Los datos de 17 millones de pacientes británicos permiten identificar los principales factores de muerte por la COVID-19

Estudios COVID-19
07 mayo 2020 | Centro Cochrane Iberoamericano

Mensajes clave

Investigadores de Universidad de Oxford y la London School of Hygiene & Tropical Medicine han creado una plataforma que permite analizar a tiempo real gran cantidad de datos producidos por el National Health Service para identificar los principales factores de riesgo de morir por la COVID-19.

  • La plataforma OpenSAFELY ha permitido construir una cohorte de 17 millones y medio de pacientes entre los que se han registrado 5707 muertes en su primer análisis
  • Estos datos han confirmado la relevancia de algunos factores de riesgo como el sexo masculino, la edad o algunas comorbilidades
  • La gran disponibilidad de datos, además, ha permitido identificar otros condicionantes sociales como el hecho de pertenecer a determinados colectivos raciales, independientemente de su estado de salud, o sufrir privación social

Un proyecto conjunto de la Universidad de Oxford y la London School of Hygiene & Tropical Medicine ha analizado los datos anonimizados de 17 millones de ciudadanos británicos para analizar los principales factores asociados a la mortalidad por COVID-19 [1]. El estudio enlazó los datos de historias clínicas electrónicas de atención primaria con los datos de mortalidad hospitalaria. Se recopilaron datos desde el primero de febrero de 2020, días después de la confirmación de los primeros casos de COVID-19 en el Reino Unido y semanas antes de las primeras muertes notificadas por este motivo. Los investigadores seleccionaron pacientes independientemente de si habían contraído o no la COVID-19.

El equipo de investigadores diseñó una plataforma, OpenSAFELY, que permite analizar de manera segura una gran cantidad de datos en tiempo real, anonimizando las historias clínicas de primaria. Tras esto, y sin extraer los datos del repositorio de origen, se enlazaron los datos con la principal base de datos de mortalidad del National Health Service. En todo momento los datos permanecieron bajo control del National Health Service y, una vez accedieron a ellos los investigadores ya se habían anonimizado. Se analizaron los datos de todas las personas adultas en Inglaterra que tenían una historia clínica en primaria con un mínimo de un año de antigüedad, lo que supone aproximada el 40% de la población inglesa. Se trazaron los datos hasta encontrar la notificación del fallecimiento del paciente o hasta la finalización del estudio la última semana de abril de 2020. Se definieron una serie de factores de riesgo demográficos y otros relacionados con comorbilidades de los pacientes y otras características clínicas, todos obtenidos de sus historias clínicas. Cada uno de los factores de riesgo se analizó de acuerdo con modelo de regresión de riesgos proporcionales de Cox, de acuerdo con los días para los que se disponían de datos sobre cada paciente, estratificado por área geográfica y ajustado a la edad y sexo.

De los 17 millones y medio de adultos trazados, se identificaron 5638 muertes atribuibles a la COVID-19. Tras aplicar el modelo de ajuste, el riesgo de morir por la COVID-19 estuvo considerablemente asociado a ser hombre (con el doble de riesgo que las mujeres) y la edad (el riesgo en las personas de más de 80 años era hasta 12 veces mayor que el de las personas en la franja de los 50 a 59 años). El índice de privación social también mostró un gradiente en el riesgo de morir de acuerdo con el aumento en el cuartil del Index of Multiple Deprivation, de manera que las personas con más dificultades sociales doblaron el riesgo de las personas con el menor nivel de privación. En cuanto las comorbilidades las que mostraron un mayor riesgo fueron la diabetes poco controlada, haber recibido un trasplante o un diagnóstico reciente de cáncer (especialmente en el caso de los hematológicos), la insuficiencia cardíaca crónica, el asma, los problemas reumatológicos, o el ictus.

Por otro lado, los datos mostraron un riesgo mayor entre algunos orígenes étnicos ya que, comparado con las personas caucásicas, las personas de color y asiáticas mostraron un mayor riesgo de morir, incluso tras ajustar los modelos a posibles comorbilidades o condicionantes sociales.

A parte de la relevancia epidemiológica de estos resultados, el proyecto ha contribuido a desarrollar una herramienta capaz de ofrecer información fiable de manera rápida y robusta para informar de manera puntual y continua a la planificación sanitaria. Iniciativas de este tipo aportan información de alto valor para identificar a las personas con mayor riesgo de sufrir complicaciones de la COVID-19.

Referencias

[1] Williamson E., Walker AJ., Bhaskaran KJ., Bacon S., Bates C., Morton CE., Curtis HJ., Mehrkar A., Evans D., Inglesby P., Cockburn J., Mcdonald HI., MacKenna B., Tomlinson L., Douglas IJ., Rentsch CT., Mathur R., Wong A., Grieve R., Harrison D., Forbes H., Schultze A., Croker RT., Parry J., Hester F., Harper S., Perera R., Evans S., Smeeth L., Goldacre B. OpenSAFELY: factors associated with COVID-19-related hospital death in the linked electronic health records of 17 million adult NHS patients. medRxiv preprint doi: 10.1101/2020.05.06.2009299, 7 mayo 2020.