[Clinical characteristics of patients hospitalized with COVID-19 in Spain: Results from the SEMI-COVID-19 Registry].

BACKGROUND: Spain has been one of the countries most affected by the COVID-19 pandemic.
OBJECTIVE: To create a registry of patients with COVID-19 hospitalized in Spain, in order to improve our knowledge of the clinical, diagnostic, therapeutic, and prognostic aspects of this disease.
METHODS: A multicentre retrospective cohort study, including consecutive patients hospitalized with confirmed COVID-19 throughout Spain. Epidemiological and clinical data, additional tests at admission and at seven days, treatments administered, and progress at 30 days of hospitalization were collected from electronic medical records.
RESULTS: Up to June 30th 2020, 15,111 patients from 150 hospitals were included. Their median age was 69.4 years (range: 18-102 years) and 57.2% were male. Prevalences of hypertension, dyslipidemia, and diabetes mellitus were 50.9%, 39.7%, and 19.4%, respectively. The most frequent symptoms were fever (84.2%) and cough (73.5%). High values of ferritin (73.5%), lactate dehydrogenase (73.9%), and D-dimer (63.8%), as well as lymphopenia (52.8%), were frequent. The most used antiviral drugs were hydroxychloroquine (85.6%) and lopinavir/ritonavir (61.4%); 33.1% developed respiratory distress. Overall mortality rate was 21.0%, with a marked increase with age (50-59 years: 4.7%, 60-69 years: 10.5%, 70-79 years: 26.9%, ≥ 80 years: 46.0%).
CONCLUSIONS: The SEMI-COVID-19 Network provides data on the clinical characteristics of patients with COVID-19 hospitalized in Spain. Patients with COVID-19 hospitalized in Spain are mostly severe cases, as one in three patients developed respiratory distress and one in five patients died. These findings confirm a close relationship between advanced age and mortality.

Introducción

España es uno de los países del mundo con mayor número de pacientes con infección por SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2). Desde que se confirmó el primer caso de COVID-19 en el país, el 31 de enero de 2020, hasta el 13 de julio de 2020 se han diagnosticado 253.908 casos y 28.403 pacientes han fallecido.

El conocimiento actual sobre la COVID-19 es incompleto y fragmentado. Los estudios de cohortes de varios países2, 3, 4, 5, 6, 7 sugieren que los factores de riesgo y el pronóstico de esta enfermedad pueden no ser extrapolables a otras áreas geográficas, ya que podrían estar influidos por condiciones específicas de salud pública o por factores raciales. Hasta la fecha, no hay recomendaciones terapéuticas sólidas, ya que los resultados de los ensayos clínicos en curso sobre la eficacia de los medicamentos antivirales e inmunosupresores están pendientes8, 9, 10.

El Grupo SEMI-COVID-19 Network surge como una iniciativa de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) para mejorar la calidad del tratamiento del SARS-CoV-2. El objetivo principal del registro es generar, en un corto período de tiempo, una gran cohorte multicéntrica con información detallada sobre la epidemiología, el curso clínico y el tratamiento recibido por los pacientes. Esto permitirá el desarrollo de modelos pronósticos y la evaluación de la eficacia de diferentes regímenes terapéuticos utilizados en la práctica clínica del mundo real.

Métodos

Diseño del estudio

Estudio observacional

El Registro SEMI-COVID-19 es una cohorte retrospectiva en curso que incluye consecutivamente a la mayor parte de los pacientes dados de alta o fallecidos tras su ingreso por COVID-19 confirmada en 150 hospitales de España desde el día 1 de marzo de 2020 hasta el final de la pandemia. La inclusión se inició el 27 de marzo y todavía se mantiene. Se realizó seguimiento telefónico transcurrido un mes desde el alta hospitalaria.

Población de estudio y participantes

Son candidatos para su inclusión todos los pacientes dados de alta o fallecidos tras su ingreso hospitalario con una infección por SARS-CoV-2 confirmada. La COVID-19 se confirmó mediante un test positivo de la reacción en cadena de la polimerasa en tiempo real (RT-PCR) en una muestra de exudado nasofaríngeo, esputo o lavado broncoalveolar o bien por un resultado positivo de un test serológico y un cuadro clínico compatible.

Los criterios de inclusión fueron: a) edad de 18 años o más; b) diagnóstico de COVID-19 confirmado; c) primer ingreso hospitalario en un hospital español participante en el estudio, y d) alta hospitalaria o fallecimiento en el hospital.

Los criterios de exclusión fueron: ingresos posteriores del mismo paciente o ausencia de consentimiento informado.

Los pacientes fueron tratados según criterio de su médico, de acuerdo con su juicio clínico y los protocolos locales. Se permitió la inclusión de pacientes que participaban en ensayos clínicos de diseño abierto siempre que la información clínica sobre el tratamiento estuviera disponible. Dado su diseño retrospectivo, la inclusión de los pacientes no les produjo ninguna molestia adicional.

Información del Registro

Se desarrolló una plataforma online de captura de datos, que consiste en un gestor de bases de datos y procedimientos para facilitar la monitorización y el cotejo de los mismos con la historia clínica original, así como la realización de controles para asegurar la mejor calidad posible de la información recogida.

Los datos identificables se disociaron y pseudonimizaron. En lugar de identificadores directos se utilizó una secuencia de caracteres alfanuméricos que incluye un código para la identificación del investigador y un número correlativo. Cada investigador debe mantener un registro protegido (patient log) para su uso exclusivo. La utilidad de este registro protegido es poder cotejar los datos con la historia clínica con el fin de recabar más información, si fuera preciso, así como para realizar controles de calidad. Este sistema permite respetar la privacidad del paciente, satisfacer las consideraciones éticas y cumplir con las normas de protección de datos.

La plataforma de la base de datos se aloja en un servidor seguro. Toda la información y su configuración, contenida en la base de datos, así como la propia base de datos se encuentran cifradas. Todas las comunicaciones cliente-servidor se transfieren cifradas mediante un certificado TLS válido. Se realizan copias de seguridad diarias para asegurar la integridad de los datos.

Recogida de información

Los datos se recogen de forma retrospectiva e incluyen aproximadamente 300 variables agrupadas en varios apartados: (1) criterios de inclusión; (2) datos epidemiológicos; (3) datos sobre la RT-PCR y serología; (4) antecedentes personales y medicación previa; (5) síntomas y hallazgos en la exploración física al ingreso; (6) pruebas de imagen y laboratorio (gasometría arterial, análisis bioquímicos, hemograma completo, pruebas de coagulación); (7) datos adicionales a los 7 días del ingreso o previos al ingreso en una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI); (8) tratamiento farmacológico durante el ingreso (antivíricos, inmunomoduladores, antibióticos) y soporte ventilatorio; (9) complicaciones durante la hospitalización, y (10) evolución tras el alta y/o a los 30 días desde el diagnóstico. En el apéndice A (ver material adicional) se puede encontrar un listado de las variables.

Gestión del estudio

La Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) es la promotora de este estudio. Los investigadores que coordinan el estudio en cada hospital son socios de SEMI y accedieron a participar en el estudio de forma voluntaria y sin remuneración alguna.

La monitorización del estudio es llevada a cabo por el comité científico del mismo y una agencia independiente. La coordinación logística y el análisis de los datos también son realizados por agencias independientes.

Análisis de los datos

Se analizan datos demográficos, clínicos, epidemiológicos, de laboratorio y de imagen diagnóstica de los pacientes participantes, así como su evolución clínica. Las variables cuantitativas se expresan como mediana [rango intercuartil]. Las variables categóricas se expresan como frecuencias absolutas y porcentajes. La mortalidad se expresa como letalidad (case fatality rate).

Aspectos éticos

Los datos personales se tratan cumpliendo estrictamente con la Ley 14/2007 de 3 de julio, de Investigación Biomédica, así como con el Reglamento (UE) 2016/679, del Parlamento Europeo y del Consejo, de 27 de abril de 2016, Reglamento General de Protección de Datos y la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y Garantía de los Derechos Digitales.

El Registro SEMI-COVID-19 tiene la aprobación del Comité de Ética e Investigación de la Provincia de Málaga.

El Departamento de Medicamentos de Uso Humano de la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS), de conformidad con los preceptos aplicables, ha calificado el estudio como «Estudio Observacional No Post-autorización» (abreviado como No-EPA).

Se solicitó a los pacientes el consentimiento informado. Cuando no fue posible obtenerlo por escrito por razones de bioseguridad o por encontrarse el paciente ya de alta hospitalaria, se recogió de forma verbal, dejando constancia en su historia clínica.

Se seguirá la iniciativa STROBE para la publicación de estudios observacionales.

Resultados

Hasta el 30 de junio de 2020 se incluyeron en el registro 15.111 pacientes hospitalizados en 150 hospitales de toda España (fig. 1 ). Las características epidemiológicas de la población estudiada se describen en la tabla 1 . La edad mediana fue 69,4 años (intervalo entre 18 y 102 años) y el 57,2% eran varones. El género masculino predominaba en todos los intervalos de edad, excepto para los enfermos con edad igual o superior a los 90 años, donde las mujeres representaban el 56,7% del total de ese grupo de edad.

Figura 1

Origen geográfico de los pacientes, por comunidad autónoma.

Tabla 1

Datos demográficos y de comorbilidad

Variable	Frecuencia abs. (%); mediana [rango intercuartil]	N
Edad	69,4 [56,4;79,9]	15.111
18-29	250 (1,7%)
30-64	6.027 (39,9%)
65-79	5.096 (33,7%)
≥ 80	3.738 (24,7%)
Sexo		15.111
Varón	8.643 (57,2%)
Mujer	6.478 (42,8%)
Raza/etnia		14.889
Caucásica	13.437 (90,2%)
Otras	1.452 (9,8%)
Trabajador sanitario	608 (4%)	15.093
Índice de comorbilidad de Charlson ajustado por edad		14.733
Sin comorbilidad	1.753 (11,9%)
Leve	3.927 (26,7%)
Moderado	4.115 (27,9%)
Grave	4.938 (33,5%)
Grado de dependencia		14.938
Independiente o leve	12.460 (83,4%)
Dependencia moderada	1.410 (9,4%)
Dependencia grave	1.068 (7,1%)
Historia de tabaquismo		14.419
Nunca ha fumado	9.995 (69,3%)
Exfumador	3.659 (25,4%)
Fumador	765 (5,3%)
Historia de consumo abusivo alcohol	690 (4,7%)	14.631
Obesidad (IMC mayor o igual a 30 kg/m2)	2.910 (21,2%)	13.758
Hipertensión arterial	7.689 (50,9%)	15.111
Dislipemia	5.990 (39,7%)	15.104
Diabetes mellitus	2.924 (19,4%)	15.095
Cáncer (tumor sólido, leucemia, linfoma)	1.610 (10,7%)	15.078
Enf. cardiovascular (infarto de miocardio, angina de pecho, insuficiencia cardiaca)	3.001 (19,9%)	15.076
Angina de pecho	534 (3,5%)	15.107
Fibrilación auricular	1.687 (11,2%)	15.095
Insuficiencia cardiaca	1.086 (7,2%)	15.107
Infarto de miocardio	894 (5,9%)	15.111
Enfermedad pulmonar obstructiva (EPOC, asma)	2.071 (13,7%)	15.091
EPOC	1.038 (6,9%)	15.106
Asma	1.098 (7,3%)	15.101
Síndrome de apnea-hipopnea del sueño	903 (6%)	15.038
Infección VIH conocida previa (con o sin criterios de sida)	103 (0,7%)	15.075
Insuficiencia renal crónica moderada-severa	917 (6,1%)	15.102

Se observó un elevado porcentaje de pacientes con comorbilidades (el 61,4% tenía un índice de Charlson moderado o severo). Adicionalmente, el 16,5% de los pacientes tenían un grado moderado o severo de dependencia para actividades de la vida diaria (índice de Barthel inferior a 60). Las comorbilidades más frecuentes fueron hipertensión arterial (50,9%), dislipemia (39,7%), obesidad (21,2%) y diabetes mellitus (19,4%).

En la tabla 2 se resumen los hallazgos clínicos y radiológicos en el momento de la asistencia en el servicio de Urgencias. Las manifestaciones clínicas más habituales fueron fiebre (84,2%), tos (73,5%), disnea (57,6%) y astenia (43,6%). Eran menos frecuentes la anosmia, disgeusia y la anorexia. Las manifestaciones gastrointestinales, especialmente la diarrea, fueron bastante frecuentes. En el momento del triaje, solo el 52,1% de los pacientes tenían fiebre; y casi la mitad de ellos mostraban algún grado de insuficiencia respiratoria (un 17,9% con saturación de oxígeno inferior al 90%, y un 31,1% con frecuencia respiratoria superior a 20 respiraciones/minuto). Los datos de afectación pulmonar en la exploración clínica eran menos frecuentes que los datos radiológicos de afectación. Así, los estertores crepitantes se encontraban en el 53,2% de los enfermos, pero los datos radiológicos de neumonía o de infiltrado intersticial se comprobaron mediante radiología de tórax en el 86,8% de los mismos.

Tabla 2

Hallazgos clínicos, de laboratorio y de imagen en el momento del ingreso

Variable	Frecuencia abs. (%); mediana [rango intercuartil]	N
Presentación clínica
Fiebre o febrícula		15.081
No	2.388 (15,8%)
Febrícula (menos de 38 °C)	3.131 (20,8%)
Fiebre (38 °C o superior)	9.562 (63,4%)
Tos		15.079
No	3.997 (26,5%)
Sí, seca	8.751 (58%)
Sí, con expectoración	2.331 (15,5%)
Astenia	6.507 (43,6%)	14.915
Diarrea	3.554 (23,7%)	14.991
Anorexia	2.915 (19,6%)	14.845
Disnea	8.684 (57,6%)	15.067
Anosmia	1.040 (7,1%)	14.710
Exploración física
Saturación de oxígeno pulsioximetría (%)	94 [91;97]	14.705
Saturación de oxígeno (pulsioximetría) (%)		14.705
< 90	2.628 (17,9%)
≥ 90	12.077 (82,1%)
Ratio saturación de oxígeno/FiO2(%)	442,9 [404,8;457,1]	14.411
Temperatura (°C)	37 [36,3;37,8]	14.646
Temperatura (°C)		14.646
< 37 °C	7.026 (48%)
37-37,9 °C	4.520 (30,9%)
≥ 38 °C	3.100 (21,2%)
Hipotensión (presión arterial sistólica < 100 mmHg)	907 (6,3%)	14.464
Taquicardia (más de 100 latidos por minuto)	3.751 (24,8%)	15.140
Taquipnea (más de 20 resp. por minuto)	4.590 (31,1%)	14.769
Confusión	1.803 (12%)	14.992
Crepitantes	7.854 (53,2%)	14.754
Radiografía de tórax		14.949
Sin infiltrados pulmonares	1.973 (13,2%)
Infiltrados pulmonares unilaterales	3.058 (20,5%)
Infiltrados pulmonares bilaterales	9.918 (66,3%)
Hematología básica
Recuento de leucocitos (×106/l)	6.300 [4.780;8.520]	15.015
Recuento absoluto de neutrófilos (×106/l)	4.600 [3.200;6.700]	14.944
Recuento absoluto de linfocitos (×106/l)	940 [690;1.300]	14.990
Linfocitos (×106/l)		14.990
> 1.200	4.818 (32,1%)
1.000-1.200	2.249 (15%)
800-1.000	2.729 (18,2%)
< 800	5.194 (34,6%)
Recuento absoluto de eosinófilos (×106/l)	00 [00;20]	14.786
Recuento absoluto de monocitos (×106/l)	400 [300;600]	14.866
Hemoglobina (g/dl)	13,9 [12,6;15]	15.016
Plaquetas (×106/l)	190.000 [148.000;247.000]	15.012
Gasometría arterial
pH	7,5 [7,4;7,5]	7.764
PCO2(mmHg)	34 [30,7;39]	7.851
PO2(mmHg)	66 [56;77,6]	7.509
Ratio pO2/FiO2(100)	288,6 [233,3;342,9]	7.203
Bioquímica básica
Glucemia (mg/dl)	112 [98;136]	14.547
Creatinina sérica(mg/dl)	0,9 [0,7;1,2]	14.977
Urea (mg/dl)	37 [27;55]	12.095
LDH (U/L)	321 [246;432]	13.053
Lactato deshidrogenasa (U/L)		13.053
< 250	3.410 (26,1%)
250-400	5.634 (43,2%)
> 400	4.009 (30,7%)
GOT-AST (U/L)	35 [25;52]	11.974
GPT-ALT (U/L)	29 [19;46]	14.145
Proteína C reactiva (mg/l)	60,2 [19;127,9]	14.483
Lactato (mmol/l)	1,6 [1,1;2,4]	6.824
Procalcitonina (ng/ml)	0,1 [0,1;0,2]	7.159
Interleucina-6 (IL-6) (pg/ml)	29,8 [11,5;65,4]	1.993
Dímero D (ng/ml)		11.749
< 500	4.251 (36,2%)
500-1.000	3.610 (30,7%)
> 1.000	3.888 (33,1%)
Ferritina sérica (μg/l)		5.978
< 300	1.584 (26,5%)
300-650	1.583 (26,5%)
>650	2.811 (47%)
Índice qSOFA	0 [0;1]	14.129
Bajo riesgo ≤ 1	12.817 (90,7%)
Alto riesgo ≥ 2	1.312 (9,3%)

Los hallazgos de laboratorio en el momento del ingreso se muestran en la tabla 2. Era notable el descenso de linfocitos y de eosinófilos, con unas cifras medias de 940 y 0 × 106/l, respectivamente. Hay que destacar que se hallaron niveles elevados de lactato deshidrogenasa (LDH), dímero-D y ferritina en el 73,9%, 63,8% y 73,5%, respectivamente.

En la tabla 3 se resume el tratamiento y las complicaciones durante la hospitalización. Se han empleado una gran variedad de fármacos con un efecto antivírico teórico. Los más frecuentes fueron la hidroxicloroquina (85,6%) y el lopinavir/ritonavir (61,4%). El remdesivir se empleó solo en 68 pacientes (0,5%). También se indicaron ampliamente los antibióticos, principalmente los betalactámicos (71,7%) y la azitromicina (60,8%). Los fármacos inmunomoduladores también se utilizaron con frecuencia, principalmente corticosteroides (35,2%), beta-interferón (11,3%) y tocilizumab (8,5%). En el 83,4% de los pacientes se utilizó heparina de bajo peso molecular, generalmente a dosis profiláctica.

Tabla 3

Tratamiento y complicaciones durante el ingreso

Variable	Frecuencia abs. (%)	N
Terapia antimicrobiana
Hidroxicloroquina	12.915 (85,6%)	15.084
Lopinavir/ritonavir (LPV/r)	9.254 (61,4%)	15.072
Azitromicina	9.146 (60,8%)	15.036
Betalactámico	10.795 (71,7%)	15.050
Remdesivir	68 (0,5%)	14.968
Terapia inmunomoduladora
Corticoides sistémicos	5.287 (35,2%)	15.034
Interferón beta-1B (IFNb)	1.689 (11,3%)	15.008
Tocilizumab	1.276 (8,5%)	15.038
Anakinra	91 (0,6%)	14.939
Inmunoglobulina	70 (0,5%)	14.821
Soporte ventilatorio
Gafas nasales de alto flujo	1.197 (8%)	14.989
Ventilación mecánica invasiva (VMI)	998 (6,6%)	15.057
Ventilación mecánica no invasiva (VMNI)	733 (4,9%)	15.051
Terapia anticoagulante
Heparina de bajo peso molecular durante el ingreso		15.016
No	2.645 (17,6%)
Dosis profilácticas	9.713 (64,7%)
Dosis plenas anticoagulantes	1.648 (11%)
Dosis intermedias	1.010 (6,7%)
Complicaciones
Síndrome de distrés respiratorio del adulto (SDRA)		15.057
No	10.077 (66,9%)
Leve	1.203 (8%)
Moderado	1.097 (7,3%)
Severo	2.680 (17,8%)
Neumonía bacteriana	1.680 (11,1%)	15.075
Sepsis	937 (6,2%)	15.080
Ingreso en UCI	1.255 (8,3%)	15.129
Resultados
Alta	11.928 (78,8%)	15.140
Fallecimiento	3.181 (21%)	15.140
Reingreso	573 (3,9%)	14.709
No dado de alta al final del seguimiento (tras reingreso)	31 (0,2%)	15.140

Muchos pacientes requirieron soporte ventilatorio: cánulas nasales de alto flujo (8,0%), ventilación no invasiva con presión positiva (4,9%) o ventilación mecánica invasiva (6,6%). La complicación principal fue el síndrome de distrés respiratorio del adulto (SDRA), que desarrolló el 33,1% de los pacientes, seguido de neumonía bacteriana, y sepsis. Aunque fueron 2.680 pacientes los que desarrollaron SDRA severo, solo el 8,3% (1.255 pacientes) se trasladó a una UCI.

El período de seguimiento medio fue de 40 días (intervalo entre 0 y 102 días). Al final de dicho seguimiento, el 78,8% fue dado de alta; el 21,0% había fallecido, y el 0,2% se encontraba hospitalizado (por reingreso). La estancia media en el hospital, previa al alta, fue de 10,4 días (1-62 días). Y la tasa de reingresos en los primeros 30 días postalta fue del 3,9% (573 pacientes).

Discusión

En este estudio analizamos una gran serie de pacientes hospitalizados por COVID-19 en España, incluidos en el Registro SEMI-COVID-19. Esta primera cohorte incluye pacientes ingresados en toda España de forma consecutiva, tras su alta o fallecimiento. Al igual que en otras series occidentales, nuestros pacientes fueron predominantemente varones, de edad avanzada, y con múltiples comorbilidades.

Recientemente, se han descrito las primeras conclusiones sobre el impacto de la COVID-19 en Madrid, el epicentro de la pandemia en España, en una gran cohorte de 2.226 pacientes ingresados en el Hospital Universitario La Paz de Madrid. Las fortalezas y debilidades de este estudio derivan de su diseño unicéntrico: los datos son más consistentes y fáciles de analizar, pero son menos generalizables y pueden presentar sesgos locales, como diferencias demográficas o características propias de dicho hospital.

Nuestra serie tiene una mayor proporción de varones, similar a lo descrito en la mayoría de cohortes multicéntricas pero al revés que en el trabajo de Borobia et al.. La mayor proporción de mujeres en el Hospital Universitario La Paz podría ser un resultado de características demográficas propias de su población de referencia y, por tanto, no reflejar las diferencias de género descritas en otras infecciones virales en general y en la COVID-19 en particular.

Además, nuestra cohorte incluye pacientes de mayor edad y carga de comorbilidad. En nuestra serie, la edad mediana fue 69 años (61 en la cohorte de Madrid), claramente superior a la descrita en las series chinas como la de Guan et al., moderadamente superior a la cohorte neoyorquina de Richardson et al., e inferior a la británica de Docherty et al.. Las comorbilidades más frecuentes (hipertensión, diabetes, obesidad, demencia y otras) son similares a las descritas en dichas series, pero más prevalentes entre nuestros pacientes, como se resume en la tabla 4 .

Tabla 4

Comparación de características basales y evolución de los pacientes con COVID-19 incluidos en series de diferentes países

	Guan et al.4	Zhou et al.6	Docherty et al.8	Onder et al.9		Richardson et al.7		Borobia et al.11		SEMI-COVID-19
Ciudad/país/tipo de estudio	Wuhan/China/ cohorte multicéntrica	Wuhan/China/cohorte multicéntrica	Reino Unido/cohorte multicéntrica	Italia/Instituto Italiano de la Salud		New York/EE.UU./cohorte multicéntrica		España/cohorte de un centro		España/cohorte multicéntrica
Número de casos	1.099	191	20.133	22.512		5.700		2.226		15111
Edad mediana [RIC], años	47 [35-58]	56 [46-67]	73 [58-82]	-		63 [52-75]		61 [46–78]		69,4 [56,4-79,9]
Sexo, varón	58,1%	62,0%	59,9%	-		60,3%		48,2%		57,2%
Comorbilidad
Hipertensión	15,0%	30,0%	-			56,0%		41,3%		50,9%
Obesidad	-	-	10,5%	-		41,7%		10,9%		21,2%
Diabetes	7,4%	19,0%	24,6%	-		33,8%		17,1%		19,4%
Rx. de tórax anormal	59,0%	59%-75%	-	-		-		-		86,8%
Evolución clínica
Síndrome de distrés respiratorio del adulto	3,4%	31,0%	-	-		-		4,9%		33,1%
Ingreso en UCI	5,0%	26,0%	17,0%	-		12,2%		10,6%		8,3%
Mortalidad	1,4%	28,3%	26,0%	7,2%		21,0%		20,7%		21,0%
Mortalidad por grupo de edad				No (%)	CFR %	No (%)	CFR %	No (%)	CFR %	No (%)	CFR %
< 30	-	-	-	0	0	97 (3,7)	4,1%	1 (0,2)	0,6%	7 (0,2)	2,8%
30-39	-	-	-	4 (0,3)	0,3	211 (8,1)	3,8%	0 (0)	0,0%	7 (0,2)	1%
40-49	-	-	-	10 (0,6)	0,4	353 (13,5)	6,2%	4 (0,9)	1,5%	38 (1,2)	2,6%
50-59	-	-	-	43 (2,7)	1,0	515 (19,8)	10,3%	14 (3,0)	3,8%	114 (3,6)	4,7%
60-69	-	-	-	139 (8,6)	3,5	533 (20,5)	15,8%	36 (7,8)	11,0%	311 (9,8)	10,5%
70-79	-	-	-	578 (25,6)	12,8	451 (17,3)	32,1%	122 (26,5)	34,1%	975 (30,7)	26,9%
≥ 80	-	-		850 (52,3)	20,2	441 (16,9)	53,7%	283 (61,5)	55,4%	1719 (54,2)	46%

CFR %: porcentaje de letalidad; RIC: rango intercuartil; UCI: Unidad de Cuidados Intensivos.

En nuestra cohorte, los principales síntomas al ingreso (fiebre, tos, disnea, astenia) fueron similares a los descritos en otros estudios4, 5, 6, 7, 8, salvo las artromialgias y anosmia, que fueron menos frecuentes. Este hecho se podría deber a una diferencia en criterios de ingreso: se han manejado ambulatoriamente desde urgencias pacientes sin afectación pulmonar y, por tanto, solo se han ingresado los casos más graves.

En nuestra serie, la mortalidad, calculada como case fatality rate (CFR) en la tabla 4, fue similar a la descrita en la cohorte de Madrid, en algunas cohortes chinas2, 3, 4, 5, 6 y la cohorte americana, pero muy superior a la cohorte italiana y, en cambio, inferior a la descrita en el Reino Unido.

La diferencia entre nuestra serie y la italiana merece atención especial, dado que compartimos características demográficas y además la temporalidad y magnitud de la pandemia COVID-19 ha sido muy parecida. Dicha diferencia en mortalidad puede ser por diferencias en los criterios de inclusión al estudio o por diferencias en criterios de ingreso hospitalario. Unos criterios de ingreso o de inclusión menos estrictos conducen a un mayor número de pacientes incluidos en el registro y, por tanto, un descenso de la tasa de letalidad. De hecho, los estudios de base poblacional, que incluyen más pacientes con casos leves, tienen tasas de mortalidad inferiores a las series de casos hospitalizados. A la inversa, criterios de admisión o inclusión más estrictos llevan a mayor gravedad de los pacientes analizados y un aumento de la CFR.

Otra explicación podría ser que estos trabajos observacionales no pueden controlar diferencias raciales, como los porcentajes raciales o el origen de la población inmigrante, o disparidades entre los sistemas sanitarios. De hecho, es posible que factores raciales o demográficos expliquen parte de la diferencia en la gravedad y mortalidad de las series de China y las series de países occidentales2, 3, 4, 5, 6, 7, 8.

Algunos factores demográficos, como la edad o las comorbilidades, pueden explicar al menos parcialmente las diferencias en mortalidad, y se pueden controlar mediante técnicas de análisis multivariante. La presión asistencial sobre el sistema sanitario puede provocar diferencias en las tasas de mortalidad, como demostraron en China Liang et al., que compararon la CFR dentro y fuera de la provincia de Hubei, con CFR del 7,3% vs. 0,3% respectivamente.

En Italia, la mayor presión por la pandemia se dio en la región de Lombardía, mientras que en España ha estado más repartida geográficamente. Aun así, la mayoría de los pacientes de nuestra serie provienen de hospitales de Madrid, que ha sido una de las regiones más afectadas, con una situación comparable al norte de Italia. Analizaremos si existe un condicionante geográfico en nuevos trabajos.

Tal y como se describe en todas las series2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, un gran porcentaje de nuestros pacientes presentan anormalidades de laboratorio compatibles con un perfil inflamatorio alterado. En nuestra serie, los hallazgos más habituales fueron la linfopenia y la elevación del dímero D, la LDH y la ferritina. Además, gran parte de nuestros pacientes recibió terapia con presunta actividad antiviral contra SARS-CoV-2. Nuestro registro multicéntrico está diseñado para permitir un análisis multivariante del valor pronóstico tanto de dichas alteraciones como de los tratamientos recibidos durante la hospitalización.

Es llamativo que en nuestra serie hay una mayor proporción de pacientes con SDRA (3.777, 25,1%, en grado moderado o grave) que pacientes ingresados en UCI (1.255, 8,3%). Esto sugiere que aproximadamente solo uno de cada 3 pacientes que desarrolló SDRA fue ingresado en UCI.

Hemos discutido este hallazgo en detalle y hemos analizado algunos posibles sesgos y factores de confusión. Por una parte, pacientes con ingreso directo en UCI o fallecimiento en UCI podrían no haber sido incluidos y alterar la tasa observada de ingreso en UCI. Los pacientes no dados aún de alta no se han incluido en nuestra cohorte, por lo que los pacientes con ingreso activo en UCI también contribuyen a rebajar falsamente la tasa de ingreso en UCI. Los pacientes con SDRA pudieron fallecer antes de poder ser trasladados a UCI o haber presentado criterios de no manejo en UCI. Aun así, queda sin explicarse cómo 2.522 de 3.777 pacientes con SDRA moderado o grave fueron dados de alta sin haber sido ingresados en UCI. Una explicación plausible podría ser la sobrecarga del sistema sanitario, al menos en las regiones más afectadas del país. Se sabe que el número de camas de UCI se ha incrementado sustancialmente durante la pandemia COVID-19 en España. Es probable que además de aumentar la dotación de camas de UCI se hayan habilitado numerosas áreas de cuidados semiintensivos en planta. En nuestra experiencia personal, bastantes hospitales han designado áreas de «cuidados semiintensivos» o «cuidados intermedios», para poder dar soporte ventilatorio fuera de las UCI a los pacientes cuando la expansión de camas de UCI ya no era factible. Este hallazgo merece una exploración más a fondo.

El esfuerzo colaborativo del Grupo SEMI-COVID-19 Network nos ha proporcionado una gran cantidad de información de un gran número de pacientes. Entre las fortalezas de nuestro registro destacan: su diseño multicéntrico; su gran dispersión geográfica, que limita los sesgos de origen local (selección, admisión, disponibilidad de tratamiento, disponibilidad de UCI, etc.) y que aumenta su validez externa; y su gran tamaño, que proporciona poder estadístico para confirmar hipótesis.

El estudio tiene también sus limitaciones. Primero, los datos fueron recogidos por un gran número de investigadores de distintos centros, lo que puede conllevar heterogeneidad en la recogida y validación. En segundo lugar, el registro incluye pacientes consecutivos de los centros participantes, lo que limita los sesgos de selección de pacientes pero introduce un sesgo de selección por la participación de los centros. En tercer lugar, nuestro estudio, aunque sea extensivo con más de 300 variables, recoge solo los datos básicos para desarrollar nuestro conocimiento de la COVID-19, pero carece del nivel de detalle necesario para un análisis más intensivo de aspectos muy concretos. Por último, la principal limitación de nuestro estudio es el diseño observacional, que impide establecer relaciones causales.

Esta es la mayor serie descrita de pacientes hospitalizados en España con enfermedad COVID-19 confirmada, y una de las mayores del mundo hasta la fecha. Aunque nuestros hallazgos son preliminares y deben ser explorados en mayor detalle, el grupo de trabajo SEMI-COVID-19 Network y el Registro SEMI-COVID-19 van a ser herramientas clave para ayudar a los clínicos e investigadores a mejorar el conocimiento de esta nueva enfermedad, que ha puesto en peligro no solo la vida de múltiples pacientes y el buen funcionamiento de nuestro sistema sanitario, sino también los fundamentos de nuestro estilo de vida y nuestra economía.

Financiación

La Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI) es la patrocinadora de este estudio. La presente investigación no ha recibido ayudas específicas provenientes de agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.