Analizar qué variables asociadas al ingreso en UCI-COVID se asociaron con pacientes que generaron un mayor coste hospitalario según el APR-GRD.

Estudio retrospectivo, observacional y analítico.

UCI-COVID de hospital terciario.

Mayores de 18 años, con diagnóstico confirmado de enfermedad por SARS-CoV-2.

Modelos predictivos mediante regresión logística múltiple.

Coste hospitalario, APR-GRD, ventilación mecánica.

Se analizaron 799 pacientes, categorizados por terciles según el coste de su estancia hospitalaria, obteniendo 3 grupos: 266 enfermos con menor coste (mediana de 6.160€ [p25: 3.962-p75: 6.160]); 314 que generaron un coste intermedio (mediana de 16.446€ [p25: 10.653-p75: 18.274]), y 219 con mayor coste hospitalario (mediana de 26.085€ [p25: 26.085-p75: 51.523]). El mejor modelo predictivo, con un AIC de 490,09 y un R2 de 0,32, identificó como factores asociados a un mayor coste hospitalario la estancia en UCI (OR: 1,05; IC95%: 1,03-1,07; p<0,01), el desarrollo de TAVM/NAVM (OR: 4,72; IC95%: 2,83-7,85; p<0,01), la infección por OXA-48 (OR: 2,65; IC95%: 1,25-5,61; p=0,01), el tromboembolismo pulmonar (OR: 6,42; IC95%: 2,17-19,26; p<0,01), el hábito tabáquico (OR: 2,22; IC95%: 1,49-3,74; p<0,01) y la necesidad de vasopresores (OR: 1,79; IC95%: 1,22-2,86; p=0,01). El área bajo la curva obtenida fue de 0,866, con un valor de p<0,01.

La estancia prolongada en UCI, las complicaciones infecciosas y tromboembólicas, el hábito tabáquico y la necesidad de vasopresores se asociaron significativamente con un mayor coste hospitalario.

To analyse which variables associated with ICU admission for COVID-19 were linked to higher hospital costs according to the APR-DRG classification.

Retrospective, observational, and analytical study.

COVID-19 ICU in a tertiary hospital.

Adults (>18 years) with a confirmed diagnosis of SARS-CoV-2 infection.

Predictive models using multiple logistic regression.

Hospital cost, APR-DRG, mechanical ventilation.

A total of 799 patients were analysed and categorized into tertiles based on hospital stay costs, resulting in 3 groups: 266 patients with lower costs (median €6,160 [p25: 3,962-p75: 6,160]), 314 with intermediate costs (median €16,446 [p25: 10,653-p75: 18,274]), and 219 with higher costs (median €26,085 [p25: 26,085-p75: 51,523]). The best predictive model, with an AIC of 490.09 and an R2 of 0.32, identified the following factors as significantly associated with higher hospital costs: ICU length of stay (OR: 1.05; 95% CI: 1.03-1.07; p<0.01), development of VAT/VAP (OR: 4.72; 95% CI: 2.83-7.85; p<0.01), OXA-48 infection (OR: 2.65; 95% CI: 1.25-5.61; p=0.01), pulmonary embolism (OR: 6.42; 95% CI: 2.17-19.26; p<0.01), smoking history (OR: 2.22; 95% CI: 1.49-3.74; p<0.01), and vasopressor requirement (OR: 1.79; 95% CI: 1.22-2.86; p=0.01). The area under the curve was 0.866 (p<0.01).

Prolonged ICU stay, infectious and thromboembolic complications, smoking history, and vasopressor requirement were significantly associated with higher hospital costs.