Variaciones hospitalarias durante el primer año de la pandemia de COVID-19 en un hospital de referencia en un país de ingresos bajos a medios: un gran estudio de cohorte de un solo centro

Introducción: hasta la fecha, pocos estudios informaron variaciones máximas en la infección por COVID-19 en países de ingresos bajos y medios. Nuestro objetivo fue explorar las posibles razones de los cambios epidemiológicos con el tiempo. Métodos: este estudio se realizó en un centro d...

Full description

Autores:
Dueñas-Castell, Carmelo
Coronell, Wilfrido
Borré-Naranjo, Diana
Almanza, Amilkar
Lora Lián, Leydis
Navarro, Rafael
Rojas-Suarez, Jose
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Cartagena
Repositorio:
Repositorio Universidad de Cartagena
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicartagena.edu.co:11227/15376
Acceso en línea:
https://doi.org/10.32997/rcb-2022-3932
Palabra clave:
COVID-19
Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction
patient admission
pandemics
COVID-19
Reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa
admisión de pacientes
pandemias
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openAccess
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description Introducción: hasta la fecha, pocos estudios informaron variaciones máximas en la infección por COVID-19 en países de ingresos bajos y medios. Nuestro objetivo fue explorar las posibles razones de los cambios epidemiológicos con el tiempo. Métodos: este estudio se realizó en un centro de referencia de tercer nivel en Cartagena, Colombia, entre el 7 de marzo de 2020 y el 28 de febrero de 2021. Se incluyeron pacientes adultos con sospecha o confirmación de COVID-19. Categorizamos el período de estudio en dos según los picos definidos en Colombia: el primer período abarcó las semanas epidemiológicas 10-35 (7 de marzo al 30 de agosto de 2020) y el segundo período abarcó las semanas 36 a 60 (1 de septiembre de 2020 - 28 de febrero de 2021). Ajustamos la mortalidad por covariables para identificar posibles cambios. Resultados: en total, 2761 pacientes con COVID-19 fueron hospitalizados. Comparando los dos períodos, el número de casos fue mayor durante la semana 21 (pico 1: 121 pacientes) y la semana 50 (pico 2: 128 pacientes), respectivamente. La tasa de mortalidad disminuyó del 16,5 % (IC del 95 %: 13,3 a 19,8) en la semana 10 al 8,91 (IC del 95 %: 6,95 a 10,8) en la semana 60 (valor de p <0,001). Conclusión: nuestro estudio es el primero en informar un seguimiento de un año durante la pandemia de CO-VID-19 en un país de ingresos bajos y medios. Encontramos una menor tasa de mortalidad durante el segundo período, posiblemente explicada por un aumento en la experiencia y una mejor organización con los recursos de salud. 
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Categorizamos el período de estudio en dos según los picos definidos en Colombia: el primer período abarcó las semanas epidemiológicas 10-35 (7 de marzo al 30 de agosto de 2020) y el segundo período abarcó las semanas 36 a 60 (1 de septiembre de 2020 - 28 de febrero de 2021). Ajustamos la mortalidad por covariables para identificar posibles cambios. Resultados: en total, 2761 pacientes con COVID-19 fueron hospitalizados. Comparando los dos períodos, el número de casos fue mayor durante la semana 21 (pico 1: 121 pacientes) y la semana 50 (pico 2: 128 pacientes), respectivamente. La tasa de mortalidad disminuyó del 16,5 % (IC del 95 %: 13,3 a 19,8) en la semana 10 al 8,91 (IC del 95 %: 6,95 a 10,8) en la semana 60 (valor de p <0,001). Conclusión: nuestro estudio es el primero en informar un seguimiento de un año durante la pandemia de CO-VID-19 en un país de ingresos bajos y medios. Encontramos una menor tasa de mortalidad durante el segundo período, posiblemente explicada por un aumento en la experiencia y una mejor organización con los recursos de salud. Introduction: to date, few studies reported peak variations in COVID-19 infection in low-and middle-income countries. We aimed to explore the potential reasons for epidemiological changes with time. Methods: this study was conducted at a tertiary referral center in Cartagena, Colombia, between March 7, 2020 and February 28, 2021. Were included adult patients with suspected or confirmed COVID-19. We categorized the study period into two according to the peaks defined in Colombia: the first period included epidemiological weeks 10-35 (March 7, 2020 - August 30, 2020), and the second period included weeks 36-60 (September 1, 2020 - February 28, 2021). We adjusted the mortality by covariates to identify potential changes. Results: in total, 2761 COVID-19 patients were hospitalized. Comparing the two periods, the number of cases was higher during week 21 (peak1: 121 patients) and week 50 (peak2: 128 patients), respectively. The mortality rate declined from 16.5% (95% CI 13.3-19.8) in week 10 to 8.91 (CI 95% 6.95-10.8) in week 60 (p-value <0.001). Conclusions: our study is the first to report a one-year follow-up during the COVID-19 pandemic in a low-and middle-income country. We found a lower mortality rate during the second period, possibly explained by an increase in the experience and a better organization with health resources. application/pdfengUniversidad de CartagenaRevista Ciencias Biomédicashttps://revistas.unicartagena.edu.co/index.php/cbiomedicas/article/download/3932/3197Núm. 2 , Año 2022114210311Li J, Huang DQ, Zou B, Yang H, Hui WZ, Rui F, et al. Epidemiology of COVID-19: A systematic review and meta-analysis of clinical characteristics, risk factors, and outcomes. J Med Virol. 2021; 93:1449-58. DOI: 10.1002/jmv.26424Mishra SK, Tripathi T. One year update on the COVID-19 pandemic: Where are we now? Acta Trop. 2021; 214:105778. DOI: 10.1016/j.actatropica.2020.105778Cook AH, Cohen DB. Pandemic Disease: A Past and Future Challenge to Governance in the United States. Rev Policy Res. 2008; 25:449-71. DOI: 10.1111/j.1541-1338.2008.00346.xBaber R. Pandemics: learning from the past. Climacteric. 2020; 23:211-2. DOI: 10.1080/13697137.2020.1756586Saavedra Trujillo CH. Consenso colombiano de atención, diagnóstico y manejo de la infección por SARS-COV-2/COVID 19 en establecimientos de atención de la salud. Recomendaciones basadas en consenso de expertos e informadas en la evidencia. Infectio. 2020; 24:1. DOI: http://dx.doi.org/10.22354/in.v24i3.851Accini Mendoza JL, Nieto Estrada VH, Beltrán López N, Ramos Bolaños E, Molano Franco D, Dueñas Castell C, et al. Actualización de la Declaración de consenso en medicina critica para la atención multidisciplinaria del paciente con sospecha o confirmación diagnóstica de COVID-19. Acta Colombiana de Cuidado Intensivo. 2020; 20:1-112. doi: 10.1016/j.acci.2020.09.004Saito S, Saito N, Itoga M, Ozaki H, Kimura T, Okamura Y, et al. Influence of Media on Seasonal Influenza Epidemic Curves. Int J Infect Dis. 2016; 50:6-9. doi: 10.1016/j.physa.2018.08.113Petrilli CM, Jones SA, Yang J, Rajagopalan H, O’Donnell L, Chernyak Y, et al. Factors associated with hospital admission and critical illness among 5279 people with coronavirus disease 2019 in New York City: prospective cohort study. BMJ. 2020;369:m1966. doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m1966Simonsen L, Fukuda K, Schonberger LB, Cox NJ. The impact of influenza epidemics on hospitalizations. J Infect Dis. 2000; 181:831-7. DOI: 10.1086/315320Zhou H, Thompson WW, Viboud CG, Ringholz CM, Cheng P-Y, Steiner C, et al. Hospitalizations associated with influenza and respiratory syncytial virus in the United States, 1993-2008. Clin Infect Dis. 2012; 54:1427-36. DOI: 10.1093/cid/cis211Ji Y, Ma Z, Peppelenbosch MP, Pan Q. Potential association between COVID-19 mortality and healthcare resource availability. Lancet Glob Health. 2020; 8: e480. DOI: 10.1016/S2214-109X(20)30068-1Immovilli P, Morelli N, Rota E, Guidetti D. COVID-19 mortality and healthcare resources: Organization. Medicina intensiva. 2020; doi: 10.1016/j.medin.2020.05.014Thakur B, Dubey P, Benitez J, Torres JP, Reddy S, Shokar N, et al. A systematic review and meta-analysis of geographic differences in comorbidities and associated severity and mortality among individuals with COVID-19. Sci Rep. 2021; 11:8562. https://doi.org/10.1038/s41598-021-88130-wSuleyman G, Fadel RA, Malette KM, Hammond C, Abdulla H, Entz A, et al. Clinical Characteristics and Morbidity Associated With Coronavirus Disease 2019 in a Series of Patients in Metropolitan Detroit. JAMA Netw open. 2020; 3:e2012270. Doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.12270Cheng MP, Papenburg J, Desjardins M, Kanjilal S, Quach C, Libman M, et al. Diagnostic Testing for Severe Acute Respiratory Syndrome-Related Coronavirus 2: A Narrative Review. Ann Intern Med. 2020; 172:726-34. DOI: 10.7326/M20-1301Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A, Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Euro Surveill. 2020; 25:2000045. DOI: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045Wang W, Xu Y, Gao R, Lu R, Han K, Wu G, et al. Detection of SARS-CoV-2 in Different Types of Clinical Specimens. JAMA. 2020; 323:1843-4. DOI: 10.1001/jama.2020.3786Chopra KK, Arora VK. Covid-19 and social stigma: Role of scientific community. Indian J Tuberc. 2020; 67:284-5. DOI: 10.1016/j.ijtb.2020.07.012Ki M. Epidemiologic characteristics of early cases with 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) disease in Korea. Epidemiol Health. 2020;42: e2020007. DOI: 10.4178/epih.e2020007Chersich MF, Gray G, Fairlie L, Eichbaum Q, Mayhew S, Allwood B, et al. COVID-19 in Africa: care and protection for frontline healthcare workers. 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