Predecir los ingresos en UCI pediátrica: Así es la nueva herramienta creada por unos investigadores de Málaga

Ser capaz de anticipar qué niños con enfermedades crónicas severas van a necesitar ingresar en la unidad de cuidados intensivos pediátricos (UCIP), ya es posible gracias a una nueva herramienta desarrollada por un equipo de investigadores del Instituto de Investigación Biomédica de Málaga (Ibima) Plataforma Bionand. 

Se trata de un modelo predictivo que permite identificar el riesgo de ingreso en UCI pediátrica en niños con complejidad médica (NCM), es decir, aquellos que presentan condiciones crónicas severas, dependencia de dispositivos médicos y necesidades de atención continua. Debido a su condición, suelen requerir múltiples hospitalizaciones a lo largo de su vida, lo que los convierte en una población de alto riesgo dentro del sistema sanitario.

Por ello, esta nueva herramienta, desarrollada por un equipo de Ibima liderado por la doctora Bibiana Pérez-Ardanaz, el doctor Álvaro León-Campos y el doctor José Miguel Morales-Asencio, supone un avance crucial en la gestión de estos pacientes, pues proporciona un modelo de predicción objetivo y basado en datos, que permite mejorar la planificación de intervenciones preventivas y la toma de decisiones clínicas. Además, según han destacado desde Ibima, su implementación podría reducir la carga de hospitalizaciones en UCIP, optimizar el uso de los recursos sanitarios y mejorar la calidad de vida de los pacientes. 

Trabajo pionero

Este trabajo pionero ha sido publicado en la prestigiosa revista 'Nursing in Critical Care' y los investigadores que han participado en el mismo pertenecen al grupo de investigación de Ibima ‘Cronicidad, Dependencia, Cuidados y Servicios de Salud’ que lidera el doctor Morales-Asencio.

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A pesar de los avances médicos que han reducido la mortalidad en estos pacientes, la morbilidad y la alta utilización de los servicios de salud siguen siendo, como señalan desde Ibima, “un desafío” tanto para las familias como para los profesionales sanitarios, ya que el riesgo de ingreso en cuidados intensivos en estos niños es “particularmente elevado” debido a la fragilidad de su estado de salud y a la necesidad de intervenciones urgentes ante cualquier descompensación. 

Hasta ahora, la predicción de estos ingresos se basaba principalmente en la experiencia clínica, sin herramientas que permitieran una estimación objetiva y basada en datos. Por ese motivo, la creación de esta nueva herramienta supone un avance tan “significativo”.

La herramienta

En concreto, los investigadores han desarrollado y validado un modelo matemático que, a partir de variables clínicas y antecedentes médicos, permite estimar la probabilidad de que un niño con complejidad médica necesite un ingreso en la UCIP. 

Para ello, los investigadores analizaron datos de una cohorte retrospectiva de pacientes atendidos en un hospital terciario (Hospital Universitario Virgen de las Nieves), recopilando información sobre sus hospitalizaciones previas, tratamientos, dispositivos médicos utilizados y otros factores relevantes, según han explicado desde Ibima en un comunicado. 

Mediante el uso de técnicas estadísticas avanzadas, el equipo identificó los principales predictores de ingreso en cuidados intensivos. Entre ellos, destacan el número de hospitalizaciones en el año anterior, la dependencia de dispositivos médicos como ventilación mecánica o nutrición enteral, y un factor protector como es el nivel educativo de las madres.

Beneficios

“La implementación de este modelo en la práctica clínica podría transformar la gestión de los NCM en diferentes niveles asistenciales. En primer lugar, permite la identificación temprana de los pacientes con mayor riesgo de ingreso en UCIP, lo que posibilita la planificación de estrategias preventivas personalizadas, reduciendo la necesidad de hospitalizaciones críticas, sobre todo incorporando valoraciones individuales adaptadas a distintos perfiles sociodemográficos y la implicación de desarrollar estrategias preventivas en el entorno domiciliario”, ha indicado el doctor León Campos.

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Por su parte, la doctora Pérez-Ardanaz ha resaltado que  “permite diseñar planes de seguimiento más efectivos para aquellos niños con mayor probabilidad de complicaciones graves, evitando ingresos innecesarios y mejorando su calidad de vida”.

Además, según han detallado desde Ibima, el modelo facilita la optimización de los recursos sanitarios, permitiendo a los hospitales prever la demanda de camas en cuidados intensivos y asignar de manera más eficiente el personal y el equipamiento necesario. También tiene implicaciones directas en la atención domiciliaria, ya que permite diseñar planes de seguimiento más efectivos para aquellos niños con mayor probabilidad de complicaciones graves, evitando ingresos innecesarios y mejorando su calidad de vida.

Otro aspecto fundamental es su potencial para mejorar la toma de decisiones en entornos de urgencias y atención primaria, donde los profesionales podrán disponer de una herramienta objetiva para evaluar la necesidad de derivación a unidades de cuidados intensivos.

Futuro potencial

No obstante, el equipo de investigación ha señalado que, aunque el modelo ha demostrado una “alta capacidad predictiva”, es importante continuar con su validación en otros entornos clínicos y con poblaciones diversas. Para ello, se prevé la realización de estudios multicéntricos que permitan comprobar su aplicabilidad en diferentes sistemas de salud.

Asimismo, una de las líneas futuras del proyecto será la integración del modelo en sistemas de historia clínica electrónica y plataformas de inteligencia artificial, facilitando su uso automatizado por parte de los profesionales sanitarios. “La combinación de este modelo con herramientas digitales avanzadas podría revolucionar la manera en que se gestiona la atención de los niños con complejidad médica, ofreciendo una medicina más predictiva y personalizada”, han concluido desde Ibima.