El modelo permite, gracias al análisis de nueve variables que ya constan en el historial del paciente, como su dependencia, edad o enfermedades cardiovasculares, predecir las posibilidades que tendrá de padecer enfermedades graves o críticas, entre las que se encuentra el Covid-19; ya desde su ingreso en el hospital.

Para desarrollar el modelo, se analizaron datos de 10.433 pacientes hospitalizados en 132 centros de España entre el 23 de marzo y el 21 de mayo de 2020, mediante un estudio de cohortes, que requiere de su división en dos grupos, uno de los cuales debe presentar una característica de la que el otro carezca.

Así, en primer lugar, para la cohorte de desarrollo se seleccionaron hospitales de referencia terciarios y se analizaron datos de 7.850 pacientes, con una edad media de 65,8 años y un 57,2% de varones; mientras que, en segundo, la cohorte de validación incluyó datos de 2.583 pacientes de hospitales con menor tamaño, cuya edad media fue 69,5 años y un 54,8% eran varones.

De los pacientes incluidos en la cohorte de desarrollo, el 25,1% presentó Covid-19 grave (8,3% ingresaron en UCI y 20,4% fallecieron); y un 27,0% de los pacientes de la cohorte de validación presentó enfermedad crítica (7,7% ingresaron en UCI y 23,0% fallecieron). A partir de estos datos, los investigadores dedujeron que el modelo permitía predecir -en ambas cohortes- la forma en la que los pacientes podrían afrontar el Covid.

Según los investigadores, el modelo tiene “una gran cantidad de beneficios clínicos en multitud de situaciones”, y en este sentido le atribuyeron dos usos principales: su uso en el triaje, es decir, la primera exploración que permite cribar a los pacientes en su ingreso para deducir cuánto tiempo dedicarles o qué tratamientos prescribirles; y en sistemas sanitarios altamente pensionados, como los actuales a causa de la pandemia; pues las pruebas, según destacaron, no requieren de laboratorio.