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Estratificación del riesgo renal preoperatorio por estratificación
G M Chertow1, J M Lazarus, C L Christiansen
1Renal Section, Brockton-West Roxbury Department of Veteran Affairs Medical Center, Boston, Mass, USA. gmchertow@bics.bwh.harvard.edu
Circulation
|February 18, 1997
Resumen
La insuficiencia renal aguda (IRA) después de la cirugía cardíaca es una complicación grave. Este estudio identificó predictores clave y desarrolló un algoritmo de estratificación de riesgo para estimar el riesgo del paciente, ayudando en intervenciones dirigidas.
Área de la Ciencia:
- Nefrología Nefrología.
- Cardiología Cardiología.
- Resultados quirúrgicos.
Sus antecedentes:
- La insuficiencia renal aguda (ARF) que requiere diálisis ocurre en el 1-5% de los pacientes con cirugía cardíaca.
- La ARF está relacionada con un aumento de la morbilidad y mortalidad perioperatorias.
- Los estudios previos carecían de la potencia para el análisis multivariado o el desarrollo de algoritmos de riesgo.
Objetivo del estudio:
- Para identificar predictores independientes de ARF que requieren diálisis después de la cirugía cardíaca.
- Desarrollar y validar un algoritmo de estratificación de riesgo para ARF.
Principales métodos:
- Estudio de cohorte prospectivo de 43.642 pacientes sometidos a bypass de la arteria coronaria o cirugía de corazón valvular.
- Análisis de regresión logística para identificar predictores independientes.
- Partición recurrente para la construcción y validación de algoritmos de riesgo en 3.795 pacientes.
Principales resultados:
- La incidencia general de ARF que requiere diálisis fue del 1,1%.
- La mortalidad a los treinta días fue significativamente mayor en pacientes con ARF (63,7%) versus sin ella (4,3%).
- Diez variables clínicas preoperatorias se asociaron de forma independiente con el riesgo de ARF, lo que permite la estratificación del riesgo en grupos de bajo, mediano y alto riesgo.
Conclusiones:
- El riesgo de ARF después de la cirugía cardíaca se puede cuantificar con precisión utilizando datos preoperatorios.
- El algoritmo desarrollado proporciona mejores estimaciones de riesgo para los pacientes.
- Los hallazgos pueden orientar las intervenciones para los subgrupos de alto riesgo para reducir la incidencia y gravedad de la FRA.