metricas
covid
Buscar en
Revista Española de Cirugía Ortopédica y Traumatología
Toda la web
Inicio Revista Española de Cirugía Ortopédica y Traumatología Factores de riesgo para el ingreso prolongado y mortalidad intrahospitalaria en ...
Información de la revista
Vol. 65. Núm. 5.
Páginas 322-330 (septiembre - octubre 2021)
Visitas
3260
Vol. 65. Núm. 5.
Páginas 322-330 (septiembre - octubre 2021)
ORIGINAL
Open Access
Factores de riesgo para el ingreso prolongado y mortalidad intrahospitalaria en la fractura del fémur proximal en pacientes mayores de 65 años
Risk factors for high length of hospital stay and in-hospital mortality in hip fractures in the elderly
Visitas
3260
J. Salvador Marína, F.J. Ferrández Martíneza, C. Fuster Suchb, J.M. Seguí Ripollc, D. Orozco Beltránd, M.C. Carratalá Munuerad,
Autor para correspondencia
maria.carratala@umh.es

Autor para correspondencia.
, J.F. Martínez Lópeza, J.C. Marzo Campose
a Servicio de cirugía ortopédica y traumatología, Hospital Universitario Sant Joan d’Alacant, Alicante, España
b Servicio de radiodiagnóstico, Hospital Universitario Reina Sofía, Murcia, España
c Servicio de medicina interna, Hospital Universitario Sant Joan d’Alacant, Alicante, España
d Departamento de medicina clínica, Universidad Miguel Hernández, Elche, España
e Departamento de psicología de la salud. Universidad Miguel Hernández
Este artículo ha recibido

Under a Creative Commons license
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Tablas (6)
Tabla 1. Características de la muestra – Variables cualitativas
Tabla 2. Características generales de la muestra – variables cuantitativas continuas
Tabla 3. Relación con el punto de corte (endpoint) compuesto por mortalidad intrahospitalaria y/o estancia hospitalaria prolongada >10 días. Variables cualitativas
Tabla 4. Relación con el punto de corte (endpoint) compuesto por mortalidad intrahospitalaria y/o estancia hospitalaria prolongada > 10 días. Variables cuantitativas
Tabla 5. Modelo multivariante de regresión logística
Tabla 6. Indicadores de calidad del modelo multivariante de regresión logística
Mostrar másMostrar menos
Resumen
Objetivo

Determinar los factores de riesgo que influyen en la mortalidad intrahospitalaria y/o el incremento de la estancia hospitalaria en pacientes mayores de 65 años con fractura del fémur proximal.

Material y métodos

Estudio retrospectivo de pacientes de edad superior a 65 años intervenidos por fractura de cadera entre enero de 2015 y diciembre de 2017. Se estudian comorbilidades médicas, psicológicas, funcionales y analíticas presentes al ingreso, así como tratamiento, complicaciones y seguimiento analítico durante el ingreso y estado funcional y residencia al alta para un total de 54 variables. Se realiza un análisis bivariante mediante un punto de corte o endpoint compuesto entre mortalidad intrahospitalaria y el incremento de más de 10 días de estancia hospitalaria.

Resultados

Fueron incluidos 360 pacientes con edad media de 84 años. El 75% eran mujeres y el 53,5% sufrió una fractura pertrocantérea. La media de comorbilidades por paciente fue 2,7 (0-7) siendo las más frecuentes la hipertensión arterial, demencia y diabetes. La mortalidad intrahospitalaria fue del 3,6% (n = 13) y la estancia hospitalaria media fue de 8,4 días (1-35), estando el 16,4% por encima de los 10 días. La presencia de complicaciones médicas (p < 0,001), nivel de hemoglobina al ingreso (p < 0,001), hipertensión arterial (p = 0,012), obesidad (p = 0,018) y Parkinson (p = 0,034) se relacionaron con la aparición del punto de corte estudiado.

Conclusión

La hipertensión arterial, obesidad, Parkinson, el nivel de hemoglobina al ingreso y aparición de complicaciones médicas son variables que aumentaron el riesgo de la mortalidad intrahospitalaria y/o una estancia hospitalaria por encima de los 10 días en pacientes mayores de 65 años con fractura proximal del fémur.

Palabras clave:
Fractura de cadera
Paciente anciano
Duración de la estancia hospitalaria
Mortalidad intrahospitalaria
Factores de riesgo
Abstract
Purpose

To determine the risk factors influencing in-hospital mortality and/or increased hospital stay in patients older than 65 years with proximal femur fracture.

Methods

Retrospective study of patients aged over 65 years operated on for hip fracture between January 2015 and December 2017. Medical, psychological, functional and analytical comorbidities present at admission as well as treatment, complications and analytical follow-up during admission and functional status and residence at discharge are studied for a total of 54 variables. A bivariate analysis was performed using a composite endpoint between in-hospital mortality and the increase of more than 10 days of hospital stay.

Results

360 patients were included with a mean age of 84 years. 75% were women and 53.5% suffered a pertrochanteric fracture. The mean number of comorbidities per patient was 2.7 (0-7), the most frequent being hypertension, dementia and diabetes. In-hospital mortality was 3.6% (n: 13) and mean hospital stay was 8.4 days (1-35), with 16.4% exceeding 10 days. The presence of medical complications (p<0.001), hemoglobin level at admission (p<0.001), arterial hypertension (p=0.012), obesity (p=0.018) and parkinson (p=0.034) were related to the occurrence of the studied cut-off point.

Conclusion

Arterial hypertension, obesity, Parkinson's disease, hemoglobin level at admission and occurrence of medical complications are variables that increased the risk of in-hospital mortality and/or a hospital stay above 10 days in patients older than 65 years with proximal femoral fracture.

Keywords:
Hip fracture
Elderly patient
Length of hospital stay
In-hospital mortality
Risk factors
Texto completo
Introducción

La fractura de cadera es considerada como la mayor complicación en términos de morbimortalidad y carga económica secundaria a la osteoporosis en población geriátrica1. Tiene un gran impacto en los sistemas de salud a nivel mundial produciéndose 300.000 casos al año en Estados Unidos2 y unos 36.000 casos al año en España3. Se estima que en el año 2050 se produzcan seis millones de casos al año en el mundo4.

El perfil del paciente es frágil y con una capacidad funcional y cognitiva disminuida. Todo ello sumado a que una fractura de cadera predispone a sufrir efectos adversos importantes durante el ingreso provoca en numerosas ocasiones un prolongado tiempo de estancia hospitalaria y un aumento del riesgo de la mortalidad. Nikkel et al.5 relacionaron además el incremento de la estancia hospitalaria con la mortalidad en el primer mes tras el alta.

Diversos factores clínicos, demográficos y psicosociales han sido relacionados con el incremento de la estancia hospitalaria6–11.

La mortalidad intrahospitalaria de un paciente con fractura de cadera oscila entre el 4,5 y el 11,4%6,7 siendo también múltiples factores de distinto tipo los relacionados12–14.

No existe una amplia concordancia entre los factores de riesgo para el ingreso prolongado y la mortalidad intrahospitalaria. Por ello, estudiar los factores de comunes puede ayudar a identificar de forma clara los pacientes con mayor riesgo de sufrir estos efectos adversos en el medio hospitalario.

El objetivo del estudio es determinar los factores de riesgo que se asocian con la mortalidad intrahospitalaria y/o el incremento de la estancia hospitalaria por encima de 10 días en pacientes mayores de 65 años intervenidos de fractura del fémur proximal.

Material y métodosDiseño del estudio

Estudio analítico retrospectivo entre enero de 2015 y diciembre de 2017 realizado en un Hospital Universitario que abarca una población de 216.610 habitantes.

Selección de pacientes

Los criterios de inclusión de los pacientes a estudio fueron pacientes que ingresaron con el diagnóstico de fractura proximal del fémur, intervenidos por este motivo y edad superior 65 años. Los criterios de exclusión fueron tratamiento conservador, fractura patológica, politraumatismo, fractura de cadera bilateral y antecedentes de fractura de cadera previa en el periodo de estudio.

Recogida de datos

La recogida de datos para el estudio ha sido realizada, previo consentimiento de documentación y admisión clínica, a partir de los datos de filiación en la plataforma Abucassis, Mizar y Orion Clinic, historias clínicas hospitalarias y registros obtenidos de libros de quirófano. Todos los datos obtenidos se han registrado en una base de datos diseñada para este estudio.

Evaluación y seguimiento

Tras su llegada a urgencias, el ingreso del paciente fue realizado por el servicio de Cirugía Ortopédica y Traumatología (COT), historiando a los pacientes y recogiendo así sus datos y antecedentes personales.

Durante el ingreso, el seguimiento lo realizaron los servicios de medicina interna conjuntamente con COT, siendo este último el encargado de la recogida de datos como las complicaciones, tratamiento y efectos adversos ocurridos durante el ingreso, así como de la entrega y recogida de los cuestionarios a pacientes y familiares y variables al alta hospitalaria.

Todos los pacientes fueron valorados por el servicio de Anestesiología. La profilaxis antibiótica preoperatoria se realizó con cefazolina o vancomicina en caso de alergias y el protocolo de profilaxis antitrombótica fue el mismo en todos los pacientes. El tipo de tratamiento se decidió según tipo de fractura y criterios del servicio de COT.

Definición de las variables recogidas

Las variables estudiadas previas a la fractura han sido edad (menores o iguales de 84 años, entre 85 y 89 años, e iguales o mayores de 90 años), sexo (varón o mujer), tipo de fractura de cadera (intracapsular: fractura subcapital, o extracapsular: fractura pertrocantérea y subtrocantérea), lateralidad (derecha o izquierda), lugar de residencia del paciente (vivienda o residencia), día de ingreso en la semana (de lunes a domingo), presencia (si/no) de tratamiento anticoagulante, antiagregante (tipo) y tratamiento previo para la osteoporosis, presencia o no de comorbilidades médicas (hipertensión arterial, fibrilación auricular, enfermedad pulmonar obstructiva crónica [EPOC], enfermedad vascular cerebral, coronariopatía, insuficiencia renal, antecedente de neoplasia, hipotiroidismo, obesidad, Parkinson, demencia, insuficiencia cardíaca, diabetes, enfermedad reumática), número total de comorbilidades, comorbilidades psiquiátricas (antecedente de ansiedad, depresión, trastorno obsesivo convulsivo, esquizofrenia o trastorno bipolar), hemoglobina al ingreso (niveles séricos en g/dL), niveles de creatinina sérica (mg/dL), sodio (mmol/l), potasio (mmol/l), leucocitos (10e9/l), linfocitos (%), plaquetas (10e9/l), albúmina (g/dL), índice de Charlson15, clasificación de la American Society of Anesthesiology (ASA)16. Se recogieron los índices de funcionalidad Katz, capacidad de deambulación (Palmer), escalas Womac, Merle y SF12 físico y mental, y minimental test (0-10) sobre el estado funcional y cognitivo del paciente previo a la fractura suministrando los datos el paciente o familiares17–21.

Durante el ingreso se recogieron las variables días de demora de la cirugía, complicaciones quirúrgicas (infección, movilización del material de osteosíntesis o protésico, fractura perimplante), complicaciones médicas (infecciones no relacionadas con el sitio quirúrgico, infarto agudo de miocardio [IAM], accidente cerebro vascular [ACV]), días de estancia hospitalaria (días totales y si los días fueron menos o igual que 10 y más de 10), valores de hemoglobina postoperatorios, presenta de transfusión sanguínea preoperatoria y postoperatoria y exitus hospitalario. Se valoró el destino al alta.

Análisis estadístico

Las comorbilidades se han codificado como variables dicotómicas, con presencia o ausencia de la misma. Las variables cuantitativas se presentan con medias y desviación estándar y las cualitativas con porcentajes.

Para el análisis de la aparición de los efectos adversos a estudio se ha fijado un punto de corte (endpoint) en forma de variable compuesta por la presencia de mortalidad intrahospitalaria y/o estancia hospitalaria por encima de los 10 días.

Se realizó un análisis bivariante entre las variables explicativas y la presencia de la variable compuesta «punto de corte». Para las variables cualitativas se utilizó la prueba de X2 y para variables continuas la prueba t Student o la prueba no paramétrica U de Mann-Whitney.

Para el estudio y análisis de los datos se adoptó un valor de significación de p < 0,05.

Para estimar las magnitudes de las asociaciones del punto de corte con las variables explicativas, se ajustó un modelo multivariante de regresión logística, estimando los odds ratios (OR) de asociación, junto con los intervalos de confianza al 95% correspondientes (IC 95%). El proceso de selección de variables fue por pasos hacia atrás para obtener un modelo óptimo, basándose en el criterio Akainke Information Criterium (AIC). Se tuvo en cuenta las posibles variables de confusión. Se calcularon indicadores de bondad de ajuste como el valor X2 e indicadores predictivos como el área bajo la curva (ROC), junto con su IC 95% para la variable «punto de corte».

Se utilizó el programa estadístico SPSS v.25 y el programa R v.3.5.1.

Resultados

Durante el período de estudio, 360 pacientes fueron incluidos al cumplir los criterios de inclusión. La mayoría de los pacientes eran mujeres (75%) y sufrieron una fractura pertrocantérea (53,5%). La edad media fue de 84 años (65-104). Las comorbilidades más frecuentes fueron la hipertensión arterial (70,6%), demencia (29,7%) y diabetes (25,6%). Los pacientes tenían una media de 2,7 (0-7) enfermedades concomitantes al sufrir la fractura de cadera (tablas 1 y 2).

Tabla 1.

Características de la muestra – Variables cualitativas

 
Sexo
Varón  90  25,0 
Mujer  270  75,0 
Edad
< = 84  165  46,2 
85-89  115  32,2 
> = 90  77  21,6 
Tipo de fractura
Pertrocanterea  191  53,5 
Subcapital  145  40,6 
Subtrocanterea  21  5,9 
Lateralidad
Derecha  174  48,3 
Izquierda  186  51,7 
Destino al alta
Domicilio  276  76,9 
Residencia  83  23,1 
Día de la semana de ingreso
Lunes  42  11,7 
Martes  45  12,6 
Miércoles  61  17,0 
Jueves  50  14,0 
Viernes  54  15,1 
Sábado  58  16,2 
Domingo  48  13,4 
Presencia de tratamiento anticoagulante  56  15,6 
Presencia de tratamiento antiagregante  93  25,8 
Antiagregación
ADIRO 100  50  13,9 
Otros Antiagregantes  43  11,9 
Tratamiento para osteoporosis  45  12,5 
Hipertensión arterial  254  70,6 
Fibrilación auricular  78  21,7 
Enfermedad pulmonar obstructiva crónica  50  13,9 
Enfermedad vascular cerebral  58  16,1 
Coronariopatía  56  15,6 
Insuficiencia renal  62  17,2 
Neoplasia  52  14,4 
Hipotiroidismo  34  9,4 
Obesidad  73  20,3 
Parkinson  16  4,4 
Demencia  107  29,7 
Insuficiencia cardíaca  74  20,6 
Diabetes  92  25,6 
Enfermedad reumática  28  7,8 
Trastornos mentales  131  36,4 
Complicaciones quirúrgicas  14  4,0 
Complicaciones médicas  86  24,3 
Transfusión preoperatoria  19  6,0 
Transfusión postoperatoria  107  31,4 
Exitus intrahospitalario  13  3,6 
Estancia hospitalaria
< = 10 días  301  83,6 
> 10 días  59  16,4 
Punto de corte (endpoint): Mortalidad intrahospitalaria ± estancia hospitalaria > 10 días)
No  294  81,7 
Sí  66  18,3 
Tabla 2.

Características generales de la muestra – variables cuantitativas continuas

  Mínimo  Máximo  Media  DE 
Edad  357  65,00  104,00  83,96  7,25 
Estancia hospitalaria  360  1,00  35,00  8,48  4,64 
Días hasta cirugía  343  0,00  18,00  3,03  1,73 
Número total de comorbilidades  355  0,00  7,00  2,72  1,70 
Hemoglobina al ingreso  350  6,90  17,60  12,05  1,86 
Hemoglobina postoperatoria  359  6,00  16,00  10,36  1,83 
Minimental test  360  0,00  10,00  7,87  3,50 
Asa  356  1,00  4,00  2,52  0,59 
Womac dolor  355  0,00  28,00  15,94  3,79 
Womac función  359  0,00  150,00  20,34  9,60 
SF12 físico  359  6,00  164,00  15,30  12,69 
SF12 mental  359  6,00  28,00  18,21  5,25 
Palmer  359  0,00  9,00  5,88  2,70 
Katz  359  0,00  6,00  4,56  1,95 
Albúmina  358  0,00  4,50  0,82  1,40 
Creatinina  351  0,40  3,90  1,11  0,51 
Leucocitos  359  2,20  32,40  10,92  4,05 
Linfocitos  359  0,10  87,60  16,11  13,74 
Plaquetas  360  0,00  719,00  211,53  88,56 
Sodio  358  123,00  193,00  139,56  5,58 
Potasio  353  2,50  6,20  4,23  0,58 

Fallecieron 13 pacientes en el hospital. La tasa de mortalidad intrahospitalaria en los pacientes estudiados fue de 3,6%.

La estancia hospitalaria media en la serie fue de 8,4 días (1-35) superando el 16,4% de los pacientes los 10 días de estancia hospitalaria.

En las tablas 3 y 4 se muestran las asociaciones de la variable compuesta «punto de corte» con las variables cualitativas y cuantitativas, respectivamente. El punto de corte de las dos variables estudiadas se asoció significativamente con: presencia de complicaciones médicas (p < 0,001), presencia de antiagregación (p = 0,045), coronariopatía (p = 0,049), EPOC (p = 0,013), insuficiencia cardíaca (p < 0,001), mayor demora quirúrgica (p = 0,025), niveles menores de hemoglobina al ingreso (p < 0,001) y postoperatorios (p = 0,001), transfusión sanguínea preoperatoria (p = 0,01), y postoperatoria (p = 0,001), mayor número de comorbilidades (p = 0,001), valores disminuidos de sodio (p = 0,034) y creatinina (p = 0,008) y elevados de potasio al ingreso (p = 0,018), índice de Charlson aumentado (p < 0,001), mayor clasificación ASA (p < 0,001) y menor valor del índice de Palmer (p = 0,038).

Tabla 3.

Relación con el punto de corte (endpoint) compuesto por mortalidad intrahospitalaria y/o estancia hospitalaria prolongada >10 días. Variables cualitativas

  Punto de corte noPunto de corte si 
  Valor p 
Sexo
Varón  70  77,8  20  22,2  0,345 
Mujer  224  83,0  46  17,0   
Edad
< = 84  139  84,2  26  15,8  0,359 
85-89  94  81,7  21  18,3   
> = 90  59  76,6  18  23,4   
Tipo de fractura
Pertrocanterea  158  82,7  33  17,3  0,724 
Subcapital  117  80,7  28  19,3   
Subtrocanterea  16  76,2  23,8   
Lateralidad
Derecha  139  79,9  35  20,1  0,479 
Izquierda  155  83,3  31  16,7   
Destino al alta
Domicilio  223  80,8  53  19,2  0,570 
Residencia  70  84,3  13  15,7   
Complicaciones quirúrgicas
No  279  82,5  59  17,5  0,146 
Sí  64,3  35,7   
Complicaciones médicas
No  248  92,5  20  7,5  < 0,001 
Sí  43  50,0  43  50,0   
Días de la semana de ingreso
Lunes  33  78,6  21,4  0,559 
Martes  39  86,7  13,3   
Miércoles  53  86,9  13,1   
Jueves  37  74,0  13  26,0   
Viernes  43  79,6  11  20,4   
Sábado  46  79,3  12  20,7   
Domingo  41  85,4  14,6   
Tratamiento anticoagulante
Sí  43  76,8  13  23,2  0,401 
Tratamiento antiagregante
Sí  69  74,2  24  25,8  0,045 
Antiagregación
ADIRO 100  38  76,0  12  24,0  0,086 
otros antiagregantes  31  72,1  12  27,9   
Tratamiento para osteoporosis
Sí  38  84,4  15,6  0,757 
Hipertensión arterial
Sí  203  79,9  51  20,1  0,240 
Fibrilación auricular
Sí  58  74,4  20  25,6  0,086 
Enfermedad pulmonar obstructiva crónica
Sí  34  68,0  16  32,0  0,013 
Enfermedad vascular cerebral
Sí  44  75,9  14  24,1  0,288 
Coronariopatía
Sí  40  71,4  16  28,6  0,049 
Insuficiencia renal
Sí  47  75,8  15  24,2  0,258 
Hipotiroidismo
Sí  26  76,5  23,5  0,555 
Obesidad
Sí  55  75,3  18  24,7  0,163 
Parkinson
Sí  11  68,8  31,2  0,186 
Demencia
Sí  87  81,3  20  18,7  1,000 
Insuficiencia cardíaca
Sí  50  67,6  24  32,4  < 0,001 
Diabetes
Sí  71  77,2  21  22,8  0,257 
Enfermedad reumática
Sí  22  78,6  21,4  0,852 
Trastornos mentales
Sí  108  82,4  23  17,6  0,884 
Transfusión preoperatoria
Sí  11  57,9  42,1  0,010 
Transfusión postoperatoria
Sí  77  72,0  30  28,0  0,001 
Tabla 4.

Relación con el punto de corte (endpoint) compuesto por mortalidad intrahospitalaria y/o estancia hospitalaria prolongada > 10 días. Variables cuantitativas

  Punto de corte  Media  DE  Valor p 
Edad  Sí  65  85,02  7,85  0,194 
Número total de comorbilidades  Sí  66  3,38  1,77  < 0,001 
Días hasta cirugía  Sí  62  4,68  2,61  0,025 
Hemoglobina al ingreso  Sí  63  11,28  1,71  < 0,001 
Hemoglobina postoperatoria  Sí  65  9,77  1,51  0,001 
Charlson  Sí  64  2,22  1,52  < 0,001 
Minimental test  Sí  66  7,83  3,52  0,926 
Asa  Sí  66  2,77  0,65  < 0,001 
Womac dolor  Sí  65  15,42  4,07  0,222 
Womac función  Sí  66  19,59  6,96  0,377 
SF12 físico  Sí  66  15,30  15,27  0,999 
SF12 mental  Sí  66  17,45  5,07  0,194 
Palmer  Sí  66  5,26  2,74  0,038 
Katz  Sí  66  4,27  2,04  0,181 
Albúmina  Sí  66  0,68  1,23  0,367 
Creatinina  Sí  65  1,27  0,48  0,008 
Leucocitos  Sí  66  11,12  3,89  0,659 
Linfocitos  Sí  65  14,86  13,01  0,415 
Plaquetas  Sí  66  217,59  89,36  0,539 
Sodio  Sí  66  138,42  4,50  0,034 
Potasio  Sí  64  4,42  0,74  0,018 

El análisis multivariante mostró que la aparición de complicaciones médicas (p,< 0,001), el valor de hemoglobina al ingreso (p < 0,001), la hipertensión arterial (p = 0,012), la obesidad (p = 0,018) y el Parkinson (p = 0,034) se han relacionado con la aparición del punto de corte compuesto por las variables mortalidad intrahospitalaria e ingreso prolongado > 10 días. El sexo, edad y los niveles de hemoglobina al ingreso actúan como variables de ajuste de confusión (tablas 5 y 6).

Tabla 5.

Modelo multivariante de regresión logística

  OR  IC 95%  Valor p 
Sexo       
Hombre     
Mujer  0,607  (0,279-1,323)  0,209 
Edad       
< = 84     
85-89  1,041  (0,465-2,329)  0,923 
> = 90  1,316  (0,520-3,328)  0,562 
Complicaciones médicas       
Sí  22,799  (10,423-49,872)  0,000 
Hipertensión arterial       
Sí  2,999  (1,271-7,078)  0,012 
Obesidad       
Sí  2,717  (1,184-6,237)  0,018 
Parkinson       
Sí  5,105  (1,135-22,952)  0,034 
Hemoglobina al ingreso  0,669  (0,544-0,824)  0,000 
Tabla 6.

Indicadores de calidad del modelo multivariante de regresión logística

n° de puntos de corte (endpointX2  Valor p  área bajo la curva ROC  IC 95% 
342  60  103,9  < 0,001  0,8602  (0,805-0,9139) 
Discusión

Nikkel et al.5 relacionaron el incremento de la estancia hospitalaria con la mortalidad en el primer mes tras el alta, observando un incremento del riesgo del 32% en los pacientes que superaban los 10 días de estancia respecto al grupo cuya estancia era de uno a cinco días. El riesgo aumentaba un 103% cuando se superaban los 14 días de estancia, lo que evidencia que son dos efectos adversos relacionados y justifica su estudio en conjunto.

En nuestro estudio se ha evidenciado que las complicaciones médicas durante el ingreso, los niveles de hemoglobina al ingreso, la hipertensión arterial, la obesidad y el Parkinson son factores que aumentan el riesgo de la mortalidad intrahospitalaria y/o una estancia hospitalaria por encima de los 10 días en pacientes mayores de 65 años intervenidos por fractura de cadera. El resto de las variables analizadas no mostraron relación significativa en el análisis multivariante.

En nuestro estudio, la mortalidad intrahospitalaria fue del 3,6% y la estancia media fue de 8,4 días, lo cual no difiere de las series publicadas22, si bien es cierto que este último factor varía según la zona geográfica estudiada, existiendo países europeos en las que la media de estancia hospitalaria varía entre cinco y 15 días23–24. De manera similar, en España la estancia media varía entre comunidades autónomas desde 7,2 hasta 18,6 días3.

Dada la variabilidad de factores de riesgo relacionados con los efectos adversos estudiados se han analizado factores clínicos, quirúrgicos, analíticos, demográficos, funcionales y psicosociales para un total de 54 variables. La clasificación ASA, el sexo mujer, el retraso de la cirugía y el día del ingreso han mostrado relación con una estancia prolongada8–11. En nuestro estudio ninguna de ellas se ha relacionado con el punto de corte de las variables estudiadas. Al igual que en el estudio de Lott et al. la edad como factor aislado no se relacionó en nuestro trabajo con un incremento de los días de estancia o mortalidad intrahospitalaria2. Al analizar la variable hemoglobina hemos encontrado que su valor al ingreso si se relacionó con una estancia hospitalaria prolongada y/o mortalidad intrahospitalaria. Sin embargo, no encontramos relación estadísticamente significativa en el modelo multivariante en los valores postoperatorios de esta. Así nuestros resultados difieren del estudio de Willems et al.6 en el que encontraron relación de la estancia hospitalaria prologada con los valores de la hemoglobina postoperatoria, asemejándose más a los de Choi et al.7 en los que no evidenciaron esta relación.

En nuestro estudio hemos observado que la aparición de complicaciones médicas está estrechamente relacionada con el ingreso prolongado o mortalidad intrahospitalaria. Esto también puede estar relacionado con la petición de pruebas diagnósticas y eventual tratamiento hasta la estabilización del estado del paciente, tal y como se refleja en algunos estudios10.

Richards et al.11 mostraron que los pacientes con resultados bajos en test mentales y movilidad reducida sufrían un incremento de la estancia prolongada. Novoa et al.25 también relacionaron una capacidad funcional disminuida en el índice de Barthel, además de la edad por encima de 87 años, y un estado alterado de la coagulación con INR > 1,5 con un aumento de mortalidad al año. A la vista de estos resultados, nosotros hemos analizado factores como el estado cognitivo, trastornos psiquiátricos y cuestionarios funcionales, además de la edad y la presencia de fármacos anticoagulantes no encontrando relación estadística significativa con el punto de corte tras el análisis multivariante. Únicamente la antiagregación del paciente y una funcionalidad escasa medida en el cuestionario Palmer se relacionaron con estos efectos adversos en el análisis univariante.

Por otro lado, la edad mayor de 90 años, ser varón, la insuficiencia cardíaca, neoplasia, insuficiencia renal, trastornos pulmonares, alteraciones electrolíticas, demora quirúrgica, un valor de la hemoglobina ≤ 10 g/dL, un número de comorbilidades ≥ 2, un índice de Charlson ≥ 2 y la presencia de enfermedad reumática se han relacionado en algunos estudios con incremento del riesgo de mortalidad intrahospitalaria12–14. Sin embargo, otros autores no han encontrado relación entre la demora quirúrgica mayor a dos días y un aumento de la mortalidad26. En lo que respecta a estas variables, en nuestro estudio únicamente niveles menores de hemoglobina al ingreso y la aparición de complicaciones médicas se han relacionado con la aparición los efectos adversos estudiados. El resto no han establecido una relación clara.

En cuanto a los valores séricos y de laboratorio, Lizaur-Utrilla et al.27 apreciaron que alteraciones en los valores de sodio, albúmina y paratohormona eran predictores de la mortalidad temprana antes de 30 días en el paciente anciano con fractura de cadera. En nuestro estudio inicialmente se apreció al igual que en el estudio mencionado, que la alteración del sodio sérico, además de la creatinina y potasio aumentaban el riesgo de mortalidad intrahospitalaria e ingreso prolongado, pero finalmente no encontramos significación en el análisis multivariante.

Los factores que nuestro estudio ha relacionado con el punto de corte muestran de forma clara los pacientes con mayor riesgo de sufrir los fenómenos de mortalidad intrahospitalaria o aumento de la estancia hospitalaria. Por esto es fundamental su identificación y actuación sobre ellos. Así, el valor de hemoglobina al ingreso es una variable sobre la que podemos actuar y manejar mediante una transfusión precoz. Las complicaciones médicas son factores prevenibles en muchos pacientes y, por lo tanto, evitables, sobre los que podemos actuar de forma directa. La hipertensión arterial, obesidad, y Parkinson son factores no modificables al ingreso, pero al igual que el resto, conocer el riesgo que provoca también puede ayudar a establecer un seguimiento multidisciplinar intensivo en pacientes de estas características.

En cuanto a las perspectivas futuras, existen resultados esperanzadores en la bibliografía que, a pesar de escaso tamaño muestral, apoyan acciones como la asistencia compartida mediante protocolos de atención multidisciplinar, que pueden disminuir la estancia hospitalaria y mortalidad de este tipo de pacientes24,28. Por ello, es de gran importancia esclarecer cuales son los factores con mayor influencia en la mortalidad intrahospitalaria y los ingresos prolongados para detectar a los pacientes de alto riesgo durante el ingreso, y prevenir los efectos adversos mediante su optimización del estado basal y disminución de las complicaciones médicas.

Conclusión

Las complicaciones médicas, el nivel de hemoglobina al ingreso, la hipertensión arterial, obesidad y Parkinson son variables que aumentan el riesgo de la mortalidad intrahospitalaria y/o una estancia hospitalaria por encima de los 10 días en pacientes mayores de 65 años con fractura proximal del fémur.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Bibliografía
[1]
E.P. Boschitsch, E. Durchschlag, H.P. Dimai.
Age-related prevalence of osteoporosis and fragility fractures: real-world data from an Austrian Menopause and Osteoporosis Clinic.
Climacteric., 20 (2017), pp. 157-163
[2]
A. Lott, J. Haglin, R. Belayneh, S.R. Konda, K.A. Egol.
Admitting Service Affects Cost and Length of Stay of Hip Fracture Patients.
Geriatr Orthop Surg Rehabil., 9 (2018),
[3]
A. Bartra, J.R. Caeiro, M. Mesa-Ramos, I. Etxebarría-Foronda, J. Montejo, P. Carpintero, et al.
en representación de los investigadores del estudio PROA Cost of osteoporotic hip fracture in Spain per Autonomous Region.
Rev Esp Cir Ortop Traumatol., 63 (2018), pp. 56-68
[4]
Y. Wang, H. Cui, D. Zhang, P. Zhang.
Hospitalisation cost analysis on hip fracture in China: a multicentre study among 73 tertiary hospitals.
BMJ Open., 8 (2018), pp. e019147
[5]
L.E. Nikkel, S.L. Kates, M. Schreck, M. Maceroli, B. Mahmood, J.C. Elfar.
Length of hospital stay after hip fracture and risk of early mortality after discharge in New York state: retrospective cohort study.
BMJ., 351 (2015), pp. h6246
[6]
J.M. Willems, A.J. de Craen, R.G. Nelissen, P.A. van Luijt, R.G. Westendorp, G.J. Blauw.
Haemoglobin predicts length of hospital stay after hip fracture surgery in older patients.
Maturitas., 72 (2012), pp. 225-228
[7]
S.W. Choi, F.K.L. Leung, T.W. Lau, G.T.C. Wong.
Impact of postoperative haemoglobin on length of stay post fractured hip repair in patients with standardized perioperative management.
Hip Int., 29 (2018), pp. 172-176
[8]
N. Declarador, R. Ramason, L. Tay, W.L.W. Chan, E.B.K. Kwek.
Beyond comanaged inpatient care to community integration: Factors leading to surgical delay in hip fracture and their associated outcomes.
J Orthop Surg (Hong Kong)., 26 (2018),
[9]
A.E. Garcia, J.V. Bonnaig, Z.T. Yoneda, J.E. Richards, J.M. Ehrenfeld, W.T. Obremskey, et al.
Patient variables which may predict length of stay and hospital costs in elderly patients with hip fracture.
J Orthop Trauma., 26 (2012), pp. 620-623
[10]
W.M. Ricci, A. Brandt, C. McAndrew, M.J. Gardner.
Factors affecting delay to surgery and length of stay for patients with hip fracture.
J Orthop Trauma., 29 (2015), pp. e109-e114
[11]
T. Richards, A. Glendenning, D. Benson, S. Alexander, S. Thati.
The independent patient factors that affect length of stay following hip fractures.
Ann R Coll Surg Engl., 100 (2018), pp. 556-562
[12]
J. Sanz-Reig, J. Salvador Marín, J. Ferrández Martínez, D. Orozco Beltrán, J.F. Martínez López, J.A. Quesada Rico.
Prognostic factors and predictive model for in-hospital mortality following hip fractures in the elderly.
Chin J Traumatol., 21 (2018), pp. 163-169
[13]
J. Sanz-Reig, J. Salvador Marín, J.M. Pérez Alba, J. Ferrández Martínez, D. Orozco Beltrán, J.F. Martínez López.
Risk factors for in-hospital mortality following hip fracture.
Rev Esp Cir Ortop Traumatol., 61 (2017), pp. 209-215
[14]
A. Endo, H.J. Baer, M. Nagao, M.J. Weaver.
Prediction Model of In-Hospital Mortality After Hip Fracture Surgery.
J Orthop Trauma., 32 (2018), pp. 34-38
[15]
H. Quan, B. Li, C.M. Couris, K. Fushimi, P. Graham, P. Hider, et al.
Updating and validating the Charlson comorbidity index and score for risk adjustment in hospital discharge abstracts using data from 6 countries.
Am J Epidemiol., 173 (2011), pp. 676-682
[16]
E. Morgan.
Anestesiología Clínica.
3 ra ed. Ed, El Manual Moderno, (2003), pp. 8-9
[17]
J. Cid-Ruzafa, J. Damián-Moreno.
Valoración de la discapacidad física: el índice de Barthel.
Rev Esp Salud Publica., 71 (1997), pp. 127-137
[18]
M. Alvarez Solar, A. Alaiz Rojo, B. Gurpeguit.
Capacidad funcional de pacientes mayores de 65 años, según el índice de Katz: Fiabilidad del método.
Atención primaria., 10 (1992), pp. 12-18
[19]
E. Castellet-Feliu, N. Vidal, X. Conesa.
Escalas de valoración en cirugía ortopédica y traumatología.
Trauma., 21 (2010), pp. 34-43
[20]
R. Merle d’Aubigné.
Numerical classification of the function of the hip.
Rev Chir Orthop Reparatrice Appar Mot., 76 (1990), pp. 371-374
[21]
M.F. Folstein, S.E. Folstein, P.R. McHugh.
Mini-mental state. A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician.
J Psychiatr Res., 12 (1975), pp. 189-198
[22]
P. Belmont, E. Garcia, D. Romano, J.O. Bader, K.J. Nelson, A.J. Schoenfeld.
Risk factors for complications and in-hospital mortality following hip fractures: a study using the National Trauma Data Bank.
Arch Orthop Trauma Surg., 134 (2014), pp. 597-604
[23]
R. Wallace, L.D.G. Angus, S. Munnangi, S. Shukry, J.C. DiGiacomo, C. Ruotolo.
Improved outcomes following implementation of a multidisciplinary care pathway for elderly hip fractures.
Aging Clin Exp Res., 31 (2018), pp. 273-278
[24]
E. Medin, F. Goude, H.O. Melberg, F. Tediosi, E. Belicza, M. Peltola, EuroHOPE study group.
European Regional Differences in All-Cause Mortality and Length of Stay for Patients with Hip Fracture.
Health Econ., 24 (2015), pp. 53-64
[25]
C.D. Novoa-Parra, J. Hurtado-Cerezo, J. Morales-Rodríguez, R. Sanjuan-Cerveró, J.L. Rodrigo-Pérez, A. Lizaur-Utrilla.
Factors predicting one-year mortality of patients over 80 years operated after femoral neck fracture.
Rev Esp Cir Ortop Traumatol., 63 (2019), pp. 202-208
[26]
A. Lizaur-Utrilla, D. Martinez-Mendez, I. Collados-Maestre, F.A. Miralles-Muñoz, L. Marco-Gomez, F.A. Lopez-Prats.
Early surgery within 2 days for hip fracture is not reliable as healthcare quality indicator.
Injury., 47 (2016), pp. 1530-1535
[27]
A. Lizaur-Utrilla, B. Gonzalez-Navarro, M.F. Vizcaya-Moreno, F.A. Lopez-Prats.
Altered seric levels of albumin, sodium and parathyroid hormone may predict early mortality following hip fracture surgery in elderly.
Int Orthop., 43 (2019), pp. 2825-2829
[28]
K.V. Grigoryan, H. Javedan, J.L. Rudolph.
Orthogeriatric care models and outcomes in hip fracture patients: a systematic review and meta-analysis.
J Orthop Trauma., 28 (2014), pp. 49-55
Copyright © 2021. SECOT
Descargar PDF
Opciones de artículo
es en pt

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?

Você é um profissional de saúde habilitado a prescrever ou dispensar medicamentos