Adelantar una semana el estado de alarma habría evitado el 80% de ingresos de la primera ola, según un estudio
Si el primer estado de alarma del que ahora se cumple un año se hubiera adelantado una semana, es decir, al 7 de marzo, se podría haber evitado hasta “el 79 por ciento de los ingresos y por lo tanto, también, el 79 por ciento de las defunciones por coronavirus”. Así lo pone de manifiesto un estudio realizado por médicos del Complejo Asistencial de Palencia, que precisa que este análisis coincide con los que han publicado posteriormente otros equipos de investigación y refuerzan el mensaje sobre “la importancia de actuar de forma intensa y precozmente”.
El 'Estudio en Palencia sobre el coronavirus SARS-CoV-2 (ESTUDIO PALCO)', basado en un método matemático exponencial, arroja, además, que el análisis en tiempo real del crecimiento de una pandemia permitiría adelantarse a los acontecimientos. “La toma de medidas de restricción o control de la pandemia del SARS-CoV-2 requiere unas dos semanas para ver sus efectos y por lo tanto durante dos semanas más después de adoptar las medidas de control el número de infectados diagnosticados e ingresados sigue expandiéndose exponencialmente y durante ese tiempo se puede colapsar el sistema sanitario”.
Lo explica a Ical José Ignacio Cuende, especialista en Medicina Interna del Complejo Asistencial Universitario de Palencia (CAUPA) y profesor asociado de la Facultad de Medicina de la UVA, que es el investigador principal de este estudio, junto a los doctores Francisco del Castillo, Cristina Sánchez y Luis Cabezudo.
En estos momentos, el grupo trabaja en la fase de explotación de los datos, pero este es el resultado de un primer análisis que se centró en la dinámica de expansión de la enfermedad en cuanto a la ocupación hospitalaria y la mortalidad, a partir de los ingresos diarios de pacientes con la covid-19 para valorar la evolución de la pandemia en el hospital de Palencia.
A partir de un modelo matemático exponencial, comprobaron que en la primera ola el número de ingresos diario crecía dependiendo de los ingresos de días anteriores de forma que la relación exponencial se mantenía constante, y se podría extrapolar en el futuro y predecir cómo se podría expandir la pandemia. “Siempre que las condiciones epidemiológicas se mantengan estables, la pandemia se expande libremente siguiendo ese modelo exponencial. Este modelo explica el 95 por ciento de los incrementos de ingresos, lo que implica que se ajusta extraordinariamente bien a los datos y que refleja adecuadamente la expansión de la pandemia. Cada tres días se duplicaba el número diario de los ingresos”, matiza Cuende sobre los resultados del trabajo, que se enviaron al Congreso Nacional de Medicina Interna celebrado hace cuatro meses.
“Para entender lo que supone un modelo exponencial se puede poner la leyenda del inventor del ajedrez en Oriente que al enseñar su descubrimiento al rey éste le dijo que le concedería el deseo que quisiera. El inventor le pidió un grano de trigo en la primera casilla del tablero, dos en la segunda, cuatro en la tercera, ocho en la cuarta, 16 en la quinta y así sucesivamente hasta la casilla 64. El rey no pudo cumplir su compromiso ya que no hay trigo suficiente en el mundo para cumplirlo (más de nueve trillones de granos que viene a ser las cosechas actuales de más de 1.000 años). Este es un ejemplo de crecimiento exponencial. Al principio parece poca cantidad pero después resulta imposible controlarlo”, mantiene el investigador.
Descenso más lento y prolongado
En cuanto se aplicaron las medidas del estado de alarma, el modelo cambió y tras una fase de transición, a las dos semanas empezaba a controlarse la ola de ingresos y, con una dinámica diferente, el nivel de ingresos diarios decreció. “Analizamos esta fase descendente y obtuvimos otro modelo exponencial decreciente que también se ajustaba muy bien a los datos. La dinámica fue diferente en cada fase ya que la fase de crecimiento es muy brusca o aguda pero el descenso es más lento y prolongado”.
El estudio fue financiado por la Gerencia Regional de Salud en la convocatoria extraordinaria y urgente de ayudas de la Gerencia Regional de Salud para proyectos de investigación en enfermedad covid-19 que se desarrollaran en los centros de Sacyl. La idea surgió ante la “obligación ética” como médico de estudiar, en la medida de sus posibilidades, las causas, factores determinantes de la evolución, medidas terapéuticas disponibles o de nueva investigación y medidas preventivas ante el SARS-CoV-2, con gran impacto en múltiples niveles.
“Todo ello para dar el mejor cuidado y tratamiento a nuestros pacientes y también para proteger a los sujetos sanos que pueden enfermar. Esto repercute no sólo a nivel individual de cada paciente, sino también a nivel social como estamos experimentando con la modificación de nuestras actividades personales, sociales, económicas,... y me atrevería a decir que incluso a nivel político, ya que la política debe servir al pueblo considerando entre otras circunstancias el conocimiento científico que se tenga en cada momento sobre estas enfermedades” , explica Cuende, quien precisa que no podían “desaprovechar el tener a su alcance un gran número de pacientes para realizar estudios con mayor valor científico”.
“No es lo mismo estudiar dos o tres casos de una enfermedad que poder estudiar cientos o miles de pacientes. La curiosidad innata de los médicos y en especial de los profesionales que participan en este proyecto nos ha empujado a plantear un estudio, teniendo en mente que independientemente del interés científico nuestro objetivo es atender de la mejor forma posible a los pacientes”, precisa.
Al tratarse de una enfermedad infecciosa todos los pacientes afectados de la covid-19 ingresan en el área médica del CAUPA en el Servicio de Medicina Interna, donde son tratados con el apoyo de Neumología y de muchos otros profesionales de prácticamente todas las secciones médicas. “Al estar ingresados al cargo de un único servicio, el acceso a los datos y el control de los pacientes ha sido más fácil. Esto es lo que originó la pregunta ¿por qué no recoger los datos para poder sacar determinadas conclusiones con ellos?”.
Predecir la evolución clínica
“La idea inicial fue recoger datos para poder identificar factores que permitan predecir qué pacientes van a evolucionar mejor o peor, ya que eso nos permitiría tomar medidas terapéuticas más eficaces para otros pacientes”, explica el médico, cuyo equipo se planteó dos preguntas iniciales: “¿Qué factores pueden indicarnos una peor evolución y, especialmente, la necesidad de ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos?, y ¿qué factores son de riesgo de mortalidad de los pacientes?”.
Estos factores pueden ser de diferente naturaleza, precisa. Por un lado, antecedentes personales de los pacientes (enfermedades previas o actuales, fármacos que estuvieran tomando antes del ingreso...); por otro, alteraciones analíticas, así como constantes clínicas y consumo de fármacos.
Cerca de 1.000 historias revisadas
Para la elaboración del estudio se revisaron manualmente las historias de todos los pacientes ingresados en Medicina Interna con posible infección por SARS-CoV-2 desde el 19 de febrero de 2020 hasta el 31 de mayo de 2020. En concreto, casi un millar de historias clínicas de las cuales 419 fueron casos confirmados de la covid-19. Además, se recogieron los datos informatizados de constantes clínicas diarias, análisis realizados, fármacos administrados y exploraciones. Todos los datos se centralizaron en una única base con más de un millón de datos de forma anónima, es decir sin datos de identificación personal de los pacientes.
Personas y empresas implicadas
Para elaborar el trabajo, especialmente para la recogida de datos y revisión manual de las más de 900 historias clínicas, el estudio contó con la implicación voluntaria de casi 30 profesionales de la Medicina, Adjuntos y Residentes de Medicina Interna, Medicina de Familia, Neumología, Digestivo, Reumatología, Oncología, Cardiología y Cuidados Intensivos. “El trabajo desarrollado por ellos ha sido imprescindible ya que hay mucha información que no estaba informatizada o, aun estándolo, no tenía el formato adecuado para su procesamiento”.
“Todo este esfuerzo se ha realizado dentro del Complejo Asistencial de Palencia mientras se atendían a los pacientes en un contexto de pandemia que sobrecargó de forma hasta ahora inconcebible el sistema sanitario. Los profesionales no sólo trabajaron en su tarea asistencial más allá del horario laboral, sino que emplearon su escaso tiempo de descanso para colaborar en el proyecto”, destaca Cuende, quien advierte: “Los resultados numéricos de los modelos matemáticos que hemos desarrollado se corresponden con vidas humanas. La covid-19 ha ocasionado en muchos casos la muerte, especialmente pero no de forma exclusiva a las personas más vulnerables, que han padecido su enfermedad y han fallecido en condiciones límite”.
