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Vol. 224. Núm. 1.
Páginas 35-42 (Enero 2024)
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Fumadores y riesgo de muerte hospitalaria por COVID calculado con el procesamiento de lenguaje natural de SAVANA en el ámbito de Castilla-La Mancha
Smokers and risk of hospital death by COVID calculated with SAVANA's natural language processing in the Castilla-La Mancha area
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R. Godoy Mayorala,
Autor para correspondencia
godoymayoral@gmail.com

Autor para correspondencia.
, M. Benavent Núñezb, J. Cruz Ruiza, G. López Yepesc, A. Parralejo Jiménezd, F.J. Callejas Gonzáleza, J.L. Izquierdo Alonsoe
a Servicio de Neumología, Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, Albacete, España
b Hospital Operations Specialist, Medsavana SL, Madrid, España
c Junior Data Engineer, Medsavana SL, Madrid, España
d Team Lead de Hospitales, Medsavana SL, Madrid, España
e Servicio de Neumología, Hospital Universitario de Guadalajara, Guadalajara, España
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Tabla 1. Características clínicas y demográficas de los pacientes con diagnóstico de COVID
Tabla 2. Resultados principales y comorbilidades absolutos y transformados en porcentajes, globales y por género en pacientes con diagnóstico de COVID
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Resumen
Introducción

Durante la pandemia de COVID se especuló que los pacientes con el virus que tenían relación con el tabaco podrían tener una menor probabilidad de agravamiento de la enfermedad o muerte. Para evaluar si existe una asociación entre el tabaquismo y el riesgo de mortalidad intrahospitalaria se utiliza la tecnología de Big Data y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de SAVANA.

Método

Se llevó a cabo un estudio de cohortes retrospectivo, observacional y sin intervención basado en datos de vida real extraídos de registros médicos de toda Castilla-La Mancha utilizando las técnicas de PLN e inteligencia artificial desarrolladas por SAVANA. El estudio abarcó toda la población de esta Comunidad con historia clínica electrónica en SESCAM que presentara diagnóstico de COVID desde el 1 de marzo de 2020 al 28 de febrero de 2021.

Resultados

Los fumadores tienen mayor porcentaje de factores de riesgo cardiovascular (hipertensión arterial, dislipemia y diabetes), EPOC, asma, EPID, CI, ECV, TEP, cáncer en general y cáncer de pulmón en particular, bronquiectasias, insuficiencia cardíaca y antecedentes de neumonía, de forma significativa (p<0,0001). Los pacientes exfumadores, fumadores y no fumadores tienen una diferencia de edad significativa. En cuanto a las muertes hospitalarias, fueron más frecuentes en el caso de los exfumadores, siguiendo los fumadores y luego los no fumadores (p<0,0001).

Conclusión

Existe un mayor riesgo de mortalidad intrahospitalaria en los pacientes infectados por SARS-CoV-2 que sean fumadores activos o hayan fumado en el pasado.

Palabras clave:
Tabaco
Muerte
COVID
SARS-CoV-2
Big Data
Abstract
Introduction

During the COVID pandemic, it was speculated that patients with the virus who were smoking-related might have a lower likelihood of disease exacerbation or death. To assess whether there is an association between smoking and risk of in-hospital mortality, SAVANA's big data and natural language processing (NLP) technology is used.

Method

A retrospective, observational, non-interventional cohort study was conducted based on real-life data extracted from medical records throughout Castilla-La Mancha using natural language processing and artificial intelligence techniques developed by SAVANA. The study covered the entire population of this region with Electronic Medical Records in SESCAM presenting with a diagnosis of COVID from March 1, 2020 to February 28, 2021.

Results

Smokers had a significantly higher percentage of cardiovascular risk factors (hypertension, dyslipidemia and diabetes), COPD, asthma, IDP, IC, CVD, PTE, cancer in general and lung cancer in particular, bronchiectasis, heart failure and a history of pneumonia (P<.0001). Former smokers, current smokers and non-smokers have a significant age difference. As for in-hospital deaths, they were more frequent in the case of ex-smokers, followed by smokers and then non-smokers (P<.0001).

Conclusion

There is an increased risk of dying in hospital in SARS-CoV-2-infected patients who are active smokers or have smoked in the past.

Keywords:
Tobacco
Death
COVID
SARS-CoV-2
Big Data

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