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Revista Peruana de Medicina Experimental y Salud Publica

Print version ISSN 1726-4634

Abstract

JAUREGUI, Alfredo M. et al. Desarrollo de un modelo de predicción de infección mayor posterior a cirugía cardiaca pediátrica. Rev. perú. med. exp. salud publica [online]. 2020, vol.37, n.4, pp.672-680.  Epub Nov 30, 2020. ISSN 1726-4634.  http://dx.doi.org/10.17843/rpmesp.2020.374.5064.

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.

Keywords : Procedimientos Quirúrgicos Cardíacos; Circulación Extracorpórea; Complicaciones Postoperatorias; Infecciones; Modelo de Predicción.

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