Investigadores de la Universidad de Oviedo ayudan a predecir ingresos hospitalarios por covid

Los investigadores proponen ahora incorporar sistemas predictivos y automatizados mediante inteligencia artificial e incorporarlos a los programas de preparación, planificación y anticipación de los sistemas de salud para actuar frente a futuras epidemias y pandemias.

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Todas las variables predictoras estudiadas, según los investigadores, mostraron correlaciones significativas a dos semanas vista con los ingresos hospitalarios y en UCI, con más influencia sobre los ingresos totales. Las tres variables con mayor correlación directa fueron el malestar general, la diarrea y la disnea. Las correlaciones más débiles se encontraron con la fiebre y con el número total de llamadas tanto en su conjunto como en cada una de las líneas telefónicas.

En el estudio, las llamadas al 112 y al 900 mostraron correlación baja, aunque significativa, con los ingresos hospitalarios y en UCI durante las dos semanas siguientes al registro de llamadas. Más en concreto, a través del número de emergencias 112, se recibieron 831.943 llamadas, con un pico máximo el 13 de marzo, cuando se registraron más de 10.000 llamadas. En la línea 900, se gestionaron también 208.803 llamadas, con un máximo de 23.744 que tuvieron lugar el 15 de marzo.

El trabajo, en el que han participado los doctores Rafael Castro y Pedro Arcos, de la Unidad de Investigación de Emergencias y Desastres de la Universidad de Oviedo, junto con Ricardo Delgado y María del Carmen Duque, de la Gerencia de Urgencias, Emergencias y Transporte Sanitario del Sescam, llegó a esta conclusión tras investigar la asociación entre la demanda asistencial percibida en el Centro Coordinador de Urgencias y Emergencias (CCUE) de Castilla La Mancha (CLM) y los ingresos hospitalarios y en unidades de cuidados intensivos (UCI) por Covid-19.