con peor pronóstico, sin lograr establecer su asociación con mortalidad (6-8).

Este resumen presenta una evaluación de la evidencia sobre los factores asociados con formas graves (ingreso a UCI, requerimiento de ventilación mecánica o muerte) de la COVID-19. Identificar estos factores permitirá estratificar grupos de riesgo, así como distribuir y planear oportunamente estrategias de atención hospitalaria.

Información en la que se basa este Recado

Este Recado es el resultado de una amplia búsqueda sistemática de literatura en bases de datos bibliométricas (enero 2019 – marzo 22 de 2020), cuyos métodos han sido estandarizados (9), excluyendo literatura gris. Se basa en dos estudios seleccionados de un total de 209 registros que arrojó la búsqueda: una revisión sistemática y metaanálisis (Yang, 2020) (10) y un estudio de cohorte (Zhou, 2020) (11) publicado posteriormente.
Estrategia de búsqueda y criterios de selección: ver aquí

Hallazgos

El estudio de Yang y Cols (2020) (10) incluyó 8 estudios (46.248 pacientes con la COVID-19) que reportaron prevalencia de signos y síntomas, de los cuales 4 (n=1.452) analizaron la asociación de comorbilidades y biomarcadores con formas severas de la enfermedad. El desenlace en los estudios fue un compuesto entre admisión a UCI, ventilación mecánica o muerte, y solo la admisión a UCI. Los hallazgos más relevantes son los siguientes:

  • Las comorbilidades asociadas a formas más graves fueron: enfermedades cardiovasculares [OR 3.42, IC95% 1.88, 6.22], enfermedad del sistema respiratorio [OR 2.46 IC95% 1.76, 3.44] y HTA [OR 2.36, IC95% 1.46, 3.83]
  • Los niveles elevados de procalcitonina (≥ 0,05ng/ml) se asociaron con mayor gravedad de la enfermedad en pacientes admitidos a UCI [OR 4.22 IC95% 2.88, 6,17].
  • La DM, fue altamente prevalente entre los pacientes con COVID-19, sin embargo, el resultado de los análisis muestra poca precisión en su asociación con enfermedad grave [OR 2.07 IC95% 0.89, 4.82].

El estudio de Zhou y Cols 2020 (11), corresponde a una cohorte retrospectiva de pacientes (n=191) atendidos en dos hospitales de Wuhan, China. Su objetivo fue evaluar los factores asociados a la mortalidad en pacientes con infección por SARS-CoV-2 confirmada por RT-PCR. Los análisis se ajustaron por variables de confusión y modificadores de efecto. Los hallazgos más relevantes sonlos siguientes:

  • La mortalidad intrahospitalaria reportada fue de 28.3% en la población de estudio con una media de estancia de 11 días (rango 7-25).
  • En los análisis ajustados, el aumento del SOFA [OR 6.14 IC95% 3.48, 10.85], la enfermedad coronaria [OR 5.40 IC95% 0.96, 30.40], la HTA [OR 3.05 IC95% 1.57, 5.92], y la edad [-incremento por año OR 1.10 95% IC 1.03, 117] mostraron ser los principales factores asociados a mortalidad.
  • La mortalidad intrahospitalaria fue más frecuente en pacientes con DM o enfermedad coronaria.
  • Otros factores evaluados sobre los que no se pueden generar conclusiones por falta de precisión incluyen: concentración elevada de procalcitonina [OR 13.75 IC95% 1.81, 104.40], EPOC [OR 5.40 IC95% 0.96, 30.40] e historia de tabaquismo [OR 2.23 IC95% 0.65, 7.63].

Información sobre la evidencia que soporta este recado

El estudio de Yang (2020) (10) fue calificado con moderado riesgo de sesgo (AMSTAR (12)) (ver tabla de evidencia “Factores asociados a la severidad de la COVID-19 en pacientes adultos”).

El estudio de Zhou 2020 fue calificado con alto riesgo de sesgo (JAMA (13)).

Referencias

  1. Guan W-J, Ni Z-Y, Hu Y, Liang W-H, Ou C-Q, He J-X, et al. Clinical Characteristics of Coronavirus Disease 2019 in China. N Engl J Med [Internet]. 2020;1–13. Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32109013.

  2. Yang X, Yu Y, Xu J, Shu H, Xia J, Liu H, et al. Clinical course and outcomes of critically ill patients with SARS-CoV-2 pneumonia in Wuhan, China: a single-centered, retrospective, observational study. Lancet Respir Med. 2020;2600(20):1–7.

  3. World Health Organization. Operational considerations for case management of COVID-19 in health facility and community. 2020;(March):1–8.

  4. World Health Organization. Clinical management of severe acute respiratory infection when novel coronavirus (nCoV) infection is suspected. Who [Internet]. 2020;(January):12.

  5. Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China: Summary of a Report of 72 314 Cases From the Chinese Center for Disease Control and Prevention. Jama [Internet]. 2020;2019:19–22. Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32091533.

  6. Wu C, Chen X, Cai Y, Xia J, Zhou X, Xu S, et al. Risk Factors Associated With Acute Respiratory Distress Syndrome and Death in Patients With Coronavirus Disease 2019 Pneumonia in Wuhan, China. JAMA Intern Med [Internet]. 2020;1–10. Disponible en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32167524.

  7. Tang N, Li D, Wang X, Sun Z. Abnormal Coagulation parameters are associated with poor prognosis in patients with novel coronavirus pneumonia. J Thromb Haemost. 2020;(February):1–4.

  8. Lippi G, Plebani M, Michael Henry B. Thrombocytopenia is associated with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) infections: A meta-analysis. Clin Chim Acta [Internet]. 2020;2019. Disponible en: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0009898120301248.

  9. COVID 19 L.OVE working group. Red internacional de investigadores. Epistemonikos Fundation. Disponible en: https://es.epistemonikos.cl/working-group/.

  10. Yang J, Zheng Y, Gou X, Pu K, Chen Z, Guo Q, Ji R, Wang H, Wang Y, Zhou Y.Prevalence of comorbidities in the novel Wuhan coronavirus (COVID-19) infection: a systematic review and meta-analysis. Int J Infect Dis. 2020 Mar 12. pii: S1201-9712(20)30136-3. doi: 10.1016/j.ijid.2020.03.017. [Epub ahead of print] PubMed PMID: 32173574.

  11. Zhou F, Yu T, Du R, Fan G, Liu Y, Liu Z, Xiang J, Wang Y, Song B, Gu X, Guan L, Wei Y, Li H, Wu X, Xu J, Tu S, Zhang Y, Chen H, Cao B. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020 Mar 11. pii: S0140-6736(20)30566-3. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3. [Epub ahead of print] Erratum in: Lancet. 2020 Mar12;:. PubMed PMID: 32171076.

  12. Shea BJ, Reeves BC, Wells G, Thuku M, Hamel C, Moran J, Moher D, Tugwell P, Welch V, Kristjansson E, Henry DA. AMSTAR 2: a critical appraisal tool for systematic reviews that include randomised or non-randomised studies of healthcare interventions, or both. BMJ. 2017 Sep 21;358:j4008.

  13. Laupacis A, Wells G, Richardson WS, et al. Users' Guides to the Medical Literature: V. How to Use an Article About Prognosis. JAMA. 1994;272(3):234–237. doi:10.1001/jama.1994.03520030076032