¿Este paciente hospitalizado desarrollará un síndrome de abstinencia grave? : La revisión sistemática del examen...

Área de la Ciencia:

• Medicina Clínica
• Farmacología
• Salud pública

Sus antecedentes:

• El síndrome de abstinencia alcohólica grave (SAWS, por sus siglas en inglés) presenta riesgos significativos de morbilidad y mortalidad.
• La identificación temprana de los pacientes con alto riesgo de SAWS es fundamental para una intervención oportuna.
• La mayoría de los pacientes en riesgo no desarrollan SAWS, lo que requiere medidas predictivas precisas.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la precisión y el valor predictivo de varios síntomas y signos en la identificación de pacientes hospitalizados con riesgo de SAWS.
• Evaluar la utilidad de las herramientas de evaluación de riesgos para predecir la abstinencia alcohólica grave.
• Para definir SAWS como delirio tremendo, ataque de abstinencia, o clínicamente diagnosticado abstinencia severa.

Principales métodos:

• Se realizó una búsqueda sistemática de la literatura de las bases de datos MEDLINE y EMBASE (1946-enero de 2018).
• Los estudios incluidos compararon síntomas, signos y herramientas de evaluación de riesgos en pacientes con y sin SAWS.
• Se utilizó un metanálisis para calcular los ratios de probabilidad (LR), la sensibilidad y la especificidad de los factores predictivos.

Principales resultados:

• Se analizaron 14 estudios de alta calidad en los que participaron 71.295 pacientes.
• Los antecedentes de delirio tremendo (LR, 2.9) y la presión arterial sistólica basal ≥140 mm Hg (LR, 1.7) aumentaron la probabilidad de SAWS.
• La Escala de Predicción de la Gravedad de la Abstinencia Alcohólica (PAWSS) demostró una alta utilidad (LR 174 para ≥4 hallazgos; LR 0,07 para ≤3 hallazgos).

Conclusiones:

• Las herramientas de evaluación combinadas son efectivas para identificar a los pacientes en riesgo de SAWS.
• La herramienta PAWSS muestra una promesa significativa para la estratificación del riesgo en entornos de atención aguda.
• Se necesita una mayor validación de estas herramientas para mejorar la generalización.