Un modello predittivo, made in Italy, per calcolare il rischio di mortalità in ospedale per Covid-19

Un gruppo di ricercatori italiani ha sviluppato una web app che è disponibile gratuitamente. I risultati ottenuti sono stati pubblicati sulla rivista Plos One.

L’idea di sviluppare l’applicazione è nata dalla constatazione della mancanza di strumenti convalidati per la previsione della mortalità intraospedaliera dei pazienti affetti da Covid-19. Un gruppo di medici italiani dell’ASST Papa Giovanni XXIII di Bergamo, dell’IRCSS Policlinico San Matteo di Pavia, del Policlinico universitario A. Gemelli di Roma e dell’università di Palermo hanno realizzato una web app e illustrato i risultati della loro ricerca in uno studio scientifico che è stato pubblicato sulla rivista Plos One e che potete leggere qui.

I ricercatori hanno arruolato 2.191 pazienti ricoverati con Covid-19 di 3 strutture (1.810 pazienti dalle unità di Bergamo e Pavia; 381 dall’unità di Roma). I pazienti, la cui età media era di 67 anni (il 45% aveva 70 anni o più), sono stati quindi classificati in tre macro profili.

Sono stati quindi individuati sette fattori di rischio indipendenti per la mortalità ospedaliera: l’età, il sesso maschile, la durata dei sintomi prima del ricovero ospedaliero inferiore a 10 giorni, la presenza di patologie pregresse come diabete, malattia coronarica, malattia epatica cronica, e il livello di lattato deidrogenasi al ricovero.

I ricercatori hanno scoperto che una durata più breve dei sintomi prima del ricovero ospedaliero è associata a una mortalità ospedaliera più elevata, a differenza di quelli che sono stati ricoverati dopo una più lunga durata dei sintomi.

Al momento del ricovero in ospedale, la febbre era presente nell’85% dei pazienti, la dispnea nel 56% e la tosse nel 44% dei pazienti. Alla fine del follow-up, 540 pazienti erano morti (24,6%), 302 (13,7%) erano stati trasferiti in terapia intensiva, 1.358 pazienti (62,0%) erano stati dimessi e 258 erano ancora ricoverati in ospedale. Nel profilo migliore, la mortalità in ospedale a 7 e 21 giorni è stata rispettivamente del 5% e dell’8%; nel profilo intermedio del 18% e del 28%; nel profilo peggiore del 52% e del 70%.

Per sviluppare l’algoritmo di previsione della mortalità ospedaliera è stato utilizzato il “Gray competing risks multivariate model” (con la dimissione come evento concorrente). La discriminazione e la calibrazione sono state valutate dall’area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore (AUC) e dal punteggio Brier sia nella coorte di derivazione che in quella di validazione. L’AUC era 0,822 (95%CI 0,722-0,922) nella coorte di derivazione e 0,820 (95%CI 0,724-0,920) nella coorte di validazione con una buona calibrazione.

La web app è disponibile gratuitamente al seguente indirizzo.

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