- 36 -
La mortalidad siendo la variable desenlace de nuestro estudio está presente en un 27.73%, un total de 61 casos fallecidos.
SAT. AL INGRESO
<90%(n, %)
196(89.09) 55(90.16%) 141(88.68%) 0.752𝑎 PAFI AL INGRESO 149 (78-221.5) 180 (128.5- 73 (50-111) 0.000𝑎
(mediana, IQR) 242.5)
PAFI AL INGRESO 185(93.91) 128(94.21%) 57(93.44%) 1.000𝑎
<300 (n, %)
VAL. DE LEUCOCITO 9.25 (6.46-12.8) 8.18 (6.23-11.55) 10.85 (9.02- 0.000𝑎
10^9/L (mediana, IQR) 15.82)
VAL. DE 7.64(5.12-11.45) 6.51(4.74-10.1) 10.13(7.89- 0.000𝑎
NEUTROFILOS 15.45)
10^9/L (mediana, IQR)
VAL. DE LINFOCITOS 0.91(0.54-1.4) 1.02(0.65- 1.5) 0.61(0.36- 0.000𝑎
10^9/L (mediana, IQR) 10.95)
VAL. DE 16.1(14.8- 17.3) 16.1(14.88- 17.2) 16.2(14.5- 0.717𝑎
HEMOGLOBINA 17.7)
10^9/L (mediana, IQR)
VAL. DE PLAQUETAS 255(192- 343) 260.5(197- 232(177.5- 0.280𝑎
10^9/L (mediana, IQR) 343.25) 336)
VAL. DE 0 .06(0.02-0.3) 0 .06(0.02-0.3) 0 .05(0.01- 0.199𝑎
EOSINOFILOS 0.23)
10^9/L (mediana, IQR)
INDICE 7.74(4.45-16.10) 6.18(3.64-11.47) 16.13(9.44- 0.000𝑎
LINFOCITARIO 32.65)
(mediana, IQR)
INDICE 105 (47.73%) 55 (34.59%) 50 (81.97%) 0.000𝑎
LINFOCITARIO
MEDIA 8.19 (ALTO,%)
a. Suma de rangos de wilcoxon, b. Chi2, c. Exacta de Fisher, *p<0.05, RIQ rango intercuartilico|
Fuente: ÍNDICE LINFOCITARIO ASOCIADO A MORTALIDAD POR COVID-19 EN PACIENTES DEL HOSPITAL REGIONAL DOCENTE CLÍNICO-QUIRÚRGICO “DANIEL ALCIDES CARRIÓN” HUANCAYO, 202
La Tabla N°5 compara las características demográficas, síntomas, comorbilidades y hallazgos de laboratorio con la mortalidad informando que la variable edad es la única característica demográfica significativa con el desenlace, dentro de las comorbilidades ninguna de ellas mostró significancia estadística con “p” mayor de 0.05 (utilizado como valor de referencia de significancia), resaltando que fue la variable obesidad la más frecuente con un 30.36% dentro del grupo de los pacientes fallecidos , la fiebre es el único síntoma que mostro ser significativo (p=0.010) estando casi un 10% más en las personas que no fallecieron, dentro de los hallazgos de
- 38 -
laboratorio se encontró valores significativos del Pafi como valor cuantitativo, valor de leucocitos, neutrófilos, linfocitos e índice linfocitario.
Gráfico N2: Significancia (p) de mortalidad y características clínicas en pacientes enfermos por covid-19 según la presencia o ausencia de mortalidad en el Hospital Regional Docente Clínico-Quirúrgico “Daniel Alcides Carrión” Huancayo, 2020.
Fuente: ÍNDICE LINFOCITARIO ASOCIADO A MORTALIDAD POR COVID-19 EN PACIENTES DEL HOSPITAL REGIONAL DOCENTE CLÍNICO-QUIRÚRGICO “DANIEL ALCIDES CARRIÓN” HUANCAYO, 202
Gráfico N3: Significancia (p) de hallazgo de laboratorio en pacientes enfermos por covid-19 según la presencia o ausencia de mortalidad en el Hospital Regional Docente Clínico-Quirúrgico “Daniel Alcides Carrión” Huancayo, 2020.
Fuente: íNDICE LINFOCITARIO ASOCIADO A MORTALIDAD POR COVID-19 EN PACIENTES DEL HOSPITAL REGIONAL DOCENTE CLÍNICO-QUIRÚRGICO “DANIEL ALCIDES CARRIÓN” HUANCAYO, 202
0.95 1 0.9 0.85 0.75 0.8 0.7 0.65 0.6 0.55 0.5 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.05 0.1 0
0.932 0.892
0.759 0.762 0.757 0.762
0.589 0.521
0.27
0.192 0.163 0.203
0.01
0.8 0.7 0.6 0.5 p 0.4 0.3 0.2 0.1 0
0.717
0.28
0.199
0 0 0 0 0 0 0
Nos apoyamos del análisis de regresión logística por la naturaleza dicotómica de la variable dependiente (mortalidad) para saber sus intervalos de confianza y sus OR, para poder determinar los factores que pueden influir en la mortalidad de los pacientes con covid-19.
Tabla N°6: Resultados concernientes al análisis de regresión logística univariado en pacientes enfermos por covid-19 según la presencia o ausencia de mortalidad en el Hospital Regional Docente Clínico- Quirúrgico “Daniel Alcides Carrión” Huancayo, 2020.
VARIABLE COEFICIENTE OR CRUDO p IC 95 %
EDAD 0.045 1.046 0.000 0.023 0.066
SEXO 0.051 1.053 0.877 -0.598 0.701
HTA -0.152 0.859 0.759 -1.125 0.821
OBESIDAD -0.029 0.972 0.932 -0.692 0.635
DM -0.236 0 .790 0.590 -1.091 0.620
EPOC -0.724 0.485 0.356 -2.263 0.815
EPID 1.054 2.868 0.205 -0.577 2.684
FIEBRE -0.787 0.455 0.011 -1.396 0.178
TOS -0.052 0.950 0.892 -0.798 0.694
DISNEA 0.696 0.696 0.588 0.187 2.585
CIANOSIS 0.157 1.170 0.801 -1.056 1.373
DOLOR DE GARGANTA
-1.123 0.325 0.144 -2.629 0.384 DOLOR
MUSCULAR
-0.425 0.654 0.205 -1.081 0.232
DIARREA -0.363 0.696 0.588 -1.675 0.950
CEFALEA 0.421 1.523 0.272 -0.330 1.172
SAT. AL INGRESO
-0.083 0.920 0.000 -0.116 -0.050 SAT. AL
INGRESO<90%
0.157 1.170 0.752 -0.818 1.132 PAFI. AL
INGRESO
-0.015 0.985 0.000 -0.020 -0.009
PAFI<300 -0.116 0.890 0.855 -1.355 1.124
VAL. DE LEUCOCITO
0.122 1.130 0.000 0.058 0.186
VAL. DE NEUTRÓFILOS
0.163 1.176 0.000 0.094 0.230
VAL. DE LINFOCITOS
-0.120 0.887 0.334 -0.362 0.123 VAL. DE
HEMOGLOBINA
-0.010 0.990 0.651 -0.054 0.034 VAL. DE
PLAQUETAS
-0.001 0.999 0.389 -0.004 0.002 VAL. DE
EOSINOFILOS
-0.033 0.968 0.201 -0.083 0.017 NLR
CUANTITATIVO
0.031 1.032 0.002 0.011 0.051
NLR MEDIA 8.19
2.151 8.595 0.000 1.421 2.88
*p<0.05, IC intervalo de confianza, OR odds ratio, NLR índice linfocitario
Fuente: íNDICE LINFOCITARIO ASOCIADO A MORTALIDAD POR COVID-19 EN PACIENTES DEL HOSPITAL REGIONAL DOCENTE CLÍNICO-QUIRÚRGICO “DANIEL ALCIDES CARRIÓN” HUANCAYO, 2020
- 40 -
Teniendo estos resultados se observa que los factores que son estadísticamente significativos son: edad, saturación de oxígeno, pafi, valor de leucocitos, valor de neutrófilos, NLR cuantitativo y NLR cualitativo.
Entendiendo el NLR que es nuestro objetivo principal como:
En la población de estudio, el odds de fallecer en el grupo de NLR>8.19 fue de 2.15 veces el odds de fallecer en el grupo de NLR<8.19, siendo este resultado estadísticamente significativo.
Por cada unidad que aumenta la variable pafi disminuye en 0.2 veces el odds de no fallecer, por cada unidad que aumenta el valor de leucocitos aumenta en 0.13 veces el odds de fallecer, por cada unidad que aumenta el valor de neutrófilos aumenta en 0.18 veces el odds de fallecer y por cada unidad que aumenta el valor de NLR aumenta en 0.03 veces el odds de fallecer.
ANÁLISIS MULTIVARIADO
Analizaremos los datos con significancia en el bivariado para encontrar una su relación entre estos.
Tabla N°7: Resultados concernientes al análisis de regresión logística multivariado.
VARIABLE OR AJUSTADO P IC 95%
EDAD 1.030 0.025 1.004 1.058
FIEBRE 0.438 0.035 0.203 0.943
SAT. AL INGRESO 0.98 0.419 0.942 1.025
PAFI AL INGRESO 0.99 0.005 0.985 0.997
VAL. DE LEUCOCITO 10^9/L 0.88 0.252 0.708 1.094 VAL. DE NEUTROFILOS 10^9/L 1.17 0.177 0.930 1.482
NLR CUANTITATIVO 1.00 0.834 0.990 1.012
NLR 8.19 3.13 0.016 1.233 7.698
*la variable sexo también fue incluido dentro del análisis multivariado
Fuente: INDICE LINFOCITARIO ASOCIADO A MORTALIDAD POR COVID-19 EN PACIENTES DEL HOSPITAL REGIONAL DOCENTE CLÍNICO-QUIRÚRGICO “DANIEL ALCIDES CARRIÓN” HUANCAYO, 2020
En el análisis multivariado se pudo demostrar que el índice linfocitario es una variable con significancia independiente llegando a interpretar que el grupo de NLR >8.19 tiene 3.13 veces el odds de fallecer en comparación a los que tienen un NLR <8.19 cuando la variable edad, fiebre y pafi se mantienen constantes siendo este resultado significativamente estadístico (0.016).
- 42 -
CAPÍTULO V
DISCUSIÓN
En el momento de comenzar este estudio, según nuestro conocimiento, no había informes sobre el uso potencial de NLR como un marcador de la gravedad de la enfermedad con implicaciones pronosticas en COVID-19 en nuestro país siendo el NLR un marcador pronóstico de gravedad en una variedad de enfermedades inflamatorias crónicas, incluidas las enfermedades cardiovasculares y los procesos oncológicos.
En el desarrollo de este estudio retrospectivo se tuvieron problemas en la recolección de algunos valores como peso, talla, presión arterial entre otros por tal motivo vimos en el uso de variables dicotómicas una solución respaldada por la información de las historias clínicas, siendo los síntomas y las comorbilidades recolectadas de esta manera, entendiendo que al realizar la historia clínica el personal de salud encargado utilizó los valores de las diferentes guías para sus diagnósticos.
Analizando la muestra se encontró una mortalidad de 27.73%, la edad con una mediana 53 años con un OR=1.030, la fiebre presente en un 50% de la muestra con un OR=0.438, pafi. al ingreso con OR= 0.99 y un NLR con un OR=8.19.
Se pudo hallar dos estudios realizados en el país con mucha semejanza a los objetivos de este estudio; en el Hospital Cayetano Heredia un estudio cuyo fin eran las características clínicas y factores asociados a mortalidad pudimos rescatar que los valores edad (59 años) significativo y sexo masculino no significativo y una mortalidad de 49.6% eran hallazgos muy parecidos a nuestro
estudio, también se analizó los valores de leucocitos (11.565) de igual manera fue un valor parecido a los nuestros, esto razonablemente sustentado porque en ambos estudios fueron realizados en el país donde las características epidemiológicas son muy parecidas en ambas regiones (29) (51). También, en el Hospital Rebagliati se analizó las características clínico-epidemiológicas de pacientes fallecidos donde la edad promedio es 73,4 años siendo el sexo masculino el 78,6% del total de casos donde el porcentaje de obesidad fue de 21.4%, hipertensión arterial de 42.9 y diabetes mellitus de 7.1% teniendo una diferencia moderado en comparación con los datos analizados en este trabajo de investigación esto debido principalmente a la población utilizada en el estudio del Hospital Rebagliati por solo tener 14 casos fallecidos (30).
Con respecto a estudios nacionales para poder contrastar nuestro resultado de NLR con algún estudio, hasta el momento de término del trabajo de investigación no se encontró algún valor.
En comparación con otras poblaciones como en China, Whuan donde un estudio reportó una mortalidad hospitalaria total de 13,47% y un NLR más alto se asoció significativamente con un mayor riesgo de muerte (45) y otro en el mismo país encontró que no hubo diferencias estadísticamente significativas en el género, hipertensión arterial, enfermedades pulmonares y síntomas clínicos entre ellos la fiebre, la fiebre en nuestro resultados difiere de este resultado justificado por la diferencia de población entre los estudios y por el corte de NLR utilizado de 4,8 (16).En febrero de 2020, otro estudio del mismo país reporto con una mediana parecido a nuestro estudio de 56 años que si había una diferencia significativa en con respecto al sexo, también hace un análisis de las comorbilidades que evalúan entre ellas hipotensión, diabetes y enfermedades pulmonares donde
- 44 -
tampoco encontraron diferencias estadísticamente significativas, estos resultados respaldan los hallazgos de este estudio, el NLR que se registró en este estudio fue de 4.283 (24).
En Madrid realizaron en el mes de marzo del 2020 un estudio retrospectivo que incluía 119 pacientes con covid-19 donde la mediana de edad fue de 67.2 años donde la hipertensión (0.01), la diabetes mellitus (0.031) y el epoc. (0.003) tiene significancia estadística a diferencia de nuestro estudio, esto debido principalmente porque su población es mayor ya que nuestra mediana de edad es de 53 años o tal vez debido a que sus frecuencias de sus comorbilidades eran más altas que las nuestras (hipertensión, diabetes mellitus, epoc), en cuanto al NLR no tuvo significancia estadística (p<0.065) (26). Cabe destacar que todos los trabajos tanto incluidos como no en esta investigación dan como resultado una relación significativa entre una mayor edad con la severidad y la mortalidad.
La fiebre al ser un síntoma está dentro de la historia natural de la enfermedad, aclarando que un gran porcentaje de los infectados son asintomáticos no siempre lo veremos presente, en estudios realizados con una mayor muestra mencionan que los síntomas no están relacionados con el pronóstico (52); sin embargo, el retraso de las defensas inmunitarias contra el sars-cov2 fomentan la persistencia del virus estimulando la inflamación incontrolada y aumentado la tormenta de citoquinas e inducir insuficiencia multiorgánica (53).
Con los estudios anteriormente mencionado vemos que hay una diferencia en el valor del NLR esto debido porque este estudio se centró en el valor de la media encontrada en los pacientes registrados en la base de datos elaborado con los datos recolectados, esto también se puede entender por la diferencia étnica con nuestra muestra.
En este estudio la mayoría de los resultados de laboratorio fueron significativos y tuvieron relación con valores generalmente esperados en pacientes con COVID- 19, un valor de leucocitos elevado, un valor de linfocitos disminuido (en nuestro estudio los linfocitos se encontraron en valores normales), el valor de neutrófilos elevado, el valor de plaquetas disminuidas (en nuestro estudio el valor estuve dentro de los valores normales) y el NLR como biomarcador aumentado (18).
- 46 -
CONCLUSIONES
• La prevalencia de mortalidad fue de 27.73 %, el valor de la mediana de la edad fue 53 años siendo el sexo masculino más representativo 70.78 %.
• La mortalidad aumenta en un 3% por cada año de vida de los pacientes hospitalizados.
• El 50% de los pacientes tenían fiebre como el segundo síntoma más frecuente de la muestra con significancia estadística (p=0.010).
• La fiebre es un factor protector al demostrar que la mortalidad disminuye un 44% cuando presentan como síntoma la fiebre.
• La relación entre la presión arterial de oxígeno y la fracción inspirada de
oxígeno (PAFI) como variable cualitativa demostró correlación con la mortalidad (OR=0.99, p=0.005) siendo un factor protector, pero cuando se utilizó como cualitativa (c
• on un valor menor de 300) no se encontró significancia.
• La mortalidad aumenta 3.13 veces más en el grupo con un índice neutrófilo linfocitario con un valor mayor de 8.19 al ingreso.
RECOMENDACIONES
• Incluir dentro de los biomarcadores el NLR al ingreso para pronosticar la severidad y mortalidad en los pacientes con covid-19.
• Se requieren estudios prospectivos y de mayor muestra para futuros estudios con el fin de obtener resultados fidedignos así poder generar un mejor valor de NLR.
• El 30.81 % de las comorbilidades es la obesidad una comorbilidad modificable, se pueden implementar medidas de prevención y promoción en el nivel primario para poder reducir este valor.
• Al realizar la obtención de datos de los valores analizados al ingreso tuvimos dificultades para poderlos obtenerlas debido a su falta de claridad en las historias clínicas, tener un registro preciso de los datos de ingreso mejoraría la calidad de los resultados.
• Mejorar el método de diagnóstico de COVID oportuno, al realizar este estudio se tuvo problemas para determinar si los pacientes al ingreso hospitalito ya contaban con una prueba positiva de SARS-COV 2.
• En emergencia se debe contar con exámenes de laboratorio como el hemograma, de esta manera orientarse a un pronóstico con el NLR de los pacientes con COVID19.
• Al tener una mortalidad tan alta 27.73 % en nuestra muestra, que se debe mejorar las medidas preventivas ya que esta es una cifra muy alta a comparación de otros estudios.
- 48 -
BIBLIOGRAFÍA
1. Lu R, Zhao X, Li J, Niu P, Yang B, Wu H, et al. Genomic characterisation and
epidemiology of 2019 novel coronavirus: implications for virus origins and receptor binding. Lancet [Internet]. 2020;395(10224):565–74. Available from:
http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30251-8
2. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. A Novel Coronavirus from Patients with Pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382(8):727–33.
3. Gorbalenya AE, Baker SC, Baric RS, de Groot RJ, Drosten C, Gulyaeva AA, et al. Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus: The species and its viruses – a statement of the Coronavirus Study Group. bioRxiv. 2020;
4. Perlman S. Another Decade, Another Coronavirus. N Engl J Med. 2020;382(8):760–2.
5. World health organization. World health organization dashboard [Internet]. WHO CORONAVIRUS (COVID-19). 2021 [cited 2021 Apr 17]. p. 1. Available from:
https://covid19.who.int/
6. Holshue ML, DeBolt C, Lindquist S, Lofy KH, Wiesman J, Bruce H, et al. First Case of 2019 Novel Coronavirus in the United States. N Engl J Med. 2020;382(10):929–36.
7. Escobar G, Matta J, Taype-Huamaní W, Ayala R, Amado J. Características
clínicoepidemiológicas de pacientes fallecidos por COVID-19 en un hospital nacional de Lima, Perú. Rev la Fac Med Humana. 2020;20(2):180–5.
8. Instituto Nacional de Salud y Centro Nacional de Epidemiología Prevención y Control de Enfermedades-MINSA. Sala Situacional covid-19 Perú [Internet]. 2021 [cited 2021 Apr 19]. p. 5. Available from: https://covid19.minsa.gob.pe/sala_situacional.asp
9. Cucinotta D, Vanelli M. WHO declares COVID-19 a pandemic. Acta Biomed.
2020;91(1):157–60.
10. Morawska L, Milton DK. It Is Time to Address Airborne Transmission of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Clin Infect Dis. 2020;71(9):2311–3.
11. Wenling Wang, PhD, Yanli Xu, MD, Ruqin Gao, MD, Roujian Lu, MPH, Kai Han, BS, Guizhen Wu, MD, and Wenjie Tan, MD P. Detection of SARS-CoV-2 in Different Types of Clinical Specimens. Jama Netw [Internet]. 2020;3–4. Available from:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7066521/
12. Torres-Roman JS, Kobiak IC, Valcarcel B, Diaz-Velez C, La Vecchia C. The reproductive number R0 of COVID-19 in Peru: An opportunity for effective changes. Travel Med Infect Dis [Internet]. 2020;37(April):101689. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.tmaid.2020.101689
13. Stokes EK, Zambrano LD, Anderson KN, Marder EP, Raz KM. Coronavirus Disease 2019 Case Surveillance — United States ,. 2020;69(24):759–65.
14. Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, Crawford JM, Mcginn T, Davidson KW.
Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized With COVID-19 in the New York City Area. 2020;10022(20):2052–9.
15. Zeng F, Huang Y, Guo Y, Yin M, Chen X. International Journal of Infectious Diseases Association of in fl ammatory markers with the severity of COVID-19 : A meta-analysis.
Int J Infect Dis [Internet]. 2020;96:467–74. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.05.055
16. Xia X, Wen M, Zhan S, He J, Chen W. An increased neutrophil/lymphocyte ratio is an early warning signal of severe COVID-19. Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue Bao.
2020;40(3):333–6.
17. SUSALUD M. Aplicativo para gestión centralizada de la disponibilidad de camas de hospitalización y UCI a nivel nacional – MINSA [Internet]. MINISTERIO DE SALUD. 2021 [cited 2021 Apr 21]. p. 9. Available from: http://portal.susalud.gob.pe/wp-
content/uploads/archivo/registro-camas/2021/abril/21/20210421_turnodia-1.- Reporte Ejecutivo - Comando COVID-19 - F500.2 (Camas)- ZC_v2.pdf
18. Ponti G, Maccaferri M, Ruini C, Tomasi A, Ozben T. Biomarkers associated with COVID- 19 disease progression. Crit Rev Clin Lab Sci [Internet]. 2020;57(6):1–11. Available from:
https://doi.org/10.1080/10408363.2020.1770685
19. FT analysis of national mortality data conass and karlinsky y kobak´s world mortality dataset. FINANCIAL TIMES [Internet]. how excess deaths compared around the world since covid-19 outbreaks began. 2021 [cited 2021 Apr 20]. p. 1. Available from:
https://www.ft.com/content/a2901ce8-5eb7-4633-b89c-
cbdf5b386938?fbclid=IwAR1fDXNtADCpyMRvVOtz2a8GPFYIQPbtV9NfyFZry8bWjVWco 5eVNQrKkps
20. Ji P, Zhu J, Zhong Z, Li H, Pang J, Li B, et al. Association of elevated inflammatory markers and severe COVID-19: A meta-analysis. Medicine (Baltimore).
2020;99(47):e23315.
21. Soto A. Barreras para una atención eficaz en los hospitales de referencia del Ministerio de Salud del Perú: atendiendo pacientes en el siglo XXI con recursos del siglo XX. Rev Peru Med Exp Salud Publica. 2019;36(2):304.
22. Ye W, Chen G, Li X, Lan X, Ji C, Hou M, et al. Dynamic changes of D-dimer and
neutrophil-lymphocyte count ratio as prognostic biomarkers in COVID-19. Respir Res.
2020;21(1):1–7.
23. Gormez S, Ekicibasi E, Degirmencioglu A, Paudel A, Kurtoglu H. Association between renin – angiotensin – aldosterone system inhibitor treatment , neutrophil – lymphocyte ratio , D-Dimer and clinical severity of COVID-19 in hospitalized patients : amulticenter, observational study.
24. Shang W, Dong J, Ren Y, Tian M, Li W, Hu J, et al. The value of clinical parameters in predicting the severity of COVID-19. J Med Virol. 2020;92(10):2188–92.
25. Lagunas-Rangel FA. Neutrophil-to-lymphocyte ratio and lymphocyte-to-C-reactive protein ratio in patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19): A meta- analysis. J Med Virol. 2020;92(10):1733–4.
26. Jimeno S, Ventura PS, Castellano JM, García-Adasme SI, Miranda M, Touza P, et al.
Prognostic implications of neutrophil-lymphocyte ratio in COVID-19. Eur J Clin Invest.
2021;51(1):1–9.
27. Ma A, Cheng J, Yang J, Dong M, Liao X, Kang Y. Neutrophil-to-lymphocyte ratio as a predictive biomarker for moderate-severe ARDS in severe COVID-19 patients. Crit Care.
2020;24(1):24–7.
- 50 -
28. Tatum D, Taghavi S, Houghton A, Stover J, Toraih E, Duchesne J. Neutrophil-to- Lymphocyte Ratio and Outcomes in Louisiana COVID-19 Patients. Shock.
2020;54(5):652–8.
29. Fernando Mejía1,2, Carlos Medina1,2, Enrique Cornejo1,2, Enrique Morello1, Sergio Vásquez1, Jorge Alave1, Alvaro Schwalb2 GM, 1. Características clínicas y factores asociados a mortalidad en pacientes adultos hospitalizados por COVID-19 en un hospital público de Lima, Perú. SCIELO [Internet]. 2020;43(21). Available from:
https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/858/1187
30. Vences MA, Pareja J, Otero P, Veramendi-Espinoza L, Vega-Villafana M, Mogollón-Lavi J, et al. Factores asociados a mortalidad en pacientes hospitalizados con COVID-19:
Cohorte prospectiva en el Hospital Nacional Edgardo Rebagliati Martins. Scielo Prepr [Internet]. 2020;(1):1–23. Available from:
https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/1241/1912
31. Zhang C, Zheng W, Huang X, Bell EW, Zhou X, Zhang Y. Protein Structure and Sequence Reanalysis of 2019-nCoV Genome Refutes Snakes as Its Intermediate Host and the Unique Similarity between Its Spike Protein Insertions and HIV ‐ 1. 2020;
32. WHO. WHO COVID-19 : Case Definitions. World Health Organization 2020. WHO reference number: WHO/2019-nCoV/Surveillance_Case_Definition/2020.1.
2020;(August):2020.
33. Liang, Tingbo; CAI Hongliu, CHEN Yu, CHEN Zuobing, FANG Qiang, HAN Weili, HU Shaohua, LI Jianping, LI Tong, LU Xiaoyang, QU Tingting, SHEN Yihong, SHENG Jifang, WANG Huafen, WEI Guoqing, XU Kaijin, ZHAO Xuehong, ZHONG Zifeng ZJ. Handbook of COVID-19 Prevention and Treatment. Handb Covid-19, Prev Treat [Internet]. 2020;68.
Available from: https://covid-19.alibabacloud.com
34. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497–506.
35. Janet V Diaz, John Appiah, Lisa Askie, April Baller, Anshu Banerjee, Shannon Barkley, Silvia Bertagnolio, Bianca Hemmingsen, Mercedes Bonet JC. Clinical management Clinical management Living guidance COVID-19. World Heal Organ. 2021;(January).
36. Guan W, Ni Z, Hu Y, Liang W, Ou C, He J, et al. Clinical Characteristics of Coronavirus Disease 2019 in China. N Engl J Med. 2020;382(18):1708–20.
37. Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China. Jama. 2020;323(13):1239.
38. Williamson EJ, Walker AJ, Bhaskaran K, Bacon S, Bates C, Morton CE, et al. Factors associated with COVID-19-related death using OpenSAFELY. Nature [Internet].
2020;584(7821):430–6. Available from:http://dx.doi.org/10.1038/s41586-020-2521-4 39. Ouchi N, Parker JL, Lugus JJ, Walsh K. Adipokines in inflammation and metabolic
disease. Nat Rev Immunol [Internet]. 2011;11(2):85–97. Available from:
http://dx.doi.org/10.1038/nri2921
40. Trabajo G De, Sociedad D, Cardiología E De, Miembros A, Bryan DT, Esc D, et al. Guía ESC/ESH 2018 sobre el diagnóstico y tratamiento de la hipertensión arterial. Vol. 72, Revista Espanola de Cardiologia. 2019. 160.e1-160.e78.
41. Care D, Suppl SS. 2. Classification and diagnosis of diabetes: Standards of medical care in diabetes-2021. Diabetes Care. 2021;44(January):S15–33.
42. Pugashetti JV, Kitich A, Alqalyoobi S, Maynard-Paquette AC, Pritchard D, Graham J, et al. Derivation and Validation of a Diagnostic Prediction Tool for Interstitial Lung Disease.
Chest [Internet]. 2020;158(2):620–9. Available from:
https://doi.org/10.1016/j.chest.2020.02.044
43. P. MT. Interpretaciÿn Clÿnica Del Hemograma. Rev Médica Clínica Las Condes [Internet].
2015;26(6):713–25. Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.rmclc.2015.11.001 44. Dalmis Yoliet VR 1, , Gloria María VC 2, Dalila T, 3 ÁQ, , Claudia TL 4, , Asela CM 5.
PRIMER CONGRESO VIRTUAL de Ciencias Basicas Biomedicas en Granma. 2020;
Available from:
http://www.cibamanz2020.sld.cu/index.php/cibamanz/cibamanz2020/paper/viewFile/
115/77
45. Liu Y, Du X, Chen J, Jin Y, Peng L, Wang HHX, et al. Neutrophil-to-lymphocyte ratio as an independent risk factor for mortality in hospitalized patients with COVID-19. J Infect.
2020;81(1):e6–12.
46. Forget P, Khalifa C, Defour JP, Latinne D, Van Pel MC, De Kock M. What is the normal value of the neutrophil-to-lymphocyte ratio? BMC Res Notes. 2017;10(1):1–4.
47. Ferguson ND, Fan E, Camporota L, Antonelli M, Anzueto A, Beale R, et al. The Berlin definition of ARDS: An expanded rationale, justification, and supplementary material.
Intensive Care Med. 2012;38(10):1573–82.
48. Walton RAL, Hansen BD. Venous oxygen saturation in critical illness. J Vet Emerg Crit Care. 2018;28(5):387–97.
49. Centro Nacional de Epidemiología M. Centro Nacional de Epidemiología, Prevención y Control de Enfermedades. Alerta Epidemiológica N°19. MINSA. Polit Sci [Internet].
2020;1–65. Available from:
https://www.dge.gob.pe/portal/docs/alertas/2020/AE019.pdf
50. Zhang J jin, Cao Y yuan, Tan G, Dong X, Wang B chen, Lin J, et al. Clinical, radiological, and laboratory characteristics and risk factors for severity and mortality of 289 hospitalized COVID-19 patients. Allergy Eur J Allergy Clin Immunol. 2021;76(2):533–50.
51. Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). PERÚ: Factores de Riesgo Asociados a Complicaciones por COVID-19 ENDES 2018-2019. J Chem Inf Model.
2020;53(9):1689–99.
52. Gautret P, Million M, Jarrot PA, Camoin-Jau L, Colson P, Fenollar F, et al. Natural history of COVID-19 and therapeutic options. Expert Rev Clin Immunol [Internet].
2020;16(12):1159–84. Available from:
https://doi.org/10.1080/1744666X.2021.1847640
53. Zhang Q, Liu Z, Moncada-Velez M, Chen J, Ogishi M, Bigio B, et al. Inborn errors of type I IFN immunity in patients with life-threatening COVID-19. Science (80- ).
2020;370(6515).