Carta al Editor
Modelos de predicción de riesgo de morbimortalidad en sepsis
Morbidity and mortality risk prediction models in sepsis
Fernando Miguel Gamboa Antiñolo
Medicina Interna, Hospital Universitario de Valme, Universidad de Sevilla, Sevilla, España
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Los modelos de predicción de riesgo son herramientas utilizadas para estimar el riesgo de un resultado en el contexto de variables e incertidumbres especificadas. Hasta ahora las herramientas para predecir la mortalidad en pacientes con sospecha de sepsis se han centrado principalmente en predecir el pronóstico a corto plazo, pero la sepsis y el shock séptico también están asociados a un deterioro de la calidad de vida y a una mayor mortalidad a largo plazo tras el alta hospitalaria. Los modelos de predicción de mortalidad (MPM) estiman el riesgo de muerte en una población de pacientes y pueden ayudar a estratificar el riesgo y el pronóstico de un enfermo y así facilitar la toma de decisiones compartida. Se han desarrollado numerosos sistemas de puntuación que predicen la mortalidad relacionada con la sepsis y su gravedad (PIRO, MEDS, MISSED, SOFA, qSOFA) y se sigue cuestionando su utilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. Todos ellos solo pueden usarse como herramientas para guiar la toma de decisiones, en un contexto individual, de acuerdo con las preferencias de los pacientes, y no solo como un criterio estricto de ingreso en cuidados intensivos o en otras unidades.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Recientemente se han propuesto modificaciones a algunos modelos, como SOFA-T, que añade al modelo la determinación de troponina (Tnt<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>I). Puesto que las anomalías cardiovasculares son comunes en la sepsis, y las troponinas se elevan en estos pacientes incluso en ausencia de arteriopatía coronaria, se ha comprobado que la adicción de Tnt<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>I mejora el rendimiento pronóstico del modelo SOFA en pacientes ancianos admitidos en unidades de cuidados intermedios con sepsis<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Igualmente, la combinación de qSOFA y fragilidad permite identificar los ancianos de peor pronóstico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un reciente artículo de esta revista<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> analiza el rendimiento de la escala qSOFA frente a los criterios clásicos de respuesta inflamatoria (SIRS), y lleva a los autores a cuestionar la validez del índice qSOFA para la toma de decisiones en urgencias. Los autores hacen referencia en su artículo a nuevas herramientas de clasificación en urgencias, como la escala <span class="elsevierStyleItalic">National Early Warning Score</span> (NEWS)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>, que sin embargo también ha mostrado debilidades<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualmente no disponemos de un MPM específico para adultos con sepsis que reúna adecuados criterios de calidad. Es poco probable que en situaciones de urgencia los médicos utilicen MPM complejos que precisen muchos ítems. Datos recientes sugieren que las herramientas de estratificación de riesgo basadas en el aprendizaje automático pueden permitir herramientas de apoyo a las decisiones clínicas que permitan estratificar el riesgo del paciente, su pronóstico y facilitar la toma de decisiones en urgencias<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:5 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0030" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Pronostic tools for elderly patientes with sepsis: In search of new predictive models" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "F.M. 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