Introducción

Los primeros estudios con pacientes internados por enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19 por su sigla en inglés) en diversos países mostraron un porcentaje desproporcionado de pacientes con diabetes. De hecho, más de la cuarta parte de los enfermos internados por COVID-19 en el Reino Unido tenían diabetes. En cuatro investigaciones, 3 de ellas del Reino Unido, se compararon los riesgos en poblaciones definidas de enfermos diabéticos y de pacientes sin diabetes; se refirió riesgo aumentado de mortalidad intrahospitalaria y del número total de decesos. Las guías establecen que todos los sujetos con diabetes tienen riesgo aumentado de COVID-19. Sin embargo, es probable que el exceso de riesgo no sea igual en todas las subpoblaciones de enfermos diabéticos; sin duda, los subgrupos con riesgo muy alto deberían adoptar medidas adicionales de prevención. En el contexto de la segunda ola de la pandemia es fundamental conocer con precisión el riesgo asociado con la presencia de diabetes, en términos de las medidas generales de prevención y las estrategias de inmunización.

En un estudio previo se analizaron los determinantes de riesgo de COVID-19 en pacientes con diabetes; la etnia (sujetos negros y del sur de Asia), el estado socioeconómico desfavorable, el mal control de la glucemia y el antecedente de enfermedad cardiovascular fueron factores de riesgo.

El objetivo del presente estudio realizado en la población general de Escocia fue comparar el riesgo acumulado de COVID-19 mortal o de necesidad de internación en unidades de cuidados intensivos (UCI) en pacientes con diabetes y sujetos no diabéticos, con la finalidad de identificar factores específicos de riesgo y generar un modelo de predicción de riesgo.

Pacientes y métodos

Para el presente estudio de cohorte se analizaron los datos correspondientes a la primera ola de la pandemia en Escocia, entre 1 de marzo y 31 de julio de 2020, momento en el cual el número de casos disminuyó sustancialmente, de modo que se dio por terminada oficialmente la cuarentena. Se incluyeron todos los habitantes de Escocia, incluidos los pacientes con diabetes que estaban vivos tres semanas antes de la pandemia.

Se identificaron los casos de COVID-19 grave y de COVID-19 con necesidad de internación en UCI a partir de diferentes registros. Se comparó la incidencia acumulada de COVID-19 mortal y de COVID-19 con necesidad de internación en UCI, según la presencia o ausencia de diabetes, en modelos de regresión logística. Se identificaron factores de riesgo y se construyó un modelo de predicción.

Resultados

En el total de la población de Escocia, al 1 de marzo de 2020 (n: 5 463 300), el 5.8% de los sujetos (n: 319 349) presentaron diabetes, y 1082 de ellos (0.3%) tuvieron COVID-19 mortal o COVID-19 con necesidad de internación en UCI, hasta el 31 de julio de 2020. El 89.9% de estos enfermos (n: 972) tenían 60 años o más.

En la población sin diabetes, 4081 (0.1%) de 5 143 951 sujetos tuvieron COVID-19 mortal o COVID-19 con necesidad de internación en UCI; hasta el 31 de julios, el odds ratio (OR) global para la diabetes, con ajuste según la edad y el sexo, fue de 1.395 (intervalo de confianza del 95% [IC 95%]: 1.304 a 1.494; p<0·0001, compared with the risk in those without diabetes. The OR was 2·396 (1·815–3·163; p><0·0001) in type 1 diabetes and 1·369 (1·276–1·468; p><0·0001) in type 2 diabetes. Among people with diabetes, adjusted for age, sex, and diabetes duration and type, those who developed fatal or critical care unit-treated COVID-19 were more likely to be male, live in residential care or a more deprived area, have a COVID-19 risk condition, retinopathy, reduced renal function, or worse glycaemic control, have had a diabetic ketoacidosis or hypoglycaemia hospitalisation in the past 5 years, be on more anti-diabetic and other medication (all p><0·0001), and have been a smoker (p=0·0011). The cross-validated predictive model of fatal or critical care unit-treated COVID-19 in people with diabetes had a C-statistic of 0·85 (0·83–0·86).> < 0.0001), en comparación con el riesgo entre los pacientes sin diabetes. El OR fue de 2.396 (IC 95%: 1.815 a 3.163; p<0·0001) in type 1 diabetes and 1·369 (1·276–1·468;> < 0.0001) en los pacientes con diabetes tipo 1, y de 1.369 (IC 95%: 1.276 a 1.468; p < 0.0001) en los sujetos con diabetes tipo 2.

Entre los sujetos diabéticos, luego del ajuste por edad, sexo y duración de la diabetes, los pacientes con COVID-19 mortal o con COVID-19 con necesidad de internación en UCI fueron, por lo general, hombres, fumadores, residían en instituciones geriátricas o en áreas con mayor nivel de privación socioeconómica y tenían, con mayor frecuencia, condiciones de riesgo de COVID-19, retinopatía, reducción de la función renal, peor control de la glucemia y antecedente de cetoacidosis diabética o internación por hipoglucemia en los 5 años previos; además, recibían un mayor número de drogas hipoglucemiantes y otros fármacos (p < 0.0001 en todos los casos).

El modelo predictivo validado para COVID-19 fatal o COVID-19 con necesidad de internación en UCI tuvo un valor de estadístico C de 0.85 (IC 95%: 0.83 a 0.86).

Conclusión

Los resultados del presente estudio indican que el riesgo de COVID-19 fatal o de COVID-19 con necesidad de internación en UCI aumentó en 2.4 veces en los pacientes con diabetes tipo 1 y en alrededor de 1.4 veces, en los pacientes con diabetes tipo 2.

Se comprobó, por primera vez, que los pacientes diabéticos con antecedente reciente de internación por hipoglucemia o cetoacidosis diabética tuvieron riesgo aumentado de enfermedad grave o fatal; asimismo, los pacientes fumadores tuvieron incremento del riesgo, al igual que los enfermos con enfermedad cardíaca, enfermedad hepática y enfermedad pulmonar crónica. El tratamiento con más de una clase de drogas y el antecedente de más de una internación fueron marcadores de riesgo. El modelo de predicción tuvo un estadístico C de 0.85.

Los pacientes con diabetes y las características mencionadas tienen riesgo aumentado de COVID-19 grave y COVID-19 mortal y deben adoptar medidas adicionales de protección. El modelo de predicción sería particularmente útil para la identificación de los pacientes con riesgo más alto de evolución desfavorable de COVID-19.