Pronóstico en pacientes afectados por COVID-19

Utilizando datos de China y del resto del mundo se estiman las tasas de hospitalización y de mortalidad por la enfermedad de acuerdo a la edad, datos que permiten proyectar la situación esperable a nivel local. The Lancet Infectious Diseases, 30 de marzo de 2020.

 

Resumen

Antecedentes: frente a los datos sobre la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) que cambian rápidamente, se han producido una serie de estimaciones de la tasa de letalidad que difieren sustancialmente en magnitud. Nuestro objetivo era proporcionar estimaciones robustas, teniendo en cuenta los sesgos de censura y de verificación.

Métodos: recopilamos datos de casos individuales para pacientes que murieron por COVID-19 en Hubei, China continental (reportado por las comisiones de salud nacionales y provinciales hasta el 8 de febrero de 2020), y para casos fuera de China continental (de sitios web del gobierno o del ministerio de salud e informes de los medios de comunicación de 37 países, así como de Hong Kong y Macao, hasta el 25 de febrero de 2020). Estos datos de casos individuales se utilizaron para estimar el tiempo entre el inicio de los síntomas y el resultado (muerte o alta del hospital). A continuación, obtuvimos estimaciones estratificadas por edad de la tasa de letalidad de casos al relacionar la distribución agregada de casos con las muertes acumuladas observadas en China, suponiendo una tasa de ataque constante por edad y ajustando la demografía y la subvaloración basada en la edad y en la ubicación. También estimamos el índice de letalidad a partir de datos de listas de en 1334 casos individuales identificados fuera de China continental. Utilizando datos sobre la prevalencia de casos confirmados por PCR en residentes internacionales repatriados de China, obtuvimos estimaciones estratificadas por edad de la tasa de mortalidad por infección. Además, se utilizaron datos sobre la gravedad estratificada por edad en un subconjunto de 3665 casos de China para estimar la proporción de individuos infectados que probablemente requieran hospitalización.

Resultados: utilizando datos sobre 24 muertes que ocurrieron en China continental y 165 recuperaciones fuera de China, estimamos que la duración media desde el inicio de los síntomas hasta la muerte es de 17.8 días (intervalo creíble del 95% [ICr] 16.9–19.2) y al alta hospitalaria es de 24.7 días (22.9–28.1). En todos los casos confirmados por laboratorio y diagnosticados clínicamente de China continental (n = 70117), estimamos un índice bruto de letalidad (ajustado por censura) de 3.67% (ICr95% CrI 3.56–3.80). Sin embargo, después de realizar más ajustes por la demografía y la subvaloración, obtuvimos una mejor estimación de la tasa de letalidad en China del 1.38% (1.23–1.53), con proporciones sustancialmente más altas en los grupos de mayor edad (0.32% [0.27–0 .38] en las personas <60 años vs 6. 4% [5.7–7.2] en las personas ≥60 años), hasta 13.4% (11.2– 15.9) en los mayores de 80 años. Las estimaciones de la tasa de letalidad de casos internacionales estratificados por edad fueron consistentes con las de China (estimación paramétrica 1.4% [0.4–3.5] en aquellos <60 años [n = 360] y 4.5% [ 1.8–11.1] en las personas ≥60 años [n = 151]). Nuestro índice de mortalidad general por infección estimado para China fue 0.66% (0.39–1.33), con un perfil creciente con la edad. Del mismo modo, las estimaciones de la proporción de individuos infectados que probablemente sean hospitalizados aumentaron con la edad hasta un máximo de 18.4% (11.0-37.6) en las personas de 80 años o más.

Interpretación: estas primeras estimaciones dan una indicación de la tasa de mortalidad en todo el espectro de la enfermedad COVID-19 y muestran un fuerte gradiente de edad en el riesgo de muerte.

Financiación: UK Medical Research Council.

El artículo original:

Verity R, Okell LC, Dorigatti I, et al. Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis. The Lancet Infectious Diseases, March 30 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/S1473-3099(20)30243-7

Disponible en:  https://bit.ly/2Uv4Etb

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