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Castro Delgado R, Delgado Sánchez R, Duque del Río MC, Arcos González P
Objetivo.
Analizar la asociación entre la demanda asistencial percibida en el Centro Coordinador de Urgencias y Emergencias (CCUE) de Castilla La Mancha (CLM) y los ingresos hospitalarios y en unidades de cuidados intensivos (UCI) por COVID-19, así como sus características temporales, para valorar la potencial aplicación como herramienta predictiva de ingresos por COVID-19.
Método.
Estudio observacional retrospectivo de las llamadas diarias realizadas al CCUE de CLM entre el 1 de marzo y el 14 de octubre de 2020. Se analizaron los códigos “diarrea”, “disnea”, “fiebre” y “malestar general” que fueron usados como variables predictoras, y su relación con los ingresos hospitalarios y en UCI.
Resultados.
A través del 112 se recibieron 831.943 llamadas (máximo el 13 de marzo: 10.582 llamadas). En la línea 900 fueron 208.803 llamadas (máximo el 15 de marzo: 23.744 llamadas). Se encontró una relación estadísticamente significativa entre los códigos de regulación estudiados y el número de llamadas con los ingresos hospitalarios y en UCI, con una capacidad predictora de 2 semanas en relación a los picos de ocupación. Los códigos con mayor relación fueron “malestar general” y “diarrea”.
Conclusiones.
Se encontró una asociación entre el número de llamadas a un CCUE por disnea, fiebre, malestar general y diarrea y el número de llamadas con los ingresos hospitalarios y en UCI por COVID-19 con una antelación de 2 semanas, principalmente por malestar general y diarrea. El diseño de sistemas expertos predictivos y su automatización mediante inteligencia artificial podría formar parte de los programas de preparación, planificación y anticipación de los sistemas de salud ante futuras pandemias.
