Un estudio liderado por personal investigador del Instituto de Investigación Biomédica de Lleida (IRBLleida), la Universidad de Lleida (UdL), la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y el Hospital Universitario Arnau de Vilanova (HUAV) ha desarrollado y validado internamente un modelo clínico de predicción, denominado Goliat score, capaz de estimar el riesgo de complicaciones agudas en pacientes que sufren un traumatismo craneoencefálico (TCE) leve o moderado en el servicio de urgencias. El trabajo ha sido publicado recientemente en BMC Emergency Medicine.
Los traumatismos craneoencefálicos no graves representan una gran parte de las visitas a urgencias, pero solo una minoría de pacientes desarrolla complicaciones clínicas relevantes en las primeras 48 horas.
“Detectar de forma precoz qué pacientes corren más riesgo continúa siendo un reto clínico fundamental para optimizar las decisiones de alta, el monitoraje clínico y el uso de tomografías computarizadas”, ha expuesto el responsable del grupo de investigación ERLab, investigación en urgencias y emergencias del IRBLleida, Oriol Yuguero, también investigador de la UOC, al grupo de investigación e-RLab Ética, equidad y herramientas digitales para la mejora de la salud, adscrito al eHealth Centre.
El Goliat score se ha construido a partir de un estudio de cohortes consecutivas de adultos con TCE leve o moderado (Glasgow Coma Scale 13–15) atendidos entre junio de 2019 y diciembre de 2020 en un servicio de urgencias hospitalario de Lleida.
El modelo integra variables que se pueden obtener en menos de 6 horas —incluyendo la edad, historia de hipertensión, recuento de plaquetas, presión arterial sistólica, tratamiento anticoagulante, niveles séricos de la proteína S100B e indicadores clínicos de alta severidad como fluctuaciones del GCS o anomalías pupilares— para predecir la probabilidad de complicaciones neurológicas o cardiorrespiratorias y mortalidad en las primeras 48 horas.
Según los investigadores, esta herramienta podría reducir exposiciones innecesarias a radiaciones, disminuir el uso de la tomografía computerizada craneal (TAC) y permitir decisiones de alta más seguras y basadas en riesgo, especialmente en pacientes de edad avanzada donde la presencia de múltiples comorbilidades puede complicar la evolución clínica.
