Construcción y validación de un modelo predictivo de hipotermia intraoperatoria*
Construction and validation of a model to predict intraoperative hypothermia
D.A. Rincón
, J.F. Valero, J. Eslava-Schmalbach
Autor para correspondencia
darinconv@unal.edu.co
Corespondencia: Universidad Nacional de Colombia. Ciudad Universitaria. Carrera 30 Calle 45. Facultad de Medicina. Of. 107 Bogotá 11001000 (Colombia)
Corespondencia: Universidad Nacional de Colombia. Ciudad Universitaria. Carrera 30 Calle 45. Facultad de Medicina. Of. 107 Bogotá 11001000 (Colombia)
Facultad de Medicina. Universidad Nacional de Colombia
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Alrededor de la mitad de los <a name="p402"></a>pacientes alcanzan temperaturas menores de 36°C y un tercio menores de 35°C<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Adicionalmente varios experimentos clínicos han asociado la hipotermia perioperatoria con una gran cantidad de efectos adversos que aumentan la morbilidad y la mortalidad, dentro de los que se cuentan incomodidad térmica, aumento en la estancia hospitalaria, recuperación postanestésica prolongada, escalofrío postoperatorio, isquemia miocárdica, infecciones del sitio operatorio, aumento en la mortalidad en pacientes politraumatizados, aumento del sangrado intraoperatorio con aumento en el requerimiento de transfusión alogénica, y aumento en el tiempo de acción de los bloqueantes neuromusculares, entre otros<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3,</span></a><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. En contraste, mantener la normotermia perioperatoria no es difícil. En la literatura están descritos métodos como el calentamiento preoperatorio, y cuidados térmicos intraoperatorios, como el calentamiento de aire forzado y calentamiento continuo de los líquidos intravenosos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0015"><span class="elsevierStyleSup">3–6</span></a>. Conocer los factores que predisponen a los paciente a la hipotermia perioperatoria podría optimizar los recursos reservando el mayor número de medidas profilácticas sólo a quienes tengan un riesgo intermedio o alto para presentar una disminución de la temperatura central por debajo de 36°C.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este estudio es identificar los factores de riesgo para hipotermia intraoperatoria y con estos construir una herramienta para clasificar a los pacientes según su riesgo preoperatorio.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Después de la aprobación del Comité de Investigaciones de la Unidad de Anestesiología y Reanimación de nuestra universidad, se inició este estudio multicéntrico, prospectivo, en cuatro instituciones de Bogotá, Colombia: ESE Luís Carlos Galán Sarmiento Unidad Hospitalaria Clínica Carlos Lleras Restrepo (cirugía ambulatoria), Instituto Materno Infantil Concepción Villaveces de Acosta (cirugía neonatal, obstétrica y ginecológica), Fundación Hospital de La Misericordia (cirugía pediátrica) e Instituto Nacional de Cancerología (cirugía oncológica). Se incluyeron consecutivamente todos los pacientes en los que se realizó algún procedimiento quirúrgico con anestesia general, regional o ambas. Fueron excluidos los pacientes que durante la inducción de la anestesia tenían una temperatura timpánica igual o menor de 35,9°C, los sometidos a un procedimiento quirúrgico que requería hipotermia inducida (cirugía cardiovascular), los que recibieron profilaxis térmica con mecanismos activos (mantas de aire forzado o agua circulante, calentador de líquidos intravenosos, etc.), los que la medición de la temperatura timpánica interfería con el campo quirúrgico, los que tuvieran contraindicación para la monitorización de la temperatura timpánica y los que se negaran a participar en el estudio. El consentimiento informado se obtuvo de todos los participantes.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pacientes fueron evaluados por uno de los investigadores antes de la inducción de la anestesia para registrar los siguiente datos (variables independientes): sexo, edad (años), peso (kg), talla (cm), índice de masa corporal (IMC), temperatura timpánica (°C), gestación (sí o no), urgencia, clasificación ASA, <span class="elsevierStyleItalic">(American Society of Anesthesiologists)</span> cavidad a ser intervenida, extensión de la intervención y tipo de anestesia. La zona quirúrgica se clasificó como cabeza y cuello, tronco o extremidades. La extensión de la intervención se clasificó como menor, intermedia o mayor. La técnica anestésica se clasificó como general, regional o combinada. También se registró la temperatura de la sala de cirugía durante el ingreso del paciente y se hizo una predicción sobre la duración del procedimiento. La temperatura ambiental fue medida con un termómetro ambiental (ACURITE®, Chaney Instrument Co., Lake Geneva, Wisconsin; precisión ± 0,1°C; rango –50°C a 70°C) ubicado a más de dos metros del paciente y alejado de cualquier equipo generador de calor. El termómetro fue mantenido y calibrado de acuerdo con las instrucciones del fabricante. Después de ingresar a la sala de cirugía los pacientes incluidos fueron monitorizados con electrocardiografía continua, presión arterial no invasiva, oximetría de pulso, capnografía y temperatura timpánica. La monitorización invasiva y especializada se usó según el criterio del anestesiólogo con base a las necesidades de cada caso. La temperatura corporal fue medida en todos los pacientes únicamente por el autor principal con un termómetro infrarrojo de membrana timpánica (MSR® Modelo ST613, Mesure Technology Co., Ltd., Sanchung City, Taipei Hsien, Taiwán; precisión ± 0,1°C; rango 32°C a 42°C). La temperatura se midió en el mismo canal auditivo en cada paciente, y el termómetro fue mantenido y calibrado de acuerdo con las instrucciones del fabricante. Todas las variables monitorizadas fueron registradas desde la inducción anestésica y posteriormente a intervalos de cinco minutos hasta la finalización del procedimiento. La hipotermia intraoperatoria (variable dependiente) se definió como una temperatura timpánica de 35,9°C o menos en dos medidas consecutivas. El manejo intraoperatorio se realizó según el criterio del anestesiólogo. Al terminar cada procedimiento quirúrgico el paciente se trasladó a la unidad de cuidados postanestésicos (UCPA) o a la unidad de cuidados intensivos (UCI) según estuviera indicado. El manejo postoperatorio <a name="p403"></a>se realizó de acuerdo a los protocolos de cada institución.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tanto el muestreo como el tamaño de la muestra se determinaron por conveniencia. La muestra de pacientes fue asignada al azar a dos grupos con una proporción tres a uno, mediante una asignación de números aleatorios. El grupo más numeroso (grupo diseño) se usó para la detección de los factores de riesgo y el otro (grupo prueba) para la verificación del poder predictivo de estos factores. Todas las pruebas estadísticas se realizaron con la hipótesis nula de no diferencia entre pacientes que presentaron hipotermia y los que no lo hicieron. En el grupo diseño las variables independientes cuantitativas se compararon con la prueba t de Student. Las variables cualitativas se compararon con la prueba ji al cuadrado. Después de la comparación se seleccionaron las variables en la que se obtuvo un valor P < 0,10 con el fin de incluirlas en un análisis multivariable (regresión logística) en el que se podían incluir hasta 15 variables independientes según lo determinado con la fórmula del apéndice. También se incluyó el peso como representante de las variables antropométricas, a pesar de no cumplir con el umbral del valor P. Las variables politómicas se transformaron a sus formas dicotómicas para incluirlas en el análisis multivariable. Se hizo una regresión logística con eliminación progresiva de variables no significativas (“backward elimination”) para obtener el conjunto de variables (modelo completo) con mejor desempeño predictivo. Se creó una tabla de puntuación transformando arbitrariamente las variables a una escala de cuatro grados de riesgo: bajo, intermedio, alto y muy alto (modelo abreviado). En el grupo prueba se reprodujo el modelo completo y el abreviado. El desempeño de todos los modelos predictivos se determinó mediante el área bajo la curva ROC (ABC-ROC, del inglés, “Area Under Receiver-Operator Characteristic Curve”) y determinación de sensibilidad, especificidad y exactitud global. Se evaluó la correlación y la concordancia entre la duración estimada y la duración real de los procedimientos con el coeficiente de concordancia de Lin. Todos los análisis se realizaron con el programa estadístico Stata® (versión 9.0; Stata Corporation, 4905 Lakeway Drive, College Station, Texas 77845 USA). Un valor P < 0,05 se consideró estadísticamente significativo para rechazar la hipótesis nula en todas las pruebas.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio se culminó después de recolectar datos de 300 pacientes consecutivos. Fueron excluidos 36 pacientes. Para el análisis estadístico se incluyeron 264 pacientes, que fueron asignados al grupo diseño (n=200) y al grupo prueba (n=64) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">Figura 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el grupo diseño, la hipotermia intraoperatoria (definida como una temperatura timpánica menor o igual a 35,9°C) se presentó en 47% de los pacientes (93/200). El rango de edad fue de cero a 86 años. Cuando se compararon las características preoperatorias en el grupo diseño (análisis bivariable) se encontraron diferencias significativas entre el grupo normotermia e hipotermia en edad, duración estimada de la cirugía, temperatura corporal y ambiental antes de la inducción anestésica y la zona quirúrgica (todas con valor P < 0,05). Además de éstas también se incluyeron en la regresión logística (por tener valor P < 0,10) cirugía de urgencia, clasificación ASA (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">Tabla 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la regresión logística (modelo completo) fueron encontrados como factores de riesgo independientes con valor P < 0,05 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">Tabla 2</a>): edad, peso, duración estimada del procedimiento, temperatura ambiental y corporal antes de la inducción. Con base en estas variables significativas se construyó una tabla de puntuación (modelo abreviado) transformando arbitrariamente las variables a una escala de cuatro grados de riesgo: bajo, intermedio, alto y muy alto (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">Tabla 3</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El poder predictivo para el modelo completo y el abreviado se determino con el ABC-ROC. Después de haber comprobado el poder predictivo de los dos modelos se aplicaron en el grupo prueba encontrando desempeños similares (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">Figura 2</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, se hizo un análisis de concordancia entre la duración estimada y la duración real de los procedimientos quirúrgicos, y se encontró un coeficiente de concordancia de Lin de 0,83 (IC 95%, 0,79 a 0,87).<a name="p404"></a></p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Discusión</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio se encontró que dentro de un número importante de factores preoperatorios, la edad, el peso, la duración estimada del procedimiento quirúrgico y las temperaturas corporal y ambiental durante la inducción anestésica son los más útiles para predecir la disminución de la temperatura timpánica por debajo de 36°C (hipotermia intraoperatoria). El análisis de los odds ratios (OR) deja ver que la edad y el peso tienen un efecto divergente sobre el riesgo de hipotermia intraoperatoria, ya que dicho riesgo aumenta proporcionalmente con la edad pero disminuye a medida que aumenta el peso. Este hecho permite plantear la teoría en la cual los niños son pacientes de alto riesgo por el peso más bajo y los ancianos por la edad mayor. La transformación a una tabla de puntuación no disminuyó el poder predictivo del modelo. Esto permite su aplicación de dos maneras, la primera replicando la regresión logística teniendo en cuenta el valor absoluto de cada una de las variables (apéndice) con la ayuda de una computadora de mano (PDA, del inglés, “personal device assistant”) o manualmente asignando un puntuación a cada variable según su grado de riesgo (bajo, intermedio, alto y muy alto). El análisis de las curvas ROC mostró que los mejores puntos de corte en los que se preservaba la exactitud global con la mayor sensibilidad fueron 0,40 en el modelo completo y 13 puntos en el modelo abreviado.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el análisis bivariable no se encontró relación entre la hipotermia intraoperatoria y talla, IMC, sexo, gestación y la extensión de la intervención. Adicionalmente con la regresión logística se excluyeron la urgencia, clasificación ASA y la cavidad intervenida <a name="p405"></a>como factores predictivos. Es llamativo que con frecuencia muchos de estos factores son tomados en cuenta al momento de planear la estrategia de protección térmica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los factores de riesgo identificados no van en contra de la descripción del mecanismo fisiopatológico de la hipotermia intraoperatoria donde el proceso principal se debe a la redistribución interna de calor y no a la pérdida de calor hacia el ambiente. Además, el 6% de los pacientes ingresaron hipotérmicos a la sala de cirugía, lo que hace pensar que el deterioro termorregulador no se podría atribuir exclusivamente al efecto de los fármacos anestésicos.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Otros autores ya se han ocupado de la predicción de la hipotermia intraoperatoria. Macario et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>, en una encuesta encontraron que un grupo de anestesiólogos identificaron intuitivamente algunos factores de riesgo para hipotermia intraoperatoria, por ejemplo: extremos de la edad, baja temperatura del paciente y/o de la sala de cirugía, quemaduras extensas, contextura corporal delgada y pérdida sanguínea intraoperatoria, entre otras. Kasai et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>, en un estudio de casos y controles describieron un modelo de predicción con regresión logística en pacientes con anestesia general que incluye edad, peso, talla, presión arterial sistólica y frecuencia cardiaca preoperatorias, pero no diseñaron un modelo abreviado. Yamakage et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>, demostraron la correlación lineal que hay entre la disminución de la temperatura rectal y la temperatura palmar, y propusieron la utilidad de este fenómeno para la predicción de la hipotermia intraoperatoria. Frank et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>, encontraron que en pacientes con anestesia subaracnoidea la disminución de la temperatura central estaba determinada por la edad y por el nivel de bloqueo sensitivo. Kurz et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>, asociaron la magnitud de los cambios de la temperatura central con la grasa corporal y con la relación peso/superficie corporal. Kongsayreepong et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, crearon un modelo predictivo para predecir hipotermia al ingreso a la UCI quirúrgica, teniendo en cuenta factores pre e intraoperatorios. Encontraron que la clasificación ASA, procedimiento quirúrgicos mayores, técnica anestésica combinada (regional y general), procedimientos de más de dos horas de duración y posiblemente la falta de medición de la temperatura intraoperatoria, aumentaban el riego de hipotermia, mientras que la obesidad, y temperaturas corporal y <a name="p406"></a>ambiental altas fueron factores protectores.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En nuestro estudio sólo se tuvieron en cuenta datos que normalmente están disponibles antes de la inducción anestésica, ya que al incluir factores intraoperatorios haría que los modelos no fueran aplicables en un escenario clínico. Esta fue la razón por la que se usó la duración estimada del procedimiento y no la duración real. Además, se debe considerar que hay una concordancia aceptable entre la duración predicha y la duración real. En nuestro estudio se usó un termómetro de membrana timpánica por su versatilidad para la medición de la temperatura, además, porque es un método que usado adecuadamente concuerda con la temperatura central<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>. Se decidió incluir el peso como un representante de las variables antropométricas ya que es un dato que se encuentra frecuentemente en las valoraciones anestésicas y se ha relacionado estrechamente con la relación peso/superficie corporal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos resultados se obtuvieron al estudiar una población heterogénea compuesta por pacientes gestantes, niños, ancianos, llevados a cirugía programada y de urgencia, cirugía ambulatoria, pacientes críticos, etc., lo que lo haría extrapolable a una gran variedad de escenarios anestésicos. Sin embargo, con el número de pacientes incluidos en el desarrollo del modelo es alta la probabilidad de un error tipo 2 (falso negativo), al excluir factores de riesgo por falta de poder estadístico (muestra insuficiente). Pero no hay prueba de que la inclusión de más factores mejore el poder predictivo del modelo, sin embargo, el aumento de factores podría complicar su aplicación clínica.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Futuras investigaciones sobre este modelo predictivo se deben proponer encontrar una ventaja clínica derivada de su uso. Por ejemplo, se debe evaluar la posibilidad de obtener ventajas económicas con su aplicación. También se debe probar su capacidad para predecir las complicaciones asociadas a la hipotermia intraoperatoria, como la infección del sitio quirúrgico, complicaciones cardiovasculares, entre otras.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, la edad, el peso, la duración estimada del procedimiento y las temperaturas corporal y ambiental cuando se incluyen en un modelo de regresión logística o en una tabla de puntuación son factores preoperatorios útiles para predecir el desarrollo de hipotermia intraoperatoria en una gran variedad de pacientes quirúrgicos.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Apéndice</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cálculo del número de máximo de variables para incluir en una regresión logística.<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia></p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aplicación clínica de la regresión logística</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El mejor punto de corte en el modelo es 40% (0,40) de riesgo. La aplicación de modelos de regresión logística requiere de dos pasos: 1) cálculo del coeficiente Z; 2) cálculo del riesgo.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El cálculo del coeficiente Z se hace con la siguiente fórmula:</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Z = b + m<span class="elsevierStyleInf">1</span>x<span class="elsevierStyleInf">1</span> + m<span class="elsevierStyleInf">2</span>x<span class="elsevierStyleInf">2</span> + m<span class="elsevierStyleInf">i</span>x<span class="elsevierStyleInf">i</span></p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el caso del modelo para predecir hipotermia intraoperatoria el cálculo se hace de la siguiente manera:</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">(105,117) + (0,0371484 x A) – (0,0282914 x B) + (0,0213259 x C) – (0,2609733 x D) – (2,727589 x E).</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Donde: A, edad; B, peso; C, duración estimada; D, temperatura ambiental; E, temperatura corporal.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los signos positivos y negativos antes de los términos de la fórmula explican si los factores tienen una relación directa o inversa con el riesgo del desenlace.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El cálculo del riesgo se hace con la siguiente fórmula:</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Riesgo (%) = 100/(1 + e<span class="elsevierStyleSup">Z</span>)</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:10 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "xres173087" "titulo" => array:5 [ 0 => "Resumen" 1 => "Objetivo" 2 => "Material y métodos:" 3 => "Resultados" 4 => "Conclusión" ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec161358" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "xres173086" "titulo" => array:5 [ 0 => "Summary" 1 => "Objectives" 2 => "Materials and methods" 3 => "Results" 4 => "Conclusion" ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec161357" "titulo" => "Key words" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y métodos" ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Apéndice" ] 9 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaAceptado" => "2008-05-31" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec161358" "palabras" => array:8 [ 0 => "Anestesia" 1 => "Temperatura corporal" 2 => "Hipotermia" 3 => "Complicaciones intraoperatorias" 4 => "Modelos logísticos" 5 => "Monitorización" 6 => "Intraoperatoria" 7 => "Factores de riesgo" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Key words" "identificador" => "xpalclavsec161357" "palabras" => array:7 [ 0 => "Anesthesia" 1 => "Body temperature" 2 => "Hypothermia" 3 => "Intraoperative complications" 4 => "Logistic models" 5 => "Intraoperative monitoring" 6 => "Risk factors" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objetivo</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La hipotermia perioperatoria se asocia a efectos adversos que aumentan la morbilidad y la mortalidad. El objetivo de este estudio fue identificar los factores de riesgo para hipotermia intraoperatoria y construir una herramienta para identificar a los pacientes de alto riesgo.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos:</span><p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se estudiaron pacientes, sin límite de edad, en los que se realizó algún procedimiento quirúrgico. Fueron asignados a dos grupos “diseño” y “validación” mediante una lista de números generados al azar. La hipotermia intraoperatoria se definió como una temperatura timpánica de 35,9°C o menos. En un análisis bivariable en el grupo diseño se identificaron los factores predictores y después en un modelo multivariable (regresión logística de eliminación progresiva de variables no significativas) se obtuvo un modelo predictivo. Además, se elaboró una tabla de puntuación transformando las variables (modelo abreviado). El poder predictivo se determinó mediante el área bajo la curva ROC [área bajo curva ROC (ABC-ROC)].</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se incluyeron 264 pacientes consecutivos; 200 en el grupo diseño y 64 en el de validación En el grupo diseño el ABC-ROC del modelo completo fue 0,85 y la del modelo abreviado ABC-ROC 0,83. En el grupo validación el ABC-ROC del modelo competo fue 0,85 y la del modelo abreviado ABC-ROC 0,82. El valor P fue < 0,01 en todas las curvas.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusión</span><p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En nuestro estudio, la edad, peso, duración estimada del procedimiento y las temperaturas corporal y ambiental durante la inducción, incluidas en un modelo predictivo, fueron factores preoperatorios que predicen el desarrollo de hipotermia intraoperatoria en una muestra heterogénea de pacientes quirúrgicos.</p>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Summary" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objectives</span><p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Perioperative hypothermia is linked to adverse effects that increase morbidity and mortality. The objectives of this study were to identify the risk factors for intraoperative hypothermia and construct an instrument for identifying patients at high risk.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Materials and methods</span><p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">We studied patients of all ages who had undergone surgery. Patients were assigned to a design group or a validation group by means of a list of randomly generated numbers. Intraoperative hypothermia was defined by an tympanic temperature of 35.9°C or less. A bivariate analysis of the design group identified the predictive factors and a multivariate analysis (logistic regression with backward elimination of nonsignificant variables) provided a predictive model. Risk scores were obtained for each variable by converting them to a 4-degree risk scale (abbreviated model). Predictive power was determined by calculating the area under the receiver-operator characteristic curve (AUC).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Results</span><p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">We enrolled 264 consecutive patients; 200 were assigned to the design group and 64 to the validation group. In the design group, the AUC was 0.85 for the complete model and 0.83 for the abbreviated model. In the validation group, the AUC was 0.85 for the complete model and 0.82 for the abbreviated model. The <span class="elsevierStyleItalic">P</span> value was <.01 for all curves.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusion</span><p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Age, weight, approximate duration of surgery, and body and ambient temperature during induction were the included factors that predicted intraoperative hypothermia in a heterogeneous sample of surgical patients.</p>" ] ] "NotaPie" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Premiado en el Concurso “Rafael Sarmiento” de Pósteres de Investigación Original del Segundo Congreso Colombiano de Estudiantes Postgrado en Anestesiología, noviembre de 2007.</p>" ] ] "multimedia" => array:6 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Fig. 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 844 "Ancho" => 1010 "Tamanyo" => 112661 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Manejo de los pacientes *Se incluyó arbitrariamente el peso (valor P = 0,90) como representante de las variables antropométricas.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Fig. 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 754 "Ancho" => 1011 "Tamanyo" => 114084 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curvas ROC. El punto de corte para el modelo completo es ≥0,40, y para el modelo abreviado es ≥13 puntos. A, modelo completo en el grupo diseño; B, modelo abreviado en el grupo diseño; C, modelo completo en el grupo validación; D, modelo abreviado en el grupo validación. Abreviaturas: ABC-ROC, área bajo la curva ROC.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:2 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Variable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Subgrupo normotermia n = 107 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Subgrupo hipotermia n = 93 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">†</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Edad (años) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32,1 ± 20,0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38,7 ± 23,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,03§ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Peso (kg) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53,4 ± 24,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53,8 ± 22,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,90<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0025"><span class="elsevierStyleSup">**</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Talla (cm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">142,9 ± 35,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">146,4 ± 32,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">IMC (kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,2 ± 5,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,9 ± 4,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,64 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Duración estimada (min) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">62,9 ± 36,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">83,4 ± 52,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">< 0,01<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">§</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Temperatura corporal (°C) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">‡</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">37,2 ± 0,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">36,6 ± 0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">< 0,01<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">§</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Temperatura ambiental (°C) <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">‡</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,5 ± 2,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,4 ± 1,8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">< 0,01<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">§</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sexo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Masculino \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">39 (36%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43 (46%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Femenino \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">68 (64%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50 (54%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Gestación \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sí \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 (13%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 (9%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">93 (87%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">85 (91%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Urgencia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,06§ \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sí \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16 (15%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 (6%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">91 (85%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">87 (94%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Clasificación ASA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,09<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">§</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ASA1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">47 (44%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">49 (53%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ASA 2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">40 (37%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">37 (40%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ASA 3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16 (15%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 (4%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ASA 4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 (4%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (2%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ASA 5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 (0%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 (1%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Zona quirúrgica \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,05<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">§</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Cabeza y cuello \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 (6%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (5%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tronco \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">87 (81%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">62 (67%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Extremidades \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 (13%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26 (28%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Extensión de la intervención \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Menor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 (16%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 (22%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Intermedia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">47 (44%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">39 (42%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mayor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43 (40%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">34 (36%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tipo de anestesia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,64<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">§</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>General \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65 (61%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65 (60%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Regional \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">39 (36%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32 (34%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Combinada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 (3%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (6%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab266321.png" ] ] ] "notaPie" => array:5 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Los valores de las variables continuas (edad, peso talla, IMC, duración estimada del procedimiento, temperatura corporal en la inducción y temperatura ambiental en la inducción) se dan en media ± desviación estándar o rango. En las variables nominales (sexo, gestación y urgencia) y ordinales (clasificación ASA, cavidad intervenida, extensión de la intervención, tipo de anestesia) los valores se dan número absoluto y porcentaje.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "†" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Valor P para la diferencia entre el grupo normotermia y el grupo hipotermia según la prueba t de Student (variables continuas) y la prueba Ji al cuadrado (variables nominales y ordinales).</p>" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0015" "etiqueta" => "‡" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Al momento de la inducción anestésica.</p>" ] 3 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0020" "etiqueta" => "§" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Variable incluida en el modelo de regresión logística por tener valor p < 0,10 en el modelo bivariable.</p>" ] 4 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0025" "etiqueta" => "**" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Variable incluida arbitrariamente en representación de las variables antropométricas. IMC, índice de masa corporal; ASA, <span class="elsevierStyleItalic">American Society of Anesthesiologists.</span></p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características preoperatorias del grupo diseño<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a></p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El mejor punto de corte es un riesgo de 0,40 ó 40%.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Variable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">OR ajustado (IC 95%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Coeficiente (EE) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Edad (años) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,04 (1,01 a 1,06) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">+ 0,04 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Peso (kg) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,97 (0,94 a 0,99) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-0,03 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,05 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Duración estimada \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,02 (1,01 a 1,03) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">+ 0,02 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Temperatura ambiental<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2fn0010"><span class="elsevierStyleSup">†</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,77 (0,63 a 0,94) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-0,26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Temperatura corporal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2fn0010"><span class="elsevierStyleSup">†</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,06 (0,02 a 0,15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-2,72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="right" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab266319.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tbl2fn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Intercepto = 105,11, r<span class="elsevierStyleSup">2</span> = 0,32, (p < 0,01).</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tbl2fn0010" "etiqueta" => "†" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Antes de la inducción de la anestesia.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Modelo completo (regresión logística)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl2fn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a></p>" ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El mejor punto de corte es 13 o más puntos.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"></td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="4" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Riesgo (puntos)</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Bajo (1 punto) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Intermedio (2 puntos) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Alto (3 puntos) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Muy alto (4 puntos) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Edad (años) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≤14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15–42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">43–70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥71 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Peso (kg) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥89 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">54–88 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18–53 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,4–17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Duración estimada (minutos)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl3fn0005"><span class="elsevierStyleSup">*</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≤16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17–49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50–83 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥84 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Temperatura corporal (°C)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl3fn0010"><span 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align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≥26,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,4–26,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20,7–23,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">≤20,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab266320.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tbl3fn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Contando desde la inducción anestésica hasta el cierre del sitio quirúrgico.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tbl3fn0010" "etiqueta" => "†" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Antes de la inducción anestésica.</p>" ] ] ] "descripcion" => 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|---|---|---|---|
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| 2020 Mayo | 14 | 3 | 17 |
| 2020 Marzo | 1 | 0 | 1 |
| 2019 Noviembre | 2 | 4 | 6 |
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| 2017 Junio | 19 | 10 | 29 |
| 2017 Mayo | 23 | 8 | 31 |
| 2017 Abril | 23 | 8 | 31 |
| 2017 Marzo | 10 | 13 | 23 |
| 2017 Febrero | 23 | 3 | 26 |
| 2017 Enero | 14 | 4 | 18 |
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| 2016 Noviembre | 44 | 6 | 50 |
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| 2015 Noviembre | 19 | 3 | 22 |
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