Un enfermero de MSF cuida a un niño aquejado de desnutrición

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LLEVADO A CABO EN MOZAMBIQUE

Un algoritmo podría reducir la elevada mortalidad de bebés en países pobres

Un estudio revela que el mes siguiente al alta de bebés es crítico en aquellos países en desarrollo. Por lo que un grupo de investigadores ha identificado un algoritmo capaz de identificar a los bebés con mayor riesgo.

| Madrid
| 15.12.2018 09:16

Un sencillo algoritmo basado en signos clínicos desarrollado por investigadores del Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal) podría contribuir a reducir la elevada mortalidad de bebés y neonatos durante el mes siguiente a su alta hospitalaria en países con renta baja.

El desarrollo del algoritmo se ha llevado a cabo en Mozambique, país donde la probabilidad de morir en el primer mes tras salir del hospital es elevada, particularmente en bebés menores de tres meses de edad.

Un estudio liderado por el ISGlobal, centro impulsado por la Fundación La Caixa, en colaboración con el Centro de Investigación en Salud de Manhiça (CISM), ha demostrado que el algoritmo basado en sencillos signos clínicos es capaz de identificar a aquellos menores con mayor riesgo de morir y que, por tanto, podrían beneficiarse de un seguimiento proactivo tras el alta.

"La implementación de este modelo predictivo podría contribuir a disminuir la mortalidad infantil en países de renta baja", ha subrayado la investigadora del ISGlobal y primera autora del estudio, Lola Madrid. Según la investigadora, en los últimos 25 años "ha habido una reducción significativa, aunque insuficiente, en la mortalidad de niños y niñas menores de cinco años -50% en vez del 75% fijado por los objetivos del milenio-.

Madrid ha explicado que en países de renta baja, los niños y niñas que salen del hospital tienen un mayor riesgo de morir durante las semanas siguientes, independientemente de la enfermedad por la que estuvieron ingresados, y se estima que el riesgo de morir oscila entre el 3 y el 13% en el mes que sigue al alta.

El reto, por tanto, es poder identificar a aquellos menores con mayor riesgo, para poder seguirlos de cerca tras el alta y evitar así un número considerable de muertes infantiles. El equipo investigador hizo un estudio retrospectivo analizando datos de cerca de 20.000 ingresos hospitalarios pediátricos a lo largo de casi 20 años en el hospital del distrito de Manhiça, una zona semirrural del sur de Mozambique donde casi la mitad de la población es menor de 15 años.

Los investigadores determinaron la mortalidad durante el primer, segundo y tercer mes tras el alta hospitalaria, y buscaron indicadores para identificar a aquellos menores con mayor riesgo de morir tras el alta. "Este es el mayor estudio hecho hasta la fecha para evaluar la mortalidad a los tres meses de alta hospitalaria en una zona rural de un país de bajos ingresos", ha destacado Lola Madrid.

Los resultados muestran que la mortalidad promedio tras el alta es elevada (3,6%) y que la mitad de las muertes sobrevienen en los primeros 30 días. El riesgo es mayor en lactantes menores de tres meses y disminuye progresivamente con la edad.

El estudio también identifica una serie de variables clínicas (malnutrición, diarrea o neumonía clínica) que permiten identificar aquellos niños con mayor riesgo de mortalidad. Así, usando todas o solo algunas de estas variables, el equipo desarrolló una serie de modelos predictivos algorítmicos capaces de identificar hasta el 80% de menores en riesgo de morir tras el alta.

Los niños identificados podrían beneficiarse de un seguimiento más cercano en los primeros 30 días por parte de personal sanitario de la comunidad, o recibir terapias antimicrobianas de prevención. "Si estos modelos simples basados en datos fáciles de obtener, como los que usamos en este estudio, se validan en otros contextos, podrían representar una herramienta muy valiosa para salvar vidas de neonatos y bebés en países con una alta carga de mortalidad infantil", ha concluido Quique Bassat, coordinador del estudio.

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