Un algoritmo de ISGlobal podría reducir la mortalidad en los bebés tras el alta hospitalaria

Expertos de ISGlobal (Instituto de Salud Global de Barcelona) han desarrollado un algoritmo basado en simples síntomas y signos clínicos, que podría reducir la mortalidad en los neonatos y los bebés tras el alta hospitalaria en países en vías de desarrollo.

Procedimientos para reducir la mortalidad infantil

En algunos países, y especialmente en los que están en desarrollo, la probabilidad de que un bebé muera durante el primer mes de vida tras recibir el alta hospitalaria es elevada. Según las investigaciones realizadas, los bebés que salen del hospital tienen un mayor riesgo de morir en las siguientes semanas, independientemente de la enfermedad por la que estuvieron ingresados, siendo este riesgo cuantificado entre un 3% y un 13% en el primer mes tras el alta.

Por tanto, el reto es poder identificar a aquellos niños y niñas que tienen un mayor riesgo de morir a fin de realizar un seguimiento más exhaustivo que permitiría reducir considerablemente el porcentaje de muertes. Hoy conocemos los resultados de un estudio que podría alcanzar este objetivo, investigadores de ISGlobal (Instituto de Salud Global de Barcelona) han logrado desarrollar un algoritmo que podría reducir la mortalidad en los bebés tras el alta hospitalaria.

Se trata de un algoritmo que se basa en simples síntomas y signos clínicos que puede identificar a aquellos neonatos y bebés que tienen mayor probabilidad de morir tras recibir el alta médica en aquellos países que tienen un nivel de renta reducida. En su desarrollo, el grupo de expertos analizó los datos de casi 20.000 ingresos hospitalarios pediátricos a lo largo de un periodo de casi 20 años, a fin de buscar indicadores que se asociaran con el mayor riesgo de muerte.

Las variables utilizadas para desarrollar el algoritmo fueron datos como la edad de los bebés, si han sufrido diarrea, malnutrición, neumonía, etc., signos que identifican el mayor riesgo de mortalidad. Usando algunas o todas las variables, se logró desarrollar un grupo de modelos predictivos capaces de identificar hasta el 80% de menores en riesgo de morir tras el alta. Con este algoritmo se pueden identificar los niños de mayor riesgo de muerte y realizar un seguimiento cercano durante los 30 días siguientes tras el alta para proporcionarles terapias preventivas si lo requieren, lo que multiplicaría la tasa de supervivencia.

Los expertos comentan que en países como Mozambique, la probabilidad de que un bebé muera en el primer mes tras su salida del hospital es muy elevada, especialmente los menores de tres meses. Esto puede cambiar mediante el uso de los modelos predictivos de un modo significativo, cierto es que durante los últimos 25 años, se ha producido una reducción de la mortalidad infantil en menores de cinco años, pero es insuficiente, recordemos que según la OMS y a pesar de los avances en supervivencia infantil, cada día mueren unos 15.000 niños antes de que cumplan los cinco años, y de ellos, un 46% mueren antes de cumplir los 28 días.

Se espera que se pueda aplicar este algoritmo como una herramienta para reducir la mortalidad infantil en los países en vías de desarrollo, ya que permitiría proporcionar a los menores de mayor riesgo una mejor atención y tratamientos, pudiendo evitar la muerte del 50% de los bebés con mayores probabilidades de morir tras el alta hospitalaria.

Podéis conocer todos los detalles de la investigación a través de la página del Instituto de Salud Global de Barcelona.

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