Introducción:

las enfermedades cardiacas representan la principal causa de muerte. A pesar de los avances en cirugía de mínima invasión y procedimientos percutáneos, la cirugía cardiaca continúa siendo una opción en los casos más complejos aun cuando tiene altas probabilidades de morbimortalidad; hay múltiples factores preoperatorios, transoperatorios y postoperatorios inmediatos asociados a malos desenlaces.

Objetivo:

determinar los factores que están asociados a mortalidad en pacientes sometidos a cirugía cardiaca y construir un modelo predictivo.

Material y métodos:

estudio retrolectivo, transversal y analítico en pacientes ingresados a la Unidad de Terapia Intensiva (UTI) posterior a cirugía cardiaca con circulación extracorpórea durante el 1 de enero de 2017 al 31 de agosto de 2023.

Resultados:

se analizaron datos de 70 pacientes, se determinó una mortalidad de 8.57%, la edad media fue 60.6 ± 11.5 años y 78.5% correspondieron al sexo masculino. El procedimiento más frecuente fue la cirugía de revascularización coronaria (64.3%). El análisis univariado mostró asociación a mortalidad principalmente con días de ventilación mecánica (0.12 vs 1.12, p = 0.01), días de estancia intrahospitalaria (13.82 vs 2.86, p = 0.01), poder cardiaco (0.87 vs 0.55, p = 0.01), índice de volumen latido (55.8 vs 29.3, p = 0.001), lactato (2.25 vs 7.5, p ≤ 0.0001), troponina I (77.8 vs 1,381.1, p = 0.01), reporte de complicación transoperatoria (7.1% vs 50%, p = 0.001) e infusión de inotrópicos y vasopresores (44.3% vs 100%, p = 0.015). Una regresión logística binaria demostró que sólo el lactato (OR 2.476, IC95% [1.25-4.88]) y troponina I (OR 1.00003, IC95% [1.000-1.001]) tienen una asociación independiente a mortalidad. Se desarrolló un modelo predictivo de mortalidad y se realizó análisis COR con una AUR 0.969 [0.920-1.017].

Conclusiones:

existen distintos factores que se asocian a mortalidad, en nuestro caso después de un análisis de regresión logística sólo el lactato y troponina I se asociaron de manera independiente. Nuestro modelo predictivo es sencillo y podría suponer una herramienta predictora de mortalidad en el abordaje inicial.

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