Influencia de la enfermedad COVID-19 y sus tratamientos en los eventos tromboembólicos
Activo
Investigadores principales
- Noelia Alonso Gómez, Hospital Central de la Defensa Gómez Ulla, Madrid.
- Francisco Álvarez Marcos, Hospital Universitario Central Asturias, Oviedo, Asturias.
- José Antonio Diaz, Vanderbilt University Medical Center, Nashville (Tennessee, EEUU)
- Joaquín de Haro Miralles, Hospital Universitario de Getafe, Getafe, Madrid.
- Guillermo Moñux Ducajú, Hospital HM Torrelodones, Torrelodones, Madrid.
- Rodrigo Rial Horcajo, Hospital HM Torrelodones, Torrelodones, Madrid.
- Javier Rodríguez Padilla, Hospital HM Montepríncipe y HM Puerta del Sur, Madrid.
- Antonio Romera Villegas, Hospital Universitario Bellvitge, Barcelona.
- Enrique M. San Norberto García, Hospital Clínico Valladolid, Valladolid.
Coordinadores del estudio
- José Antonio Diaz. Director of the Division of Surgical Research. Vanderbilt University Medical Center, Nashville (Tennessee, EEUU)
- Joaquín de Haro Miralles, Hospital Universitario de Getafe, Getafe, Madrid.
- Línea de Investigación de la RIV: Big Data e Inteligencia Artificial aplicada a la Cirugía Vascular.
- Línea de Investigación de la RIV: Enfermedad Tromboembólica Venosa.
Objetivo principal
Se creará un Sistema Computacional (TVP-COVID) para la predicción de la influencia de fenómenos inflamatorios y de los tratamientos actuando en vías específicas de la inflamación sobre la patogenia de la enfermedad tromboembólica, así como para la predicción del algoritmo terapéutico más eficaz para evitar y tratar eventos tromboembólicos en estos pacientes.
Centros participantes
- Hospitales Sanitas.
Información adicional
Estudio de cohortes con la información clínica recogida en los registros digitales que Sanitas pone a disposición de la RIV, los datos de las Historias clínicas anonimizadas que recogen las distintas interacciones en el proceso de tratamiento del COVID-19, incluyendo información pormenorizada sobre diagnósticos, tratamientos, ingresos, pasos por UCI y alta o deceso, pruebas diagnósticas de imagen y resultados de laboratorio, englobado en el Proyecto “SANITAS DATA4GOOD” promovido por Open Data COVID de Sanitas.
Se creará un Sistema Computacional (TVP-COVID) para la predicción de la influencia de fenómenos inflamatorios y de los tratamientos actuando en vías específicas de la inflamación sobre la patogenia de la enfermedad tromboembólica, así como para la predicción del algoritmo terapéutico más eficaz para evitar y tratar eventos tromboembólicos en estos pacientes. Este Sistema Computacional será una herramienta capaz de realizar predicciones sobre la incidencia de un caso de TVP en urgencias de un hospital e incluso el tratamiento/profilaxis más adecuada específico para ese caso. Este modelo predictivo permitirá, a su vez, trabajar en el desarrollo de nuevas soluciones que faciliten el trabajo de los médicos a la hora de tomar decisiones clínicas que beneficien a los pacientes con esta letal enfermedad.
OPEN DATA COVID
Sanitas pone a disposición de la comunidad científica y académica datos relativos a los pacientes COVID-19 que han sido ingresados en los centros médicos de la compañía. Esto incluye tanto datos demográficos como información clínica relevante que facilitará la investigación sobre el mayor desafío sanitario de los últimos 100 años.
La información de los pacientes puesta a disposición de la sociedad por parte de Sanitas es segura y está anonimizada, para evitar así la identificación de ningún individuo.
Este proyecto forma parte de Sanitas Data4Good, iniciativa de Open Data de Sanitas que nace con el fin de contribuir a la a la sociedad a través de los datos, especialmente en el ámbito de la salud y el bienestar.
Iniciativa Sanitas Data4Good
Sanitas Data4Good es una iniciativa de responsabilidad social. Este proyecto contribuye a la consecución de dos de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Gracias a Sanitas Data4Good la sociedad se acerca al objetivo 3, de mejora de los índices de salud de la sociedad, y también al ODS 17, debido a la generación de alianzas para el cumplimiento de los retos, puesto que el fin principal de Sanitas Data4Good es la colaboración entre entidades y la búsqueda de mejores y más eficaces tratamientos.
Datos del proyecto COVID
El proyecto COVID de Sanitas Data4Good recoge indicaciones sobre tratamientos y medicamentos administrados, datos de constantes vitales, así como resultados de laboratorio y diagnóstico. Además, esta información se complementa con datos sobre patologías o enfermedades previas de los pacientes que los médicos han anotado durante el ingreso, puesto que tienen relevancia clínica a la hora de tratar a un paciente con COVID-19. El perfil de los pacientes afectados por el virus se completa con datos demográficos.
Si deseas más información contacta con: secretariariv@seacv.es