Mejoran modelos predictivos para clasificar la gravedad de la neumonía infantil en urgencias
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Un estudio internacional publicado en The Lancet el pasado 13 de mayo revela que nuevos modelos predictivos pueden determinar con precisión si un niño con neumonía presenta un cuadro leve, moderado o grave, lo que permitiría a los médicos priorizar casos críticos y evitar intervenciones innecesarias en pacientes de bajo riesgo.
La investigación, que analizó datos de más de 2,200 niños entre 3 meses y 14 años atendidos en 73 salas de emergencia de 14 países, identificó síntomas clave asociados a complicaciones. Entre los hallazgos más relevantes se encuentra que los menores con dolor abdominal, dificultad para respirar, frecuencia cardíaca elevada y niveles bajos de oxígeno en sangre tienen mayor probabilidad de desarrollar neumonía grave. Por el contrario, aquellos con congestión nasal y secreción presentan un 41% menos de riesgo de progresión a estados moderados o severos.
Los resultados detallan que:
-El dolor abdominal incrementa un 52% el riesgo de neumonía moderada o grave.
-La negativa a beber líquidos eleva el peligro en un 57%.
-La dificultad respiratoria multiplica por 2.8 las probabilidades de complicaciones.
-Una frecuencia cardíaca alta aumenta el riesgo en un 64%.
El Dr. Nathan Kuppermann, investigador principal y director del Instituto Nacional de Investigación Pediátrica en Washington, D.C., destacó la utilidad clínica del modelo: "Los departamentos de emergencias atienden miles de casos diarios, pero hasta ahora no teníamos herramientas confiables para predecir qué niños empeorarían. Esto cambia el juego".
Evitar sobretratamientos y hospitalizaciones innecesarias
Aunque solo el 5% de los casos de neumonía infantil derivan en complicaciones graves, identificar tempranamente a estos pacientes es crucial. "Saber quién requiere intervención agresiva permite salvar vidas, pero también es clave reconocer los cuadros leves para evitar pruebas, antibióticos o ingresos hospitalarios innecesarios", explicó el Dr. Todd Florin, coautor del estudio y director asociado de investigación del Hospital Pediátrico Ann & Robert H. Lurie de Chicago.
El modelo incluyó además el análisis de radiografías de tórax, donde se observó que la afectación de múltiples zonas pulmonares incrementa el riesgo de gravedad. "La precisión de estos predictores es de buena a excelente", afirmó Florin. "Una vez validados, ofrecerán a los médicos evidencia concreta para tomar decisiones más informadas".
Los investigadores destacaron que, al basarse en síntomas rutinariamente evaluados en consultas respiratorias, el modelo podría implementarse sin grandes costos en hospitales de distintos entornos. "No requiere tecnología compleja, sino atención a señales clínicas específicas", señaló Kuppermann.
El siguiente paso será validar los resultados en poblaciones más diversas y ajustar los algoritmos para su uso en sistemas de salud con recursos limitados, donde la neumonía sigue siendo una de las principales causas de mortalidad infantil. "Este es el inicio de un enfoque más preciso para una enfermedad que, hoy por hoy, todavía se maneja con protocolos generalizados", concluyó Florin.
El estudio refuerza la necesidad de personalizar el tratamiento de infecciones respiratorias en pediatría, combinando evaluación clínica detallada con herramientas predictivas accesibles.
© SomosTV LLC-NC / Photo: © Mindy C. Miller/University of Florida
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