INTRODUCCIÓN

Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica (en especial, la atención en unidades de cuidados intensivos [UCI] y la necesidad de asistencia ventilatoria mecánica). Estimar la carga de mortalidad y la sobrevida en las UCI pasó a ser un tema urgente de investigación. Se sabe que los pacientes con COVID-19 tienen mayor riesgo de mortalidad, pero la información de muchos estudios ofrece series de casos reducidas y algunas cohortes sin demasiado tiempo de evolución¹. Otra cuestión relevante es el momento de la pandemia en términos de olas u ondas epidémicas y el período de evaluación de la mortalidad^2-4. Tampoco es menor el tema relacionado con la calidad de datos, vale decir, la consideración de datos incompletos de la evolución clínica de los pacientes internados en las UCI o la inclusión de pacientes que continúan internados como sobrevivientes. Ambas condiciones generan sesgos de información. Los datos proporcionados por los estudios clínicos se expresan en múltiples ocasiones en términos de supervivencia. Esta medida no queda limitada a los términos de vida o muerte, sino a situaciones en las que se mide el tiempo que transcurre hasta que sucede un evento de interés, como tiempo de recurrencia, tiempo que dura la eficacia de una intervención o tiempo de un aprendizaje determinado. Si bien la evidencia marcaba que la edad y las comorbilidades trazadoras predecían cierto riesgo de empeoramiento del cuadro clínico, la tensión de la UCI comenzaba a ser un factor sobreañadido, no ya biológico sino de estructura. Si esto podía ser demostrado, la información obtenida permitiría incorporar un componente más a la ecuación necesaria para aplanar la curva, como era el objetivo de los gobiernos^5,6. La determinación de una asociación entre la mortalidad de los pacientes internados con COVID-19 en las UCI y la carga de trabajo en ellas sería uno de los aportes más significativos a la hora de organizar los servicios de salud⁶. La hipótesis subyacente era que los pacientes tratados en las UCI en períodos de alta demanda de dichos servicios tendrían peores resultados que aquellos ingresados en momentos de baja carga. La tensión en la capacidad de las UCI se refiere a los límites potenciales debido a ocupación, rotación, agudeza y otros factores importantes para proporcionar atención de alta calidad a todos los pacientes que la necesiten en un momento dado^1,2. Investigaciones previas han demostrado que la tensión de capacidad en la UCI varía notablemente con el tiempo^3,4 e influye en la toma de decisiones de la UCI^7-9 y los procesos de atención¹⁰. Se ha demostrado, por ejemplo, que el ingreso de pacientes con sepsis en las salas en tiempos de alta demanda de ocupación en la UCI aumentaba las probabilidades de mortalidad hospitalaria¹¹. El objetivo de este estudio fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina.

MÉTODOS

El tiempo de supervivencia se define como el tiempo transcurrido desde el acontecimiento o estado inicial hasta el estado final. La supervivencia es una medida de tiempo a una respuesta, fallo, muerte, recaída o desarrollo de una determinada enfermedad o evento. El término supervivencia se debe a que en las primeras aplicaciones de este método de análisis se utilizaba como evento la muerte de un paciente. La supervivencia se mide como una probabilidad de permanecer vivo durante una determinada cantidad de tiempo. La característica más importante de este tipo de datos tiempo transcurrido hasta la aparición del suceso es que muy probablemente, al final del período de observación, no todos los pacientes habrán presentado el suceso objeto de estudio¹². Conociendo estos problemas, el presente trabajo definió un período de seguimiento concreto a partir del cual se estudiaron todos los ingresos a UCI en la provincia de Buenos Aires, estableciendo claramente el momento de ingreso de cada paciente y su evolución hasta el alta definitiva con solo dos posibles resultados: egreso vivo de la UCI o defunción. Asimismo, el período de análisis correspondió a un momento específico de la curva epidémica (entre enero y abril de 2021), que en franco crecimiento hacía peligrar la capacidad operativa de las UCI en la provincia.

En lo que respecta a las consideraciones éticas, no se requirió aval de Comité de Ética, dado que se trató de un estudio descriptivo donde los datos fueron anonimizados y agrupados. Asimismo, se mantuvo la confidencialidad de los datos por la Ley del Sistema Estadístico Nacional, con el personal de la Oficina de Estadísticas bajo la Ley de Secreto Estadístico 14998 de la Provincia de Buenos Aires.

RESULTADOS

Se estudió a 9712 pacientes internados en 305 UCI durante el período de análisis. La tasa de letalidad alcanzó el 40,5%. El porcentaje ocupacional medio de las UCI en el período de seguimiento fue del 59,6%. El 66% de los pacientes fueron internados en UCI del Área Metropolitana (ver Tabla 1).

TABLA 1 Pacientes COVID-19 Internados (n=9712) en unidades de cuidados Intensivos (n=305) según el nivel de ocupación al momento del ingreso, enero-mayo de 2021, Provincia de Buenos Aires, Argentina. 

La gran variación se muestra en el histograma, donde se encuentra en la ordenada el número de pacientes internados según porcentaje ocupacional de la UCI (ver Figura 1).

La distribución por percentiles muestra la posición que presentó el conjunto de los pacientes internados en UCI a lo largo del período de seguimiento. Así, el 10% de las UCI se ubicaron por debajo del 31% de ocupación en el momento de la internación del paciente, en tanto que el 50% de las UCI tuvieron un 61% de ocupación.

Dados los puntos de corte empleados para evaluar sobrevida, por encima del 80% de ocupación hubo un 22% de las UCI y por encima del 70%, un 28% de las UCI. Estos resultados surgen como datos transversales al momento de la fecha de internación del paciente, por lo que a lo largo del seguimiento una misma UCI se ubicó en diferentes puntos de capacidad operativa. La edad promedio en ambos grupos de ocupación fue muy similar: 62,4 ± 14,9 años en las UCI <80% de ocupación y 62,3 ± 15,0 en el grupo >80% de ocupación. La distribución de sexos mostró 60,9% y 58,1% de varones, respectivamente. La gran mayoría de los pacientes se acumuló durante los primeros días del período; como se observa en las tablas de mortalidad, esto guarda relación con el hecho de que los óbitos se produjeron en los primeros 7 días de internación en la UCI. Las tablas de mortalidad muestran el número de pacientes ingresados o supervivientes en el estudio en cada intervalo semanal y luego aquellos censurados, es decir, los que sobreviven. (ver Tabla 2)

TABLA 2 Sobrevida en pacientes internados en unidades de cuidados intensivos (UCI) según % ocupacional al momento de su ingreso, enero-abril de 2021, Provincia de Buenos Aires, Argentina. 

El número de expuestos a riesgo fue igual al número de supervivientes menos la mitad de los censurados, lo que demuestra el efecto de los casos censurados. Los eventos terminales fueron los óbitos. La proporción que terminó fue igual a la relación entre los eventos terminales (óbitos) y el número de expuestos a riesgo. La proporción de sobrevivientes fue 1 - proporción que terminó. La proporción acumulada que sobrevivió fue el producto de la proporción que sobrevivió en cada intervalo.

Los resultados muestran, a través de la tabla de vida, que la supervivencia fue diferente en el mismo período de tiempo entre el sector de pacientes internados en UCI cuando estas presentaban un porcentaje ocupacional mayor al 80% que cuando se ubicaban por debajo. En ese sentido hay una importante aclaración: mientras las UCI >80% tienen ya un margen estrecho de operatividad, en el segmento menor a este punto de corte se distribuyen realidades muy diferentes: desde UCI con menos de 50% de ocupación hasta con 70% de ocupación. La sobrevida media de los pacientes internados en UCI fue de 15,5 días en las UCI >80% de ocupación y de 20,7 días en los que ingresaron cuando la UCI estaba por debajo de ese nivel. La curva muestra que, en un mismo período de evaluación, el porcentaje que sobrevive siempre es mayor para la población ingresada en UCI <80%. A lo largo de las semanas hay diferencias en las proporciones de eventos y supervivencia entre ambos grupos (ver Figuras 2 y 3)

FIGURA 2 Distribución de las defunciones a lo largo del período de seguimiento de pacientes internados en unidades de cuidados intensivos (UCI), enero-mayo de 2021, Provincia de Buenos Aires, Argentina (N=9712 pacientes, 305 UCI). 

FIGURA 3 Tiempo de seguimiento de pacientes internados en unidades de cuidados intensivos (UCI), enero-mayo de 2021, Provincia de Buenos Aires, Argentina (N=9712 pacientes, 305 UCI). 

Hacia los 49 días finaliza la cohorte de pacientes en UCI>80%, y sigue hasta los 91 días la cohorte de pacientes internados en UCI hasta el 80% de ocupación. Al analizar la razón de riesgos entre ambos grupos de pacientes, surge un 14% más de mortalidad en el grupo con mayor ocupación de camas en UCI al momento de su ingreso (ver Figura 4)

FIGURA 4 Curva de sobrevida , pacientes internados en unidades de cuidados intensivos (UCI) por COVID-19 según % de ocupación al momento del ingreso, enero-mayo de 2021, Provincia de Buenos Aires, Argentina. 

DISCUSIÓN

Indudablemente, la capacidad operativa de las UCI fue uno de los tópicos que mayor interés despertó para la organización y administración de los sistemas de salud a la hora de enfrentar la pandemia de COVID-19. La tensión reflejada en la capacidad de una UCI se refiere a los límites potenciales impuestos para proporcionar alta calidad y atender a todos los pacientes que puedan necesitarlo en un momento determinado^14-15. Los datos de letalidad obtenidos fueron similares a los reportados por la bibliografía, con alrededor del 45%^5-6. Varios estudios se concentraron en determinar los factores de riesgo de mortalidad en pacientes positivos de COVID-19, incluso con datos de Argentina^9,16-19. La mayor parte de ellos confirmaron la asociación de la edad, sexo, hipertensión arterial, diabetes, enfermedad pulmonar obstructiva crónica y enfermedad cardíaca², en especial con un punto de corte >65 años. Al parecer, la edad juega un rol en tanto y en cuanto los defectos en la función de las células B y T aumentan y ello adiciona un exceso en la producción de citoquinas de tipo 2, lo cual condicionaría una respuesta inflamatoria de larga data y deficiencia en el control de la reproducción viral²⁰. Asimismo, es claro que a mayor edad aumenta la probabilidad de contar con la presencia de patologías preexistentes. Esta población, en definitiva, indica un cuadro de pacientes enmarcados por el mayor riesgo de resultar internados y, aún más, de ingresar a las UCI. En ese sentido, los pacientes que ingresan a las UCI presentan en su gran mayoría un compromiso respiratorio con un cuadro clínico de neumonía bilateral. Este daño pulmonar parece tener su base en la generación de cito-quinas en forma explosiva, con una infiltración pulmonar de neutrófilos y macrófagos que las producen²¹. Su asociación con alta fiebre, enfermedad pulmonar aguda y síndrome de angustia puede ser explicada a través de esos mecanismos tisulares. Estos eventos ya eran conocidos hace unos años a propósito del síndrome respiratorio agudo grave (SARS, por sus siglas en inglés) y del síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS, por sus siglas en inglés). La fisiopatología del COVID-19 en pacientes graves parece guardar relación con esta tormenta de citoquinas. El presente estudio no se centra en las consideraciones clínicas de los pacientes, sino en asumir que todos eran de condición grave, con necesidad de internación en UCI, independientemente de si luego recibieron asistencia mecánica respiratoria o no. Sin embargo, fueron la gran preocupación a lo largo de los picos de las ondas epidémicas del COVID-19 para todos los gobiernos. Este trabajo muestra un sentido semejante, en tanto la sobrevida en las UCI que superaron el 80% de ocupación fue menor y estadísticamente significativa. El estudio de Bravata sugiere que, aun ajustando por las comorbilidades, la carga de la UCI es un factor significativo en la mortalidad por COVID-19. No obstante, es posible que la población COVID-19 haya experimentado cambios a lo largo del tiempo, condición que no se explica adecuadamente en esta hipótesis. Si los pacientes que ingresaron a UCI eran menos graves en la época temprana de la pandemia que los que ingresaron a medida que la pandemia avanzaba, hay un efecto probable en cuanto al tipo de clínica y demanda, y la mortalidad podría asociarse con la selección de pacientes más que la demanda de UCI³. No se ha realizado un análisis referido a la distribución geográfica de las UCI, sabiendo que 66 de cada 100 correspondían al conurbano. Empero, se abre una nueva instancia de análisis más pormenorizado, que relacione las características diferenciales de estructura y funcionamiento para evaluar heterogeneidades.

RELEVANCIA PARA POLÍTICAS E INTERVENCIONES SANITARIAS

Este estudio se realizó a inicios de 2021, cuando la segunda ola de COVID-19 comenzaba a preocupar seriamente a las autoridades sanitarias. Si la carga de las UCI (por ejemplo, medida aquí como porcentaje ocupacional) es un factor relacionado con la mortalidad por COVID-19, cabe esperar que los procesos de atención asociados con la mortalidad sean diferentes en los distintos niveles de la UCI: personal disponible, control de infecciones, grupos de rotación, etc. Está claro que las UCI incluidas en este estudio no fueron analizadas en cuanto a su estructura, el tipo de hospital de donde forman parte ni la variación en los procesos. Estas limitaciones respondieron en gran parte a la imposibilidad de contar con dicha información en corto plazo en medio de la pandemia. Sin embargo, el estudio mostró la potencialidad de cruzar dos fuentes de datos independientes, pero que responden a la unidad de análisis del paciente: el monitoreo diario de camas y el de vigilancia de la salud. Los resultados han confirmado de alguna manera la hipótesis de que la capacidad operativa de las UCI se asocia con la sobrevida de los pacientes. Asimismo, plantea la necesidad de considerar una próxima investigación sobre los cofactores capaces de ofrecer una explicación clínico-epidemiológica a la luz del estrés que cada UCI ha presentado, tomando en cuenta otras variables que se relacionan con los operativos administrativos, más que una variable de resultado (como el porcentaje ocupacional en un momento dado).

RELEVANCIA PARA LA INVESTIGACIÓN EN SALUD

Uno de los tópicos que mayor énfasis presentó en el monitoreo diario del sistema de salud fue la provisión de camas y, en especial, las de UCI. En ese sentido, se buscaba entre otras cosas el punto de corte crtítico para un sistema. La presente investigación localizó dicho punto crítico en el 80% de ocupación de camas de la UCI y demostró que el pronóstico de sobrevida está relacionado con la capacidad operativa de forma significativa. Por lo tanto, este es un aspecto a correlacionar en el sistema de monitoreo diario en pandemia. Empero, para comprender mejor cómo covaría con otras variables clínicas y de funcionalidad hospitalaria, se deben enfocar nuevas investigaciones con mayor información.