key: cord-0792609-1bim1tvh
authors: Miró, Òscar; Alquézar-Arbé, Aitor; Llorens, Pere; Martín-Sánchez, Francisco Javier; Jiménez, Sònia; Martín, Alfonso; Burillo-Putze, Guillermo; Jacob, Javier; García-Lamberetchs, Eric Jorge; Piñera, Pascual; Castillo, Juan González del
title: Comparación de las características demográficas y comorbilidad de los pacientes con COVID-19 fallecidos en hospitales españoles en función de si ingresaron o no en cuidados intensivos
date: 2020-09-29
journal: Med Intensiva
DOI: 10.1016/j.medin.2020.09.002
sha: 7078ade6ca6e8ea10d9979d26db4bbd8b03e422f
doc_id: 792609
cord_uid: 1bim1tvh

Objetivo: Describir las características demográficas y de comorbilidad de los pacientes con COVID-19 fallecidos en hospitales españoles durante el brote pandémico de 2020 y compararlas según si ingresaron o no en una unidad de cuidados intensivos (UCI) antes del fallecimiento. Métodos: Análisis secundario de los pacientes de la cohorte SIESTA (formada por pacientes COVID de 62 hospitales españoles) fallecidos durante la hospitalización. Se recogió su características demográficas y comorbilidades, individuales y globalmente estimada mediante el índice de Charlson (IC). Se identificaron los factores independientes relacionados con ingreso en UCI, y se realizaron diversos análisis de sensibilidad para contrastar la consistencia de los hallazgos del análisis principal. Resultados: Se incluyeron los 338 pacientes de la cohorte SIESTA fallecidos; de ellos, 77 (22.8%) accedieron a una UCI previamente al fallecimiento. En el análisis multivariable, 3 de las 20 características basales analizadas se asociaron independientemente con ingreso en UCI de los pacientes fallecidos: demencia (no hubo pacientes fallecidos con demencia que ingresasen en UCI; OR=0, IC95%=no calculable), cáncer activo (OR=0,07, IC95%=0,02-0,21) y edad (<70 años: OR=1, referencia; 70-74 años: OR=0.21, IC95%=0,08-0,54; 75-79 años: OR=0,21, IC95%=0,08-0,54; ≥80 años: OR=0,02, IC95%=0,01-0,05). La probabilidad de ingreso en UCI en los pacientes que fallecieron disminuyó significativamente al aumentar el IC, incluso tras ajustarla por edad (IC 0 puntos: OR=1, referencia; IC 1 punto: OR=0,36, 95%CI=0,16-0,83; IC 2 puntos: OR=0,36, 95%CI=0,16-0,83; ICC >2 puntos: OR=0,09, 95%CI=0,04-0,23). Los análisis de sensibilidad no mostraron diferencias destacables respecto al análisis principal. Conclusiones: El perfil de los pacientes COVID fallecidos sin ingresar en UCI se ajustó a lo observado en la práctica médica habitual antes de la pandemia, y las características basales que limitaron su ingreso fueron la edad y la carga de comorbilidad global, especialmente la demencia y el cáncer activo. Objective: To describe and compare the demographic characteristics and comorbidities of patients with COVID-19 who died in Spanish hospitals during the 2020 pandemic based on whether they were or were not admitted to an intensive care unit (ICU) prior to death. Methods: We performed a secondary analysis of COVID-19 patients who died during hospitalization included by 62 Spanish emergency departments in the SIESTA cohort. We collected the demographic characteristics and comorbidities, determined both individually and estimated globally by the Charlson index (ChI). Independent factors related to ICU admission were identified and different analyses of sensitivity were performed to contrast the consistency of the findings of the principal analysis. Results: We included the 338 patients from the SIESTA cohort that died during hospitalization. Of these, 77 (22.8%) were admitted to an ICU before dying. After multivariate adjustment, 3 out of the 20 basal characteristics analyzed in the present study were independently associated with ICU admission: dementia (no patients with dementia who died were admitted to the ICU: OR=0, 95%CI=not calculable), active cancer (OR=0.07; 95%CI=0.02-0.21) and age (<70 years: OR=1, reference; 70-74 years: OR=0.21; 95%CI=0.08-0.54; 75-79 years: OR=0.21; 95%CI=0.08-0.54; ≥80 years: OR=0.02; 95%CI=0.01-0.05). The probability of ICU admission significantly increased in parallel to the ChI, even after adjustment for age (ChI 0 points: OR=0, reference; ChI 1 point: OR=0.36; 95%CI=0.16-0.83; ChI 2 points: OR=0.36; 95%CI=0.16-0.83; ChI >2 points: OR=0.09; 95%CI=0.04-0.23). The sensitivity analyses showed no gross differences compared to the principal analysis-. Conclusions: The profile of COVID-19 patients who died without ICU admission is similar to that observed in the usual medical practice before the pandemic. The basal characteristics limiting their admission were age and global burden due to comorbidity, especially dementia and active cancer.

La pandemia causada por la infección por SARS-CoV-2 ha causado una crisis sanitaria sin precedentes en tiempos recientes. La enorme cantidad de pacientes con COVID-19 atendidos por los sistemas sanitarios de los países en los que la pandemia ha tenido mayor incidencia hizo que estos se viesen sobrepasados desde las fases iniciales y que tuviesen que implementarse estrategias asistenciales y organizativas en todos los niveles de dicho sistema sanitario en los que la pandemia tuvo un impacto directo: atención primaria, atención urgente prehospitalaria y hospitalaria, hospitalización convencional, hospitalización en unidades de cuidados intensivos (UCI) y hospitalización en centros o unidades alternativos no convencionales de diversa índole 1-5 . Otro aspecto fundamental del sistema sanitario que mostró una debilidad importante durante la pandemia fue la dotación de utillaje, equipamientos e instalaciones adecuadas que sirvieran adecuadamente al tratamiento efectivo del paciente, a la protección de los profesionales sanitarios y a la prevención de la diseminación de la infección dentro del propio sistema sanitario, circunstancias que ya se habían advertido para otras infecciones de alta transmisibilidad como la gripe [6] [7] [8] .

En este escenario, uno de los problemas principales suscitados ante un sistema sanitario desbordado en sus capacidades fue la adjudicación de camas en UCI a los pacientes que empeoraban en su condición clínica. A pesar de que en España, durante el periodo pandémico, se desplegaron hasta un 300% más de camas de críticos en los hospitales 9 , ello no impidió que la capacidad en UCI se viese también sobrepasada en ciertas ciudades o comunidades autónomas durante algunos días de la pandemia. Diversas sociedades protocolizaron unos principios para la adjudicación de las camas de hospitalización en UCI, que cristalizaron en recomendaciones que tuvieron un elevado grado de consenso y la mayoría de ellas con posicionamientos comunes [10] [11] [12] . No obstante, en este escenario, ha surgido el debate tanto en la población como en el entorno político de la potencial inadecuación a la hora de tomar la decisión de admitir a pacientes en UCI 13,14 y de la potencial responsabilidad médica cuando pacientes COVID-19 fallecieron sin acceder a una UCI. En el presente trabajo se estudian las características basales de una muestra amplia y diversa geográficamente de pacientes COVID fallecidos durante el pico pandémico y se realiza una comparación entre aquellos que fallecieron con ingreso previo en UCI y aquellos que lo hicieron sin acceder a este recurso asistencial. El objetivo principal fue comprobar si se aplicaron los criterios habitualmente establecidos para ingreso de pacientes en UCI, que fundamentalmente se basan en la edad y en la comorbilidad previa 15,16 .

J o u r n a l P r e -p r o o f UMC-19-S14: Análisis de pacientes fallecidos por COVID-19 con y sin ingreso en UCI

Diseño del estudio El presente estudio consiste en un análisis secundario de los pacientes COVID incluidos en el proyecto (Unusual Manifestations of COVID-19, en español Manifestaciones Inusuales del COVID- 19) , el cual se llevó a cabo en los 62 SUH españoles integrantes de la red de investigación SIESTA (Spanish Investigators in Emergency Situations TeAm, en español Equipo de Investigadores Españoles de Procesos Urgentes). Estos 62 SUH fueron elegidos de forma discrecional por haber colaborado previamente en otros proyectos de investigación con los coordinadores de la red SIESTA, y procedían de 12 de las 17 comunidades autónomas españolas. Esta distribución geográfica permitió incluir una representación balanceada en función de la repercusión local de la pandemia durante el periodo de estudio, con 17 SUH (27%) con baja repercusión (<5% de los pacientes atendidos durante el periodo de estudio en sus SUH fueron diagnosticados como COVID-19), 21 (34%) con repercusión media (5-15%) y 24 (39%) con alta repercusión (>15%). Sesenta hospitales de la red SIESTA corresponde al sistema público y 2 son hospitales privados que admitieron pacientes a cargo del sistema público durante la pandemia. En relación al tamaño del centro donde se encontraba el SUH, 27 (44%) eran de gran tamaño (>500 camas), 25 (40%) de tamaño medio (200-50 camas) y 10 (16%) de tamaño pequeño (<200 camas). El resto de detalles del proyecto UMC-19 y de la red SIESTA puede consultarse en otras publicaciones 17, 18 . El período de inclusión de pacientes abarcó del 1 de marzo al 30 de abril de 2020. Los pacientes con COVID-19 fueron definidos como aquellos con detección en el frotis nasofaríngeo de RNA viral mediante la prueba de reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa (RT-PCR), ya fuese en urgencias o durante su episodio de hospitalización, si la sospecha clínica y los protocolos vigentes en cada momento así lo recomendaban. Sin embargo, debido a la baja disponibilidad de reactivos durante el pico de pandemia en España y la posibilidad de falsos negativos en la prueba de PCR, también se aceptaron los pacientes con diagnóstico clínico realizado en urgencias sin confirmación microbiológica.

El presente estudio analiza todos los pacientes COVID incluidos en el proyecto UMC-19 que fallecieron durante su estancia hospitalaria. Estos pacientes COVID correspondían a dos perfiles diferentes: pacientes atendidos por la clínica general y respiratoria típica derivada directamente de la propia infección viral (grupo A), y pacientes en los que, además de dicha clínica general, también se diagnosticaron en urgencias de alguna manifestación o complicación potencialmente asociada a la infección por SAR-CoV-2 (trombosis venosa profunda, embolia pulmonar, síndrome coronario agudo, ictus, hemorragia digestiva alta, neumotórax espontáneo, pericarditis, miopericarditis, meningitis, encefalitis, síndrome de Guillain-Barré, pancreatitis; grupo B). Este grupo B de pacientes estuvo incluyó a todos los pacientes COVID-19 diagnosticados de alguna de estas entidades en los 62 SUH participantes durante los dos meses de estudio, mientras que el grupo A incluyó pacientes seleccionados aleatoriamente. La aleatorización se realizó mediante la inclusión del paciente diagnosticado de COVID-19 en dichos SUH inmediatamente antes o después de cada paciente integrante del grupo B (o ambos, para alguna de las manifestaciones si el número de casos previsto era bajo).

Para todos los pacientes de la cohorte SIESTA fallecidos incluidos, se recogieron como variables basales la edad, el sexo y 18 comorbilidades (hipertensión arterial, dislipidemia, diabetes mellitus, tabaquismo activo, obesidad -estimada clínicamente-, enfermedad coronaria, insuficiencia cardiaca crónica, vasculopatía periférica, enfermedad cerebrovascular, enfermedad renal crónica -creatinina >2 mg/dL-, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, asma, cáncer activo, demencia, hepatopatía crónica, enfermedad del tejido conectivo, sida, úlcera gastroduodenal). Adicionalmente, se calculó el índice de comorbilidad de Charlson 19 , que recoge en una única puntuación la carga de comorbilidad resultante de la existencia y gravedad de 13 enfermedades prexistentes al desarrollo del proceso agudo. Adicionalmente, se recogieron el tiempo de evolución desde el inicio de los síntomas de COVID-19 hasta la consulta a urgencias, y las exploraciones complementarias y tratamientos iniciados en urgencias. No se recogió, en cambio, el manejo realizado durante la fase de hospitalización hasta el fallecimiento del paciente.

La variable de clasificación de los pacientes fallecidos que analiza el presente estudio fue la admisión en una UCI, que podía ser directamente tras la atención en urgencias o procedente de una sala convencional de hospitalización donde había permanecido ingresado durante unos días. Además, se consignó si durante la estancia en la UCI el paciente recibió intubación orotraqueal (IOT) y ventilación mecánica invasiva (VMI) previos al fallecimiento.

Todos los datos se obtuvieron mediante la revisión retrospectiva de las historias clínicas de urgencias y de hospitalización, y se realizó en cada centro por los investigadores asociados al proyecto mediante una hoja específicamente diseñada para tal fin. La asignación final del diagnóstico de COVID-19 y de la variable de clasificación ingreso en UCI previo al fallecimiento se realizó localmente, sin monitorización externa.

El proyecto UMC-19 fue aprobado por el Comité Ético en Investigación Clínica del Hospital Clínic de Barcelona (protocolo HCB/2020/0534). En vista de la necesidad de recopilación urgente de datos, la exención del consentimiento informado escrito fue concedida. Los datos fueron analizados e interpretados por los autores.

La utilización de la base de datos se realizó con los pacientes codificados, para preservar el anonimato. En ningún caso, se analizaron las actuaciones particulares de los médicos que atendieron a un paciente determinado, y todas las consideraciones que se presentan en el artículo están realizadas desde la perspectiva de la globalidad de los pacientes.

Para el análisis descriptivo se consignaron los valores absolutos y los porcentajes de las variables cualitativas y la mediana y rango intercuartil (RIC) de las variables continuas. Los grupos de pacientes fallecidos con y sin ingreso en UCI se compararon mediante el test de ji cuadrado (o el test exacto de Fisher, cuando fue necesario) J o u r n a l P r e -p r o o f UMC-19-S14: Análisis de pacientes fallecidos por COVID-19 con y sin ingreso en UCI 6 y la U de Mann-Whitney según las variables a comparar fuesen cualitativas o cuantitativas, respectivamente. La estimación de las diferencias entre grupos se expresó como odds ratio (OR) con su intervalo de confianza del 95% (IC95%). Las variables continuas se agruparon utilizando valores de corte con significado clínico allí donde fue posible o aproximándolo a medianas o cuartiles, según cada caso. Para averiguar las asociaciones independientes, se calcularon las OR ajustadas (ORa) mediante regresión logística, para lo cual se introdujeron en el modelo multivariable aquellas características basales de los pacientes fallecidos que en el estudio univariable habían mostrado tener una distribución significativamente diferente entre los dos grupos. Como análisis de sensibilidad, se repitió este modelo de ajuste llevado a cabo en el análisis principal pero de forma independiente para el subgrupo A de pacientes COVID-19 (con manifestaciones comunes de COVID-19; análisis de sensibilidad S1) y para el subgrupo B (pacientes en los que, además de las manifestaciones comunes, fueron diagnosticados en urgencias de manifestaciones o complicaciones no habituales de COVID-19; análisis de sensibilidad S2), y reclasificando a los pacientes del grupo fallecidos en UCI que no recibieron IOT/VMI como pacientes del grupo NO-UCI (por considerar que podía haberse aplicado algún techo terapéutico a los mismos; análisis de sensibilidad S3). Finalmente, se realizó un análisis segmentado de la asociación las variables que resultaron independientemente asociadas a fallecimiento con estancia en UCI en función de si el SUH tuvo una presión asistencial por COVID alta (>15% de diagnósticos COVID entre el total de atenciones en urgencias) o no, y se analizó si existió interacción entre dichas variables y la presión asistencial por COVID. Se consideró las diferencias entre grupos estadísticamente significativas si p <0,05 o el IC95% de la OR excluyó el valor 1. Todo el procesamiento estadístico se realizó mediante el paquete estadístico SPSS Statistics V26 (IBM, Armonk, Nueva York, EE.UU.).

Se incluyeron 338 pacientes COVID-19 fallecidos durante el ingreso (142 correspondientes al grupo A y 196 al grupo B). En ellos, la enfermedad COVID-19 fue confirmada por PCR-RT en 299 casos (88,5%; 94,4% en el grupo A y 84,2% en el grupo B; p=0,004). La mediana de tiempo transcurrido entre el inicio de los síntomas de la enfermedad COVID-19 y la consulta en urgencias fue de 4 días (RIC=1-7) y fue mayor en los pacientes del grupo A (5, 2-7) que en los del grupo B (4, 1-7; p=0,048).

Las características basales de todos los pacientes fallecidos se muestran en la Tabla 1. La mediana de edad fue de 80 años (RIC=71-87) y el 39.6% fueron mujeres. Las comorbilidades más frecuentes fueron hipertensión arterial (67,5%), dislipidemia (48,2%), diabetes mellitus (29,3%) y enfermedad coronaria (21,8%). La mediana del índice de comorbilidad de Charlson fue de 2 (RIC=1-4).

Del total de 388 pacientes fallecidos durante el ingreso, 77 (22,8%) estuvieron ingresados en UCI y 261 (77,2%) fallecieron sin ingresar en UCI. La mediana de tiempo transcurrido entre el ingreso en el hospital y la muerte fue de 8 días (RIC=3-16), y fue más larga en los pacientes que fallecieron ingresados en UCI (8, 2-16) que en los que fallecieron sin ingreso en UCI (3, 1-7; p<0,001). De las 20 características analizadas, estos dos grupos de pacientes difirieron significativamente en 10 de ellas: edad, enfermedad coronaria, enfermedad renal crónica, cáncer activo, demencia, insuficiencia cardiaca crónica, enfermedad cerebrovascular y enfermedad pulmonar obstructiva crónica estaban más presentes en los pacientes fallecidos que no ingresaron en UCI; mientras que obesidad, asma y sida estaban más presentes en los que fallecieron habiendo ingresado en UCI (Tabla 1). La mediana del índice de comorbilidad de Charlson fue de 1 (0-2) en los pacientes ingresados en UCI y de 2 (1-4) en los no ingresados en UCI (p<0.001). La relación entre la edad y el índice de Charlson y entre la edad y el tiempo transcurrido entre el ingreso y el fallecimiento en los pacientes con y sin ingreso en UCI se muestra en la Figura 1.

El estudio multivariable, que incluyó las 10 variables que resultaron individualmente significativas en el estudio univariable, mostró que solo tres de ellas tenían una relación independiente con el fallecimiento con ingreso previo en UCI: la demencia (OR=0, IC95% no calculable, pues no hubo fallecimientos ingresados en UCI con demencia), el cáncer activo (OR=0,07, IC95%=0,02-0,21) y la edad (en relación a los pacientes de <70 años, los que tenían una edad de 70-74 tuvieron una OR de fallecer con ingreso previo en UCI de 0,21, IC95%=0,08-0,54; los de 75-79 años de 0,21, IC95%=0,08-0,54; y los de ≥80 años de 0,02, IC95%=0,01-0,05) (Figura 2).

Igualmente, se observó una probabilidad decreciente y estadísticamente significativa de fallecer habiendo ingresados en UCI a medida que el índice de comorbilidad de Charlson se incrementaba, tanto cuando se analizó de forma cruda como ajustada por la edad del paciente (Figura 3). El análisis segmentado de los 198 pacientes procedentes de hospitales con alta presión asistencial y los 140 procedentes de hospitales sin alta presión asistencial mostró que no existieron diferencias significativas (p de interacción: 0,33) en cuanto al tipo de hospital y el impacto que tuvo de la carga de comorbilidad (índice de Charlson) ajustada por edad sobre la probabilidad que el paciente falleciese con estancia en la UCI previa al fallecimiento (Figura 4).

Por otro lado, en relación al manejo realizado en urgencias, pudo observarse que las diferencias entre grupos fueron escasas (Tabla 2), y solo se observó una mayor realización de ecografía Doppler y un mayor uso de ritonavir-lopinavir y de tocilizumab entre los fallecidos con ingreso en UCI.

El análisis individualizado de los grupos A y B de pacientes COVID-19 fallecidos (análisis de sensibilidad A y B respectivamente) volvió a identificar como factores independientes de ingreso en UCI los mismos que en el análisis principal (edad, demencia y cáncer activo, así como la carga de comorbilidad considerada en su conjunto mediante el índice de Charlson). Además, en el grupo A la obesidad se asoció con una mayor probabilidad de fallecer con ingreso previo en UCI, y en el grupo B (con complicaciones añadidas a la clínica de COVID) no hubo pacientes con enfermedad cerebrovascular ni con vasculopatía periférica que falleciesen habiendo ingresado en UCI, por lo que su OR de ingresar en UCI fue de 0 (IC95% no calculable en ambos casos) (Tabla 3).

Por otro lado, 15 de los 77 pacientes ingresados en UCI (19,5%) fallecieron sin que se les aplicase IOT/VMI. Cuando estos pacientes fueron cambiados de grupo (de fallecidos con ingreso en UCI a fallecidos sin ingreso en UCI, por entender que en ellos existió limitación o techo terapéutico, análisis de sensibilidad C), las variables independientes asociadas a fallecer con ingreso en UCI con IOT/VMI volvieron a ser las mismas que en el análisis principal (demencia, cáncer activo y edad, y carga de comorbilidad global) (Tabla 3).

EL tratamiento de enfermedades agudas graves cuando el paciente presenta un progresivo fracaso de sus órganos y sistemas con las terapias más agresivas de las que la medicina dispone se lleva a cabo por especialistas en Medicina Intensiva en el seno de UCI. Sin embargo, estas terapéuticas no son de aplicación generalizada a todos los pacientes ni en todos los contextos. Por ello, es de aplicación universal una serie de principios que tienen por objetivo convertir estos tratamientos en idóneos para cada paciente individualizado, ya que su aplicación indiscriminada los convierte en algunos casos en fútiles, con frecuencia asociados a encarnizamiento terapéutico. La aplicación adecuada se fundamenta, en buena parte, en la consideración de la edad y la comorbilidad del paciente, aspectos esenciales pues tienen repercusión directa sobre la gravedad clínica del proceso agudo que le descompensa, la afectación concomitante de otros órganos y la potencial reversibilidad del cuadro clínico. El presente estudio muestra que, al igual que sucede en la práctica clínica habitual 15,16 , la edad y la carga de comorbilidad global del paciente (y especialmente la demencia y el cáncer activo) fueron los factores independientes asociados a fallecer sin ingresar en UCI. De hecho, solo un 11% de los fallecidos sin ingresar en UCI tenían menos de 70 años y de ellos, y la inmensa mayoría tenía una carga de comorbilidad importante. Además, el 80,9% de pacientes que fallecieron sin ingresar en UCI estuvo ingresado al menos 48 horas (el 95,1%, al menos 24 horas), tiempo suficiente para una toma de decisión consensuada entre pacientes, familiares, médicos responsables y especialistas de Medicina Intensiva. Por todo ello, cabe considerar que en la inmensa mayoría de casos dicha decisión tuvo tiempo suficiente para ser meditada y consensuada.

Con respecto a la edad, es evidente que el envejecimiento de la población tiene implicaciones éticas significativas en el tratamiento de pacientes de edad avanzada en la UCI. En nuestro estudio, la mayoría de los pacientes de edad avanzada tenía, a la vez, una importante carga comórbida, y la mayoría falleció sin ingresar en una UCI. Así, solo el 5% de los pacientes de 80 o más años fallecidos reportados en nuestra serie ingresaron en UCI. Esto no se aleja mucho de lo observado en las UCI de Lombardía (Italia), donde solo el 1% de 1,591 pacientes ingresados en UCI tenía más de 80 años, y menos de la mitad de ellos sobrevivieron 20 . Sin embargo, la edad considerada de forma aislada no debe ser utilizada en la asignación de recursos en la población general ni tampoco en la población COVID-19 21 .

En este sentido, es bien sabido que la comorbilidad influye significativa y negativamente en diferentes resultados de la atención hospitalaria, como la duración de la estancia, las complicaciones, la discapacidad, la posibilidades rehabilitación, el consumo de recursos y las posibilidades de sobrevivir al proceso que ha motivado el ingreso, así como deteriora el estado funcional y la calidad de vida tras el alta 22 . Por ello, la comorbilidad es el otro pilar que debe complementar la edad en la toma de decisiones en cuanto a intensidad de tratamiento a administrar a los pacientes graves. Hemos observado que la demencia y el cáncer constituyen las dos comorbilidades que se relacionaron con el no ingreso en UCI. Otras como la cardiopatía isquémica, la enfermedad cardiovascular y la vasculopatía periférica también podrían estar relacionadas, si bien en nuestro estudio no alcanzaron significación estadística. En cualquier caso, la carga de comorbilidad en su conjunto se asoció claramente con menor probabilidad de ingreso en intensivos. Esta carga de comorbilidad ha estado permanentemente más presente en los pacientes COVID-19 que fallecieron en las series largas de otros países 23, 24 . De forma similar, un análisis de 104 pacientes fallecidos en Wuhan, los fallecidos sin ingreso en UCI tuvieron una mayor comorbilidad 25 .

Al analizar los resultados de nuestro estudio, no podemos excluir que en las decisiones tomadas en las UCI españolas haya podido existir un "efecto arrastre" motivado por los malos resultados comunicados en series previas (China, Italia) en pacientes COVID-19 con un determinado rango de edad o por las recomendaciones con explicitación de rangos de edad efectuadas por las sociedades involucradas 10-12 . Ello pudo conducir a un pesimismo exacerbado y prematuro, focalizando la edad como factor de mayor peso y considerando menos otras variables, cosa que no sucede en otras enfermedades graves (sepsis o neumonía, por citar dos ejemplos).

El hecho que los pacientes fallecidos de la presente serie tuviesen una mediana de edad alta (80 años) y que la mediana del Índice de Charlson no fuese tan elevada (2 puntos) iría a favor de esta hipótesis: enfermos sin una excesiva comorbilidad en los que quizá la edad tuvo un peso más alto de lo normal en la decisión, especialmente en centros donde la demanda fue desproporcionada a los recursos disponibles. Aunque la causa última de la toma de decisión no se analiza en el presente estudio, puede apreciarse en la Figura 1 que la comorbilidad moduló en cierto modo dicha toma de decisión. Por último, queremos destacar la importancia de una aproximación ética práctica al ingreso de estos pacientes en UCI, combinando los factores clásicos de probabilidad de supervivencia abordados en el presente estudio (comorbilidad, edad, dependencia) como primera aproximación, con criterios de utilidad social en caso de desproporción importante de oferta y demanda asistencial, en línea con las recomendaciones de recientes publicaciones 26 .

La intensidad del manejo de los pacientes en urgencias en función de si ingresaron o no en UCI no difirió en grandes aspectos, más allá de un mayor uso de lopinavir-ritonavir y tocilizumab en los pacientes que finalmente ingresarían en UCI. A destacar que todos estos tratamientos se realizaron sin indicación de ficha técnica (off label), lo que indica un intento de ofrecer en todo momento aquello que se consideró que podía mejorar la condición del paciente según los datos disponible en aquellos días. Esta estrategia, definida como evidencia viva (living systematic review) ha sido defendida por diversos autores para su aplicación durante la pandemia COVID-19, especialmente en pacientes graves que requieren UCI 27, 28 . Es bien posible que el mayor uso de lopinavir-ritonavir y de tocilizumab refleje la identificación, ya desde el propio servicio de urgencias, del paciente con un perfil que requiere de una mayor agresividad en el tratamiento pues se le considera, a tenor de su perfil clínico, candidato a tratamiento máximo. Sin embargo, más allá de la propia agresividad del tratamiento, también es fundamental detectar precozmente aquellos pacientes susceptibles de empeorar y de requerir soporte intensivo 29 . Es posible, sin embargo, que esta detección precoz que habitualmente se lleva a cabo en situaciones asistenciales ordinarias no pudiese realizarse durante el periodo de desbordamiento de recursos de la pandemia COVID-19 vivido durante los meses de marzo y abril de 2020.

Finalmente, nuestro estudio no distingue el potencial efecto que pudiesen tener los pacientes ingresados en UCI con techo terapéutico en los resultados observados. No obstante, el análisis de sensibilidad C intenta hacer una aproximación en este sentido (eliminando a los pacientes que fallecieron en UCI sin haberse realizado IOT/VMI) y muestra que los resultados obtenidos son muy similares en todos los aspectos a los hallados en el análisis principal. Por otro lado, hoy sabemos que ciertas terapias no invasivas, como la oxigenoterapia normobárica de alto flujo, la ventilación mecánica no invasiva y los dispositivos de presión continua positiva de la vía aérea, se aplicaron poco por el miedo a la dispersión de aerosoles en el medio y a la contaminación secundaria del personal (especialmente al inicio de pandemia y si no se contaba con lugares adecuados y supervisados para ello). Sin embargo, estudios recientes han demostrado que estas terapias son factibles en pacientes con COVID-19 y que pueden evitar hasta un 30% de las IOT/VMI 30, 31 . Aunque nuestro estudio no recogió si estas modalidades se aplicaron al 19,5% de enfermos que fallecieron en UCI sin IOT/VMI, deberán ser tenidas en cuenta en nuevas oleadas en enfermos mayores que puedan responder a estas terapias, como un escalón de soporte y principalmente en UCI por las limitaciones estructurales de muchos centros, de forma previa a la consideración de IOT/VMI. Nuestro estudio presenta varias limitaciones. Primera, aunque una parte de los pacientes de la cohorte SIESTA fue seleccionada aleatoriamente (grupo A), otra parte (grupo B) corresponde a pacientes que presentaban alguna complicación específica a su llegada a urgencias. Sin embargo, el análisis de sensibilidad mostró que los principales factores asociados a ingreso en UCI en ambos grupos fueron superponibles. Segunda, las pruebas realizadas en urgencias y la confirmación por PCR-RT de la infección por SARS-CoV-2, la decisión de ingreso, el lugar del mismo y el tratamiento de los pacientes fueron ajustándose a los protocolos cambiantes dictados por las autoridades y a la infraestructura y disponibilidad de cada centro. Por lo tanto, no fueron homogéneos durante todo el periodo. Tercera, se trata de un análisis secundario de una cohorte prexistente que incluyó a todos los pacientes fallecidos, sin que haya habido un cálculo del tamaño de la muestra previo. Ello hace que, en algunas estimaciones, pueda haberse incurrido en un error tipo-II y que algunas estimaciones de asociación entre características basales e ingreso en UCI no hayan alcanzado significación estadística dado el tamaño limitado de la muestra. Cuarta, este estudio valora como características basales la edad, el sexo y la comorbilidad. Otros aspectos, como la fragilidad o la dependencia funcional han sido recomendados por expertos para una toma de decisiones más adecuada 21, 32, 33 . Sin embargo, por las características retrospectivas de nuestro trabajo, no fue factible recoger estas variables. Lo mismo sucedió con algunas como las escalas de gravedad APACHE II y SOFA, para las cuales no constaba en la historia clínica su puntuación ni se disponía de todas las variables para su cálculo, especialmente en los pacientes que fallecieron sin ingreso en UCI. Así mismo, no se determinó en cada momento el grado de ocupación de cada una de las UCI en cada uno de los hospitales (ni el traslado desde centros sin UCI), por lo que no es posible inferir el impacto que pueda haber tenido la disponibilidad de camas UCI a tiempo real en los resultados que aquí se presentan. Quinta, entre los Anexo. La red SIESTA está formada por los siguientes investigadores y centros: Tabla 1: Características demográficas, comorbilidades individuales e índice de comorbilidad de los pacientes COVID-19 que fallecieron, y comparación entre aquellos que tuvieron estancia en unidad de cuidados intensivos y aquellos que no tuvieron estancia en unidad de cuidados intensivos previa al fallecimiento. Tabla 2: Tratamientos y exploraciones realizadas durante la estancia en urgencias a los pacientes COVID-19 que fallecieron con y sin ingreso previo en una unidad de cuidados intensivos. Figura 3: Estimación del efecto ajustado por la edad de la carga de comorbilidad estimada mediante el índice de Charlson sobre la probabilidad de ingreso de los pacientes con COVID-19 en una unidad de cuidados intensivos previamente al fallecimiento. Figura 4: Análisis segmentado en función de la presión asistencial en urgencias durante la pandemia del efecto ajustado por la edad de la carga de comorbilidad (índice de Charlson) sobre la probabilidad de ingreso de los pacientes con COVID-19 en una unidad de cuidados intensivos previamente al fallecimiento (p de interacción: 0,33).

Negrín: José Pavón Monzo, Nayra Cabrera González. 57.-Hospital Universitario Central Asturias: Pablo Herrero Puente, Beatriz María Martínez Bautista. 58.-Hospital Universitario de Cabueñes (Gijón): Carmen Elvira Menéndez, Ana Murcia Olagüenaga. 59.-Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca: Eva Quero Motto, Nuria Tomas García. 60.-Hospital General Universitario Reina Sofía de Murcia

José María Ferreras Amez, Belen Arribas Entrala. Bibliografía 1.-Llor C, Moragas A. Coronavirus y atención primaria

Categorías diagnósticas y resultados a corto plazo en los pacientes con sospecha de COVID-19 atendidos en un servicio de urgencias

Infección grave por coronavirus SARS-CoV-2: Experiencia en un hospital de tercer nivel con pacientes afectados por COVID-19 durante la pandemia 2020

Epidemia por COVID-19 en Madrid: crónica de un reto

Pujol Varela I. El reto de una unidad de cuidados intensivos en un recinto ferial

Conal Fuertes I. La adopción de medidas preventivas contra el contagio de gripe en las instalaciones de las administraciones sanitarias debería ser una obligación jurídica exigible

Transmisión de la gripe en los servicios de urgencias. Emergencias

Riesgo de transmisión de gripe en un servicio de urgencias hospitalario en periodo de máxima incidencia epidémica

Pandemia por COVID-19: el mayor reto de la historia del intensivismo

Recomendaciones éticas para la toma de decisiones difíciles en las unidades de cuidados intensivos ante la situación excepcional de crisis por la pandemia por covid-19: revisión rápida y consenso de expertos

Sociedad Española de Anestesiología, Reanimación y Terapéutica del Dolor

Ciencia y Salud. 2.200 camas UCI estuvieron libres en España mientras 12.000 ancianos morían sin asistencia en las residencias

Limitation of therapeutic effort after ICU admission. Analysis of related factors

Colaboración entre servicios de urgencias españoles para fomentar la investigación: A propósito de la creación de la red SIESTA (Spanish Investigators on Emergengy Situations TeAm) y de la coordinación del macroproyecto UMC-19 (Unusual Manifestations of COVID-19)

Evaluación de las características clínicas y evolución de pacientes con COVID-19 a partir de una serie de 1000 pacientes atendidos en servicios de urgencias españoles

A new method of classifyingprognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation

Baseline Characteristics and Outcomes of 1591 Patients Infected With SARS-CoV-2 Admitted to ICUs of the Lombardy Region

Age alone is not adequate to determine health-care resource allocation during the COVID-19 pandemic

Índices de comorbilidad y multimorbilidad en el paciente anciano

Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study

Presenting characteristics, comorbidities, and outcomes among 5700 patients hospitalized with COVID-19 in the

Hospitalization and critical care of 109 decedents with COVID-19 pneumonia in Wuhan

An ethical algorithm for rationing life-sustaining treatment during the COVID-19 pandemic

Evidencia viva frente al SARS-Cov-2

Decisiones en UCI basadas en la estrategia Living Systematic Review durante la pandemia de SARS-CoV-2. Resultados de una serie prospectiva de casos

Detección precoz del paciente que requiere cuidados intensivos. Emergencias

High-flow, noninvasive ventilation and awake (nonintubation) proning in patients with COVID-2019 with respiratory failure

Prediction of outcome of nasal high flow use during COVID-19-related acute hypoxemic respiratory failure

El efecto de la fragilidad física en el pronóstico a largo plazo en los pacientes mayores con insuficiencia cardiaca aguda dados de alta desde un servicio de urgencias

desaprender y reaprender para asistir ancianos en urgencias: el secreto del cambio

Factors affecting physicians' decisions on caring for an incompetent elderly patient: an international study