CPAP precoz en pacientes COVID-19 con insuficiencia respiratoria. Un estudio de cohorte prospectivo. (EC-COVID-PCS)

Todos los pacientes de urgencias positivos o sospechosos de infección por COVID-19 se incluirán en el estudio. Periódicamente se elaborarán informes descriptivos de los datos recopilados. Se considerarán diferentes niveles de agregación: centro único, provincia, región. Además de proporcionar elementos útiles para describir la evolución de la epidemia, los resultados presentados en estos informes proporcionarán una descripción clínica precisa de una amplia muestra de pacientes con COVID-19.

Los datos del estudio se aprovecharán para identificar los factores de riesgo y las condiciones clínicas más importantes para predecir malos resultados en los pacientes. Los factores más relevantes serán seleccionados utilizando técnicas de última generación.

Estos factores se utilizarán como predictores en modelos predictivos multivariables, que se desarrollarán para estimar el pronóstico esperado de los pacientes. Los resultados del estudio serán la muerte o la necesidad de intubación dentro de los 7 días posteriores a la llegada al servicio de urgencias y la mortalidad a los 30 días. Dada la naturaleza dicotómica de estas variables, los modelos se desarrollarán con regresión logística. Los modelos se desarrollarán por primera vez cuando el estudio inscriba el número mínimo de pacientes necesarios y se actualizarán periódicamente. De esta forma, las herramientas predictivas capaces de realizar estimaciones precisas del pronóstico de los pacientes volverán a la práctica clínica lo antes posible.

El estudio registrará el uso de tratamientos y medicamentos, como antivirales, inhibidores de la ECA y sartanes, cuyo efecto en los pacientes con COVID-19 aún no está claro y se basa principalmente en estudios pequeños. La gran cohorte de pacientes se utilizará para realizar análisis de CER y evaluar el efecto de estos tratamientos en el pronóstico de los pacientes, con una metodología estadística adecuada para dar cuenta de la naturaleza observacional de los datos. Estos resultados se utilizarán para refinar y mejorar el diseño experimental de este proyecto.