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 (2024)
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.