Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020

Introducción: La revascularización miocárdica ha aumentado la expectativa de vida en pacientes con enfermedad coronaria, la atención de estos pacientes requiere manejo y vigilancia postoperatoria en la unidad de cuidado intensivo (UCI). La estancia prolongada en UCI aumenta el riesgo de complicacion...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.urosario.edu.co:10336/44479
Acceso en línea:
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/44479
Palabra clave:
Cirugía cardíaca
Tiempo de internación
Unidad de Cuidados Intensivos
Complicaciones posoperatorias
Revascularización miocárdica
Heart surgery
Length of stay
Intensive Care Units
Postoperative complications
Myocardial revascularization
Rights
License
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
id EDOCUR2_24735bbcf73f3782bc6be1da7ea6bf63
oai_identifier_str oai:repository.urosario.edu.co:10336/44479
network_acronym_str EDOCUR2
network_name_str Repositorio EdocUR - U. Rosario
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
dc.title.TranslatedTitle.none.fl_str_mv Predictive Model for Prolonged Stay in the Intensive Care Unit for Postoperative Myocardial Revascularization Patients at Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
title Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
spellingShingle Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
Cirugía cardíaca
Tiempo de internación
Unidad de Cuidados Intensivos
Complicaciones posoperatorias
Revascularización miocárdica
Heart surgery
Length of stay
Intensive Care Units
Postoperative complications
Myocardial revascularization
title_short Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
title_full Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
title_fullStr Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
title_full_unstemmed Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
title_sort Modelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Rodríguez Lima, David René
dc.subject.none.fl_str_mv Cirugía cardíaca
Tiempo de internación
Unidad de Cuidados Intensivos
Complicaciones posoperatorias
Revascularización miocárdica
topic Cirugía cardíaca
Tiempo de internación
Unidad de Cuidados Intensivos
Complicaciones posoperatorias
Revascularización miocárdica
Heart surgery
Length of stay
Intensive Care Units
Postoperative complications
Myocardial revascularization
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Heart surgery
Length of stay
Intensive Care Units
Postoperative complications
Myocardial revascularization
description Introducción: La revascularización miocárdica ha aumentado la expectativa de vida en pacientes con enfermedad coronaria, la atención de estos pacientes requiere manejo y vigilancia postoperatoria en la unidad de cuidado intensivo (UCI). La estancia prolongada en UCI aumenta el riesgo de complicaciones, costos de la atención y disminuye la disponibilidad de este servicio para potenciales nuevos pacientes. No existe un modelo de predicción desarrollado en población colombiana en relación a larga estancia en UCI. Objetivo: Desarrollar un modelo de predicción para estancia prolongada en UCI en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi. Metodología: Estudio observacional, analítico desarrollado a partir de una corte retrospectiva de una base de datos pre-existente de una población de pacientes mayores de 18 años con diagnóstico de enfermedad coronaria, intervenidos con cirugía de revascularización miocárdica abierta entre el año 2016 al 2020. Variables demográficas, ecocardiográficas y de laboratorio fueron extraídas de la base original. El primer paso para el desarrollo del modelo fue la realización de modelos de regresión logística univariado en relación al desenlace principal (variable dependiente) que se definió como estancia en UCI mayor o igual a 7 días, las variables con una p < 0.25 se consideraron para ingresar al modelo inicial, luego estas variables fueron automáticamente seleccionadas con la técnica de paso a paso hacia atrás y se dejaron en el modelo final aquellas con una p < de 0.1. En el modelo final se evaluaron términos de interacción sospechados por la experiencia clínica y se valoró el supuesto de linealidad de las variables incluidas en el modelo final mediante la técnica de polinomios fraccionales. Se evaluó el rendimiento del modelo y se realizó validación interna mediante técnicas de re-muestreo. Finalmente se describió el área bajo la curva (AUC) de la curva característica operativa del receptor (ROC) y la calibración del modelo. Resultados: Un total de 1009 pacientes se incluyeron en el análisis final. El modelo final incluyo 8 variables sin términos de interacción o funciones no lineares. Los coeficientes son presentados excluyendo las observaciones influyentes. La ecuación final del modelo ajustado fue: g(x) = edad (0.0357) + fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) (-0.040) + tiempo de perfusión (0.0082) + hipotiroidismo (0.754) + la falla renal postoperatoria (1.653) + reintervención por sangrado (1.885) + evento cerebrovascular postoperatorio (1.287) + infarto agudo de miocardio postoperatorio (1.163). El AUC de la curva ROC sin datos influyentes fue de 0.7671 con un intervalo de confianza del 95% entre 0.7161 a 0.8066. Conclusión: Este estudio presenta in modelo de predicción de larga estancia en UCI con variables fácilmente disponibles en las primeras 48 horas de ingreso a este servicio. Se debe realiza runa validación externa para su uso en otras instituciones.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-12-09T12:40:19Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-12-09T12:40:19Z
dc.date.created.none.fl_str_mv 2024-11-29
dc.date.embargoEnd.none.fl_str_mv info:eu-repo/date/embargoEnd/2026-12-10
dc.type.none.fl_str_mv bachelorThesis
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.spa.none.fl_str_mv Artículo
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/44479
url https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/44479
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.rights.acceso.none.fl_str_mv Restringido (Temporalmente bloqueado)
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
Restringido (Temporalmente bloqueado)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.format.extent.none.fl_str_mv 55 pp
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad del Rosario
Universidad CES. Facultad de Medicina
dc.publisher.department.none.fl_str_mv Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud
dc.publisher.program.none.fl_str_mv Especialización en Epidemiología
publisher.none.fl_str_mv Universidad del Rosario
Universidad CES. Facultad de Medicina
institution Universidad del Rosario
dc.source.bibliographicCitation.none.fl_str_mv OMS. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds). [citado el 3 de noviembre de 2023]. Enfermedades cardiovasculares. Disponible en: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds)
Organizacion Mundial de la Salud [Internet]. 2017 [citado el 25 de octubre de 2023]. Enfermedades cardiovasculares. Disponible en: https://www.who.int/es/news-room/factsheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds)
Veloza L, Jiménez C, Quiñones D, Polanía F, Pachón-Valero LC, Rodríguez-Triviño CY. Variabilidad de la frecuencia cardiaca como factor predictor de las enfermedades cardiovasculares. Rev Colomb Cardiol [Internet]. el 1 de julio de 2019 [citado el 3 de noviembre de 2023];26(4):205–10. Disponible en: 10.1016/j.rccar.2019.01.006
OPS. La Carga de Enfermedades Cardiovasculares - OPS/OMS | Organización Panamericana de la Salud [Internet]. [citado el 3 de noviembre de 2023]. Disponible en: https://www.paho.org/es/enlace/carga-enfermedades-cardiovasculares
DANE. DANE - Defunciones no Fetales 2022 [Internet]. [citado el 3 de noviembre de 2023]. Disponible en: https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/salud/nacimientosy-defunciones/defunciones-no-fetales/defunciones-no-fetales-2022
National Heart, Lung and Blood Institute [Internet]. 2022 [citado el 25 de octubre de 2023]. Cirugía cardíaca - Enfermedades que son tratadas mediante cirugía cardíaca | NHLBI, NIH. Disponible en: https://www.nhlbi.nih.gov/es/salud/cirugia-cardiaca/tipos
D’Agostino RS, Jacobs JP, Badhwar V, Fernandez FG, Paone G, Wormuth DW, et al. The Society of Thoracic Surgeons Adult Cardiac Surgery Database: 2019 Update on Outcomes and Quality. Ann Thorac Surg [Internet]. enero de 2019 [citado el 25 de octubre de 2023];107(1):24–32. Disponible en: 10.1016/j.athoracsur.2018.10.004
Almashrafi A, Elmontsri M, Aylin P. Systematic review of factors influencing length of stay in ICU after adult cardiac surgery. BMC Health Serv Res [Internet]. diciembre de 2016 [citado el 23 de octubre de 2023];16(1):318. Disponible en: 10.1186/s12913-016-1591-3
Balkan B, Polat M, Yalçin L, İYi̇Gün T, Ti̇Mur B. Risk factors for prolonged intensive care unit stays in elderly patients after cardiac surgery: a retrospective observational study. Turk J Geriatr [Internet]. 2023 [citado el 21 de octubre de 2023];323–33. Disponible en: 10.29400/tjgeri.2023.359
Yeşiler Fİ, Akmatov N, Nurumbetova O, Beyazpinar DS, Şahintürk H, Gedik E, et al. Incidence of and Risk Factors for Prolonged Intensive Care Unit Stay After Open Heart Surgery Among Elderly Patients. Cureus [Internet]. [citado el 25 de octubre de 2023];14(11):e31602. Disponible en: 10.7759/cureus.31602
Yeşiler Fİ, Akmatov N, Nurumbetova O, Beyazpinar DS, Şahintürk H, Gedik E, et al. Incidence of and Risk Factors for Prolonged Intensive Care Unit Stay After Open Heart Surgery Among Elderly Patients. Cureus [Internet]. [citado el 25 de octubre de 2023];14(11):e31602. Disponible en: 10.7759/cureus.31602
Widyastuti Y, Stenseth R, Wahba A, Pleym H, Videm V. Length of intensive care unit stay following cardiac surgery: is it impossible to find a universal prediction model? Interact Cardiovasc Thorac Surg [Internet]. el 1 de noviembre de 2012 [citado el 3 de noviembre de 2023];15(5):825–32. Disponible en: 10.1093/icvts/ivs302
. Atashi A, Verburg IW, Karim H, Miri M, Abu-Hanna A, de Jonge E, et al. Models to predict length of stay in the Intensive Care Unit after coronary artery bypass grafting: a systematic review. J Cardiovasc Surg (Torino) [Internet]. junio de 2018;59(3):471–82. Disponible en: 10.23736/S0021-9509.18.09847-6
Joskowiak D, Kappert U, Matschke K, Tugtekin S. Prolonged intensive care unit stay of patients after cardiac surgery: initial clinical results and follow-up. Thorac Cardiovasc Surg [Internet]. diciembre de 2013;61(8):701–7. Disponible en: 10.1055/s-0033-1347356
Litton E, McCann M, van Haren F. Predicting Intensive Care Unit Length of Stay After Cardiac Surgery. J Cardiothorac Vasc Anesth [Internet]. diciembre de 2018;32(6):2683–4. Disponible en: 10.1053/j.jvca.2018.04.010
Rotar EP, Beller JP, Smolkin ME, Chancellor WZ, Ailawadi G, Yarboro LT, et al. Prediction of Prolonged Intensive Care Unit Length of Stay following Cardiac Surgery. Semin Thorac Cardiovasc Surg [Internet]. 2022 [citado el 25 de octubre de 2023];34(1):172–9. Disponible en: 10.1053/j.semtcvs.2021.02.021
www.heart.org [Internet]. [citado el 8 de noviembre de 2023]. Understand Your Risks to Prevent a Heart Attack. Disponible en: https://www.heart.org/en/health-topics/heartattack/understand-your-risks-to-prevent-a-heart-attack
Azevedo DFC de, Lima EG, Ribeiro M de OL, Linhares JPP, Serrano CV. Critical analysis of the classic indications for myocardial revascularization. Rev Assoc Médica Bras [Internet]. el 11 de abril de 2019 [citado el 24 de abril de 2024];65:319–25. Disponible en: 10.1590/1806- 9282.65.3.319
Guías de Práctica Clínica sobre intervencionismo coronario percutáneo. Rev Esp Cardiol [Internet]. junio de 2005 [citado el 3 de noviembre de 2023];58(6):679–728. Disponible en: 10.1157/13076420
Deb S, Wijeysundera HC, Ko DT, Tsubota H, Hill S, Fremes SE. Coronary Artery Bypass Graft Surgery vs Percutaneous Interventions in Coronary Revascularization: A Systematic Review. JAMA [Internet]. el 20 de noviembre de 2013 [citado el 3 de noviembre de 2023];310(19):2086. Disponible en: 10.1001/jama.2013.281718
Loaiza XAC, Castro MLA, Villalva EAL, Arias RGV. Cirugía bypass coronario. Técnicas, complicaciones posoperatorias y rehabilitación cardiaca. RECIMUNDO [Internet]. el 31 de enero de 2019 [citado el 3 de noviembre de 2023];3(1):500–21. Disponible en: 10.26820/recimundo/3.(1).enero.2019.45-71
dc.source.instname.none.fl_str_mv instname:Universidad del Rosario
dc.source.reponame.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional EdocUR
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/66f69655-a02b-4d1f-a8e5-9a6fd414cbd3/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/3006c25d-98a1-49e2-a529-beb625f1b22f/download
https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/d2bb6b92-106a-4885-8504-d437dd83031d/download
bitstream.checksum.fl_str_mv b2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6
c3b1477dc1d17585bbcaab376ce5da06
5643bfd9bcf29d560eeec56d584edaa9
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional EdocUR
repository.mail.fl_str_mv edocur@urosario.edu.co
_version_ 1818106477892599808
spelling Rodríguez Lima, David René0c4544e0-4c9a-4b2e-994d-de5b7f25efa4-1Acosta Agámez, Diana MarcelaNieto Quintín, María JoséLiscano García, Naiby YuliethGonzález Rodríguez, Brenda YuliethEspecialista en Epidemiología (en Convenio con el CES)Especializaciónc191f471-9ce5-4fd0-bad1-78fac3bdf0e4-1ef961bc1-1b36-4f0a-95f5-9aa313eed616-1ef2d987e-3578-49c9-b40e-15222e955c07-122bd3204-32c3-47dc-baa0-7de1e7cab2ea-12024-12-09T12:40:19Z2024-12-09T12:40:19Z2024-11-29info:eu-repo/date/embargoEnd/2026-12-10Introducción: La revascularización miocárdica ha aumentado la expectativa de vida en pacientes con enfermedad coronaria, la atención de estos pacientes requiere manejo y vigilancia postoperatoria en la unidad de cuidado intensivo (UCI). La estancia prolongada en UCI aumenta el riesgo de complicaciones, costos de la atención y disminuye la disponibilidad de este servicio para potenciales nuevos pacientes. No existe un modelo de predicción desarrollado en población colombiana en relación a larga estancia en UCI. Objetivo: Desarrollar un modelo de predicción para estancia prolongada en UCI en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi. Metodología: Estudio observacional, analítico desarrollado a partir de una corte retrospectiva de una base de datos pre-existente de una población de pacientes mayores de 18 años con diagnóstico de enfermedad coronaria, intervenidos con cirugía de revascularización miocárdica abierta entre el año 2016 al 2020. Variables demográficas, ecocardiográficas y de laboratorio fueron extraídas de la base original. El primer paso para el desarrollo del modelo fue la realización de modelos de regresión logística univariado en relación al desenlace principal (variable dependiente) que se definió como estancia en UCI mayor o igual a 7 días, las variables con una p < 0.25 se consideraron para ingresar al modelo inicial, luego estas variables fueron automáticamente seleccionadas con la técnica de paso a paso hacia atrás y se dejaron en el modelo final aquellas con una p < de 0.1. En el modelo final se evaluaron términos de interacción sospechados por la experiencia clínica y se valoró el supuesto de linealidad de las variables incluidas en el modelo final mediante la técnica de polinomios fraccionales. Se evaluó el rendimiento del modelo y se realizó validación interna mediante técnicas de re-muestreo. Finalmente se describió el área bajo la curva (AUC) de la curva característica operativa del receptor (ROC) y la calibración del modelo. Resultados: Un total de 1009 pacientes se incluyeron en el análisis final. El modelo final incluyo 8 variables sin términos de interacción o funciones no lineares. Los coeficientes son presentados excluyendo las observaciones influyentes. La ecuación final del modelo ajustado fue: g(x) = edad (0.0357) + fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) (-0.040) + tiempo de perfusión (0.0082) + hipotiroidismo (0.754) + la falla renal postoperatoria (1.653) + reintervención por sangrado (1.885) + evento cerebrovascular postoperatorio (1.287) + infarto agudo de miocardio postoperatorio (1.163). El AUC de la curva ROC sin datos influyentes fue de 0.7671 con un intervalo de confianza del 95% entre 0.7161 a 0.8066. Conclusión: Este estudio presenta in modelo de predicción de larga estancia en UCI con variables fácilmente disponibles en las primeras 48 horas de ingreso a este servicio. Se debe realiza runa validación externa para su uso en otras instituciones.Introduction: Myocardial revascularization has improved life expectancy in patients with coronary artery disease. The care of these patients requires postoperative management and monitoring in the intensive care unit (ICU). Prolonged ICU stays increase the risk of complications, healthcare costs, and reduce the availability of this service for potential new patients. No predictive model has been developed in the Colombian population regarding prolonged ICU stays. Objective: To develop a predictive model for prolonged ICU stays in postoperative myocardial revascularization patients at the Hospital Universitario Mayor Méderi. Methodology: An observational, analytical study was conducted using a retrospective cohort from an existing database of patients over 18 years old diagnosed with coronary artery disease, who underwent open-heart myocardial revascularization surgery between 2016 and 2020. Demographic, echocardiographic, and laboratory variables were extracted from the original database. The first step in developing the model involved performing univariate logistic regression analyses with the main outcome (dependent variable), defined as ICU stays of 7 days or more. Variables with a p-value < 0.25 were included in the initial model. Subsequently, variables were automatically selected using a stepwise backward selection technique, and only those with a p-value < 0.1 were retained in the final model. Interaction terms suspected based on clinical experience were evaluated, and the assumption of linearity of the variables included in the final model was assessed using fractional polynomial techniques. Model performance was evaluated, and internal validation was conducted using resampling techniques. Finally, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) and model calibration were described. Results: A total of 1,009 patients were included in the final analysis. The final model incorporated eight variables without interaction terms or non-linear functions. Coefficients are presented excluding influential observations. The final adjusted model equation was: g(x) = age (0.0357) + left ventricular ejection fraction (LVEF) (-0.040) + perfusion time (0.0082) + hypothyroidism (0.754) + postoperative renal failure (1.653) + reoperation due to bleeding (1.885) + postoperative cerebrovascular event (1.287) + postoperative acute myocardial infarction (1.163). The AUC of the ROC curve excluding influential data was 0.7671, with a 95% confidence interval between 0.7161 and 0.8066. Conclusion: This study presents a predictive model for prolonged ICU stays based on variables readily available within the first 48 hours of admission to the ICU. External validation is required for its use in other institutions.55 ppapplication/pdfhttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/44479spaUniversidad del RosarioUniversidad CES. Facultad de MedicinaEscuela de Medicina y Ciencias de la SaludEspecialización en EpidemiologíaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 InternationalRestringido (Temporalmente bloqueado)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_f1cfOMS. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds). [citado el 3 de noviembre de 2023]. Enfermedades cardiovasculares. Disponible en: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds)Organizacion Mundial de la Salud [Internet]. 2017 [citado el 25 de octubre de 2023]. Enfermedades cardiovasculares. Disponible en: https://www.who.int/es/news-room/factsheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds)Veloza L, Jiménez C, Quiñones D, Polanía F, Pachón-Valero LC, Rodríguez-Triviño CY. Variabilidad de la frecuencia cardiaca como factor predictor de las enfermedades cardiovasculares. Rev Colomb Cardiol [Internet]. el 1 de julio de 2019 [citado el 3 de noviembre de 2023];26(4):205–10. Disponible en: 10.1016/j.rccar.2019.01.006OPS. La Carga de Enfermedades Cardiovasculares - OPS/OMS | Organización Panamericana de la Salud [Internet]. [citado el 3 de noviembre de 2023]. Disponible en: https://www.paho.org/es/enlace/carga-enfermedades-cardiovascularesDANE. DANE - Defunciones no Fetales 2022 [Internet]. [citado el 3 de noviembre de 2023]. Disponible en: https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/salud/nacimientosy-defunciones/defunciones-no-fetales/defunciones-no-fetales-2022National Heart, Lung and Blood Institute [Internet]. 2022 [citado el 25 de octubre de 2023]. Cirugía cardíaca - Enfermedades que son tratadas mediante cirugía cardíaca | NHLBI, NIH. Disponible en: https://www.nhlbi.nih.gov/es/salud/cirugia-cardiaca/tiposD’Agostino RS, Jacobs JP, Badhwar V, Fernandez FG, Paone G, Wormuth DW, et al. The Society of Thoracic Surgeons Adult Cardiac Surgery Database: 2019 Update on Outcomes and Quality. Ann Thorac Surg [Internet]. enero de 2019 [citado el 25 de octubre de 2023];107(1):24–32. Disponible en: 10.1016/j.athoracsur.2018.10.004Almashrafi A, Elmontsri M, Aylin P. Systematic review of factors influencing length of stay in ICU after adult cardiac surgery. BMC Health Serv Res [Internet]. diciembre de 2016 [citado el 23 de octubre de 2023];16(1):318. Disponible en: 10.1186/s12913-016-1591-3Balkan B, Polat M, Yalçin L, İYi̇Gün T, Ti̇Mur B. Risk factors for prolonged intensive care unit stays in elderly patients after cardiac surgery: a retrospective observational study. Turk J Geriatr [Internet]. 2023 [citado el 21 de octubre de 2023];323–33. Disponible en: 10.29400/tjgeri.2023.359Yeşiler Fİ, Akmatov N, Nurumbetova O, Beyazpinar DS, Şahintürk H, Gedik E, et al. Incidence of and Risk Factors for Prolonged Intensive Care Unit Stay After Open Heart Surgery Among Elderly Patients. Cureus [Internet]. [citado el 25 de octubre de 2023];14(11):e31602. Disponible en: 10.7759/cureus.31602Yeşiler Fİ, Akmatov N, Nurumbetova O, Beyazpinar DS, Şahintürk H, Gedik E, et al. Incidence of and Risk Factors for Prolonged Intensive Care Unit Stay After Open Heart Surgery Among Elderly Patients. Cureus [Internet]. [citado el 25 de octubre de 2023];14(11):e31602. Disponible en: 10.7759/cureus.31602Widyastuti Y, Stenseth R, Wahba A, Pleym H, Videm V. Length of intensive care unit stay following cardiac surgery: is it impossible to find a universal prediction model? Interact Cardiovasc Thorac Surg [Internet]. el 1 de noviembre de 2012 [citado el 3 de noviembre de 2023];15(5):825–32. Disponible en: 10.1093/icvts/ivs302. Atashi A, Verburg IW, Karim H, Miri M, Abu-Hanna A, de Jonge E, et al. Models to predict length of stay in the Intensive Care Unit after coronary artery bypass grafting: a systematic review. J Cardiovasc Surg (Torino) [Internet]. junio de 2018;59(3):471–82. Disponible en: 10.23736/S0021-9509.18.09847-6Joskowiak D, Kappert U, Matschke K, Tugtekin S. Prolonged intensive care unit stay of patients after cardiac surgery: initial clinical results and follow-up. Thorac Cardiovasc Surg [Internet]. diciembre de 2013;61(8):701–7. Disponible en: 10.1055/s-0033-1347356Litton E, McCann M, van Haren F. Predicting Intensive Care Unit Length of Stay After Cardiac Surgery. J Cardiothorac Vasc Anesth [Internet]. diciembre de 2018;32(6):2683–4. Disponible en: 10.1053/j.jvca.2018.04.010Rotar EP, Beller JP, Smolkin ME, Chancellor WZ, Ailawadi G, Yarboro LT, et al. Prediction of Prolonged Intensive Care Unit Length of Stay following Cardiac Surgery. Semin Thorac Cardiovasc Surg [Internet]. 2022 [citado el 25 de octubre de 2023];34(1):172–9. Disponible en: 10.1053/j.semtcvs.2021.02.021www.heart.org [Internet]. [citado el 8 de noviembre de 2023]. Understand Your Risks to Prevent a Heart Attack. Disponible en: https://www.heart.org/en/health-topics/heartattack/understand-your-risks-to-prevent-a-heart-attackAzevedo DFC de, Lima EG, Ribeiro M de OL, Linhares JPP, Serrano CV. Critical analysis of the classic indications for myocardial revascularization. Rev Assoc Médica Bras [Internet]. el 11 de abril de 2019 [citado el 24 de abril de 2024];65:319–25. Disponible en: 10.1590/1806- 9282.65.3.319Guías de Práctica Clínica sobre intervencionismo coronario percutáneo. Rev Esp Cardiol [Internet]. junio de 2005 [citado el 3 de noviembre de 2023];58(6):679–728. Disponible en: 10.1157/13076420Deb S, Wijeysundera HC, Ko DT, Tsubota H, Hill S, Fremes SE. Coronary Artery Bypass Graft Surgery vs Percutaneous Interventions in Coronary Revascularization: A Systematic Review. JAMA [Internet]. el 20 de noviembre de 2013 [citado el 3 de noviembre de 2023];310(19):2086. Disponible en: 10.1001/jama.2013.281718Loaiza XAC, Castro MLA, Villalva EAL, Arias RGV. Cirugía bypass coronario. Técnicas, complicaciones posoperatorias y rehabilitación cardiaca. RECIMUNDO [Internet]. el 31 de enero de 2019 [citado el 3 de noviembre de 2023];3(1):500–21. Disponible en: 10.26820/recimundo/3.(1).enero.2019.45-71instname:Universidad del Rosarioreponame:Repositorio Institucional EdocURCirugía cardíacaTiempo de internaciónUnidad de Cuidados IntensivosComplicaciones posoperatoriasRevascularización miocárdicaHeart surgeryLength of stayIntensive Care UnitsPostoperative complicationsMyocardial revascularizationModelo de predicción de estancia prolongada en la Unidad de Cuidado Intensivo en pacientes en postoperatorio de revascularización miocárdica en el Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020Predictive Model for Prolonged Stay in the Intensive Care Unit for Postoperative Myocardial Revascularization Patients at Hospital Universitario Mayor Méderi, 2016-2020bachelorThesisArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEscuela de Medicina y Ciencias de la SaludBogotáLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1483https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/66f69655-a02b-4d1f-a8e5-9a6fd414cbd3/downloadb2825df9f458e9d5d96ee8b7cd74fde6MD52ORIGINALModelo_de_prediccion_de_estancia_prolongada_en_la_Unidad_de_Cuidado_Intensivo.pdfModelo_de_prediccion_de_estancia_prolongada_en_la_Unidad_de_Cuidado_Intensivo.pdfapplication/pdf2235032https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/3006c25d-98a1-49e2-a529-beb625f1b22f/downloadc3b1477dc1d17585bbcaab376ce5da06MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81160https://repository.urosario.edu.co/bitstreams/d2bb6b92-106a-4885-8504-d437dd83031d/download5643bfd9bcf29d560eeec56d584edaa9MD5410336/44479oai:repository.urosario.edu.co:10336/444792024-12-09 07:41:30.037http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttps://repository.urosario.edu.coRepositorio institucional EdocURedocur@urosario.edu.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