Fundamentos:

La COVID-19 ha puesto a prueba la sanidad mundial, provocando una elevada mortalidad. Existen factores de riesgo que asocian mayor gravedad y mortalidad por COVID-19, pero se desconoce su impacto individual. Tampoco existen criterios fijos para un ingreso hospitalario. Por ello, este estudio pretendió analizar los factores asociados a la gravedad de la COVID-19 y crear modelos predictivos de riesgo de hospitalización y exitus por COVID-19.

Métodos:

Se realizó un estudio descriptivo de cohorte retrospectiva en Talavera de la Reina (Toledo, España). Los datos fueron recogidos mediante registros informatizados de Atención Primaria, Urgencias y Hospitalización. La muestra estuvo compuesta por 275 pacientes mayores de dieciocho años diagnosticados de COVID-19 en un laboratorio centralizado del 1 de marzo al 31 de mayo de 2020. Se ejecutó el análisis mediante SPSS, creándose sendos modelos predictivos de riesgo de hospitalización y exitus mediante regresión lineal.

Resultados:

La probabilidad de hospitalización aumentó de forma independiente con la polifarmacia (OR 1,086; IC95% 1,009-1,169), el índice de Charlson (OR 1,613; IC95% 1,158-2,247), el antecedente de infarto agudo de miocardio (IAM) (OR 4,358; IC95% 1,114-17,051) y la presencia de síntomas COVID (OR 7,001; IC95% 2,805-17,475). La probabilidad de exitus se asoció de forma independiente con la edad, aumentando un 8,1% (OD 1,081; IC95% 1,054-1,110) por cada año del paciente.

Conclusiones:

La comorbilidad, la polifarmacia, el antecedente de IAM y la presencia de síntomas de COVID-19 predicen un riesgo de hospitalización. La edad de los individuos predice el riesgo de exitus. Detectar los pacientes con alto riesgo de hospitalización y exitus nos permite delimitar la población diana y definir las medidas a implementar.

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