|
Vocero
|
Transcripción
|
| bnossaman@ochsner.org |
Bueno. |
| |
y |
| Nicolás Shelton |
Puedes comenzar cuando estés listo, lo que haré es simplemente pedirte que mires el tiempo, así que si puedes mantenerlo alrededor de 20 minutos, está bien. |
| |
Y si cometes un error, no pasa nada, simplemente sigue con la presentación. Siempre pueden hacer modificaciones si es necesario más adelante. |
| bnossaman@ochsner.org |
Gracias. |
| Nicolás Shelton |
Está bien, cuando estés listo. |
| bnossaman@ochsner.org |
Puedes empezar en. |
| |
905 derecha. |
| |
Gracias esta mañana por permitirme presentar este interesante enigma que teníamos en nuestras unidades de cuidados intensivos en Ochsner Health en Nueva Orleans al comienzo de la epidemia de COVID. |
| |
No teníamos, ni la nación, tal vez ni siquiera el mundo, un protocolo de diseño para abordar esta pandemia potencialmente mortal, más allá de los cuidados paliativos. Así que comencé a diseñar |
| |
un análisis de decisiones informado cuyos resultados se presentarán esta mañana, para ver si podemos hacer frente a esta pelota que rueda hacia nosotros. |
| |
A principios del 8 de marzo de 2020, |
| |
Vimos un aumento repentino y tremendo de pacientes con COVID-19. Junto con eso, hubo un aumento tremendo en la cantidad de pacientes que requirieron ventilación mecánica... |
| |
ventilación pulmonar de los pulmones, ok. |
| |
Tengo la suerte de ser intensivista y estar involucrado en el cuidado de estos pacientes, aunque en ocasiones teníamos hasta siete unidades dedicadas al cuidado de esta población especializada de pacientes. |
| |
Los cálculos preliminares decían que |
| |
Probablemente necesitaría una base de datos de al menos 200 pacientes para poder hacer algún tipo de formulación sobre cómo deberíamos abordar esta población de pacientes. |
| |
Como vemos en la primera diapositiva estática, esta fue la distribución de la mortalidad en esta población de pacientes. |
| |
Y observamos un aumento dramático, a partir de los 50 años y hasta casi los 100 años, de la alta tasa de mortalidad hospitalaria en esta población de pacientes. Por supuesto, estos datos se pueden resumir con una mediana en los rangos de los cuarteles completos o con una media de la desviación estándar. |
| |
Pero al final queríamos hacer algún tipo de predicción sobre qué tipo de paciente llegaría a nuestra puerta y, lo que es más importante, |
| |
Cómo gestionar la atención de estos pacientes. Así que, aunque tenemos un intervalo de predicción calculado, el siguiente paciente estaría dentro de un intervalo de confianza del 95 % de 45 a 99. |
| |
Aunque esta es una información importante, |
| |
No es nuestro principal interés. Por eso, en marzo de 2020, comenzamos a recopilar hasta 500 puntos de datos en cada uno de nuestros 211 pacientes iniciales de COVID-19 que recibieron una prueba positiva invasiva. |
| |
Ventilación a presión dentro del Centro de Salud Ochsner en Nueva Orleans, Luisiana, en aproximadamente cuatro semanas, que es básicamente este rango aquí de pacientes. |
| |
Creemos que hemos calculado y obtenido un tamaño de muestra suficiente para permitir el desarrollo de un protocolo institucional individualizado. |
| |
o un análisis de decisión informado de que, en ese momento, la terapia de apoyo actual incluía tal vez el uso de hidroxicloroquina, el uso de ??? o un antiinfeccioso, |
| |
la posición prona de los pacientes, es decir, colocarlos boca abajo, el uso de medicamentos para sostener la presión arterial sistémica, el uso de hemodiálisis para la insuficiencia renal y el uso de anticoagulantes, es decir, heparina para prevenir el componente trombogenético que se presenta cuando el cuerpo sufre una agresión mayor. |
| |
Sin embargo, esta extracción de datos requirió alrededor de cinco meses de extracción cuidadosa y por eso la utilizamos para etapas posteriores de la pandemia. |
| |
Y ahora usamos esta base de datos para ayudarnos a combinar terapias futuras, gracias a Dios por los monoclonales, que teníamos en esta etapa temprana de la atención al paciente. Así que nuestro principal resultado de interés es básicamente la mortalidad hospitalaria. |
| |
Lo cual lamentablemente preocupante fue del 65%, que corresponde al mismo rango que se reportó en diferentes centros médicos en China, |
| |
En Francia, Canadá, por supuesto, tenemos los intervalos de confianza, para quienes debemos presentar esta información, puede variar entre el 58% y el 71%. |
| |
Lamentablemente, en nuestra atención a pacientes, si bien teníamos una tasa de mortalidad muy alta y una tasa de mortalidad hospitalaria inaceptable, aquellos pacientes que sobrevivían hasta el alta hospitalaria, tampoco teníamos un buen historial en esa área. |
| |
Sólo uno de cada diez pacientes, en realidad menos de uno de cada diez, volvió a casa para reanudar sus actividades cotidianas. La gran mayoría de estos pacientes requirió algún grado de asistencia. |
| |
ayuda a domicilio o internamiento en centros de enfermería especializada, etc., o centros de cuidados agudos a largo plazo, aunque los números son pequeños, porque lamentablemente tuvimos un alto porcentaje de mortalidad. |
| |
Entonces comenzamos a examinar la etiología de este COVID por sistema orgánico. |
| |
Sí, la mayoría de los pacientes acudieron a nuestro hospital con problemas respiratorios, pero varios de estos pacientes tenían otros problemas como queja principal, lo que llamamos la queja principal en medicina. Y los vemos enumerados aquí, y si activamos |
| |
Mortalidad hospitalaria, podemos hacernos una idea de si usted ingresa con una etiología infecciosa, puede hacerse una idea a simple vista, ¿es esta una tasa de mortalidad alta? |
| |
Tuvimos dos pacientes con molestias abdominales, lo que supone nuevamente una mortalidad del 100%, pero es un número pequeño, pero de todos modos nos da una idea de a qué nos enfrentamos. |
| |
Luego analizamos los síntomas de admisión, los pacientes y sus quejas. Y nuevamente tenemos los seis grandes |
| |
ingresando con fiebre quejándose de fiebre; debilidad generalizada o fatiga; diarrea; tos; falta de aire o anosmia, que es esa falta de olfato y gusto, que era francamente |
| |
Un síntoma que se informó tarde, ciertamente no dentro de las primeras cuatro semanas, por lo que lo descartamos. Y nuevamente, si solo observamos las tasas de mortalidad, |
| |
Al observar estos síntomas, me sorprendió que tuviéramos un alto... mayor porcentaje de incidencia de mortalidad en pacientes sin fiebre. |
| |
o sin quejas de tos o sin dificultad para respirar, en comparación con los otros pacientes que sí se presentaron en base a un porcentaje. Estamos usando nuestros ojos, solo para medir el volumen de mortalidad lamentable en estos pacientes con este tipo de |
| |
quejas. |
| |
Luego miramos... una diapositiva muy, muy ocupada, me disculpo por lo ocupada que está esta diapositiva... pero miramos... |
| |
Las evaluaciones de los signos vitales, estos seis parámetros que utilizamos, y ver si podemos detallar alguna información cuando estos pacientes se presentan. |
| |
En nuestras salas de emergencia, obtenemos este conjunto inicial de signos vitales para ver si podemos usarlo como predictor. Y nuevamente, si analizamos las tasas de mortalidad, vemos que |
| |
Prácticamente todo sigue la forma de los histogramas que vemos aquí, ¿de acuerdo? |
| |
Nos sorprendió que muchos de estos nuevos pacientes no tuvieran una mayor disminución de la presión arterial diastólica, porque, generalmente dentro del síndrome de respuesta inflamatoria sistémica, |
| |
o SIRS, la presión diastólica suele aumentar en los 40 y 50, ciertamente no en estos valores altos aquí. Por lo tanto, esto sugiere, al menos para mí, que estos pacientes sufren más de un |
| |
síndrome de sobreestimulación simpática descrito por Dunser y sus colegas en Alemania allá por los años 90. |
| |
El SOS, parafraseando, está asociado a una mortalidad muy elevada, lo que puede tener un papel clave. |
| |
Y luego, por supuesto, un oxímetro de pulso, que normalmente en la mayoría de los pacientes, en condiciones basales, está alrededor de 100, un poco menos de 100. |
| |
Y vemos que la gran mayoría de los pacientes llegaron con valores muy bajos, y sorprendentemente hubo sobrevivientes en estos grupos bajos, por lo que esto tiene un papel que desempeñar, pero no necesariamente un papel definitivo. |
| |
Luego analizamos las comorbilidades y su distribución. Y nuevamente, la hipertensión esencial, la diabetes, la enfermedad de las arterias coronarias, la insuficiencia cardíaca, el tabaco, |
| |
antecedentes de EPOC (enfermedad pulmonar obstructiva crónica), enfermedad reactiva reversible de las vías respiratorias, enfermedad renal, |
| |
y que conducen hasta el trasplante de órganos y la malignidad. Y si volvemos a los pacientes que lamentablemente murieron durante la hospitalización por COVID |
| |
En esta cohorte, vemos que si alguien se sometía a un trasplante de órganos, lamentablemente, experimentaba una mortalidad del 100 %. Pero, para nuestra sorpresa, |
| |
que estamos empezando a tener una idea de cómo se comportan estos pacientes con hipertensión esencial, parece que... |
| |
que el porcentaje de mortalidad es aproximadamente el mismo, ciertamente lo es para la diabetes, la insuficiencia cardíaca congestiva, tal vez menos, |
| |
Sin duda, en el caso de la enfermedad coronaria, un porcentaje mayor de personas que tienen la sensación de que podrían tener problemas con la enfermedad coronaria y la COVID-19. Y el abuso del tabaco, un porcentaje alto, tal vez tenga un papel que desempeñar un poco más adelante. |
| |
Luego realizamos un ajuste logístico nominal para una mortalidad hospitalaria, porque nuevamente |
| |
Hay que tener en cuenta todas las interacciones que todas estas comorbilidades tienen contra la mortalidad hospitalaria y, de nuevo, se trata de muchos factores de riesgo que pueden no cumplir los estrictos requisitos. |
| |
Criterios estadísticos para modelar con ajuste logístico nominal, y reconozco esa limitación, pero vemos que el abuso de tabaco es muy alto, con una probabilidad baja debido al azar de 97 en 10.000, y también la enfermedad renal, etc. |
| |
Tuvimos que eliminar el trasplante de órganos, porque los recuentos no eran suficientes para permitir que el modelo retrocediera. |
| |
Luego generamos... estamos más interesados en hacer ajustes de modelos lineales generalizados con diferencias de riesgo estandarizadas, por lo que es una forma divertida de mirar |
| |
datos de resultados, mirando las presentaciones de los pacientes con sus síntomas, y ninguno de estos elementos fue estadísticamente significativo, y el riesgo de mortalidad no estaba allí porque todos los intervalos de confianza cruzan cero. |
| |
Luego, analizamos una de las características clave que ofrece JMP: el particionamiento recursivo. |
| |
Haciendo una validación interna, aquí están los 211 pacientes mirando sus parámetros de laboratorio de admisión, el análisis de sangre, por así decirlo, y dividimos los datos y, sorprendentemente, lo que tuvo más |
| |
Asociado con la mortalidad hospitalaria representada en los puntos individualizados de los pacientes. Debajo de las líneas aquí había un protime o una medida de coagulación, y si estaba elevado, tenías una tasa de mortalidad más alta, básicamente de alrededor de |
| |
85%, mientras que si tuvieras un protime menor a 13,4 segundos, una tasa de mortalidad de alrededor del 60% y un valor logarítmico superior a 3. |
| |
Así que, desde un punto de vista estadístico, el patrón no se debe realmente a la casualidad; es posible, pero no... |
| |
No realmente. Bien, y luego, si lo dividimos una vez más, obtenemos esta procalcitonina, que es un marcador en la literatura sobre enfermedades infecciosas. |
| |
Un signo de infección bacteriana, no viral, sino bacteriana. Y vemos que aquí se expresan algunas diferencias. ¿Es esto beneficioso? |
| |
En este ???grama, bueno, las curvas características del operador del receptor no son tan robustas como nos gustaría, así que tal vez esto se deba más al azar y menos a la atención al paciente, pero ciertamente vale la pena explorarlo. |
| |
Aquí se muestran gráficos de la duración de la estadía hospitalaria en nuestra población de pacientes, y vemos que la duración de la estadía aumenta hasta aproximadamente un 20%. |
| |
Un poco menos de 20 días y hasta aproximadamente 70 días. Y lamentablemente, tuvimos algunos pacientes que no permanecieron mucho tiempo en el hospital y, si graficamos esa información, |
| |
Vemos que muchos de estos pacientes murieron muy pronto. Es lamentable. Todos estos pacientes, como dije, ingresaron inicialmente en la unidad de cuidados intensivos, por lo que tenemos esa información aquí, expresada como tasas de mortalidad, determinantes de porcentajes, etc. |
| |
Bueno entonces, es nuestra primera trama superpuesta, que me gustaría mostrarle a la audiencia, en la que... |
| |
Al principio, es un recorrido un poco movido, los 211 pacientes entre el 8 de marzo y el 5 de abril de 2020. Observe los patrones y el grado de aleatoriedad y, por supuesto, lamentablemente, si no logró salir del hospital y entrar en la sala del hospital, |
