Un estudio identifica 16 predictores de hospitalización infantil por VRS

Conclusiones clave:

• Un gran estudio de niños finlandeses y suecos y sus familiares identificó 16 factores predictivos de VRS grave entre los bebés.
• Los investigadores desarrollaron un modelo que incluye una calculadora para ayudar a predecir las hospitalizaciones.

Los investigadores identificaron 16 predictores de hospitalización infantil por virus respiratorio sincitial y desarrollaron un modelo que los médicos pueden usar para predecir el riesgo de un bebé, según los hallazgos publicados en Salud digital The Lancet.

El VSR puede causar enfermedades graves, especialmente en bebés y adultos mayores, y es la principal causa de hospitalizaciones infantiles en los Estados Unidos, según los CDC. En los EE. UU., los CDC han recomendado dos métodos de prevención para el VSR en lactantes: una vacuna materna y un anticuerpo monoclonal.

El nuevo estudio fue realizado por investigadores utilizando datos sobre las hospitalizaciones por VRS en Finlandia y Suecia a lo largo de dos décadas.

“El VSR causa infecciones graves, especialmente en niños menores de 1 año” Santu Heinonen, PhD, dijo en un comunicado de prensa un especialista pediátrico del HUS New Children’s Hospital en Helsinki. “En Finlandia, es una de las causas más comunes de hospitalización de niños pequeños y una de las principales causas de mortalidad infantil en todo el mundo”.

Heinonen y sus colegas estudiaron una cohorte de más de 1,25 millones de niños nacidos en Finlandia entre 1997 y 2020 y más de 1,5 millones de niños nacidos en Suecia entre 2006 y 2020, así como a sus padres y hermanos.

“Hay pocos países donde se pueda realizar un estudio de este tipo”. Andrea Ganna, PhD, dijo en el comunicado un profesor asociado de la Universidad de Helsinki. “En nuestro estudio, aplicamos datos de alta calidad y experiencia metodológica para resolver un problema clínicamente importante. Los países nórdicos cuentan con datos de registro excepcionalmente extensos y fiables”.

Los autores crearon un modelo basado en IA con 1.511 variables como parte del FinRegistry finlandés, que compararon con el modelo de predicción clínica de 16 variables: una calculadora que pregunta la edad gestacional de un bebé al nacer, el próximo mes estimado con pico epidémico de VSR, el nacimiento peso, edad de la madre al nacer y otras preguntas sobre antecedentes familiares y condiciones neonatales.

Los investigadores identificaron predictores conocidos de hospitalización por VRS, como defectos cardíacos congénitos graves (OR ajustado = 2,89; IC del 95 %, 2,28-3,65), pero también algunos predictores menos conocidos, como malformaciones esofágicas (ORa = 3,11; IC del 95 %, 1,86-5,19). ) y cardiopatías congénitas de menor complejidad (aOR = 1,43; IC 95%, 1,25-1,63).

“Quizás no sea posible ofrecer estas nuevas medidas preventivas a todos los niños”, Pekka Vartiainen, MD, dijo en el comunicado un investigador postdoctoral de la Universidad de Helsinki. “Nuestra investigación ayuda a identificar a los niños que más los necesitan, tanto a nivel individual como en la población”.

Referencias:

Identificación más precisa de niños con alto riesgo de enfermedad por VRS. https://www.helsinki.fi/en/news/public-health/more-accurate-identification-children-high-risk-rsv-disease. Publicado el 26 de octubre de 2023. Consultado el 9 de octubre de 2023.

Calculadora de riesgo de hospitalización por RSV. https://rsv-risk.org/. Consultado el 9 de noviembre de 2023.

Vartiainen P, et al. Salud digital de Lancet. 2023;doi:10.1016/S2589-7500(23)00175-9.