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XIII Congreso la Sociedad Española de Cirugía Torácica (SECT) COMUNICACIONES ORALES
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XIII Congreso la Sociedad Española de Cirugía Torácica (SECT)
Las Palmas De Gran Canaria , 10-12 Mayo 2023
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Comunicación
1. COMUNICACIONES ORALES
Texto completo

O-19 - IMPORTANCIA DE LOS FACTORES DE RIESGO DE UN MODELO. ANÁLISIS DE MORBIMORTALIDAD POSOPERATORIA EN UNA COHORTE DE 2074 RESECCIONES PULMONARES

Olalla García, Juan Diego Avilés, Beatriz Díaz, Rony Humberto Rey, Marco Patricio Bravo, Iñigo Royo, Pablo Andrés Ordoñez, José Luis Recuero y Raúl Embún

Hospital Universitario Miguel Servet, Zaragoza.

Objetivos: Identificar factores de riesgo de morbimortalidad mayor y mortalidad a 90 días en pacientes sometidos a una resección pulmonar anatómica y determinar, en base a los mismos, los mejores modelos de regresión a efectos explicativos y la aportación de cada factor a dicho modelo.

Métodos: Estudio ambispectivo de una cohorte con resecciones pulmonares anatómicas realizadas consecutivamente en nuestro servicio entre 2002-2018 (prospectiva: 2017-2018). Definimos morbimortalidad mayor como: neumonía, insuficiencia respiratoria, ingreso Unidad de Cuidados Intensivos/Intermedios inesperadamente, IC, arritmia, IAM, intubación prolongada, reintervención quirúrgica, fístula broncopleural, empiema, y estancia posoperatoria prolongada (> p75 = 9 días). El periodo de morbilidad se consideró hasta el alta o 30 días posoperatorio, la mortalidad hasta los 90 días. El análisis se realizó mediante regresiones logísticas para cada grupo de factores potenciales de riesgo: basales, quirúrgicos y oncológicos. El tamaño del efecto para cada factor se representó mediante odds ratio con IC al 95%. Los modelos integrados se constituyeron a partir de las variables más determinantes para cada grupo. Por último, analizamos en la cohorte de pacientes que sufrieron alguna complicación mayor cuales fueron los factores más importantes asociados con mortalidad. La capacidad explicativa de los modelos se determinó mediante los criterios de información Akaike y Bayesiano, y el rendimiento discriminativo mediante el área bajo la curva. La importancia de cada variable en el modelo fue evaluada mediante VI scores.

Resultados: Fueron incluidos 2.074 pacientes (80% varones), con edad media de 65 años. Los factores de riesgo basales más frecuentes fueron: tabaquismo (72,2%), hipertensión arterial (40,6%), comorbilidades cardiovasculares (22%) y diabetes (17,5%). En 85% se realizó lobectomía, el 77% mediante toracotomía. La tasa de mortalidad intrahospitalaria fue 4,1%, mortalidad a 90 días 6% y morbilidad mayor 15,1%. El mejor modelo explicativo de mortalidad a 90 días quedó integrado por edad > 75 años, varón, DLCO 30 mm (fig. 1); la variable más determinante fue la edad (fig. 2). El mejor modelo explicativo de complicaciones mayores quedó constituido, además de por los factores de riesgo de mortalidad, por FEV1 < 60%, tabaquismo, insuficiencia renal y cirugía torácica previa (fig. 3). Su importancia también fue evaluada (fig. 4). Los factores de riesgo de mortalidad más importantes en el subgrupo de pacientes con morbilidad mayor fueron edad OR 1,85 (IC95% 1,01-3,31, p = 0,042) y sexo masculino 2,88 (1,09-9,93, p = 0,054).

Conclusiones: En nuestro estudio, los factores de riesgo que han resultado significativos fueron similares a los estudiados en otras series e incluidos en modelos predictivos. Sin embargo, el perfil de factores de riesgo de morbilidad mayor frente a los de mortalidad no fue equivalente. La insuficiencia renal, FEV1 75 años dominó en el modelo de mortalidad. El análisis de la importancia de cada factor de riesgo de un modelo podría ayudarnos en el futuro diseño y desarrollo de nuevas herramientas en nuestra práctica clínica.

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