El objetivo del estudio fue caracterizar el síndrome poscuidado intensivo mediante la clasificación de gravedad y la identificación de variables de influencia en 2 unidades de cuidados intensivos adultos de alta complejidad en Colombia.
MétodoEstudio descriptivo, transversal, prospectivo, mediante el cual se llevó a cabo la caracterización de pacientes sobrevivientes a una enfermedad crítica a través de la aplicación del instrumento Healthy Aging Brain-Care Monitor (HABC-M), en una muestra de 135 pacientes. La clasificación de la gravedad del síndrome poscuidado intensivo se realizó mediante la técnica de clusterización denominada modelos gaussianos mixtos y se identificaron las variables de mayor influencia a través de una regresión logística ordinal.
ResultadosLa clusterización mediante la técnica de modelos gaussianos mixtos permitió clasificar el estado de gravedad del síndrome poscuidado intensivo en clases leve, moderada y severa, con un criterio de información de Akaike de 308 y un área bajo la curva de 0,80 como medida de buen ajuste; de este modo, la clase leve se caracterizó por un puntaje de la escala HABC-M total≤9; la clase moderada por un puntaje HABC-M total≥10 y≤42 y la clase severa por un puntaje HABC-M total≥43. Respecto a las variables de mayor influencia, la probabilidad de pertenecer a las clases moderada o severa estuvo relacionada con el sexo masculino (91%), el índice APACHE II (22,5%), la edad (13%), los días de estancia en las unidades de cuidados intensivos (10,6%) y el uso de sedoanalgesia y relajantes neuromusculares.
ConclusiónLa caracterización de los sobrevivientes a las unidades de cuidados intensivos se realizó utilizando la escala HABC-M, la cual permitió clasificar el síndrome poscuidado intensivo, mediante la técnica de clustering, en leve, moderado y severo, identificando las variables de mayor influencia en la presentación del síndrome.
The study aims to characterize postintensive care syndrome by classifying the severity of the disease and identifying the variables of influence in 2 highly complex intensive care units for adults in Colombia.
MethodA descriptive, cross-sectional, prospective study was carried out to characterize survivors of critical illness using the Healthy Aging Brain Care–Monitor in a sample of 135 patients. Postintensive care syndrome severity was classified using Gaussian mixture models for clustering, and the most influencing variables were identified through ordinal logistic regression.
ResultsClustering based on Gaussian mixture models allowed the classification of postintensive care syndrome severity into mild, moderate, and severe classes, with an Akaike information criterion of 308 and an area under the curve of 0.80, which indicates a good fit; thus, the mild class was characterized by a score on the HABC-M Total scale≤9; the moderate class for a HABC-M Total score≥10 and≤42 and the severe class for a HABC-M Total score≥43. Regarding the most influencing variables, the probability of belonging to the moderate or severe classes was related to male sex (91%), APACHE II score (22.5%), age (13%), intensive care units days of stay (10.6%), the use of sedation, analgesia and neuromuscular blockers.
ConclusionIntensive care units survivors were characterized using the HABC-M scale, which made it possible to classify postintensive care syndrome through Gaussian mixture models clustering into mild, moderate, and severe, and to identify variables that had the major influence on the presentation of postintensive care syndrome.
El síndrome poscuidado intensivo (SPCI) hace referencia a problemas de salud física, cognitiva y mental relacionados con la enfermedad crítica que persisten al alta hospitalaria en los sobrevivientes e involucran cuerpo, pensamientos, sentimientos y mente, y pueden afectar a la familia.
Qué aportaEl presente estudio pretende aportar un mecanismo de clasificación de la severidad del SPCI (leve, moderada y severa) que permita establecer un abordaje integral a los sobrevivientes a la unidad de cuidados intensivos (UCI), enfocado al restablecimiento de la salud cognitiva, funcional y psicológica, mediante la utilización de la escala Healthy Aging Brain-Care Monitor (HABC-M), la cual es una herramienta clínica con alto potencial para detectar el SPCI.
Implicaciones del estudioFuturos estudios deben centrarse en buscar una herramienta de detección y diagnóstico del SPCI, fácil y sencilla, que incluya la mayor parte de los componentes afectados por este síndrome, así como estandarizar la clasificación del SPCI a nivel mundial, con el fin de caracterizar el fenómeno de manera integral.
El SPCI es un fenómeno de gran impacto y relevancia social en pacientes críticos, el cual afecta a entre un 50 y un 70% de los sobrevivientes a las UCI1,2. Su definición oficial data del año 2012, fecha en la cual la Sociedad de Medicina de Cuidados Críticos señaló que el SPCI abarca nuevos problemas de salud física, cognitiva y mental relacionados con la enfermedad crítica y/o empeoramientos de estos, los cuales están relacionados con el desacondicionamiento físico, problemas en la locomoción, caídas, dolor, alteración del sueño, ansiedad, depresión, trastorno por estrés postraumático, deterioro cognitivo asociado a delirium, alzhéimer leve, déficit de atención, entre otros; dichas complicaciones persisten al alta hospitalaria en los sobrevivientes e involucran el cuerpo, los pensamientos, los sentimientos y la mente, y pueden afectar a la familia del paciente3–5.
Por lo general, su detección resulta compleja debido a la gran variedad de componentes afectados, entre estos, el cognitivo, el funcional, el psicológico y la calidad de vida5,6; además de la utilización de diversas escalas de medición y la inexistencia de una prueba diagnóstica específica. Entre las herramientas más utilizadas para evaluar el SPCI, en el componente cognitivo es frecuente utilizar el test Montreal Cognitive Assessment, la Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status y la Entrevista Telefónica para el Estado Cognitivo7,8; en el componente físico y funcional destacan el test de caminata, la escala Medical Research Council, el índice de Kats, el índice de Barthel y las actividades instrumentales de la vida diaria de Lawton8,9; en cuanto al componente mental o psicológico, se ha empleado la Escala Hospitalaria de Ansiedad y Depresión, el Inventario de Ansiedad de Beck, la Escala Inventario de Depresión, segunda edición, la Escala Síndrome de Estrés Postraumático, la Escala de Impacto del Evento, la Escala de Impacto del Evento Revisada, el instrumento Post-Traumatic Stress Disorder y el Checklist Civilian9–11; la calidad de vida se ha analizado mediante los instrumentos Short Form-36 Health Survey, el EuroQol-5D y el Health-Related Quality of Life9,12,13.
Actualmente se cuenta con la Healthy Aging Brain Care Monitor (HABC-M), una escala compuesta, validada en 4 idiomas y con adecuadas propiedades psicométricas, la cual permite detectar el SPCI en pacientes sobrevivientes a la UCI1,14–16; es importante mencionar que, debido a la diversidad de escalas que evalúan de manera independiente los componentes afectados por el SPCI, se seleccionó la versión al español de la escala HABC-M, una herramienta clínica que contiene 27 ítems y está conformada por 3 dimensiones (cognitiva, funcional y psicológica). Esta escala permite, a partir de la percepción del sobreviviente a la UCI, identificar el SPCI, establecer un abordaje integral y favorecer la implementación de intervenciones oportunas, además de ser una herramienta rápida y sencilla de aplicar. Sin embargo, a pensar de la utilización de muchas escalas, este síndrome no se ha descrito teniendo en cuenta su severidad, por lo que el objetivo del presente estudio fue caracterizar el SPCI mediante una clasificación de gravedad e identificación de variables de influencia en 2 UCI de adultos de alta complejidad en Colombia.
Materiales y métodosDiseñoEstudio descriptivo, transversal, prospectivo con fuente primaria de información, mediante el cual se llevó a cabo la caracterización de pacientes sobrevivientes a una enfermedad crítica, a través de la aplicación del instrumento HABC-M.
Población y muestraLa población de estudio fueron pacientes adultos sobrevivientes a una enfermedad crítica de 2 instituciones de salud en Colombia, durante abril de 2021 y abril de 2022. El cálculo del tamaño de la muestra se determinó teniendo en cuenta un nivel de confianza del 95% (p=0,5) y un error de muestreo de 6,75% en una población de 365 ingresos a la UCI durante el periodo descrito; se realizó un muestreo no probabilístico, por conveniencia, obteniendo una muestra de 135 pacientes sobrevivientes a la UCI. Se incluyeron consecutivamente todos los pacientes mayores de 18 años con ventilación mecánica invasiva durante un tiempo≥48h y cuyo egreso de las UCI fuera menor a 3 meses. Se excluyeron pacientes con antecedentes de trastorno cognitivo o neurológico moderado a severo, descritos en la historia clínica y de cuidados paliativos.
Instrumentos y técnicas de recogida de la informaciónA cada uno de los participantes se les aplicó un cuestionario de características sociodemográficas y clínicas desarrollado por los investigadores y el instrumento HABC-M (versión de autoinforme), una escala de 27 ítems validada al español colombiano en el año 2022 como herramienta clínica de detección del SPCI en sobrevivientes a enfermedades críticas15. La HABC-M es una escala compuesta por 3 dimensiones: cognitiva, con 6 ítems sobre memoria, orientación y juicio; funcional, que abarca 11 ítems sobre actividades instrumentales y actividades básicas de la vida diaria, y psicológica, con 10 ítems sobre síntomas de depresión, psicosis y ansiedad. Este instrumento permite a los pacientes indicar con qué frecuencia experimentaron síntomas relacionados con el SPCI en las 2 semanas previas a su aplicación. Cada ítem se califica en una escala de 0 a 3, en la que las puntuaciones máximas de la dimensión cognitiva, funcional y psicológica son 18, 33 y 30, respectivamente, y el puntaje total máximo es 81, interpretándose que, a partir de puntuaciones altas para las 3 dimensiones y la escala global, hay una mayor correlación de la gravedad de los síntomas asociados al SPCI1,14,15. Durante la recogida de datos hubo aprobación por parte de los participantes mediante consentimiento informado.
Análisis de los datosLos datos se analizaron en el programa estadístico R, paquete Lm.test, Mclust, FactoClass y la librería MASS. Se estableció la clasificación de la gravedad del SPCI mediante la técnica de clusterización denominada modelos gaussianos mixtos, utilizando el puntaje total de la escala HABC-M (variable HABCM_Total). Los clústeres permitieron determinar el número de subgrupos en la población (n), estimar los parámetros y calcular la probabilidad de cada individuo de pertenecer a una clase.
Para determinar el número de subgrupos, se buscó mediante la selección de un modelo estadístico el estimador más explicativo posible y con el menor número de parámetros; finalmente, se aplicó el criterio de información de Akaike, una métrica insesgada y asintótica que permite evaluar la bondad del ajuste del modelo propuesto, sobre un modelo verdadero, penalizando con menor frecuencia el número de variables involucradas17.
Las variables de mayor influencia en la gravedad del SPCI se determinaron mediante regresión logística ordinal, utilizando un modelo Loglineal, que permitió estimar los parámetros, mas no la interpretación de los datos. La interpretación se realizó sobre la proporcionalidad, elevando el número de Euler a la potencia de las estimaciones de los parámetros; para este estudio, valores>1 indican que la probabilidad de pertenecer a clases bajas es más alta y valores≤1 indican lo contrario (probabilidad de estar en una clase más alta).
Consideraciones éticasEl presente estudio se acogió a las normas nacionales e internacionales existentes para la investigación con seres humanos, como la Declaración de Helsinki y la Resolución 8430 de 1993 del Ministerio de Salud de Colombia. Se contó con el aval ético de la Universidad Nacional de Colombia (Aval 010-21) y las instituciones de salud donde se realizó el estudio (Acta 12-2021-007-007 de 2021). Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito.
ResultadosSe incluyeron un total de 135 pacientes sobrevivientes a una enfermedad crítica. Las características de la población de estudio se presentan en la tabla 1. La edad promedio de los sobrevivientes fue de 55±15,6 años y el sexo predominante fue el masculino (64,4%). El lugar de procedencia más frecuente fue el urbano (81,5%) y el nivel de escolaridad predominante en esta población fue la primaria (44,4%), seguido del bachillerato (24,4%) y en una relación muy similar (15 vs. 16%) los pacientes con nivel técnico y tecnólogo respecto a sobrevivientes con estudios universitarios de pregrado y posgrado.
Características de los pacientes sobrevivientes a una enfermedad crítica (n=135)
| Características sociodemográficas | |
| Edad, media (DE) | 55,1 (15,6) |
| Sexo masculino, n (%) | 87 (64,4) |
| Procedencia urbana, n (%) | 110 (81,5) |
| Escolaridad, n (%) | |
| Sin estudios | 2 (1,5) |
| Primaria incompleta | 37 (27,4) |
| Primaria completa | 23 (17) |
| Bachillerato incompleto | 10 (7,4) |
| Bachillerato completo | 20 (14,8) |
| Técnico | 15 (11,1) |
| Tecnólogo | 6 (4,4) |
| Pregrado | 15 (11,1) |
| Posgrado | 7 (5,2) |
| Características clínicas | |
| Condiciones de ingreso a UCI, n (%) | |
| Insuficiencia respiratoria asociada a infección por SARS-CoV-2 | 63 (46,7) |
| Insuficiencia respiratoria asociada a otras causas | 19 (14,1) |
| Otras causas | 58 (43) |
| APACHE II, media (DE) | 20,5 (7,8) |
| Días UCI, media (DE) | 17 (15) |
| Días VMI, media (DE) | 11 (8,9) |
| Procedimiento intubación orotraqueal: sedación profunda | 125 (92,6) |
| Sedantes utilizados durante estancia en UCI | |
| Dexmedetomidina | 111 (82,2) |
| Fentanilo | 124 (91,9) |
| Ketamina | 16 (11,9) |
| Midazolam | 95 (70,4) |
| Propofol | 48 (35,6) |
| Remifentanilo | 6 (4,4) |
| Relajantes neuromusculares utilizados durante estancia en UCI | |
| Cisatracurio | 42 (31,1) |
| Rocuronio | 2 (1,5) |
| Vecuronio | 20 (14,8) |
APACHE II: Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II; DE: desviación estándar; SARS-CoV-2: Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2; UCI: unidad de cuidados intensivos; VMI: ventilación mecánica invasiva.
En cuanto a las características clínicas, se pudo evidenciar que la principal causa de ingreso a las UCI fue la insuficiencia respiratoria asociada a infección por SARS-CoV-2 (46,7%), seguida de otras enfermedades (43%) y en menor proporción la insuficiencia respiratoria asociada a otras causas (14%). El grado de severidad de la enfermedad medida a través del índice APACHE II de ingreso a las UCI fue de 20,5±7,8. Los días promedio de estancia en las UCI y de ventilación mecánica invasiva fueron 17±15 y 11±8.9, respectivamente (tabla 1).
El procedimiento para intubación orotraqueal se llevó a cabo mediante sedación profunda (92,6%) en la mayoría de los casos. Dentro de los sedantes utilizados para el mantenimiento durante la estancia en las UCI se encuentran: fentanilo (91,9%), dexmedetomidina (82,2%), midazolam (70,4%), propofol (35,6%) y, en menor proporción, ketamina (12%) y remifentanilo (4,4%). Los relajantes neuromusculares usados en la población de estudio fueron cisatracurio (31,1%), vecuronio (14,8%) y rocuronio (1,5%) (tabla 1).
La clusterización mediante la técnica de modelos gaussianos mixtos permitió clasificar el estado de gravedad del SPCI en 3 subpoblaciones o clases: leve, moderado y severo (fig. 1), con un criterio de información de Akaike de 308 como medida de buen ajuste del modelo, a partir de las estimaciones presentadas en la tabla 2.
La clasificación obtenida mediante los modelos gaussianos mixtos permitió establecer los diferentes puntajes para cada una de las clases evidenciadas, así: la clase leve se caracteriza por un puntaje de la escala HABC-M total≤9; la clase moderada por un puntaje HABC-M total≥10 y≤42, y la clase severa por un puntaje HABC-M total≥43 (fig. 1). A partir de los resultados obtenidos, se evidenció un modelo de clasificación con un área bajo la curva de 0,80, interpretable y significativo, que permitió determinar, mediante regresión logística ordinal, los factores de mayor influencia en las UCI asociados a la gravedad del SPCI (fig. 2).
La estimación de los parámetros para el modelo de regresión logística ordinal se presenta en las tablas 3 y 4, en términos de variables (factor) y sus respectivas interacciones (:); en este sentido, los hallazgos encontrados evidencian que la probabilidad de 2 sobrevivientes con las mismas características de pertenecer a una clase mayor está relacionada con la edad (13%); el sexo masculino (91%); los días de estancia en la UCI (10,6%); el índice APACHE II (22,5%); no utilizar sedación durante un procedimiento de intubación orotraqueal (99%); la administración de vecuronio (16%); el uso en conjunto de ketamina y midazolam (93%), dexmedetomidina y propofol (88%), propofol y cisatracurio (86%), además de propofol y vecuronio (99,9%) en el paciente críticamente enfermo bajo ventilación mecánica invasiva (tabla 4).
Estimación de los parámetros de la regresión logística ordinal
| Variables | Estimación | Error estándar | t | Pr (>t) |
|---|---|---|---|---|
| Edad | −1,39E−01 | 1,85E−02 | −7,53E+00 | 5,52E−12*** |
| Sexo MASCULINO | −2,44E+00 | 2,11E−01 | −1,16E+01 | <2.2E−16*** |
| Días UCI | −1,13E−01 | 4,21E−02 | −2,68E+00 | 0,008348** |
| APACHE II de ingreso | −2,55E−01 | 5,12E−02 | −4,98E+00 | 1,80E−06*** |
| Días VMI | 1,83E−01 | 8,87E−02 | 2,06E+00 | 0,040854* |
| factor (Ketamina) SI | 2,03E+00 | 4,75E−01 | 4,29E+00 | 3,36E−05*** |
| factor (Dexmedetomidina) SI | 6,50E−01 | 5,00E−01 | 1,30E+00 | 0,195602 |
| factor (Midazolam) SI | 1,06E+00 | 4,62E−01 | 2,29E+00 | 0,023689* |
| factor (Propofol) SI | 3,61E+00 | 2,83E−01 | 1,28E+01 | <2.2E−16*** |
| factor (Cisatracurio) SI | 4,80E−02 | 4,42E−01 | 1,09E−01 | 0,913652 |
| factor (Vecuronio) SI | −1,77E−01 | 5,67E−01 | −3,12E−01 | 0,755874 |
| factor (Sedación IOT) NO | −5,10E+00 | 1,34E−01 | −3,81E+01 | <2.2E−16*** |
| factor (Sedación IOT) PROFUNDA | −3,46E+00 | 6,69E−01 | −5,17E+00 | 7,92E−07*** |
| Edad: Sexo MASCULINO | 4,90E−02 | 7,73E−03 | 6,34E+00 | 2,90E−09*** |
| Edad: APACHE II de ingreso | 5,19E−03 | 1,00E−03 | 5,17E+00 | 7,94E−07*** |
| Días UCI: APACHE II de ingreso | 8,06E−03 | 2,53E−03 | 3,18E+00 | 0,001797** |
| APACHE II de ingreso: Días VMI | −9,61E−03 | 3,91E−03 | −2,46E+00 | 0,015305* |
| factor (Ketamina) SI: factor (Midazolam) SI | −2,62E+00 | 2,95E−01 | −8,89E+00 | 2,56E−15*** |
| factor (Dexmedetomidina) SI: factor (Propofol) SI | −2,05E+00 | 2,50E−01 | −8,20E+00 | 1,37E−13*** |
| factor (Propofol) SI: factor (Cisatracurio) SI | −1,92E+00 | 2,93E−01 | −6,55E+00 | 9,90E−10*** |
| factor (Propofol) SI: factor (Vecuronio) SI | −3,36E+01 | 5,73E−14 | −5,87E+14 | <2.2E−16*** |
Estimaciones de los parámetros: Euler
| Edad8,70E−01 | Sexo MASCULINO8,70E−02 | Días UCI8,94E−01 |
| APACHE II de ingreso7,75E−01 | Días VMI1,20E+00 | factor (Ketamina)SI7,65E+00 |
| factor (Dexmedetomidina)SI1,92E+00 | factor (Midazolam)SI2,87E+00 | factor (Propofol)SI3,71E+01 |
| factor (Cisatracurio)SI1,05E+00 | factor (Vecuronio)SI8,38E−01 | factor (Sedación IOT)NO6,08E−03 |
| factor (Sedación IOT) PROFUNDA3,15E−02 | Edad: Sexo MASCULINO1,05E+00 | Edad: APACHE II de ingreso1,01E+00 |
| Días UCI: APACHE II de ingreso1,01E+00 | APACHE II de ingreso: Días VMI9,90E−01 | factor (Ketamina)SI: factor (Midazolam)SI7,25E−02 |
| factor (Dexmedetomidina)SI: factor (Propofol)SI1,29E−01 | factor (Propofol)SI: factor (Cisatracurio)SI1,47E−01 | factor (Propofol)SI: factor (Vecuronio)SI2,46E−15 |
Por el contrario, la proporción de 2 sobrevivientes a las UCI con las mismas características de pertenecer a una clase menor, relacionada con el uso de medicamentos, fue: 1,91 veces con dexmedetomidina; 2,8 veces con midazolam; 7,6 con ketamina y 37 veces más aplicando propofol en pacientes con ventilación mecánica invasiva; a su vez, la probabilidad de estar en una menor clase fue del 97% utilizando sedación profunda en un procedimiento de intubación orotraqueal vs. sedación consciente (tabla 4).
Finalmente, se analizaron las puntuaciones que caracterizan cada clase en leve, moderada y severa mediante los valores test (tabla 5); así, el grupo con SPCI leve, se caracterizó por tener todas las dimensiones del HABC-M con puntajes bajos; en el moderado, se encontraron puntajes altos en la dimensión de salud funcional y en el grupo de pacientes con SPCI severo, se evidenciaron puntajes altos en todas las dimensiones de la escala. Todos estos valores fueron estadísticamente significativos (p<0,05).
Caracterización por clase
| Test.Value | Class.Mean | Frequency | Global.Mean | |
|---|---|---|---|---|
| Class: 1 (Leve) | ||||
| HABCM_COG | −5,4 | 0,68 | 41 | 4,40 |
| HABCM_FUN | −7,9 | 1,39 | 41 | 10,84 |
| HABCM_PSI | −5,9 | 1,75 | 41 | 6,86 |
| HABCM_TOTAL | −7,6 | 3,82 | 41 | 22,10 |
| Class: 2 (Moderado) | ||||
| Test.Value | Class.Mean | Frequency | Global.Mean | |
| HABCM_FUN | 2,4 | 12,57 | 75 | 10,84 |
| HABCM_TOTAL | 1,3 | 23,98 | 75 | 22,10 |
| - | ||||
| Class: 3 (Severo) | ||||
| Test.Value | Class.Mean | Frequency | Global.Mean | |
| HABCM_COG | 7,6 | 13,81 | 16 | 4,40 |
| HABCM_FUN | 7,4 | 26,93 | 16 | 10,84 |
| HABCM_PSI | 8,0 | 19,37 | 16 | 6,86 |
| HABCM_TOTAL | 8,7 | 60,12 | 16 | 22,10 |
La HABC-M es una escala de detección del SPCI válida y confiable, la cual permite identificar problemas en el estado de salud cognitiva, funcional y psicológica de individuos sobrevivientes a una enfermedad crítica con estancia en las UCI1,14–16; no obstante, los estudios previos con este instrumento, no permiten clasificar a los sobreviviente a las UCI según la severidad de los síntomas, más bien atribuyen la gravedad del SPCI a puntuaciones altas entre las dimensiones o la escala general, sin ser específicos en estas puntuaciones.
Hasta la fecha, no se han encontrado estudios que clasifiquen el SPCI según la severidad de sus síntomas, probablemente por lo reciente y polifacético de este síndrome; además de la diversidad de instrumentos y escala de medición existentes para su detección y compresión7,18. Sin embargo, este estudio pretendió clasificar el SPCI por medio de clúster, utilizando la escala HABC-M, una herramienta clínica rápida y sencilla que integra en 3 dimensiones los componentes afectados por el síndrome (cognitivo, funcional y psicológico), a diferencia de otras escalas. La aplicación de la HABC-M permitió identificar el SPCI desde una óptica integral, logrando su interpretación desde lo cuantitativo a partir de la sumatoria de las 3 dimensiones, las cuales teniendo en cuenta el puntaje total de la escala, categorizaron el SPCI en leve, moderado y severo, estableciendo puntos de corte en la población estudiada.
Diversos estudios reconocen la edad, la gravedad de la enfermedad, los días de estancia en la UCI, el tiempo de ventilación mecánica y el uso de sedoanalgesia como factores de riesgo para presentar SPCI3,19,20; este estudio validó las consideraciones presentadas anteriormente en la población estudiada y permitió determinar, mediante la clasificación presentada, las variables de mayor influencia en el desenlace del síndrome, así como el riesgo de pertenecer a una categoría mayor (moderado o severo) en una población con características similares. Sin embargo, se encontraron diferencias en cuanto al sexo, siendo el masculino el de mayor riesgo para presentar SPCI en la población estudiada, respecto a los datos conocidos en la literatura. Este estudio también permitió identificar cómo el uso individualizado de algunos sedantes en pacientes ventilados supone una probabilidad menor de padecer el síndrome y cómo algunas interacciones de sedantes y relajantes musculares atribuyen un riesgo mayor para desencadenar el SPCI.
La principal fortaleza del estudio es que permitió clasificar el SPCI en 3 categorías (leve, moderado y severo) bajo un modelo interpretable y significativo, además de conocer sus características e identificar factores de influencia en la presentación del síndrome, lo cual puede resultar útil en investigaciones futuras.
Las limitaciones evidenciadas en este estudio están relacionadas con el tipo de muestreo empleado (no probabilístico), el cual puede hacer la muestra poco representativa para la población colombiana. La severidad de las enfermedades críticas de los sobrevivientes incluidos en el presente estudio, evaluada por la escala APACHE II, se consideró alta, por lo que los resultados podrían ser no extrapolables a sobrevivientes de otras UCI de menor complejidad. Finalmente, no se encontraron a la fecha estudios que clasifiquen el SPCI según su severidad; por esta razón no se logró hacer comparaciones entre poblaciones.
ConclusionesEste estudio permitió caracterizar el SPCI utilizando la escala HABC-M, la cual clasificó el síndrome mediante la técnica de clustering en leve, moderado y severo, identificando las variables de mayor influencia en los sobrevivientes de 2 UCI en Colombia.
Las clasificaciones descritas dejaron ver las características de cada una de estas clases en términos del puntaje de la escala HABC-M en una población sobreviviente a la UCI, encontrándose en el grupo con SPCI leve puntajes bajos en las 3 dimensiones; en el moderado, puntajes altos en la dimensión de salud funcional; y en el grupo de pacientes con SPCI severo, con todos los puntajes de las 3 dimensiones altas.
FinanciaciónSe obtuvo financiación en convocatoria de la Universidad Nacional de Colombia, proyecto 202010029233, Resolución 541 de 2022.
Conflicto de interesesLos autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
