Epidemiological and Clinical Analysis of COVID-19: Impacts of Comorbidities, Vaccination, and Population-specific Outcomes

Abstract

La pandemia de COVID-19 ha planteado desafíos sin precedentes en todo el mundo. Ha afectado de manera significativa la salud pública, los sistemas de atención sanitaria y la estructura socioeconómica de la población. Esta tesis examina y describe el comportamiento de la pandemia de COVID-19. Nos hemos centrado en los aspectos epidemiológicos y clínicos en España y cómo ha afectado a la capacidad de asistencia sanitaria del país. La investigación abarca seis estudios interconectados que investigan varios aspectos de la pandemia, utilizando métodos analíticos avanzados, incluyendo el machine learning. El primer estudio explora, a nivel local y como un estudio piloto, la relación entre el síndrome metabólico y la gravedad del COVID 19. Hemos tratado de identificar los factores de riesgo clave para la hospitalización utilizando modelos de machine learning. En este estudio evidenciamos el papel significativo del síndrome metabólico, la obesidad y la hipertensión en el aumento de la probabilidad de desenlace fatal. El segundo y tercer estudios proporcionan un análisis epidemiológico integral de las tendencias del COVID-19 en un hospital de segundo nivel, primero, y en toda España, después. Estos estudios delinean las variaciones en las hospitalizaciones, la necesidad de cuidados críticos y las tasas de mortalidad durante diferentes olas de la pandemia, subrayando las disparidades regionales y los patrones temporales en la carga asistencial. El cuarto estudio evalúa el impacto y la efectividad de los progra mas de vacunación contra el COVID-19 en España. Al comparar escenarios de vacunación y no vacunación a través de modelos de machine learning, la investigación cuantifica la reducción de hos pitalizaciones y muertes atribuibles a la vacunación, enfatizando su papel crítico en mitigar la gravedad de la pandemia. El quinto estudio investiga los resultados y la evolución del COVID-19 en pacientes con neoplasias hematológicas, identificando a estos pacientes como un grupo de alto riesgo con tasas de mortalidad significativamente elevadas. El sexto estudio se centra en los pacientes que viven con VIH, analizando sus resultados clínicos e identificando la infección por VIH como un factor de riesgo para el aumento de la mortalidad debido al COVID-19. En conjunto, estos estudios proporcionan una comprensión detallada de los impactos epidemiológicos y clínicos del COVID-19 en España, destacando la importancia de las intervenciones de salud pública dirigidas, la eficacia de la vacunación y la necesidad de atención especializada para poblaciones vulnerables. Los hallazgos subrayan la utilidad de machine learning en la investigación epidemiológica, ofreciendo valiosas ideas para la preparación y las estrategias de respuesta ante futuras pandemias.