Modelos de predicción para la evaluación del riesgo de infección del sitio quirúrgico después de una cirugía de columna: una revisión sistemática
Antecedentes
Las
cirugías de columna son un procedimiento común, pero existe un riesgo
significativo de eventos adversos después de estas operaciones. Si bien
la tasa de eventos adversos varía del 8 % al 18 %, las infecciones del
sitio quirúrgico (ISQ) por sí solas ocurren entre el 1 % y el 4 % de las
cirugías de columna.
Conclusión
Las
investigaciones han establecido que las ISQ tienen efectos nocivos en la
restauración posoperatoria de la función, la reducción del dolor y el
riesgo de reoperación en pacientes que se someten a una cirugía de
columna. Además, las cirugías de columna siguen aumentando en todo el
mundo, y las que se realizan por abordajes posterolaterales predisponen
de forma única a los pacientes a una presión de decúbito en la herida
que puede aumentar los riesgos de ISS y otras complicaciones de la
herida. Si bien algunos modelos de riesgo preoperatorio (por ejemplo,
ACS NSQIP) se han validado e incluso se han implementado con éxito en la
clínica, la importancia de las ISS posoperatorias y la susceptibilidad
única de los pacientes de cirugía de columna a las mismas ameritan el
desarrollo de un modelo de riesgo preoperatorio específico para la
columna. Además, un modelo de riesgo integral y estratificado (por
ejemplo, riesgo de ISS, riesgo de sepsis, riesgo de reoperación, riesgo
de mortalidad, riesgo general de complicaciones) sería de una utilidad
clínica invaluable y mejoraría en gran medida los resultados en
pacientes sometidos a cirugía de columna.
Introducción
En 2012 se
realizaron aproximadamente 313 millones de procedimientos quirúrgicos en
todo el mundo y la cifra sigue aumentando cada año [1]. Entre 2003 y
2017, la cantidad de cirugías de columna realizadas se multiplicó por
2,4, y las fusiones espinales aumentaron de 287 600 a 488 300
procedimientos al año, un aumento de casi el 70 % en un período de 10
años [2,3]. Con el aumento de la cantidad de procedimientos de columna,
también aumenta la cantidad de complicaciones posoperatorias. Alrededor
del 16,4 % de los pacientes experimentaron complicaciones
posoperatorias, el 17,8 % en procedimientos toracolumbares y el 8,9 % en
procedimientos cervicales [4]. Las infecciones del sitio quirúrgico
(ISQ) siguen siendo un problema clínico desafiante. Con una incidencia
que oscila entre el 1 % y el 4 % en las cirugías de columna, las ISQ
pueden provocar un aumento de la morbilidad, la mortalidad y los costos
de atención médica del paciente [5]. El tratamiento de las ISQ puede
variar desde la administración de antibióticos hasta la reoperación. Las
ISS también pueden dar lugar a reingresos y a un aumento medio de la
estancia hospitalaria de casi 10 días. Esto ha dado lugar a un gasto
aproximado de 345 millones de dólares anuales en ISS prevenibles [5]. En
un esfuerzo por reducir la incidencia de ISS, se han utilizado con
distintos grados de éxito determinadas maniobras, como los antibióticos
preoperatorios, el cribado bacteriano, la irrigación con betadine, el
polvo de vancomicina intraherida y los drenajes quirúrgicos.
El uso de herramientas de evaluación de riesgos preoperatorios se ha vuelto cada vez más común. El conocimiento de los riesgos puede alterar la atención pre y posoperatoria e influir en la recomendación de la cirugía. Antes de la operación, los pacientes pueden someterse a un cribado mediante la herramienta de evaluación del índice de riesgo cardíaco revisado (RCRI) para determinar el riesgo de eventos cardíacos adversos a 30 días. De forma similar, se utiliza la Calculadora de riesgo quirúrgico ACS NSQIP para determinar el riesgo de numerosas complicaciones en función de las características del paciente y las comorbilidades. Antes de la introducción de estas herramientas predictivas, la identificación de los factores de riesgo se determinaba históricamente por la experiencia del cirujano [6]. Estos métodos no tienen en cuenta los factores de riesgo individuales del paciente y, por tanto, pueden variar significativamente entre cirujanos. Las herramientas de evaluación de riesgos también van más allá de reconocer un solo factor o característica del paciente que puede contribuir a peores resultados. Estos modelos predictivos se desarrollan para tener en cuenta las variables de confusión y considerar varios parámetros que calculan un riesgo general. Además, los factores de riesgo solo concluyen una correlación entre alguna variable y el resultado, mientras que un modelo de predicción cuantifica el impacto que tiene una variable en un determinado resultado [Ref]. Es por eso que las herramientas de evaluación de riesgos predictivos como RCRI y NSQIP Surgical Risk Calculator han sido fundamentales para reducir los eventos adversos, lo que permite a los cirujanos tomar decisiones basadas en los riesgos individuales del paciente a través de datos empíricos.
Aunque el uso de calculadoras de riesgo se ha vuelto común, existe una falta de herramientas de evaluación de riesgos específicas para la cirugía de columna. SpineSage es la única herramienta predictiva utilizada específicamente para procedimientos de columna; sin embargo, el resultado de la calculadora no es específico, ya que analiza las complicaciones mayores, todas las complicaciones, el desgarro dural y la infección en su conjunto [41]. Aunque este es un primer paso útil, no puede diferenciar entre complicaciones específicas como las ISQ, lo que afecta la especificidad de la atención que puede recibir el paciente. El objetivo de este estudio es abordar las lagunas que se encuentran en las herramientas actuales de software predictivo de cirugía de columna a través de una revisión sistemática de publicaciones que proponen modelos predictivos, específicamente para la lesión de la columna vertebral en cirugía de columna. Descubrimos que, en los últimos 14 años, ha habido una falta de desarrollo de estos modelos de predicción. De los modelos propuestos, pocos han completado la validación externa que sería necesaria para integrarlos en la práctica médica.
Lauinger AR, Blake S, Fullenkamp A, Polites G, Grauer JN, Arnold PM. Prediction models for risk assessment of surgical site infection after spinal surgery: A systematic review. N Am Spine Soc J. 2024 Jul 10;19:100518. doi: 10.1016/j.xnsj.2024.100518. PMID: 39253699; PMCID: PMC11382011.
© 2024 The Authors
This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
PMCID: PMC11382011 PMID: 39253699
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