COVID-19: Modelo para predecir la sobrecarga de los servicios de salud

Antecedentes: la pandemia de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) desafía a los líderes de los hospitales a tomar decisiones críticas y urgentes sobre las operaciones clínicas y la asignación de recursos.

Objetivo: para estimar el momento de los aumentos repentinos en la demanda clínica y los mejores y peores escenarios de tensión local inducida por COVID-19 en la capacidad del hospital, y así informar las operaciones clínicas y las demandas de personal e identificar cuándo la capacidad del hospital estaría saturada.

Diseño: iInstancia de simulación Monte Carlo de un modelo susceptible, infectado, eliminado (SIR) con un ciclo de 1 día.

Ámbito: 3 hospitales en un sistema académico de salud.

Pacientes: todas las personas que viven en la región de gran Filadelfia.

Mediciones: el modelo SIR COVID-19 Hospital Impact Model (CHIME) (http://penn-chime.phl.io) se utilizó para estimar el tiempo desde el 23 de marzo de 2020 hasta que la capacidad hospitalaria probablemente se excedería, y la intensidad del aumento, incluso para camas de unidades de cuidados intensivos (UCI) y ventiladores.

Resultados: utilizando pacientes con COVID-19 solo, CHIME estimó que pasarían de 31 a 53 días antes de que la demanda exceda la capacidad hospitalaria existente. En el mejor y peor de los casos de sobretensiones en el número de pacientes con COVID-19, la capacidad total necesaria para camas de hospital alcanzaría 3131 a 12 650 en los 3 hospitales, incluyendo 338 a 1608 camas de UCI y 118 a 599 ventiladores.

Limitaciones: los parámetros del modelo se tomaron directamente o se derivaron de los datos publicados en poblaciones heterogéneas y entornos de práctica y de los datos históricos del sistema de salud. CHIME no incorpora más estados de transición para modelar la gravedad de la infección, las redes sociales para modelar la dinámica de transmisión o la información geográfica para explicar los patrones espaciales de la interacción humana.

Conclusión: esta herramienta de modelado, disponible públicamente y diseñada para los líderes de operaciones hospitalarias, puede informar los preparativos para el agotamiento de la capacidad durante los primeros días de una pandemia.

Fuente de financiación primaria: Sistema de salud de la Universidad de Pensilvania y el Centro de investigación de enfermedades paliativas y avanzadas.

El artículo original:

Weissman GE, Crane-Droesch A, Chivers C, et al. Locally Informed Simulation to Predict Hospital Capacity Needs During the COVID-19 Pandemic. Ann Intern Med. 2020; [Epub ahead of print 7 April 2020]. doi: https://doi.org/10.7326/M20-1260

Disponible en: https://bit.ly/2wzTY3s