Relación entre la demanda asistencial percibida a un centro coordinador de urgencias/emergencias y la onda epidémica SARS-COV-2

Resumen

Introducción: La pandemia por SARS-COV-2 ha supuesto de manifiesto la necesidad de que el sistema sanitario y el sistema de vigilancia epidemiológica trabajen de manera coordinada. Es factible el diseño de herramientas de predicción de tendencias en salud basadas en la demanda que recibe un centro coordinador de urgencias y emergencias (CCUE).El objetivo de este estudio es analizar la asociación entre la demanda asistencial percibida en el CCUE de Castilla La Mancha (CLM) y los ingresos hospitalarios y en UCI por COVID-19, así como sus características temporales.

Metodología: Estudio observacional retrospectivo sobre las llamadas diarias realizadas al CCUE de Castilla La Mancha, tanto las llamadas al 112 como las realizadas a la línea 900, en el periodo comprendido entre el 1 de marzo y el 14 de octubre de 2020. Se analizaron los códigos “diarrea”, “disnea”, “fiebre” y “malestar general” que fueron usadas como variables predictoras, y su relación con los ingresos hospitalarios e ingresos en UCI

Resultados: En el CCUE de CLM a través del 112 se recibieron 831.943 llamadas (máximo el 13 de marzo de 2020: 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 el “malestar general” y la “diarrea”.

Conclusión: Hemos encontrado una asociación entre el número de llamadas a un CCUE por disnea, fiebre, malestar general, diarrea y número de llamadas con los ingresos hospitalarios y en UCI por COVID-SARS-2 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 en un futuro cercano de los programas de preparación, planificación y anticipación de los sistemas de salud ante futuras pandemias.