Composición corporal de la tomografía computarizada de tórax de baja dosis es un “predictor significativo” de resultados negativos de COVID-19
La composición corporal que podemos observar obtenida a partir de imágenes de CT de baja dosis puede llegar a servir como un «predictor significativo» de resultados negativos para los pacientes con COVID-19, incluido el uso de la unidad de cuidados intensivos.
Según un nuevo estudio del Hospital Universitario de Colonia, Alemania, destacado el miércoles en el European Journal of Radiology. Los científicos han considerado que tanto la composición corporal como la obesidad son factores de riesgo de casos graves de coronavirus.
Además, muchos departamentos de imágenes ya utilizan la tomografía computarizada para evaluar a los pacientes con el virus. De esta manera los proveedores también pueden agregar evaluaciones corporales como un medio de clasificación oportunista y de bajo costo.
“Las capacidades clínicas, como las camas de la UCI y los ventiladores, son más cruciales para así ayudar a controlar la actual pandemia mundial. Este trabajo presenta un enfoque que puede ser utilizado de manera rentable para ayudar a determinar la cantidad de estas enfermedades clínicas raras. Recurso que será necesario en el futuro cercano ”.
Jonathan Kottlors, del Instituto de Radiología Diagnóstica e Intervencionista de UHC, y sus colegas el 9 de septiembre.
¿Qué pruebas realizaron los investigadores?
Un equipo de investigación hizo pruebas de su teoría en 58 pacientes con COVID-19 sometiéndose a CT de baja dosis en uno de los dos centros de salud.
También midieron la proporción de grasa a músculo, derivada de la proporción de la circunferencia transversal total al área muscular en la CT, y la composición corporal estimada, calificando los resultados en una escala en los 22 días próximos a la exploración.
Kottlors y sus coautores determinaron que en las imágenes de CT iniciales de baja dosis, se encontró una FMR «significativamente más alta» específicamente para los pacientes que requerían tratamiento en la UCI. También se logró descubrir que la edad es un predictor notable de dicho uso de cuidados. Al agregar inteligencia artificial a la mezcla para evaluar la composición corporal podría ayudarnos a escalar aún más esta intervención, anotó el equipo.
“Los datos de nuestro estudio piloto sugieren que agregar mediciones de FMR a las herramientas de IA para la caracterización automática de infiltraciones pulmonares en pacientes con COVID-19 podría proporcionar un valor adicional y realizar una clasificación de riesgo para el próximo tratamiento en la UCI”.
Kottlors et. al aconsejado.
Stempniak, M. (2020, 9 septiembre). Body composition from low-dose chest CT a ‘significant predictor’ of poor COVID-19 outcomes. Radiology Business. https://www.radiologybusiness.com/topics/artificial-intelligence/body-composition-low-dose-ct-predictor-poor-covid-19
