Tras un traumatismo, un modelo de predicción de seis factores puede predecir una hemorragia masiva

  • Jenny Blair
  • Resúmenes de artículos
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Conclusión práctica

  • Una calculadora derivada del aprendizaje automático puede ayudar a los médicos a predecir qué pacientes con traumatismos tienen más probabilidades de sufrir una hemorragia masiva.
  • Es necesaria la validación en otros centros.

Relevancia

  • Una de cada 10 muertes en el mundo está relacionada con un traumatismo.
  • La hemorragia es la principal causa evitable de muerte en los pacientes con traumatismo.
  • Si es interna, el personal asistencial puede pasar por alto la hemorragia.
  • Las herramientas de predicción se han derivado de métodos estadísticos que tienen importantes limitaciones.
  • En este estudio se utilizó en su lugar una herramienta de aprendizaje automático denominada regresión del operador de selección y contracción mínima absoluta (LASSO), que puede superar algunas de estas limitaciones.

Diseño del estudio

  • Estudio retrospectivo de pacientes con traumatismo atendidos en un centro chino, de enero de 2015 a marzo de 2022 (n = 2353).
  • A partir de 62 variables clínicas y demográficas, los autores utilizaron el método LASSO para seleccionar las más predictivas.
  • Construyeron un modelo para calcular el riesgo de hemorragia en función de esos factores.
  • Criterio principal de valoración: hemorragia masiva (transfusión de ≥3 unidades de eritrocitos en una sola hora, o embolización o cirugía hemostática, en las 24 horas siguientes al ingreso).
  • Financiación: Programa Nacional Clave de Investigación y Desarrollo de China, Proyecto de Zona Especial de Innovación Científica y Tecnológica de la Defensa Nacional.

Resultados fundamentales

  • El 16,02 % de los pacientes presentaron una hemorragia masiva.
  • Los 6 factores predictivos fueron:
    • Ritmo cardiaco.
    • La presión del pulso.
    • Exceso de bases.
    • Hemoglobina.
    • Fractura pélvica desplazada.
    • Tomografía computarizada (TAC) positiva o evaluación focalizada con ecografía para traumatismos.
  • El mejor modelo tenía un área bajo la curva de eficacia diagnóstica de 0,894, lo que indica una excelente capacidad para distinguir entre pacientes con y sin hemorragia masiva.
  • La calculadora web está disponible para el público.

Limitaciones

  • Los autores no dividieron a los pacientes en subgrupos por edad y solo se incluyeron adultos.