Foto: © EFE/J.J. Guillen

La Comunidad de Madrid ha iniciado un estudio de los pacientes con COVID-19 que estuvieron ingresados en el hospital temporal de Ifema para analizar el comportamiento del virus en la región.

Los primeros resultados de este estudio de pacientes han determinado que los factores de riesgo se asocian con peor pronóstico son el sexo masculino, edad avanzada por encima de 70 años, la presencia de hipertensión, obesidad, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), la presencia de diabetes, de demencia y tener una neoplasia subyacente.

Otra variable que analizará el estudio es si el aire acondicionado es un vehículo transmisor del coronavirus, para tomar medidas tanto en el transporte público como en recintos cerrados.

Isabel Díaz Ayuso ha dado estos detalles del estudio en el pleno de la Asamblea de Madrid, donde ha subrayado que el objetivo del estudio de los cerca de 4.000 pacientes de Ifema es conocer qué tramos de población, en qué circunstancias o qué patologías previas podrían haber tenido.

Los datos del hospital de Ifema

Desde su apertura el 21 de marzo hasta el día 1 de mayo, el hospital de campaña de Ifema recibió un total de 3.811 pacientes, de una edad media de 52,8 años, aunque se recibieron pacientes menores de edad (17 años) y con hasta 104 años. Además, un 48,4% de ellos fueron mujeres. La estancia media global fue de 6,3 días. Del total de pacientes, el 92% tuvieron diagnóstico de neumonía por coronavirus, de ellos el 45% bilateral. De los casi 4.000 pacientes que recibió Ifema, fallecieron 16, el 0,4%, 20 ingresaron en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) y 713 tuvieron un comportamiento clínico más grave, un 19 % del total.

Un robot que hace 2.400 test PCR al día

El Instituto de Salud Carlos III de Madrid han recibido un robot OT-2 Opentrons donado por la empresa emergente Overture Life que permitirán realizar diariamente 2.400 test PCR de diagnóstico de coronavirus, por lo que el centro sanitario podrá incrementar un 400 % el número de pruebas de ese tipo que hacen diariamente con los métodos tradicionales.

Las máquinas cuentan con un hardware y software de código abierto, por lo que facilitan la adaptación para diferentes usos médicos y se han convertido en un valioso recurso en la investigación de la enfermedad.

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