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La nueva herramienta en Internet predice el riesgo de complicaciones postquirúrgicas

Ataque del corazón, insuficiencia renal, recorrido. Éstos son apenas algunas de las complicaciones peligrosas para la vida que los pacientes están en riesgo de cirugía siguiente. Ahora los investigadores de Jefferson han desarrollado una herramienta fácil de usar, en Internet que predice el riesgo de complicaciones postquirúrgicas tales como insuficiencia renal y recorrido. El modelo puede ayudar a profesionales médicos a establecer las dimensiones preventivas antes de la necesidad de la intervención de la emergencia.

Necesitamos poder fijar el riesgo de complicaciones peligrosas para la vida, postquirúrgicas así que podemos entonces subir con maneras individualizadas de reducir esas complicaciones.”

Cantó cortejan, el Doctor en Medicina, profesor adjunto clínico del remedio, universidad de Thomas Jefferson

La necesidad de mejores modelos de riesgo proféticos se ponía de manifiesto al Dr. Woo después de que una cirugía de siguiente sufrida paciente de la insuficiencia renal y una intervención médica requerida tengan gusto de diálisis. Otro paciente sufrió una cirugía de siguiente del recorrido para tratar un caballete fracturado y necesitó repentinamente la neurocirugía de la emergencia.

“Viendo a cuánto había ido el sufrimiento de esos pacientes a través, quise entender qué habríamos podido hacer diferentemente para prevenir estas complicaciones peligrosas para la vida,” al Dr. Woo digo.

Arriesgue las calculadoras que confían los doctores actualmente conectado fijan principal para los riesgos cardiacos, tales como ataque del corazón o fallo cardiaco. No ofrecen la evaluación de riesgos de otras complicaciones importantes como recorrido, y los doctores no han prestado realmente mucha atención a la evaluación de riesgos insuficiencia renal, el Dr. Woo dice.

“Quisimos ayudar a doctores para poder fijar el riesgo de recorrido, además de riesgos tradicionales,” él dice.

Para desarrollar un modelo profético que era exacto y fácil para que los clínicos utilicen, el Dr. Woo drenó en experiencia en analizar conjuntos de datos y el aprendizaje de máquina grandes, y colaboró con un equipo de investigación multidisciplinario de Jefferson incluyendo un cirujano, un cardiólogo, nefrólogos y hospitalists.

“Las épocas hacemos la investigación y publicamos a menudo un trabajo de investigación que sea demasiado complejo traducir a la cabecera,” el Dr. Woo decimos. “Mi meta desde el principio era subir con un modelo nuevo que es muy práctico y útil y que se puede incorporar en atención a los pacientes rutinaria.”

Ahora, en dos estudios recientes, el Dr. Woo y los colegas muestran que el modelo predice efectivo el riesgo de complicaciones peligrosas para la vida, postquirúrgicas.

En el 29 de diciembre de 2020 en línea publicado estudio en el gorrón Kidney360 de la investigación, el Dr. Woo y los colegas desarrollaron un modelo para fijar el riesgo de un paciente de desarrollar daño agudo del riñón (AKI) después de la cirugía. AKI es una entrega médica seria. Más que un tercero de los pacientes que murió la diálisis requerida que seguía cirugía cardiaca por ejemplo.

“Determinar a pacientes en de alto riesgo para AKI y la ejecución de dimensiones preventivas pueden bajar ese riesgo de la mortalidad,” el Dr. Woo dice.

Él y los colegas analizaban datos de más de 2,2 millones de pacientes quirúrgicos, de quienes cerca de 7.000 desarrollaron AKI que requería diálisis. El análisis reveló que los pacientes que la diálisis requerida era más vieja y más probable tener insuficiencia cardiaca congestiva y diabetes.

Los investigadores entonces entrenaron al modelo con datos sobre de 1,4 millones de pacientes que usaban éstos y de ocho otros calculadores antes de probarlo fuera en datos de otro equipo de más de 800.000 pacientes quirúrgicos. El modelo predijo exacto qué pacientes desarrollarían AKI.

En un segundo estudio publicado en línea en el gorrón de la asociación americana del corazón el 30 de enero de 2021, el Dr. Woo y los colegas utilizaron el modelo para predecir el riesgo de recorrido, de acción cardiaca o de muerte en el plazo de 30 días después de la cirugía.

Para esta versión del modelo, los investigadores analizaban datos de más de 1,1 millones de pacientes quirúrgicos. Utilizaron a calculadores tales como edad, historia del recorrido, tipo de cirugía y otros factores de la salud que se podrían medir antes de cirugía para construir el modelo.

Encontraron que el modelo predijo qué pacientes sufrirían un recorrido, acción cardiaca o morirían en el plazo de 30 días de cirugía con alta exactitud. La potencia profética del modelo era excepcional, con área bajo la curva (AUC)--una manera estándar de evaluar el funcionamiento de un modelo--medición de 0,87 para el recorrido y de 0,92 para la mortalidad. El modelo también predice el riesgo cardiaco (AUC 0,87) similar a o lo mejora que modelos de riesgo cardiacos ampliamente utilizados.

Como herramienta en Internet, el modelo es también fácil de utilizar. Los doctores conducto evaluaciones de la pre-cirugía pueden utilizar la herramienta en la cabecera del paciente.

Los nuevos modelos de la evaluación de riesgos beneficiarán a clínicos y a pacientes. Con los modelos, los clínicos podrán informar a los cirujanos los riesgos y a mejores pacientes del consejo, que traducirán a perfeccionar atención a los pacientes.

“Ahora que tenemos una herramienta para fijar riesgo del recorrido y de la insuficiencia renal objetivo, estamos investigando maneras nuevas de reducir ese riesgo,” dice al Dr. Woo.

Source:
Journal references:
  • Woo, S.H., et al. (2020) Development and Validation of a Web-based Prediction Model for Acute Kidney Injury after surgery. Kidney360. doi.org/10.34067/KID.0004732020.
  • Woo, S.H., et al. (2021) Development and Validation of a Prediction Model for Stroke, Cardiac, and Mortality Risk After Non-Cardiac Surgery. Journal of the American Heart Association. doi.org/10.1161/JAHA.120.018013.