Un algoritmo para reducir las muertes infantiles
Un estudio liderado por el Instituto de Salud Global de Barcelona explora la implementación de un modelo para contribuir a disminuir los fallecimientos tras el alta hospitalaria en países en desarrollo
El limitado acceso a la salud y la escasez de datos que caracterizan a los países más pobres complican las tareas para conocer con detalle de qué se muere en estos lugares y, en consecuencia, cómo reducir la mortalidad. Muchos de los fallecimientos de los recién nacidos se producen tras el alta hospitalaria; un estudio liderado por el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal, un centro impulsado por la Fundación Bancaria la Caixa) revela que en Mozambique, la probabilidad de morir en el primer mes tras salir del hospital es elevada, en particular para los menores de tres meses. Un algoritmo basado en sencillos signos clínicos, sin embargo, puede contribuir a disminuir el número de muertes que siguen el ingreso.
Para el estudio, realizado en colaboración con el Centro de Investigación en Salud de Manhiça, se han unido dos bases de datos. Una es una plataforma de vigilancia de enfermedades en el ámbito pediátrico, que recoge la información relativa a más 1,2 millones de visitas a urgencia del único hospital público de este distrito rural del sur del país, en el que viven alrededor de 183.000 personas. La otra es un proyecto demográfico que suple la falta de un censo actualizado, que el centro de Manhiça pone al día dos veces al año.
“Cruzando las informaciones de las dos fuentes, ahora sabemos quién ha pasado por el hospital y quién ha muerto en los 90 días siguientes al alta”, explica Quique Bassat, investigador de la Institución Catalana de Investigación y Estudios Avanzados y coordinador del estudio. “Documentamos que la mortalidad es más elevada (3,6%) después del ingreso en hospital que durante la estancia (3%). Muchas de estas muertes están relacionadas con la razón que llevó el paciente al centro de salud. Con mejor atención posterior y tratamiento, en algunos casos se podría evitar”. La mitad de los decesos ocurría en los primeros 30 días tras el alta.
El algoritmo puesto a punto por los investigadores se basa en sencillos signos clínicos (edad, peso, malnutrición, diarrea, neumonía, VIH, dificultad para respirar, fiebre…) para identificar a los niños y niñas con mayor riesgo de morir. El desafío está ahora en pasar del modelo teórico, capaz de identificar hasta el 80% de menores en riesgo, a una estrategia real que lo confirme. “Se podría plantear, por ejemplo, una visita a domicilio en las 72 horas siguientes al alta para los pacientes más vulnerables”, dice Bassat.
En el sur de Mozambique, la mortalidad es más elevada (3,6%) después del alta hospitalaria que durante la estancia (3%)
“También queda por medir el impacto”, agrega. “Se trata de estudios complejos y largos y primero hay que conseguir financiación. Lo fundamental era dar visibilidad a este asunto, que no es un problema menor. Nadie se fija en la mortalidad después del alta y es un algo grave. Creo que lo hemos conseguido”.
A pesar de los enormes avances de los últimos 25 años, la mortalidad infantil no se reduce con el ritmo esperado. En 2017, 6,3 millones de menores de 15 años murieron por causas en su mayoría prevenibles como la diarrea o la neumonía, según las últimas estimaciones de mortalidad de Unicef, la Organización Mundial de la Salud, la División de Población de las Naciones Unidas y el Grupo del Banco Mundial. Un niño cada cinco segundos. Pero este dato varía mucho de una región a otra.
De aquí a 2030, 56 millones de menores de cinco años se enfrentan a la muerte, la mitad de ellos recién nacidos. Pakistán es el país en el que más bebés mueren en el primer mes, uno de cada 22, mientras que en la Unión Europea, cada año 20.000 niños fallecen en los primeros 12 meses de vida, mientras que otros tantos nacen muertos. En los países de renta baja, los menores de cinco años que salen del hospital se enfrentan a un riesgo mayor de morir durante las semanas siguientes (entre el 3% y el 13% en un mes), independientemente de la causa por la que estuvieron ingresados.
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