Modelo de Predicción de Riesgo de Lesión Renal Aguda Postoperatoria en una Población Quirúrgica Amplia | JoVE Visualize

Área de la Ciencia:

Nefrología
Investigación de Resultados Quirúrgicos
Informática de la Salud

Sus antecedentes:

La lesión renal aguda (LRA) postoperatoria es una complicación significativa que afecta la recuperación del paciente, aumenta la morbilidad, la mortalidad y los gastos de atención médica.
El modelado predictivo ofrece un enfoque prometedor para mitigar el riesgo de LRA en pacientes quirúrgicos.

Objetivo del estudio:

Desarrollar y validar un modelo de aprendizaje supervisado para predecir el riesgo de LRA en pacientes sometidos a cirugía.
Utilizar la base de datos del Programa Nacional de Mejora de la Calidad Quirúrgica (ACS-NSQIP) del Colegio Americano de Cirujanos para el desarrollo y validación del modelo.

Principales métodos:

Se utilizaron datos de 12 hospitales del Tennessee Surgical Quality Collaborative (TSQC) (2020-2023) para el entrenamiento y la validación temporal.
Se derivó un conjunto de validación externa del Archivo de Datos de Uso para Participantes (PUF) de ACS-NSQIP de 2023.
Se seleccionó un modelo logístico aditivo, excluyendo a los pacientes con diálisis previa o clasificación ASA de 5.
La LRA se definió por disfunción renal postoperatoria o diálisis dentro de los 30 días.

Principales resultados:

El estudio analizó 59,706 casos de entrenamiento y 980,323 casos de validación externa, con tasas de LRA del 1.8% y 2.4%, respectivamente.
El modelo logístico aditivo logró un Área Bajo la Curva (AUC) de 0.87-0.88 en ambos conjuntos de validación.
Los predictores clave de LRA incluyeron el estado de hospitalización, ascitis, insuficiencia renal, creatinina preoperatoria, sepsis, clasificación de la American Society of Anesthesiologists (ASA) y edad del paciente.

Conclusiones:

El modelo desarrollado demuestra un fuerte rendimiento predictivo (discriminación y calibración) para la LRA postoperatoria.
Esta herramienta puede identificar pacientes de alto riesgo preoperatoriamente, facilitando intervenciones perioperatorias específicas.
Se justifica una mayor investigación para validar e implementar este modelo en diversos entornos clínicos para reducir la incidencia de LRA y los costos asociados.