Desarrollo de un modelo de predicción de infección mayor posterior a cirugía cardiaca pediátrica

Autor: Alfredo M. Jauregui, Paula V. Urrunaga, Juan A. Gonzales, Luis E. Silva, Vinay Pasupuleti, Ewout W. Steyerberg, Adrian V. Hernandez, Eduardo W. Silva
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Pública, Vol 37, Iss 4, Pp 672-80 (2020)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1726-4634
1726-4642
DOI: 10.17843/rpmesp.2020.374.5064
Popis: Objetivo: Desarrollar un modelo de predicción de riesgo para infección posoperatoria mayor (IPM) a cirugía cardiaca pediátrica y validar el de la Society of Thoracic Surgeons (STS). Materiales y métodos: Se analizó una cohorte retrospectiva de 1025 niños sometidos a cirugía cardiaca con circulación extracorpórea (CEC) del 2000 al 2010. Se empleó un modelo de regresión logística y se validó el modelo. Resultados: De los 1025 pacientes, 59 (5,8%) tuvieron al menos un episodio de IPM (4,8% sepsis, 1% mediastinitis, 0% endocarditis). La mortalidad hospitalaria (63% vs. 13%; p 0,001), al igual que la duración de la ventilación posoperatoria (301,6 vs. 34,3 horas; p 0,001) y la estancia en la unidad de cuidados intensivos (20,9 vs. 5,1 días; p 0,001) fueron mayores en los pacientes con IPM. Los factores predictores fueron: edad, sexo, peso, cardiopatía cianótica, RACHS-1 3-4, clase funcional IV modificada por Ross, estancia hospitalaria previa y antecedente de ventilación mecánica. El modelo tuvo un c-estadístico de 0,80 (intervalo de confianza [IC] al 95%: 0,74-0,86) y es clínicamente útil. El modelo de la STS mostró un c-estadístico de 0,78 (IC 95%: 0,71-0,84) y Hosmer-Lemeshow de 18,2 (p = 0,020). Se realizó una comparación entre ambos modelos empleando una prueba exacta de Fisher. Conclusión: Se desarrolló un modelo para identificar preoperatoriamente a niños con alto riesgo de infección grave después de una cirugía cardiaca con CEC con buen desempeño y calibración. Asimismo, se validó el modelo de la STS con moderada discriminación.
Databáze: Directory of Open Access Journals
Externí odkaz: