Desarrollan un método que permite predecir la ocupación hospitalaria en situaciones pandémicas como la de la COVID-19

Un estudio desarrollado en Aragón por investigadores del Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad de Zaragoza, y doctores del hospital Royo Villanova de Zaragoza permite predecir la ocupación hospitalaria en situaciones pandémicas como la de la COVID-19, lo que se traduciría en una mejor planificación de recursos e incremento de la eficiencia de la planificación hospitalaria.

Los investigadores Alberto Aleta y Yamir Moreno, del BIFI-Unizar, en colaboración con los doctores Juan Luis Blas Laína, jefe de Cirugía General, y Gabriel Tirado Anglés, jefe de la Unidad de Cuidados Intensivos, del hospital Royo Villanova, han publicado el método desarrollado en un artículo científico (“Unraveling the COVID-19 hospitalization dynamics in Spain using Bayesian inference”) en la prestigiosa revista: BMC Medical Research Methodology.

El artículo se centra en descifrar la dinámica de hospitalización del COVID-19 en España a través de inferencia bayesiana, una técnica estadística que permite ofrecer innovadores enfoques acerca de cómo tiene lugar la misma y demostrando, a su vez, cómo los modelos matemáticos permiten prever el impacto de una pandemia en la ocupación hospitalaria. Todo esto es de máxima importancia en momentos claves en los que la capacidad de anticipación y una acertada planificación permitirían aligerar el nivel de estrés al que estaría sometido el sistema público de salud.

La principal contribución del nuevo estudio fue demostrar que se puede traducir la incidencia de COVID-19 detectada tanto en admisiones hospitalarias como en ocupación de camas. El modelo fue inicialmente implementado para estimar la ocupación de camas en Aragón durante la cuarta ola de la pandemia de COVID-19, pero más adelante, también se usó para detectar cambios en los datos proporcionados por los sistemas de vigilancia que de otra manera no se hubiesen podido identificar fácilmente.

En particular, este estudio compara la evolución de la pandemia en las 17 comunidades autónomas de España, atendiendo a diversos criterios como la disponibilidad de recursos y el nivel socioeconómico, entre otros aspectos, y su relación con la política de pruebas implementadas en cada una de ellas. Los resultados permiten analizar el impacto de la enfermedad a nivel poblacional y el de las medidas adoptadas en lo referente a ocupación hospitalaria.

Aunque la situación actual de la COVID-19 ha cambiado de manera significativa y el sistema hospitalario ya no está saturado como en los años 2020 y 2021, la metodología desarrollada en este estudio se podrá aplicar a situaciones similares, resultando en una sensible mejora de los procesos de gestión hospitalaria ante futuras epidemias/pandemias. No hay que olvidar que una alta tasa de ocupación hospitalaria no solo impacta directamente sobre los pacientes afectados por la enfermedad, sino también que introduce importantes demoras en el diagnóstico y tratamiento precoz de muchas otras enfermedades con importantes consecuencias para la salud de la población.

Este trabajo contó con la financiación del Gobierno de Aragón (convocatoria proyectos fondos COVID) y del Ministerio de Ciencia e Innovación.