Development of a multivariable model predicting mortality risk from comorbidities in an Italian cohort of 18,286 confirmed COVID-19 cases aged 40 years or older

OBIETTIVI: sviluppare un modello predittivo di morte a 30 giorni per COVID-19 in una coorte italiana di età pari o superiore a 40 anni.
DISEGNO: è stato condotto uno studio di coorte retrospettivo basato sui dati raccolti in modo prospettico.
SETTING E PARTECIPANTI: la coorte includeva tutti i casi positivi al tampone nasofaringeo di età uguale o superiore a 40 anni (n. 18.286) tra i residenti nel territorio dell’Agenzia di tutela della salute (ATS) di Milano registrati sino al 27.04.2020. I dati sulle comorbidità sono stati ottenuti dal database delle patologie croniche dell’ATS stessa.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: per prevedere il rischio di mortalità a 30 giorni, è stato sviluppato un modello di regressione logistica multipla, comprendente età, genere e condizioni selezionate, seguendo le linee guida TRIPOD. Sono state valutate la discriminazione e la calibrazione del modello.
RISULTATI: dopo l’età e il genere, i fattori predittivi più importanti di mortalità a 30 giorni si sono rivelati il diabete mellito, il tumore in trattamento di prima linea, l’insufficienza cardiaca cronica e il diabete complicato. Il c-index validato mediante bootstrap è di 0,78, il che suggerisce che questo modello è utile per prevedere la morte dopo infezione da COVID-19 nei casi positivi al tampone. Il modello ha una buona discriminazione (Brier score 0,13) ed è ben calibrato (index of prediction accuracy 14,8%).
CONCLUSIONI: è stato sviluppato un modello predittivo del rischio di mortalità a 30 giorni in un’ampia coorte di soggetti positivi a COVID-19 di età pari o superiore a 40 anni. In nuove ondate epidemiche, sarà utile nel definire gruppi di rischio ed identificare soggetti ad alto rischio.