Un nuevo modelo de inteligencia artificial para predecir las infecciones relacionadas con el dispositivo de acceso...

Área de la Ciencia:

• Seguridad de los dispositivos médicos
• Epidemiología de enfermedades infecciosas
• Modelado de predicción clínica

Sus antecedentes:

• Los dispositivos de acceso venoso totalmente implantables (TIVAD) son cruciales para las terapias a largo plazo, pero están asociados con riesgos de infección.
• La predicción y prevención de infecciones relacionadas con TIVAD es esencial para la seguridad del paciente y la eficiencia de la atención médica.
• Es posible que los modelos existentes no reflejen completamente la naturaleza multifactorial de las infecciones por TIVAD.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un modelo predictivo robusto para las infecciones relacionadas con TIVAD.
• Identificar los factores clínicos clave asociados con el riesgo de infección por TIVAD.
• Proporcionar una herramienta para la estratificación de riesgos y estrategias de prevención específicas.

Principales métodos:

• Un análisis retrospectivo de 7806 pacientes sometidos a la colocación de TIVAD entre 2014 y 2023.
• Desarrollo y comparación de dos modelos de regresión logística (LASSO y gradual) para la predicción de infecciones.
• Validación mediante análisis de la curva de decisión (DCA), curvas de impacto clínico (CIC), AUC y gráficos de calibración.

Principales resultados:

• El modelo 2, utilizando regresión logística gradual, demostró un rendimiento superior (AIC, calibración) respecto al modelo 1.
• Los predictores clave en el modelo final incluyeron el IMC, el sexo, el estado de paciente hospitalizado/ambulatorio, la longitud del túnel, la trombosis relacionada con el catéter, la dislocación del catéter primario, la edad, el diámetro del catéter, la longitud del catéter y el tipo de tumor.
• Ambos modelos mostraron utilidad clínica a través de DCA y CIC.

Conclusiones:

• Se ha desarrollado un modelo validado (Modelo 2) para predecir las infecciones relacionadas con TIVAD.
• Se recomienda un catéter 5F y antibióticos profilácticos para pacientes con una puntuación de riesgo de infección del Modelo 2 > 0,026
• Las estrategias para mitigar el riesgo incluyen optimizar la longitud del túnel, usar catéteres más pequeños y adherirse a los protocolos de lavado de heparina para prevenir la trombosis.