El estudio “COVID-19: Short-term forecast of ICU beds in times of crisis” realizado durante la pandemia por Marcel Goic, investigador del Instituto Milenio MIPP y académico de Ingeniería Industrial de la U. de Chile, junto a otros autores, permitió proporcionar al Ministerio de Salud una herramienta basada en datos para tomar decisiones rápidas sobre la ocupación de camas UCI en pandemia.
Al inicio de la pandemia, el rápido incremento de contagios por COVID-19 comenzó a amenazar la capacidad de los servicios de salud. Esto llevó a que el Ministerio de Salud tomara el control de todas las camas UCI del país para coordinar los hospitales públicos y privados en un solo sistema. Además, impulsó la adición de capacidad UCI y el traslado interregional de pacientes a las ciudades menos congestionadas, debido a la preocupante tasa de ocupación de camas UCI, que alcanzaba más del 95% en Santiago.
Para hacer posible esta gestión, era necesaria una previsión detallada de cuántas camas se iban a necesitar en cada región. Un equipo de investigación liderado por el investigador del Instituto Milenio MIPP, Marcel Goic, realizó el estudio “COVID-19: Short-term forecast of ICU beds in times of crisis” y desarrolló modelos de predicción a corto plazo de la ocupación UCI para todas las regiones.
La estimación del impacto de estos modelos demostró que fueron útiles para evitar aproximadamente 850 muertes, ya que los pronósticos de esta investigación tuvieron una alta precisión. Marcel Goic explica que la exactitud en los pronósticos era fundamental, debido a que “una subestimación de las camas podría haber dejado a los pacientes sin tratamientos críticos, y al mismo tiempo una sobreestimación de camas era costosa”.
Los pronósticos estaban basados en modelos compartimentales. En cada región, se describía el comportamiento del proceso UCI, equilibrando los flujos de entrada y salida de pacientes en tres estados diferentes: número de individuos contagiados que mostraron síntomas de COVID-19; número de enfermos críticos que necesitaron una cama en la UCI; y número de individuos que fueron dados de alta de la UCI.
Goic dice que para el modelo “se consideraron las probabilidades de evolución de estado de los pacientes, tomando en cuenta las características de cada uno. Elaboramos 56 informes de la UCI con resúmenes gráficos intuitivos, los que estaban adaptados para que los funcionarios encargados de tomar decisiones pudiesen hacer una evaluación rápida”.
Para utilizar estos modelos, se necesitaron estimaciones precisas de los parámetros epidemiológicos y clínicos relevantes, que para el caso concreto de Covid-19, podían cambiar rápidamente con el tiempo. Asimismo, como el SARS-CoV-2 era un virus nuevo, supuso un aprendizaje continuo por parte de los equipos médicos.
En esta línea, la Sociedad Chilena de Medicina Intensiva precisó que a medida que la pandemia avanzaba se realizaban menos intubaciones, ya que se diagnosticaba mejor a los pacientes más graves y esto implicó una mayor duración de sus estancias en la UCI por la menor rotación.
MIPP Chile 2024