Desarrollo de un modelo predictivo de eventos cardiovasculares adversos mayores posoperatorios en pacientes ancianos...

Para investigar el valor predictivo de una batería corta de pruebas de desempeño físico (SPPB) para eventos cardiovasculares adversos mayores (MACE) postoperatorios en pacientes ancianos sometidos a cirugía abdominal mayor y desarrollar un modelo de predicción de riesgo mediante un nomograma.

Para el estudio se seleccionó a un total de 427 pacientes ancianos con una edad ≥ 65 años que se sometieron a una cirugía abdominal mayor en nuestro hospital entre junio de 2023 y marzo de 2024, de los cuales finalmente se incluyeron 416 pacientes. Se midió la puntuación preoperatoria del SPPB y los pacientes se dividieron en dos grupos: un grupo de SPPB alto (≥ 10) y un grupo de SPPB bajo (< 10). Se registraron los conjuntos de datos clínicos de los sujetos y los datos de incidencia de eventos cardiovasculares mayores (MACE) postoperatorios. Se realizó un análisis de regresión LASSO para cribar las variables predictoras y desarrollar un modelo de predicción de riesgo mediante nomograma para predecir los MACE. Para evaluar la eficacia clínica del modelo, se utilizaron el área bajo la curva de característica operativa del receptor (AUC), la curva de calibración y el análisis de curva de decisión (DCA).

La incidencia de eventos adversos cardiovasculares mayores (MACE) posoperatorios en pacientes ancianos sometidos a cirugía abdominal mayor fue del 5%. El análisis de regresión LASSO reveló que la arritmia, la creatina cinasa, el SPPB, la duración de la anestesia, la edad, la frecuencia cardíaca mínima intraoperatoria, el IMC y la enfermedad de las arterias coronarias fueron predictores significativos de los MACE. El modelo de predicción de riesgo mediante nomograma basado en el SPPB e indicadores clínicos puede predecir mejor la aparición de MACE y puede orientar las intervenciones preoperatorias y ayudar a mejorar el manejo perioperatorio. La curva de decisión indicó una eficacia clínica alentadora, la curva de calibración demostró una buena concordancia y el área bajo la curva (AUC) fue de 0,852 (IC del 95%, 0,749-0,954).

El modelo de predicción de riesgo mediante nomograma, basado en la SPPB e indicadores clínicos, puede predecir mejor la aparición de MACE y puede orientar la intervención preoperatoria, ayudando así a mejorar el manejo perioperatorio.