Conocer si una variable demográfica o analítica, obtenida desde el servicio de urgencias, sirve como predictor de mortalidad en la enfermedad COVID-19.

Se trata de un estudio observacional retrospectivo que incluye 49 pacientes diagnosticados de COVID-19 (test serológico o Reacción en Cadena de la Polimerasa positivos), durante abril de 2020, elegidos aleatoriamente. Se recogen datos demográficos y analíticos. Se describen las variables categóricas mediante tablas de frecuencias y las cuantitativas con medidas de posición, tendencia central y dispersión. Se crea un modelo de regresión logística para relacionar la mortalidad con cada parámetro analítico, ajustados por edad y sexo, y se estiman las razones de odds ratio (OR) y sus intervalos de confianza del 95% del modelo final. El análisis se realiza con el software estadístico R4.0.2 en RStudio 1.2.5033.

De los 49 pacientes, 29 son mujeres. La mediana de edad es de 84 años (27-98). La mediana de duración de ingreso es de 8 días (1-31). Fallecieron 18 pacientes (mortalidad del 36.7%).  Los resultados de la regresión logística son: linfocitos (p=0.88), plaquetas (p=0.49), dímero-D (p=0.75), tiempo de protrombina (p=0.32), fibrinógeno (p=0.66), ratio tiempo de tromboplastina parcial activado (p=0.44). La edad, OR de 1.082 (IC 1.012 – 1.157, p=0.0212), asocia un incremento de la mortalidad del 8.2% por cada año mayor.

La única variable que aumenta la mortalidad es la edad. Siendo el tamaño muestral pequeño y pudiendo coincidir con brotes de COVID-19 en residencias de ancianos, resulta una muestra poco representativa, de ahí que los datos difieran con los de otros estudios previos, donde la linfopenia y la elevación del Dímero-D conllevan mayor mortalidad.

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