Revista Methodo: Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas. Universidad Católica de Córdoba.
Jacinto Ríos 571 Bº Gral. Paz. X5004FXS. Córdoba. Argentina. Tel.: (54) 351 4517299 / Correo:
methodo@ucc.edu.ar / Web: methodo.ucc.edu.ar |ARTICULO ORIGINAL Rev. Methodo 2025;10(3):15-22.
ARTICULO ORIGINA Rev. Methodo 2025;10(3):15-22
https://doi.org/10.22529/me.2025.10(3)03
Recibido 07 Abr. 2025 | Aceptado 20 May. 2025 | Publicado 04 Jul. 2025
Evaluación de escalas pronósticas para pacientes
hospitalizados por infección por SARS-CoV-2 en una clínica
privada de Córdoba
Evaluation of prognostic scales for patients hospitalized with
sars-cov2 infection in a private clinic in Córdoba
Valentina Echegaray
1
, Florencia Belén Cabrera
1
, Ignacio Gutiérrez Magaldi
1
1.
Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias de la Salud, Clínica Universitaria Reina Fabiola, Servicio de Medicina Interna
Correspondencia: Florencia Belén Cabrera Email: florenciacabrera@curf.ucc.edu.ar
Resumen
INTRODUCCION: Las puntuaciones de pronóstico constituyen herramientas útiles para el abordaje clínico
de la infección por COVID-19, ya que permiten un oportuno reconocimiento de la enfermedad grave para
una adecuada aplicación de cuidados intensivos y una precisa estratificación de riesgo en pacientes
hospitalizados. El objetivo de este estudio es evaluar la utilidad de los scores pronósticos 4C, NEWS2 y
CALL para identificar pacientes con enfermedad grave por COVID-19, alto riesgo de ingreso a unidad
crítica (UTI) y mortalidad en el contexto de internado de sala común.
MATERIAL Y MÉTODO: Diseño observacional, retrospectivo. Se evaluaron pacientes adultos, con
diagnóstico de infección por COVID-19 hospitalizados en sala común en el año 2020. Se calcularon los
scores 4C, NEWS2 y CALL y su correlación con el requerimiento de traslado a UTI y la mortalidad
intrahospitalaria. Se realizó un análisis de curvas ROC, calculando el área bajo la curva para las diferentes
escalas, así como sensibilidad, especificidad y valores predictivos.
RESULTADOS: Se incluyeron en el estudio 113 pacientes. Las áreas bajo las curvas ROC en cuanto al
requerimiento de ingreso a UTI fueron: escala 4C=0.52 (IC 95%= 0.44 - 0.60), escala CALL=0.80 (IC
95%= 0.74 - 0.86), escala NEWS 2=0.71 (IC 95%= 0.64 - 0.78). Las áreas bajo las curvas ROC en cuanto
a la mortalidad resultaron: escala 4C=0.91 (IC 95%= 0.87 - 0.94), escala CALL=0.88 (IC 95%= 0.83- 0.92),
escala NEWS 2=0.81 (IC 95%= 0.75 - 0.87).
CONCLUSION: La escala CALL fue la más precisa como predictora tanto para el ingreso a UTI como
para la mortalidad, lo que respalda su utilidad como herramienta pronóstica en pacientes con COVID-19.
Por otra parte, la escala 4C demostró una pobre capacidad predictiva en cuanto al requerimiento de ingreso
a UTI, pero una discriminación predictiva excelente en cuanto a mortalidad intrahospitalaria, mientras que
la escala NEWS 2 demostró una capacidad predictiva regular en ambos ámbitos.
Palabras claves: COVID-19, escalas pronósticas, mortalidad
Abstract
INTRODUCTION: Prognostic scores are useful tools for the clinical management of COVID-19 infection,
as they allow for timely recognition of severe disease for appropriate intensive care and accurate risk
stratification in hospitalized patients. The objective of this study was to evaluate the usefulness of the 4C,
NEWS2, and CALL prognostic scores in identifying patients with severe COVID-19 disease, high risk of
admission to a critical care unit (ICU), and mortality in the context of regular ward admission.
15
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MATERIALS AND METHODS: A retrospective, observational design was used. Adult patients diagnosed
with COVID-19 and hospitalized in a general ward in 2020 were evaluated. The 4C, NEWS2, and CALL
scores were calculated, along with their correlation with the need for ICU transfer and in-hospital mortality.
ROC curve analysis was performed, calculating the area under the curve for the different scales, as well as
sensitivity, specificity, and predictive values.
RESULTS: A total of 113 patients were included in the study. The areas under the ROC curves for the
requirement for ICU admission were: 4C scale = 0.52 (95% CI = 0.44 - 0.60), CALL scale = 0.80 (95% CI
= 0.74 - 0.86), NEWS 2 scale = 0.71 (95% CI = 0.64 - 0.78). The areas under the ROC curves for mortality
were: 4C scale = 0.91 (95% CI = 0.87 - 0.94), CALL scale = 0.88 (95% CI = 0.83 - 0.92), NEWS 2 scale
= 0.81 (95% CI = 0.75 - 0.87).
CONCLUSION: The CALL score was the most accurate predictor of both ICU admission and mortality,
supporting its usefulness as a prognostic tool in patients with COVID-19. On the other hand, the 4C score
demonstrated poor predictive capacity for ICU admission but excellent predictive discrimination for in-
hospital mortality, while the NEWS 2 score demonstrated fair predictive capacity for both.
Keywords: COVID-19, severity scores, mortality
Introducción
La infección causada por SARS-Cov-2 presenta
un amplio rango de manifestaciones y se pueden
estratificar clínicamente según la gravedad
1
.
El curso de la enfermedad suele ser leve o
moderado (81%), sobre todo desde la aparición
de las vacunas; sin embargo, también se han
informado enfermedades graves (14%) y críticas
(5%). Se estima que aproximadamente el 14% de
los pacientes desarrollan enfermedad respiratoria
grave que requiere hospitalización y el 5% puede
requerir ingreso en la unidad de cuidados
intensivos (UCI), sobre todo en formas graves y
críticas
1
. El retraso en el ingreso a la UCI se
asocia con una mayor mortalidad, y es
importante que se identifique lo antes posible a
los pacientes que experimentan neumonía grave
con el peor pronóstico probable.
Las puntuaciones de pronóstico constituyen
herramientas útiles para el abordaje clínico de la
infección por COVID 19, por lo cual se han
desarrollado sistemas para alcanzar una serie de
objetivos que incluyen: predecir la probabilidad
de muerte y un curso complicado de la
enfermedad, reducir el uso de costosos servicios
hospitalarios de atención a pacientes con bajo
riesgo de mortalidad, y reconocer la enfermedad
grave lo antes posible para que se puedan brindar
cuidados intensivos de manera oportuna
2
.
El score 4C
3
, permite predecir la mortalidad
hospitalaria y el deterioro clínico hospitalario
(definido como cualquier requisito de soporte
ventilatorio o cuidados intensivos, o muerte) para
pacientes hospitalizados con COVID-19
3
.
Algunas sociedades como la IDSA (Infectious
Disease Society of America), publicaron sus
propias escalas para determinar el riesgo de
progresión y mortalidad, tales como el CALL
score
4
(Comorbidity, Age, Lymphocyte, LDH).
La escala NEWS (National Early Warning
Score) fue creada en Reino Unido en el año 2012
para estandarizar la atención de pacientes con
enfermedad aguda a su ingreso, que
posteriormente se actualizó a NEWS 2
5,6
. Esta
escala asigna una puntuación a las mediciones
fisiológicas registradas en la práctica habitual
para ordenarlas en tres riesgos clínicos, con lo
que se proporcionan recomendaciones sobre la
frecuencia de la monitorización, la urgencia de la
revisión clínica y los requisitos de competencia
del equipo médico necesarios para llevar a cabo
una respuesta inmediata y con intervenciones
específicas. Asimismo, en Argentina se realizó
un estudio
7
en el cual se comparó el valor
predictivo de traslado a UCI de tres scores
(NEWS2, NEWS-C y COVID-19 severity
index). El estudio concluyó que el COVID-19
severity index fue superior en cuanto a
calibración y discriminación para predecir la
transferencia a la UCI durante la hospitalización,
por lo cual este sería un elemento útil para la
estratificación de riesgo de estos pacientes.
Sin embargo, si bien existen publicaciones sobre
escalas pronósticas en pacientes con infección
por COVID-19, aún no resulta del todo claro cuál
de ellas es más precisa en evaluar la gravedad en
cuanto a mortalidad y necesidad de ingreso en
unidad crítica en pacientes hospitalizados
8
. Por
otra parte, la evaluación del rendimiento de estas
puntuaciones en diferentes poblaciones
contribuye a la mejora continua de la atención
sanitaria mediante la estandarización de los
cuidados y la unificación de criterios de
monitorización e intervención, con la
consiguiente mejora de los indicadores de
salud
7,8
.
16
Echegaray V, Cabrera F, Gutiérrez Magaldi I. Evaluación de escalas pronósticas para pacientes hospitalizados por
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El objetivo de este estudio fue evaluar la utilidad
de los scores pronósticos 4C, CALL, y NEWS2
para identificar pacientes con enfermedad grave,
riesgo de ingreso a unidades críticas y mortalidad
intrahospitalaria, en el contexto de pacientes con
infección por COVID-19 hospitalizados en sala
común de la Clínica Universitaria Reina Fabiola
de la ciudad de Córdoba.
Material y método
Se trata de un estudio observacional,
retrospectivo, en el cual se incluyeron pacientes
adultos, de ambos sexos, con diagnóstico de
infección por SARS-Cov2 confirmado mediante
test rápido de detección de antígeno o prueba de
reacción en cadena de la polimerasa (rRT-PCR)
realizado a partir de hisopado nasofaríngeo,
ingresados en sala común en el período que
abarca desde el primero de enero al 31 de
diciembre de 2020. Se excluyeron a los pacientes
con limitación de esfuerzo terapéutico o
directivas anticipadas de no reanimación o
traslado a unidad crítica. Se analizaron las
siguientes variables: edad, sexo, presencia de
comorbilidades de acuerdo al índice de
Charlson
9
, diagnóstico de obesidad de acuerdo al
índice de masa corporal (IMC)
10
, categorización
clínica de acuerdo a la severidad de la
enfermedad según los criterios de manejo clínico
de OMS
1
, requerimiento de traslado a Unidad de
Cuidados Intensivos (UTI) y mortalidad
intrahospitalaria. Se calcularon los scores 4C
3
,
CALL
4
y NEWS2
5-7
y su correlación con la
necesidad de traslado a unidad de cuidados
críticos y la mortalidad intrahospitalaria.
Definición de términos
➢ Índice de masa corporal
10
: valor que se calcula
con fórmula de peso/talla
2
, se describe en Kg/m
2
.
La obesidad se define como IMC mayor a 30
Kg/m
2
.
➢ Categorización de acuerdo a la gravedad de
enfermedad según los criterios de manejo clínico
de OMS
1
: clasifica a los pacientes en 4 grupos
según gravedad (leve, moderado, grave y
crítico).
➢ Categorización de acuerdo a score 4C
3
: Este
score fue desarrollado para predecir la
mortalidad hospitalaria o el deterioro clínico
(definido como cualquier requisito de soporte
ventilatorio o cuidados intensivos, o muerte) para
pacientes hospitalizados con COVID-19. Utiliza
parámetros clínicos y de laboratorio tales como:
edad, sexo, número de comorbilidades,
frecuencia respiratoria, saturación de oxígeno
aire ambiente, escala de glasgow, urea, y proteina
C reactiva (PCR). De acuerdo con los hallazgos,
se asignan puntos en una escala del 0 al 21, con
grupos de riesgo definidos como: Bajo (0-3);
Intermedio (4- 8); Alto (9-14); Muy alto (>15).
➢ Categorización de acuerdo a score CALL
4
:
Esta escala se utiliza como instrumento predictor
de mortalidad en pacientes con COVID-19 y
permite estimar el riesgo de progresión a
enfermedad grave por medio de la evaluación
clínica y analítica mediante la puntuación de los
parámetros: comorbilidad, edad, linfocitos y
LDH. Estratifica a los pacientes en 3 grupos:
Bajo riesgo (1-4 puntos); Riesgo intermedio (5-6
puntos); Alto riesgo (>7 puntos).
➢Categorización de acuerdo a score NEWS2
5,7
:
este score fue desarrollado para mejorar la
detección del deterioro en pacientes con
enfermedades agudas. Se basa en la puntuación
de seis variables clínicas: frecuencia respiratoria,
saturación de oxígeno, presión arterial sistólica,
frecuencia del pulso, nivel de conciencia,
temperatura corporal y se añaden dos puntos para
los pacientes que requieran tratamiento con
oxígeno suplementario. Permite la estratificación
de los pacientes en tres grupos de riesgo: Bajo (0-
4 puntos); Intermedio (5-6 puntos); Alto (>7
puntos).
➢ Índice de comorbilidades de Charlson
9
: es un
sistema de evaluación que consta de 19
comorbilidades, con un puntaje mínimo de 0 y un
puntaje máximo de 37, que se ha comprobado
que influyen de una forma concreta en la
esperanza de vida del sujeto a los 10 años.
Análisis estadístico
Para las variables cuantitativas se determinaron
las medidas centrales y de dispersión (desviación
estándar, DS), mientras que las variables
cualitativas se presentan como frecuencias y
porcentajes. La utilidad de las escalas se
determinó mediante el análisis de las curvas
Receiver Operating Characteristic (ROC),
calculando el área bajo la curva de las diferentes
escalas con sus intervalos de confianza al 95%,
así como también se realizó el cálculo de la
sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo
positivo (VPP) y el valor predictivo negativo
(VPN) utilizando tablas de 2x2. Se consideró
que un área bajo la curva ≥0,8 aportaba una
discriminación excelente
11
.
17
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Consideraciones éticas
El trabajo fue evaluado por la Secretaría de
Investigación de la Facultad de Ciencias de la
Salud de la UCC. El mismo se rige bajo las
normas de la declaración de Helsinki, la guía de
buenas prácticas clínicas de la ANMAT, la ley
nacional 25.326/00 de protección de los datos
personales (Ley Habeas Data) y la ley provincial
9694/09 del sistema de evaluación, registro y
fiscalización de las investigaciones en salud.
Resultados
Caracterización de la población
Se incluyeron en el estudio un total de 113
pacientes. La media de edad (DS) fue de 56.61
(14.61) años. El grupo de pacientes estuvo
conformado en su mayoría por hombres (76
individuos, correspondientes al 67,9% del total).
Se observaron 60 (53.6%) pacientes con
diagnóstico de obesidad. La puntuación media
(DS) de la población de acuerdo al score de
Charlson fue de 2.28 (2.14) puntos, lo cual se
corresponde con el subgrupo de “comorbilidad
baja”. En relación a la categorización clínica de
enfermedad por infección por COVID19 de
acuerdo a la gravedad, se observó que la mayoría
de los pacientes manifestaron una condición
clínica severa (76,99%). Por otra parte, del total
de pacientes estudiados, 48 (42.9%) fueron
ingresados a UTI mientras que 22 (19.6%) fueron
sometidos a asistencia respiratoria mecánica
(ARM). Finalmente, se observó un total de 18
(16.1%) óbitos en el ámbito de internación. Las
características demográficas y clínicas de los
pacientes se encuentran descritas en la Tabla 1.
Puntuación de acuerdo a escalas 4C,
CALL, NEWS 2
La puntuación media (DS) en la escala de 4C fue
de 3.86 (2.81) puntos, de los cuales 68 (60.7%)
de los pacientes fueron categorizados dentro del
subgrupo de “Riesgo Medio”. Estos datos se
muestran en la Figura 1.
La puntuación media (DS) en la escala CALL fue
de 8.87 (2.75) puntos, de los cuales 83 (74.1%)
de los pacientes fueron categorizados dentro del
subgrupo de “Riesgo Alto”. Estos datos se
muestran en la Figura 2.
La puntuación media (DS) en la escala NEWS 2
fue de 4.45 (2.73) puntos, de los cuales 54
(48.2%) de los pacientes fueron categorizados
dentro del subgrupo de “Riesgo Bajo”. Estos
datos se muestran en la Figura 3.
Tabla 1. Características demográficas y clínicas en
pacientes con neumonía por COVID-19
Figura 1. Distribución de los pacientes de acuerdo a
la escala 4C.
Figura 2. Distribución de los pacientes de acuerdo a
la escala CALL.
Figura 3. Distribución de los pacientes de acuerdo a
la escala NEWS 2.
18
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Capacidad predictiva en relación al
requerimiento de ingreso a UTI de las
diferentes escalas pronósticas en
pacientes con neumonía por COVID-19
La capacidad predictiva del Score 4C para el
traslado a UTI resultó pobre con un AUC de 0.52
(IC 95%= 0.44 - 0.60), indicando un rendimiento
similar al azar. El Score CALL presentó una
capacidad predictiva buena, con un AUC de 0.80
(IC 95%= 0.74 - 0.86). El Score NEWS 2
presentó una capacidad predictiva regular, con
un AUC de 0.71 (IC 95%= 0.64 - 0.78). Estos
datos se muestran en la Tabla 2.
Tabla 2. Capacidad predictiva en relación al
requerimiento de ingreso a UTI de las diferentes
escalas pronósticas en pacientes con neumonía por
COVID-19.
Capacidad predictiva de mortalidad de
las diferentes escalas pronósticas en
pacientes con neumonía por covid-19
La capacidad predictiva del Score 4C para la
mortalidad resultó excelente con un AUC de 0.91
(IC 95%= 0.87 - 0.94). El Score CALL presentó
una capacidad predictiva buena, con un AUC de
0.88 (IC 95%= 0.83 - 0.92). El Score NEWS 2
presentó una capacidad predictiva buena, con un
AUC de 0.81 (IC 95%= 0.75 - 0.87). Estos datos
se muestran en la Tabla 3.
Tabla 3. Capacidad predictiva de mortalidad de las
diferentes escalas pronósticas en pacientes con
neumonía por covid-19
Discusión
Durante el año 2019, observamos el surgimiento
de una enfermedad respiratoria infecciosa que
generó grandes cambios en los paradigmas de
salud en todo el mundo
1,11
. Entre los pacientes
incluidos en este estudio que fueron
hospitalizados por neumonía por COVID-19,
hubo un claro predominio de sexo masculino,
con una media de edad de 56,61 años,
coincidiendo con otros estudios realizados en
Estados Unidos (USA) y China
12,14,15
. El
Ministerio de Salud de Argentina publicó que en
el año 2020 existía un predominio del sexo
masculino en cuanto a pacientes internados, con
una media de 38 años, mientras que el Centro de
Operaciones de Emergencia (COE) de Córdoba,
en relación al mismo período, encontró un
predominio del sexo femenino, con una media de
edad de 55 años
16,17
. La obesidad tuvo una
significativa prevalencia en nuestra serie, tal
como se describe en estudios realizados en USA
y Wuhan, donde se lo consideró un factor de
riesgo de gravedad
14,15
. Asimismo, un estudio
sobre factores de riesgos asociados a mortalidad
en COVID-19 de Argentina, que incluyó 435 628
casos, describió una mayor frecuencia y una clara
correlación con comorbilidades como la
hipertensión arterial, la diabetes mellitus y la
obesidad
17,18
.
Con respecto a los aspectos clínicos evolutivos,
observamos en nuestro estudio un porcentaje no
despreciable de pacientes con requerimiento de
traslado a UTI, con un 19.6% de casos con
indicación de ARM, lo cual coincide con lo
expuesto en estudios similares
13,15,18
. Sin
embargo, en relación a un estudio llevado a cabo
en Córdoba durante el mismo período, si bien la
internación en UTI resultó en similar
prevalencia, tan sólo el 11,7% requirió de
oxigenoterapia por ARM, con un mayor
porcentaje de casos que presentaron buena
respuesta clínica a la oxigenoterapia con CNAF
(18,4%)
16
. Finalmente, en nuestro estudio se
observó una mortalidad de 16.1% en el ámbito de
internación. Siguiendo la línea de este aspecto,
según datos publicados por el Ministerio de
Salud de la Nación, hasta diciembre de 2020 en
Argentina se registraban 41 672 fallecidos, con
una tasa de mortalidad de 918 muertes cada
millón de habitantes, mientras que, en Córdoba,
en un período similar, se registraban 143 óbitos
durante la internación
16-19
.
Teniendo en cuenta la cambiante dinámica
presente en la evolución de los pacientes con
infección por COVID-19, la evaluación de
herramientas pronósticas sostiene una gran
relevancia, ya que la identificación temprana de
pacientes en riesgo de deterioro clínico resulta
crucial para la asignación adecuada de recursos.
Por todo esto, los resultados de nuestro estudio
sobre la capacidad predictiva de los scores
pronósticos 4C, CALL y NEWS2 para el traslado
a unidades críticas y la mortalidad en pacientes
hospitalizados por neumonía por COVID-19
19
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ofrecen una perspectiva importante dentro del
creciente cuerpo de literatura sobre este tema.
En primer lugar, mientras que el Score 4C
demostró una capacidad predictiva excelente
para la mortalidad, su rendimiento en la
predicción del traslado a la unidad de cuidados
críticos fue pobre, lo que coincide con hallazgos
reportados anteriormente por Leitner et al.
13
en
un estudio realizado en Alemania con 1,380
pacientes hospitalizados por COVID-19. En
dicho análisis, el score 4C también se destacó por
su excelente capacidad para predecir la
mortalidad, con un AUC de 0.90, muy similar a
lo observado en nuestra población. Basados en el
riesgo de muerte, estos resultados podrían ser
implementados para un protocolo de manejo en
el cual los pacientes correspondientes a riesgo
alto debieran ser valorados para su admisión
temprana en UTI y ser manejados con
intervenciones terapéuticas agresivas desde el
inicio.
En segundo lugar, el Score CALL demostró una
capacidad predictiva buena tanto para el ingreso
a unidades críticas como para la mortalidad, lo
que respalda su utilidad como herramienta
pronóstica y estratificadora de riesgo en
pacientes con COVID-19
20
. Cabe mencionar
además que la puntuación CALL no requiere
ninguna prueba de laboratorio sofisticada, lo cual
facilita su extrapolación en diversos contextos
clínicos y sociales. Estos hallazgos son
concordantes con los reportados por Leitner et
al.
13
, quienes también encontraron un buen
rendimiento del score CALL para predecir la
severidad de la enfermedad, con un AUC de
0.81. Sin embargo, cabe mencionar que la
especificidad relativamente baja del Score CALL
podría plantear desafíos en su aplicación clínica,
ya que podría conducir a una mayor tasa de falsos
positivos.
Finalmente, en cuanto a la escala NEWS2, a
diferencia de nuestros resultados, en el estudio de
Leitner et al.
13
se obtuvo un buen desempeño
tanto para predecir severidad (AUC 0.81) cómo
mortalidad (AUC 0.84) en los pacientes con
COVID-19, en contraste con la capacidad
predictiva regular que observamos en nuestra
población en ambos aspectos. Estos resultados
nos sugieren que se necesitan enfoques más
específicos o herramientas adicionales para
predecir el curso de la enfermedad, por lo cual es
importante reconocer sus limitaciones y
considerar otros factores clínicos y de laboratorio
en la toma de decisiones clínicas. Sin embargo,
cabe mencionar que Martín-Rodríguez et al.
observaron que la NEWS 2 al ingreso
hospitalario era la escala con mejor capacidad
para predecir mortalidad temprana (menos de 48
horas tras el ingreso hospitalario)
21
, lo cual
podría indicar que esta escala podría ser más útil
como una herramienta de detección temprana de
deterioro clínico en lugar de un predictor
definitivo de resultados graves en pacientes con
COVID-19.
Es importante tener en cuenta las limitaciones de
este estudio, como su diseño retrospectivo y el
uso de datos de una sola institución. Además, las
características de la población estudiada pueden
influir en los resultados y limitar su
generalización a otros contextos clínicos. Sin
embargo, todos los pacientes fueron evaluados y
tratados de acuerdo con un protocolo de
tratamiento estandarizado emitido en nuestro
centro, lo que limita el sesgo de los diferentes
enfoques clínicos. Finalmente, se excluyeron de
este estudio los pacientes con órdenes de no
intubación, una característica cuyos criterios
pueden variar en diferentes comunidades, lo que
reduce la validez externa de nuestro trabajo.
Conclusión
En nuestra población de pacientes hospitalizados
en sala común por neumonía por COVID-19 se
observó un predominio de sexo masculino, con
una media de edad de 56.61 años y 53.6%
pacientes con diagnóstico de obesidad. Los
pacientes presentaron más frecuentemente una
condición clínica de gravedad severa, con un
42.9% de casos con requerimiento de traslado a
UTI y 16.1% de pacientes fallecidos en el ámbito
de la internación. En cuanto a la evaluación de
las escalas pronósticas, observamos que la escala
CALL fue la más precisa como predictora tanto
para el ingreso a unidades críticas como para la
mortalidad, lo que respalda su utilidad como
herramienta pronóstica y estratificadora de
riesgo en pacientes con COVID-19. Por otra
parte, la escala 4C demostró una pobre capacidad
predictiva en cuanto al requerimiento de ingreso
a UTI, pero una discriminación predictiva
excelente en cuanto a mortalidad
intrahospitalaria, mientras que la escala NEWS 2
demostró una capacidad predictiva regular en
cuanto a ambos ámbitos. Estas herramientas
resultan útiles para la administración hospitalaria
y la estratificación del riesgo de los pacientes, si
bien se destaca la necesidad continua de evaluar
y comparar los valores de las diferentes escalas
pronósticas para mejorar la precisión y la
aplicabilidad clínica en el manejo de pacientes
con COVID-19.
20
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