Modelo de predicción de infección mayor postoperatoria en pacientes pediátricos sometidos a cirugía cardiotorácica en un hospital pediátrico de Lima, Perú

• Main Authors: Jauregui Farfan, Alfredo Martin, Urrunaga Poma, Paula Valeria, Gonzales Albarracin, Juan Abraham
• Other Authors: Silva, Eduardo W.
• Format: Others
• Language: Spanish
• Published: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) 2017
• Subjects: Cirugía cardiovascular; Complicaciones postoperatorias; Pediatría; Hospitales; Perú
• Online Access: 1. Farfan J, Martin A, Poma U, Valeria P, Albarracin G, Abraham J. Modelo de predicción de infección mayor postoperatoria en pacientes pediátricos sometidos a cirugía cardiotorácica en un hospital pediátrico de Lima, Perú [Internet]. Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC); 2017. Available from: http://hdl.handle.net/10757/621027; http://hdl.handle.net/10757/621027

MODELO DE PREDICCIÓN DE INFECCIÓN MAYOR POSTOPERATORIA EN PACIENTES PEDIÁTRICOS SOMETIDOS A CIRUGÍA CARDIOTORÁCICA EN UN HOSPITAL PEDIÁTRICO DE LIMA, PERÚ Introducción: La infecciones mayores postoperatorias (IMP) en cirugía cardiotorácica son complicaciones que presentan un gran impacto en la mortalidad y el tiempo de estancia hospitalaria. Diversos factores preoperatorios e intraoperatorios han sido asociados al riesgo de desarrollar una infección postoperatoria luego de una cirugía cardiotorácica. En el presente estudio desarrollamos y validamos internamente un modelo predictivo de IMP en pacientes pediátricos. Métodos: Se realizó una cohorte retrospectiva y se analizaron 1025 casos de pacientes pediátricos sometidos a cirugía cardiotorácica asistida con bypass cardiopulmonar entre los años 2000 y 2010. Se desarrolló el modelo de predicción de IMP utilizando análisis de regresión logística. Se evaluó la discriminación y calibración del modelo y finalmente se validó internamente utilizando a técnica de bootstrapping con 200 replicaciones. Resultados: De 1025 pacientes, 59 (5,75%) presentaron al menos un episodio de IMP (4,78% sepsis, 0,97% mediastinitis, 0% endocarditis). En el análisis multivariado, las variables asociadas fueron: percentil peso para la edad <5%, enfermedad cianótica, RACHS-1, NYHA IV, mayor estancia preoperatoria and cirugía de emergencia. El modelo presentó una buena discriminación con un estadistico-c de 0,78 (95% CI 0,72 to 0,83) y buena calibración. Los scores varían entre 12 y 37 puntos y se correlacionan con la probabilidad de desarrollar IMP de 5% a 80% respectivamente. Conclusión: El modelo de predicción de IMP presenta un buen desempeño. Es necesario realizar una validación externa del modelo para evaluar su utilidad en la práctica clínica. === PREDICTION MODEL OF MAJOR POSTOPERATIVE INFECTIONS IN PEDIATRIC PATIENTS UNDERGOING CARDIOTHORACIC SURGERY AT A CHILDREN´S HOSPITAL IN LIMA, PERU Background: Major postoperative infections (MPI) are important complications presented after cardiothoracic surgery with a great impact over mortality and length of hospital stay. Several preoperative and intraoperative factors have been associated with postoperative infection risk after cardiothoracic surgery. We developed an internally validated a pediatric major postoperative infection risk prediction model. Methods: A retrospective cohort analyzed 1025 children who underwent cardiothoracic surgery with cardiopulmonary bypass from 2000 to 2010. Bivariate and multivariate logistic regression analyses were used to develop a prediction model for MPI. The model was tested for discrimination and calibration, and validated internally using bootstrapping with 200 replications. Results: From a total of 1025 patients, 59 (5.75%) had at least one episode of MPI (4.78% sepsis, 0.97% mediastinitis, 0% endocarditis). In multivariate analyses, variables associated with MPI were: percentile weight for age <5%, cyanotic disease, RACHS-1, NYHA IV, longer preoperative hospital stays and emergent surgery. The internally validated model had good discrimination with a c-statistic of 0.78 (95% CI 0.72 to 0.83) and calibration. Scores ranged from 12 to 37 corresponding with probabilities of MPI ranging from 5% to 80%, respectively. Conclusion: The prediction model for MPI has good overall performance in children undergoing cardiothoracic surgery. External validation of the model is necessary to evaluate its usefulness in clinical practice. === Tesis