GEMA ROMERO.-Poder saber 24 -36 horas antes que con el juicio clínico el deterioro de un paciente adulto ingresado con diagnóstico positivo de COVID-19. Ese es el objetivo final que se ha marcado un grupo de enfermeras del Hospital General de Alicante, que ha desarrollado un algoritmo basado en la escala de alerta temprana (NEWS).
Antes de la llegada de la pandemia, en enero de 2020, el hospital inició la implantación de un protocolo de detección precoz del deterioro clínico agudo en los pacientes hospitalizados, a través de un programa de alerta. “Para ello se aprobó la activación de la “constante alerta” incluida en nuestra historia clínica electrónica (HCE) a modo de piloto en dos unidades hospitalarias para probar si el algoritmo asistencial era eficaz y útil”, explica Manuela Domingo, enfermera responsable de Sistemas de Información del Hospital General Universitario de Alicante e investigadora principal del estudio, en el que participan otras tres enfermeras.
Su algoritmo se programó y validó su cálculo en la historía clínica y en los monitores y se consiguió que enviaran por wifi los datos de forma electrónica a la historia del paciente, activando unos avisos en función de la puntuación obtenida y alertando así, a todos los clínicos, del estado del paciente a través de un código de colores dentro de la propia historia. “Sin embargo, no se llegó a activar porque se inició la actual pandemia”, cuenta Domingo. Su algoritmo de actuación estaba basado en la aplicación de una escala de detección del deterioro agudo en paciente ingresado (Early Warning Score) (12-20) que se pretendía implantar a través del cálculo automatizado de la HCE / monitores de constantes multiparamétricos.
Ahora pretenden aprovechar todo ese trabajo previo que ya realizacon, calcular de forma retrospectiva su escala, como si se hubiese implantado y “estudiar su capacidad de detección precoz y las puntuaciones que hubieran dado en los pacientes COVID 19 + ingresados en el Hospital General de Alicante para poder conocer su utilidad en estos pacientes y poder adaptar dicho algoritmo a esta población de pacientes”. Para Manuela Domingo “es necesario ampliar el conocimiento existente y aportar nuevos datos sobre estos sistemas de alerta temprana en población española en esta nueva enfermedad”, subraya la investigadora principal del estudio.
Variables

Imagen del grupo de innovación en cuidados del Hospital General de Alicante que está desarrollando el estudio
Para poder llevarlo acabo han modificado las variables a tener en cuenta, para incluir datos “sociodemográficos, constantes básicas, conciencia, necesidad de oxigenoterapia, calculo retrospectivo de la Escala NEWS2, variables relacionadas con el cumplimiento de directrices de cuidados del protocolo covid19, días de estancias, ocurrencia de eventos críticos como ingreso uci, shock séptico, SDRA, fallo cardiaco…, calculo de la escala NEWS previo a los eventos críticos, etc”.
Así, con los datos que ya tienen de los pacientes que han estado ingresados en el hospital por COVID-19 van a realizar un estudio observacional retrospectivo que “pretende medir la capacidad predictiva de la escala de alerta temprana (NEWS) adaptada NEWS_covid 19 , añadiendo una puntuación adicional para >= de 65 años, en la identificación temprana de la gravedad del paciente hospitalizado COVID 19+”, explica Manuela Domingo.
Para ello se han puesto tres objetivos: Medir la validez de la escala de alerta temprana (NEWS) en la identificación precoz de la gravedad del paciente hospitalizado COVID 19+ y comparar las puntuaciones con la escala NEWS -COVID19 adaptada a la edad del paciente durante la estancia hospitalaria. Evaluar el impacto que hubiera tenido la implantación del algoritmo de respuesta temprana basado en la constante alerta del HGUA en la atención al paciente COVID 19 + en el ámbito de la seguridad del paciente y cuidados de enfermería. Y, medir la capacidad discriminatoria de la escala NEWS y NEWS COVID 19 en el riesgo de ingreso anticipadoen UCI, muerte o eventos criticos como SDRA o SEPSIS en el grupo de pacientes con diagnóstico de enfermedad por COVID 19.
Para ello están trabajando 7 investigadores: 4 enfermeras, dos especialistas médicos y una ingeniera analista en sistemas. Esperan tener sus resultados antes de fin de año.