Predictores clínicos de COVID-19 en pacientes tratados a través de una plataforma de telemedicina en 2022

Área de la Ciencia:

• Enfermedades infecciosas
• Epidemiología
• Salud digital

Sus antecedentes:

• La pandemia de COVID-19 requirió cambios rápidos en la prestación de atención médica.
• La telesalud surgió como una herramienta crucial para mantener el acceso a la atención médica durante la pandemia.
• Distinguir el COVID-19 de otras enfermedades respiratorias sigue siendo un desafío clínico.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de predicción de diagnóstico para el COVID-19 utilizando datos de telemedicina.
• Identificar los predictores clínicos que diferencian el COVID-19 de las enfermedades similares a la gripe (ILI).
• Aprovechar los datos de telemedicina para mejorar la precisión del diagnóstico.

Principales métodos:

• Análisis longitudinal de los datos de los pacientes de la plataforma de telemedicina Conexa Saúde en 2022.
• Desarrollo de un modelo de regresión logística binaria múltiple.
• Comparación de los casos positivos de COVID-19 con los controles (COVID-19 negativo u otro ILI).

Principales resultados:

• Seis factores fueron predictores significativos: la rinorrea, los síntomas oculares, el dolor abdominal, la rinosinopatía, la respiración sibilante / asma y el broncoespasmo fueron más comunes en los casos de ILI no COVID-19.
• El cansancio y la fatiga fueron significativamente más frecuentes en los casos de COVID-19 (OR = 3,631; IC = 1,138-11,581; p=0,029).
• El modelo identificó las principales diferencias de síntomas entre el COVID-19 y otros ILIs.

Conclusiones:

• Los datos de telemedicina pueden ayudar a distinguir el COVID-19 de otros ILI.
• Los patrones de síntomas, en particular la presencia de cansancio y fatiga, son indicadores de diagnóstico valiosos.
• Los hallazgos apoyan el uso de la telesalud para el diagnóstico temprano y preciso de enfermedades respiratorias.