El modelo identifica el riesgo de complicaciones graves después de la cirugía
Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
Ataque cardíaco, insuficiencia renal, accidente cerebrovascular. Estas son solo algunas de las complicaciones potencialmente mortales que los pacientes corren el riesgo de sufrir después de la cirugía. Ahora, los investigadores de Jefferson han desarrollado una herramienta basada en la web fácil de usar que predice el riesgo de complicaciones posquirúrgicas, como insuficiencia renal y accidente cerebrovascular. El modelo puede ayudar a los profesionales médicos a implementar medidas preventivas antes de la necesidad de una intervención de emergencia.
«Debemos ser capaces de evaluar el riesgo de complicaciones posquirúrgicas potencialmente mortales para poder encontrar formas individualizadas de reducir esas complicaciones», dice Sang Woo, MD, profesor clínico asociado de medicina en Thomas Jefferson University, quien dirigió la nueva investigación.
La necesidad de mejores modelos predictivos de riesgo quedó clara para el Dr. Woo después de que un paciente sufriera insuficiencia renal después de una cirugía y requiriera una intervención médica como diálisis. Otro paciente sufrió un derrame cerebral después de la cirugía para tratar una fractura de cadera y de repente necesitó una cirugía cerebral de emergencia.
«Al ver cuánto sufrimiento habían sufrido esos pacientes, quería averiguar qué podríamos haber hecho de manera diferente para prevenir estas complicaciones potencialmente mortales», dice el Dr. Woo.
Las calculadoras de riesgo en las que los médicos confían actualmente evalúan principalmente los riesgos cardíacos, como un ataque cardíaco o un paro cardíaco. No brindan una evaluación de riesgos de otras complicaciones importantes como un accidente cerebrovascular, y los médicos realmente no han prestado mucha atención a la evaluación de riesgos de insuficiencia renal, dice el Dr. Woo.
«Queríamos ayudar a los médicos a poder evaluar el riesgo de accidente cerebrovascular, además de los riesgos tradicionales», dice.
Para desarrollar un modelo predictivo que fuera preciso y fácil de usar para los médicos, el Dr. Woo recurrió a la experiencia en el análisis de grandes conjuntos de datos y aprendizaje automático y colaboró con un equipo de investigación multidisciplinario de Jefferson que incluye un cirujano, un cardiólogo, nefrólogos y hospitalistas.
«A menudo, hacemos la investigación y publicamos un artículo de investigación que es demasiado complejo para traducirlo a la cabecera de la cama, dice el Dr. Woo. «Mi objetivo desde el principio fue crear un nuevo modelo que fuera muy práctico y útil y que pudiera incorporarse a la atención rutinaria de los pacientes».
Ahora, en dos estudios recientes, el Dr. Woo y sus colegas muestran que el modelo predice efectivamente el riesgo de complicaciones posquirúrgicas potencialmente mortales.
En un estudio publicado en línea el 29 de diciembre de 2020 en la revista de investigación Kidney360, el Dr. Woo y sus colegas desarrollaron un modelo para evaluar el riesgo de un paciente de desarrollar lesión renal aguda (IRA) después de la cirugía. AKI es un problema médico grave. Por ejemplo, más de un tercio de los pacientes que requirieron diálisis después de una cirugía cardíaca fallecieron.
«Identificar a los pacientes con alto riesgo de AKI e implementar medidas preventivas puede reducir ese riesgo de mortalidad», dice el Dr. Woo.
Él y sus colegas analizaron datos de más de 2,2 millones de pacientes quirúrgicos, de los cuales unos 7000 desarrollaron LRA que requirió diálisis. El análisis reveló que los pacientes que requerían diálisis eran mayores y tenían más probabilidades de sufrir insuficiencia cardíaca congestiva y diabetes.
Luego, los investigadores entrenaron el modelo con datos de más de 1,4 millones de pacientes usando estos y otros ocho predictores antes de probarlo. a partir de datos de otro conjunto de más de 800.000 pacientes quirúrgicos. El modelo predijo con precisión qué pacientes desarrollarían AKI.
En un segundo estudio publicado en línea en el Journal of the American Heart Association el 30 de enero de 2021, el Dr. Woo y sus colegas usaron el modelo para predecir el riesgo de accidente cerebrovascular, evento cardíaco o muerte dentro de los 30 días posteriores a la cirugía.
Para esta versión del modelo, los investigadores analizaron datos de más de 1,1 millones de pacientes quirúrgicos. Usaron predictores como la edad, antecedentes de accidente cerebrovascular, tipo de cirugía y otros factores de salud que podrían medirse antes de la cirugía para construir el modelo.
Descubrieron que el modelo predecía qué pacientes sufrirían un accidente cerebrovascular, evento cardíaco o morir dentro de los 30 días posteriores a la cirugía con alta precisión. El poder predictivo del modelo fue sobresaliente, con el área bajo la curva (AUC), una forma estándar de evaluar el rendimiento de un modelo, que mide 0,87 para accidentes cerebrovasculares y 0,92 para mortalidad. El modelo también predice el riesgo cardíaco (AUC 0,87) de manera similar o mejor que los modelos de riesgo cardíaco ampliamente utilizados.
Como herramienta basada en la web, el modelo también es fácil de usar. Los médicos que realizan evaluaciones previas a la cirugía pueden usar la herramienta junto a la cama del paciente.
Los nuevos modelos de evaluación de riesgos beneficiarán a médicos y pacientes. Con los modelos, los médicos podrán informar a los cirujanos sobre los riesgos y asesorar mejor a los pacientes, lo que se traducirá en una mejor atención al paciente.
«Ahora que tenemos una herramienta para evaluar el riesgo de accidente cerebrovascular e insuficiencia renal objetivamente, estamos investigando formas novedosas de reducir ese riesgo», dice el Dr. Woo.
Explore más
Pasos descritos para reducir el riesgo de accidente cerebrovascular durante y después de una cirugía cardíaca Más información: Sang H. Woo et al. Desarrollo y validación de un modelo de predicción basado en la web para AKI después de la cirugía. Kidney360 febrero de 2021, 2 (2) 215-223; DOI: doi.org/10.34067/KID.0004732020
Sang H. Woo et al. Desarrollo y validación de un modelo de predicción para el riesgo de accidente cerebrovascular, cardíaco y de mortalidad después de una cirugía no cardíaca, Journal of the American Heart Association (2021). DOI: 10.1161/JAHA.120.018013 Información de la revista: Journal of the American Heart Association