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Resumen Objetivos: Desarrollar modelos de prediccion de pronostico para pacientes con COVID-19 que acuden a urgencias, basados en la radiografia de torax inicial (RXT), parametros demograficos, clinicos y de laboratorio. Metodos: Se reclutaron todos los pacientes sintomaticos con COVID-19 confirmada, que ingresaron en urgencias de nuestro hospital entre el 24 de febrero y el 24 de abril de 2020. Los parametros de la RXT, las variables clinicas y de laboratorio y los indices de hallazgos en RXT extraidos por una herramienta diagnostica de inteligencia artificial en esta primera visita se consideraron potenciales predictores. El desenlace individual mas grave definio los tres niveles de gravedad: 0) alta domiciliaria u hospitalizacion de 3 dias o inferior, 1) hospitalizacion mas de 3 dias y 2) necesidad de cuidados intensivos o muerte. Se desarrollaron y validaron internamente modelos de prediccion multivariable de gravedad y mortalidad hospitalaria. El indice de Youden se utilizo para la seleccion del umbral optimo del modelo de clasificacion. Resultados: Se registraron 440 pacientes (mediana de 64 anos; 55,9% hombres); el 13,6% de los pacientes fueron dados de alta, el 64% hospitalizo mas de 3 dias, el 6,6% requirio cuidados intensivos y un 15,7% fallecio. El modelo de prediccion de gravedad incluyo saturacion de oxigeno/fraccion de oxigeno inspirado (SatO2/FiO2), edad, proteina C reactiva (PCR), linfocitos, puntuacion de la extension de la afectacion pulmonar en la RXT (ExtScoreRXT), lactato deshidrogenasa (LDH), dimero D y plaquetas, con AUC-ROC = 0,94 y AUC-PRC = 0,88. El modelo de prediccion de mortalidad incluyo edad, SatO2/FiO2, PCR, LDH, ExtScoreRXT, linfocitos y dimero D, con AUC-ROC = 0,97 y AUC-PRC = 0,78. La adicion de indices radiologicos obtenidos por inteligencia artificial no mejoro significativamente las metricas predictivas. Conclusion: Los modelos de prediccion de pronostico desarrollados podrian ser utiles para clasificar en urgencias a los pacientes con COVID-19 u otras infecciones viricas con comportamiento similar.

Objectives: To develop prognosis prediction models for COVID-19 patients attending an emergency department (ED) based on initial chest X-ray (CXR), demographics, clinical and laboratory parameters. Methods: All symptomatic confirmed COVID-19 patients admitted to our hospital ED between February 24th and April 24th 2020 were recruited. CXR features, clinical and laboratory variables and CXR abnormality indices extracted by a convolutional neural network (CNN) diagnostic tool were considered potential predictors on this first visit. The most serious individual outcome defined the three severity level: 0) home discharge or hospitalization ≤ 3 days, 1) hospital stay >3 days and 2) intensive care requirement or death. Severity and in-hospital mortality multivariable prediction models were developed and internally validated. The Youden index was used for model selection.Results: A total of 440 patients were enrolled (median 64 years; 55.9% male); 13.6% patients were discharged, 64% hospitalized, 6.6% required intensive care and 15.7% died. The severity prediction model included oxygen saturation/inspired oxygen fraction (SatO2/FiO2), age, C-reactive protein (CRP), lymphocyte count, extent score of lung involvement on CXR (ExtScoreCXR), lactate dehydrogenase (LDH), D-dimer level and platelets count, with AUC-ROC=0.94 and AUC-PRC=0.88. The mortality prediction model included age, SatO2/FiO2, CRP, LDH, CXR extent score, lymphocyte count and D-dimer level, with AUC-ROC=0.97 and AUC-PRC=0.78. The addition of CXR CNN-based indices slightly improved the predictive metrics for mortality (AUC-ROC=0.97 and AUC-PRC=0.83).Conclusion: The developed and internally validated severity and mortality prediction models could be useful as triage tools for COVID-19 patients and they should be further validated at different ED.

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