Introducción

La pandemia de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19, por sus siglas en inglés) se originó en China a fines de 2019 y continúa propagándose a nivel mundial. Para mediados de abril de 2020 se habrían reportado casi 2 millones de casos de COVID-19 que causaron aproximadamente 110 000 muertes en más de 200 países y territorios afectados. A medida que algunos sistemas de atención médica se acercan al colapso, se necesita de manera urgente de herramientas que modelen la capacidad de los sistemas de atención aguda y crítica durante la pandemia de COVID-19.

El objetivo del presente estudio fue desarrollar una herramienta en línea para estimar el número máximo de casos de COVID-19 que podrían ser manejados por día dentro del área de captación atendida por un sistema de atención médica, dada la disponibilidad de recursos para cuidados críticos y agudos.

Métodos

Se modeló la dinámica del flujo de pacientes en estado estacionario limitada por el número de camas de cuidados intensivos, camas de cuidados críticos y ventiladores mecánicos disponibles para pacientes infectados por COVID-19 que buscan atención médica durante la pandemia. Los parámetros para la dinámica del flujo de pacientes se extrajeron de la evolución de los datos sobre COVID-19 y los supuestos basados en la orientación de expertos. Se creó una herramienta interactiva que podría determinar el número máximo de casos de COVID-19 que podrían manejarse por día dentro del área de captación atendida por un sistema de atención médica. La herramienta calcula primero la rotación diaria máxima de camas de cuidados intensivos, camas de cuidados críticos y ventiladores mecánicos disponibles para pacientes con COVID-19 al tomar el número máximo disponible de cada uno de esos recursos para estos pacientes y dividirlo por la duración esperada de uso para pacientes con COVID-19. Sobre la base de los datos publicados, la duración promedio de la estadía en cuidados intensivos y cuidados críticos se estableció en 11 y 9 días, respectivamente, mientras que la duración promedio de la ventilación mecánica se estableció en 9 días. Posteriormente, la herramienta calcula las probabilidades estratificadas por edad según la población de los casos de COVID-19 que requieren hospitalización de cuidados agudos y cuidados críticos, y en el caso base supone que el 70% de los pacientes de cuidados críticos serán ventilados mecánicamente. Finalmente, el número máximo de casos nuevos de COVID-19 por día que un sistema de atención médica podría manejar se calcula dividiendo la rotación diaria de camas de cuidado agudo, camas de cuidado crítico o ventiladores mecánicos disponibles al máximo por la probabilidad de que cada recurso se use entre casos de COVID-19. La herramienta genera un número máximo de casos manejables por día por separado para camas de cuidados intensivos, camas de cuidados críticos y ventiladores mecánicos, de modo que los sistemas de salud puedan determinar el recurso limitante en estado estacionario y considerar los ajustes del sistema. Todas las entradas y parámetros de la herramienta (es decir, la capacidad total de recursos, el porcentaje de recursos disponibles para COVID-19 y la capacidad potencial adicional de sobretensión, la distribución por edad, la probabilidad de uso de recursos estratificada por edad y la proporción de pacientes de cuidados críticos que requieren ventilación) se pueden adaptar para su uso en cualquier región del mundo y aplicado a un gran sistema de atención médica (como un sistema nacional o estatal) o a un hospital individual. Si bien los parámetros predeterminados para la distribución y la gravedad de los casos basados en la edad reflejan datos de los Estados Unidos y las entradas de disponibilidad de recursos para cuidados agudos y críticos reflejan datos provinciales de la provincia más poblada de Canadá de Ontario, los usuarios pueden modificar estos parámetros para que coincidan con sus datos locales.

Resultados

La COVID-19 Acute and Intensive Care Resource Tool (CAIC-RT) es de acceso abierto y está disponible en línea.

Discusión

A diferencia de los instrumentos de pronóstico, la herramienta diseñada por los autores del presente estudio determinaría un umbral sostenible para el uso de recursos durante la pandemia en lugar de pronosticar cuándo los recursos podrían agotarse sobre la base de suposiciones sobre informes, crecimiento epidémico y números de reproducción. Los resultados de la herramienta permiten a los planificadores examinar cómo los aumentos en los recursos agudos y críticos disponibles para pacientes con COVID-19 pueden afectar la sostenibilidad del sistema de atención médica. Finalmente, la herramienta permite la personalización de la distribución y la gravedad de los casos según la edad, lo cual es esencial para los países con diferentes sistemas demográficos de población y de atención médica.

Las limitaciones de la presente herramienta incluyen la suposición de estado estacionario; suposiciones de que los pacientes con COVID-19 son hospitalizados instantáneamente y que todas las camas y ventiladores pueden contar con personal adecuado; y la aplicación de datos canadienses, chinos, italianos y estadounidenses para los parámetros predeterminados, que pueden no ser generalizables a todos los sistemas de atención médica. Además, si la herramienta se aplica a un solo hospital en una región con varios hospitales que reciben pacientes con COVID-19, se debe considerar la proporción de casos dirigidos a ese hospital.

Aunque se dejo de manera intencional la posibilidad de modificar la herramienta, los autores del presente estudio actualizaran los valores predeterminados a medida que surjan nuevos datos para tener en cuenta el aumento de las pruebas de diagnóstico en países como los Estados Unidos, con el entendimiento de que la mayoría de las personas evaluadas no serán hospitalizadas.

Conclusión 

La CAIC-RT es una herramienta de acceso abierto disponible en línea que permitiría a los sistemas de atención médica estimar la cantidad máxima de casos de COVID-19 por día que podrían manejarse en función de la distribución y la gravedad de los casos según la edad y la cantidad de recursos de atención aguda y crítica disponibles al máximo.