Modelo de pronóstico de reoperación en cirugía abdominal / Prognosis model of reoperation in abdominal surgery

RESUMEN

Introducción: En presencia de complicaciones infecciosas intrabdominales postoperatorias, la decisión de reoperar es todavía difícil para el cirujano actuante. Los modelos matemáticos representan una buena ayuda al diagnóstico en estas condiciones. Método: Estudio prospectivo observacional de 300 pacientes post-cirugía abdominal ingresados en la unidad de cuidados intensivos del Hospital Calixto García desde enero de 2008 a enero de 2010. Los pacientes fueron aleatoriamente separados (21) en dos grupos; estimación (GE) y validación (GV). En el GE se desarrollaron tres modelos estadísticos para la reoperación, que fueron validados en el GV .Estos modelos incluyeron variables, que en estudios anteriores demostraron su utilidad en el pronóstico, como el índice predictivo de reoperación aguda (ARPI) y la presión intrabdominal (PIA) Resultados: El modelo ARPI-PIA fue el mejor de los tres modelos, según el estadígrafo Hosmer-Lemeshow (calibración C=9,976 p=0.267, discriminación área bajo la curva ROC=0,989 IC 95 por ciento 0,976-1,000). Conclusión: La inclusión de la PIA junto al ARPI en un modelo matemático puede aumentar la certeza del pronóstico de reoperación en presencia de complicaciones infecciosas intrabdominales tras cirugía abdominal. Este modelo puede ser de utilidad en situaciones de recursos diagnósticos limitados.(AU)

ABSTRACT

Background: The decision of re-operating after abdominal surgery is still difficult, especially whenan intra-abdominal infectious complication is present. Mathematical models represent good diagnosis aid. Methods: A prospective observational study was conducted with 300 patients after abdominal surgery consecutively admitted at the intensive care unit of the "CalixtoGarcía Hospital" from January 2008 to January 2010. The patients were randomly separated (21) into estimation and validation groups. Three models for re-operation were developed in the estimation group by logistic regression, using some factors that demonstrated their usefulness in previous studies, for example, the acute re-operation predictive index (ARPI) and the intra-abdominal pressure (IAP). Afterwords, the models were validated on the other group. Results: Acute re-operation predictive index-intraabdominal pressure (ARPI-IAP) model was the best of the three models, with an excellent calibration by the Hossmer-Lemeshow goodness-of fit statistic (C=9,976 p=0,267), discrimination (AUC=0,989 95 percent CI 0,976-1,000). Conclusion: The combination of IAP with ARPI in a mathematical model can add accuracy to the prediction of re-operation related to intra-abdominal infectious complications in patients after abdominal surgery. This model is recommended in conditions of limited diagnostic resources. (AU)