Subfenotipos clínicos en Terapia Intensiva | 06 DIC 21

Nuevos subgrupos de COVID-19 en pacientes críticamente enfermos

Un nuevo estudio podría ayudar a emparejar a los pacientes con los tratamientos correctos
Autor/a: Wonsuk Oh, Pushkala Jayaraman, Ashwin S Sawant, et al. Fuente: Journal of the American Medical Informatics Association, ocab252, https://doi.org/10.1093/jamia/ocab252 Using sequence clustering to identify clinically relevant subphenotypes in patients with COVID-19 admitted to the intensive care unit

Resumen
Objetivo

La nueva enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) tiene cursos clínicos heterogéneos, lo que indica que podría haber distintos subfenotipos en pacientes críticamente enfermos. Aunque investigaciones anteriores han identificado estos subfenotipos, el patrón temporal de múltiples características clínicas no se ha considerado en los modelos de conglomerados.

Nuestro objetivo fue identificar los subfenotipos temporales en pacientes críticamente enfermos con COVID-19 mediante un análisis de grupos de secuencias novedoso y asociarlos con resultados clínicamente relevantes.

Materiales y métodos

Analizamos 1036 pacientes en estado crítico confirmados con infección por SARS-COV-2 confirmada por laboratorio ingresados ​​en el Sistema de Salud Mount Sinai en la ciudad de Nueva York. Se utilizó el método de agrupamiento jerárquico aglomerativo con la distancia de Levenshtein y el vínculo de varianza mínima de Ward.

Resultados

Identificamos cuatro subfenotipos. El subfenotipo I (N = 233 [22,5%]) incluyó pacientes con respiración rápida y latidos cardíacos rápidos, pero menos necesidad de intervenciones invasivas dentro de las primeras 24 horas, junto con un pronóstico relativamente bueno.

El subfenotipo II (N = 418 [40,3%]) representó a los pacientes con el menor grado de dolencias, una mortalidad relativamente baja y la mayor probabilidad de alta hospitalaria.

El subfenotipo III (N = 259 [25,0%]) representó a los pacientes que experimentaron un deterioro clínico durante las primeras 24 horas de ingreso a la unidad de cuidados intensivos, lo que condujo a resultados desfavorables.

El subfenotipo IV (N = 126 [12,2%]) representó una trayectoria de síndrome de dificultad respiratoria aguda con una necesidad casi universal de ventilación mecánica.

Conclusión

Utilizamos el análisis de grupos de secuencias para identificar subfenotipos clínicos en pacientes con COVID-19 críticamente enfermos que tenían patrones temporales distintos y resultados clínicos diferentes. Este estudio apunta hacia la utilidad de incluir información temporal en los enfoques de subfenotipado.

Comentarios

Los investigadores de Mount Sinai han delineado cuatro nuevos subgrupos de COVID-19 que pueden identificarse en pacientes dentro de las 24 horas posteriores al ingreso en la unidad de cuidados intensivos (UCI). El hallazgo ayudará a emparejar a los pacientes con tratamientos específicos, mejorando su atención y resultados generales.

El estudio, que identificó subfenotipos o subgrupos de COVID-19 en función de biomarcadores y tratamientos medidos a lo largo del tiempo, se publicó en la Revista de la Asociación Estadounidense de Informática Médica.

Los investigadores de Mount Sinai utilizaron el análisis de agrupación de secuencias, una nueva técnica de extracción de datos que puede detectar patrones de progresión de la enfermedad, para identificar subfenotipos clínicos en pacientes con COVID-19 gravemente enfermos que tenían patrones temporales distintos durante las primeras 24 horas y diferentes resultados clínicos a los 30 días. Estas características temporales son evidentes solo cuando se consideran múltiples características durante un período de tiempo.

“Si bien los pacientes hospitalizados con COVID-19 pueden tener características iniciales similares, sus trayectorias clínicas y resultados de salud a lo largo del tiempo pueden ser muy diferentes”, dijo el autor correspondiente Girish N. Nadkarni, MD, Jefe de la División de Medicina Digital y Controlada por Datos, Codirector del Centro de Inteligencia Clínica Mount Sinai, Director Clínico del Instituto Hasso Plattner para la Salud Digital, y el Profesor de Medicina Irene y Dr. Arthur M. Fishberg, Escuela de Medicina Icahn en Mount Sinai. "Nuestro estudio demuestra la importancia de revelar similitudes temporales de enfermedades para identificar subfenotipos reproducibles y clínicamente relevantes y sugiere que se justifica una mayor exploración de las progresiones temporales de estas características clínicas".

 

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