Desarrollo y validación de un nomograma para predecir resultados clínicos adversos intrahospitalarios postoperatorios en enfermedades de cirugía general abdominal de emergencia complicadas con sepsis
La cirugía general de emergencia (CGE) incluye procedimientos realizados para condiciones agudas y potencialmente mortales, que a menudo requieren intervención inmediata. Los pacientes sometidos a CGE enfrentan riesgos de mortalidad significativamente mayores que aquellos en cirugías electivas, con estudios que indican un aumento de ocho veces en las tasas de mortalidad. A pesar de los avances en el cuidado quirúrgico, la ausencia de una herramienta robusta de estratificación de riesgo específica para pacientes de CGE—particularmente aquellos con patologías abdominales complicadas por sepsis—representa una brecha crítica. Este estudio aborda esta necesidad mediante el desarrollo y validación de un nomograma que integra la gravedad anatómica, el estado fisiológico, las comorbilidades y los factores quirúrgicos para predecir resultados clínicos adversos intrahospitalarios en esta población de alto riesgo.
Diseño del estudio y cohortes de pacientes
Este estudio retrospectivo incluyó a 623 pacientes diagnosticados con enfermedades abdominales de CGE complicadas por sepsis, sometidos a intervención quirúrgica en un centro de atención terciaria en China. Los pacientes se dividieron en cohortes de desarrollo (enero de 2016–octubre de 2019, n = 493) y validación (noviembre de 2019–octubre de 2020, n = 130). Los criterios de exclusión incluyeron embarazo y registros médicos incompletos. El resultado principal—resultado clínico adverso intrahospitalario—se definió como muerte postoperatoria o una estancia hospitalaria superior a 15 días.
Recopilación de datos y variables predictoras
Se extrajeron datos clínicos de historias médicas electrónicas, incluyendo resultados de laboratorio preoperatorios, hallazgos imagenológicos y detalles intraoperatorios. Las variables predictoras abarcaron cinco dimensiones:
- Gravedad anatómica: Evaluada mediante el sistema de clasificación de la American Association for the Surgery of Trauma (AAST), que categoriza la gravedad de la enfermedad desde Grado I (localizado, confinado al órgano) hasta Grado V (compromiso sistémico generalizado). Los hallazgos intraoperatorios se priorizaron para la clasificación cuando la imagenología preoperatoria fue inconsistente.
- Estado fisiológico: Evaluado mediante la puntuación SOFA (Sequential Organ Failure Assessment), el Modified Early Warning Score (MEWS) y el APACHE II (Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II).
- Comorbilidades: Enfermedad pulmonar obstructiva crónica, hipertensión, diabetes, enfermedad renal crónica y enfermedad cardiovascular.
- Factores quirúrgicos: Enfoque (abierto vs. endoscópico), tipo de procedimiento, tiempo quirúrgico y cirugía abdominal previa.
- Demográficos: Edad del paciente.
Análisis estadístico y desarrollo del modelo
El análisis univariado identificó variables asociadas con resultados adversos, seguido de regresión logística multivariable con selección escalonada (umbral de entrada P < 0,15, retención P < 0,10). El modelo final excluyó el tiempo quirúrgico debido a su impacto limitado, reteniendo cuatro variables:
- Edad (OR: 1,018, IC 95%: 1,002–1,034, P = 0,027)
- Puntuación SOFA (OR: 1,322, IC 95%: 1,147–1,522, P < 0,001)
- Enfoque quirúrgico: La cirugía abierta se correlacionó con un riesgo 5,6 veces mayor frente a métodos endoscópicos (P < 0,001).
- Grado AAST: Los grados superiores predijeron riesgos crecientes: Grado IV (OR: 3,959, P = 0,008) y Grado V (OR: 10,591, P < 0,001) mostraron pronósticos marcadamente peores.
El nomograma asignó puntos ponderados a cada variable, permitiendo calcular riesgos individualizados [Figura 1A].
Rendimiento y validación del modelo
El nomograma demostró discriminación robusta, con un índice C de 0,869 en la cohorte de desarrollo y 0,867 en la de validación, indicando alta precisión predictiva. Las curvas de calibración mostraron fuerte concordancia entre resultados predichos y observados [Figura 1D, E]. El análisis de curvas de decisión confirmó utilidad clínica, con beneficios netos superiores a estrategias de «tratar a todos» o «no tratar» en umbrales de probabilidad del 10%–80% [Figura 1F, G].
Hallazgos clínicos y epidemiológicos
En la cohorte de desarrollo, el 20,5% (n = 101) tuvo resultados adversos: 58 muertes (57,4%) y 43 hospitalizaciones prolongadas (42,6%). Las fuentes de infección comunes incluyeron apendicitis (33,5%), colecistitis (24,3%) y patologías del intestino delgado (16,4%). La cohorte de validación replicó estas tendencias, con un 23,1% (n = 30) de resultados adversos (12 muertes, 18 estancias prolongadas).
Fortalezas e innovaciones
Este estudio representa el primer esfuerzo por crear una herramienta de estratificación de riesgo para pacientes abdominales de CGE en entornos con recursos limitados. Al integrar la clasificación anatómica AAST con factores fisiológicos y quirúrgicos, el nomograma aborda una brecha en herramientas existentes, que a menudo ignoran determinantes de riesgo multidimensionales. Su interfaz gráfica facilita la comunicación de riesgos, apoyando el consentimiento informado, el triaje y la referencia a centros especializados. La aplicabilidad preoperatoria se ve reforzada por la concordancia moderada a fuerte entre los grados AAST basados en imagenología y hallazgos intraoperatorios.
Limitaciones y direcciones futuras
El diseño unicéntrico y los datos retrospectivos limitan la generalización. La exclusión de complicaciones postoperatorias—indicadores clave de morbilidad—resalta la necesidad de incorporar estos resultados en futuras iteraciones. La validación en cohortes multicéntricos y diversos entornos sanitarios fortalecerá su adopción clínica.
Conclusión
Este nomograma ofrece una herramienta pragmática y basada en evidencia para predecir resultados adversos en pacientes abdominales de CGE con sepsis. Al sintetizar variables anatómicas, fisiológicas y quirúrgicas, facilita la evaluación personalizada de riesgos, mejora la toma de decisiones compartidas y optimiza la asignación de recursos en emergencias quirúrgicas.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001378