Prognostic predictive model for PONV in cesarean delivery

Introduction: Apfel simplified risk score for postoperative nausea and vomiting (PONV) has shown to be useful in anesthesia; however, since it has not been calibrated in regional anesthesia or in pregnant patients, its use in cesarean section is limited. Objective: To develop a prognostic predictive model for postoperative nausea and vomiting in pregnant patients undergoing cesarean section under spinal anesthesia. Methods: In a cohort of 703 term pregnant patients scheduled of cesarean section, 15 variables were prospectively assessed, to design a prognostic predictive model for the development of postoperative nausea and vomiting. A logistic regression analysis was used to construct the model and its calibration and discrimination were based on the Hosmer-Lemeshow test, the calibration curves, and C statistic. Additionally, the internal calibration was performed with the Bootstrap resampling method. Results: Postoperative nausea and vomiting were experienced by 27% of the patients during the first six hours after surgery. The model included as prognostic variables the development of intraoperative nausea and vomiting, age under 28 years, a history of PONV, the mother's BMI and the weight of the newborn baby. The model showed an adequate calibration (x2: 4.65 p: 0.5888), though a low discrimination (Statistic C = 0.68). Conclusions: A prognostic predictive model was created for the development of PONV in cesarean section. This model was used to build a prognostic scale for the classification of patients into risk groups.

Introducción: La escala de riesgo simplificada de Apfel para náuseas y vómito posoperatorio (NVPO) ha mostrado utilidad en anestesia; sin embargo, al no haber sido calibrada en anestesia regional o en pacientes embarazadas, su utilidad en cesárea es limitado. Objetivo: Desarrollar un modelo de predicción pronóstica para náuseas y vómito posoperatorios en pacientes embarazadas, llevadas a cesárea bajo anestesia espinal. Métodos: En una cohorte de 703 pacientes con embarazo a término programadas para cesárea, se evaluaron 15 variables de forma prospectiva para construir un modelo de predicción pronóstica para el desarrollo de náuseas y vómito posoperatorio. Se utilizó el análisis de regresión logística para la construcción del modelo y se calculó su calibración y discriminación con la prueba de Hosmer-Lemeshow, las curvas de calibración y el estadístico C. Además, se realizó la calibración interna con el método de remuestreo Bootstrap. Resultados: Las náuseas y vómito posoperatorio se presentaron en el 27% de las pacientes durante las primeras seis horas después de la cirugía. El modelo incluyó como variables pro-nósticas el desarrollo de náuseas y vómito en el intraoperatorio, edad menor de 28 años, antecedentes de NVPO, índice de masa corporal (IMC) de la madre y el peso del recién nacido. El modelo mostró una adecuada calibración (x2: 4,65 p: 0,5888), aunque una baja discriminación (Estadístico C = 0,68). Conclusiones: Se construyó un modelo de predicción pronóstica para el desarrollo de NVPO en cirugía cesárea, y con este se construyó una escala pronóstica que permite clasificar a las pacientes por grupos de riesgo.

Diseño y validación de una escala de riesgo de parto pretérmino con enfoque periodontal / Design and validation of a preterm birth risk scale with a periodontal approach i: en

Introducción: La escala de riesgo diseñada para estimar la probabilidad de parto pretérmino con enfoque periodontal debe ser validada antes de su implementación en la práctica clínica. Objetivo: Diseñar y validar una escala de riesgo de parto pretérmino con enfoque periodontal. Métodos: Se realizó un estudio analítico, de casos y controles, de 1152 puérperas ingresadas en los hospitales maternos de la provincia de Santiago de Cuba en el período 2011-2022, para lo cual fueron seleccionadas 2 muestras: una de construcción del modelo (n=750) y otra de validación de la escala (n=402). Se determinaron los posibles predictores a través del análisis univariado y el cálculo del odds ratio, con un nivel de significación de p≤0,05; asimismo, se elaboró un modelo de regresión logística binaria multivariada y se obtuvo la escala de riesgo que fue validada por diferentes métodos. Resultados: La escala se obtuvo con 7 predictores y 2 estratos de riesgo. Esta alcanzó buena discriminación (80 %), así como buen nivel de ajuste y validez de constructo (p=0,72). Igualmente, aseguró una predicción correcta de más de 50 % de los partos pretérmino, valores de sensibilidad y especificidad aceptables (79,20 y 70,20 %, respectivamente), así como validez de contenido, validez interna y confiabilidad adecuadas. Conclusiones: La escala de riesgo para estratificar el riesgo de parto pretérmino incluye predictores de gravedad de la enfermedad periodontal, con buenos parámetros de validación para ser usada en la toma de decisiones para prevenir este tipo de parto.

Introduction: The risk scale designed to estimate the probability of preterm birth with periodontal approach should be validated before its implementation in the clinical practice. Objective: To design and validate a risk scale of preterm birth with periodontal approach. Methods: A cases and controls analytic study of 1152 newly-delivered women admitted to maternal hospitals in Santiago de Cuba province was carried out in the period 2011 - 2022, and 2 samples were selected: one of pattern construction (n=750) and another of scale validation(n=402). The possible predictors were determined through the single varied analysis and odds ratio calculation, with a significance level of p≤0.05; also, a multivariate binary logistical regression model was elaborated and the risk scale was obtained, which was validated by different methods. Results: The scale was obtained with 7 predictors and 2 risk stratum. It reached a good discrimination (80%), as well as a good adjustment level and construction validity (p=0.72). Likewise, it assured a correct prediction of more than 50% of preterm births, acceptable sensibility and specificity values (79.20 and 70.20%, respectively), as well as adequate content validity, internal validity and reliability. Conclusions: The risk scale to stratify the risk of preterm birth includes predictors of periodontal disease severity, with good validation parameters to be used in the decisions making to prevent this type of childbirth.

Luces y sombras en la predicción de coledocolitiasis: oportunidades para la investigación futura / Lights and shadows in predicting choledocholithiasis: Opportunities for future research

Resumen La coledocolitiasis secundaria es una entidad de alta prevalencia que involucra desafíos de diagnóstico y tratamiento; asimismo, genera un elevado uso de recursos y costo económico. Existen múltiples vacíos de conocimiento con respecto a los modelos de predicción clínica para el diagnóstico, estratificación en grupos de riesgo y manejo de pacientes con coledocolitiasis secundaria. Los principales vacíos recaen sobre su rendimiento diagnóstico, variables incluidas y umbrales de riesgo, así como sobre su costo-efectividad para el uso de recursos no invasivos e invasivos, y aplicación en grupos poblacionales especiales. Este artículo ahonda estos vacíos de conocimiento y propone una agenda que puede orientar la investigación futura.

Abstract Secondary choledocholithiasis is a disease of high prevalence that involves diagnostic and treatment challenges; it implies a high use of resources and economic costs. There are significant knowledge gaps related to clinical prediction models, risk group classification, and patient treatment in secondary choledocholithiasis cases. Those gaps include diagnostic performance, variables, and risk thresholds, as well as cost-effectiveness for the use of non-invasive and invasive resources, and their application in special population groups. This study analyzes those knowledge gaps and outlines a guideline that could lead future research.

Desarrollo de un modelo de predicción de infección mayor posterior a cirugía cardiaca pediátrica / Development of a model for predicting major infection following pediatric heart surgery

RESUMEN 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.

ABSTRACT Objective: The aim of this study was to develop a risk prediction model for major postoperative infection (MPI) after pediatric heart surgery and to validate the model of the Society of Thoracic Surgeons (STS). Materials and methods: We analyzed a retrospective cohort of 1,025 children who underwent heart surgery with cardiopulmonary bypass (CPB) from 2000 to 2010. We used a logistic regression model, which was validated. Results: Of the 1,025 patients, 59 (5.8%) had at least one episode of MPI (4.8% had sepsis, 1% had mediastinitis, 0% had endocarditis). Hospital mortality (63% vs. 13%; p < 0.001), as well as duration of postoperative ventilation (301.6 vs. 34.3 hours; p < 0.001) and intensive care unit stay (20.9 vs. 5.1 days; p < 0.001) were higher in patients with MPI. The predictive factors found were age, sex, weight, cyanotic heart disease, RACHS-1 3-4, Ross-modified functional class IV, previous hospital stay, and previous history of mechanical ventilation. The proposed model had a c-statistic of 0.80 (95% CI: 0.74-0.86) and was considered as clinically useful. The STS model showed a c-statistic of 0.78 (95% CI: 0.71-0.84) and a Hosmer-Lemeshow of 18.2 (P = 0.020). A comparison between the two models was made using an accurate Fisher test. Conclusion: A model with good performance and calibration was developed to preoperatively identify children at high risk for severe infection after cardiac surgery with CPB. The STS model was also validated and was found to have a moderate discrimination performance.

Validez de los métodos de predicción para riesgo cardiovascular en América Latina: revisión bibliográfica / Validity of the Methods of Prediction for Cardiovascular Risk in Latin America: Bibliographic Review

Introducción: Las enfermedades cardiovasculares (ECV) constituyen la principal causa de muerte en países industrializados, y en países de ingreso mediano a bajo (LMIC). La validación de métodos de predicción de riesgo cardiovascular (RCV) es importante para establecer las medidas preventivas adecuadas en pacientes asintomáticos pero con alto riesgo de presentar ECV. Fuentes: Se realizó una búsqueda, en español e inglés, en las bibliotecas médicas: PubMed, Science Direct, y SCIELO, en los últimos diez años. Desarrollo: En Colombia y Cuba el método Framingham subestimó a la población al clasificarla en bajo riesgo, a pesar de que la mortalidad por ECV es alta; se considera que una de las causas es que la ecuación no incluye factores de mayor prevalencia como la obesidad e hipertrigliceridemia. En Colombia las ecuaciones de PROCAM demostraron ser una mejor opción para estimar el riesgo de ECV y encontraron una concordancia discretamente mejor al utilizar las ecuaciones de SCORE para pacientes de bajo riesgo. Conclusiones: El uso de métodos de predicción de riesgo cardiovascular provee directrices para ser implementados en los sistemas de salud, tanto en medicina preventiva como en atención primaria. Actualmente no existe un método predictivo que sea aplicable exclusivamente a población Latinoamericana. A finales del 2016, se inició un estudio transversal descriptivo en el departamento de Copán, Honduras con el objetivo de determinar la situación actual de factores de RCV, con un modelo similar al de MESA. Posteriormente esto permitirá realizar una cohorte prospectivo empleando las diferentes escalas de predicción...(AU)

Evaluación de los factores de riesgo que predisponen a la hipertensión arterial a través de un modelo de regresión logística / Assessment of risk factors that predispose to hypertension through a logistic regression model

La hipertensión arterial (HTA) representa uno de los factores de riesgo que más contribuye a la enfermedad cardiovascular y actualmente se desarrollan modelos de predicción de riesgo a padecerla. El objetivo de esta investigación fue evaluar la reproducibilidad de un modelo de regresión logística en una población del estado Carabobo, Venezuela, así como la introducción de nuevas variables que mejoren dicho modelo. A 202 pacientes se les evaluó distintos factores de riesgo de HTA con los cuales se evaluó la reproducibilidad de un modelo ya planteado. Posteriormente se evaluó la introducción de nuevas variables al modelo que pudieran mejorar el mismo, utilizando el método del paso a paso de regresión logística. El modelo de predicción de riesgo que sirve como base a este estudio incorpora 3 variables: Presión arterial sistólica (PAS), edad e índice de masa corporal (IMC), de los cuales en este trabajo sólo edad e IMC resultaron significativas (p <0,000 y p <0,012 respectivamente). Una segunda regresión logística adicional, evaluó la introducción de nuevas variables al estudio, donde solo el fenotipo de cintura hipertrigliceridemia (CHT) contribuye a mejorar el modelo predictivo de la HTA. Por tanto, se encontró reproducibilidad parcial del modelo de predicción de riesgo de HTA, además de mejorar el mismo, al añadir la variable fenotipo de CHT. Se recomienda realizar nuevas investigaciones en otras poblaciones venezolanas así como estudios que involucren otras covariables clínicas.

High blood pressure (hypertension) is one of the risk factors that contribute most to cardiovascular disease. Adequate risk prediction models are needed to address prevention. The objective of this research was to evaluate the reproducibility of a logistic regression model in a population of Carabobo, Venezuela, and the introduction of new variables to improve the model. A total of 202 patients were assessed various risk factors of hypertension with which the reproducibility of an already proposed model was evaluated. Later, the introduction of new variables to the model that could improve it by using the stepwise logistic regression method was evaluated. The model risk prediction that serves as the basis of this study incorporates three variables: systolic blood pressure (SBP), age and body mass index (BMI), from which, in this work, only age and BMI were significant (p-value <0.000 and p <0.012 respectively). A second additional logistic regression assessed the introduction of new variables to the study, where only hypertriglyceridemic waist (HTW) phenotype helps to improve the predictive model of hypertension. Therefore, partial reproducibility of risk prediction model of hypertension was found, in addition to improving it by adding the variable HTW phenotype. We recommend further research in other Venezuelan populations and studies involving other clinical covariates.