Autor/autores:
Guo Y , Ji H, Liu J...(et.al)
Se desarrolló un modelo predictivo basado en un conjunto de datos de entrenamiento de 474 pacientes de edad avanzada que se sometieron a cirugía ortopédica electiva desde marzo de 2021 hasta mayo de 2022. El POD se identificó utilizando los métodos de evaluación de confusión (CAM). Se utilizó el método del operador de selección ...
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Se desarrolló un modelo predictivo basado en un conjunto de datos de entrenamiento de 474 pacientes de edad avanzada que se sometieron a cirugía ortopédica electiva desde marzo de 2021 hasta mayo de 2022. El POD se identificó utilizando los métodos de evaluación de confusión (CAM). Se utilizó el método del operador de selección y contracción mínima absoluta (LASSO) para evaluar los factores de riesgo, y se crearon modelos de predicción combinando los resultados con el análisis de regresión logística. Empleamos la validación de arranque para la validación interna para examinar la repetibilidad del modelo. Los resultados se validaron mediante un estudio prospectivo en 153 pacientes operados entre enero de 2022 y mayo de 2022 en otra institución.
Los predictores en el nomograma POD incluyeron la edad, el Mini-Examen del Estado Mental (MMSE), el trastorno del sueño, los trastornos neurológicos, la creatinina sérica preoperatoria (Pre-SCR) y la clasificación ASA. El índice c del modelo fue de 0, 928 (intervalo de confianza del 95 %: 0, 898 ~ 0, 957) y la validación de arranque aún logró un índice c alto de 0, 912. El índice c de la validación externa fue de 0, 921. La curva de calibración para la probabilidad diagnóstica mostró una buena concordancia entre la predicción por nomograma y la observación real.
Al combinar factores de riesgo clínicos preoperatorios e intraoperatorios, creamos un nomograma de riesgo de POD para predecir la probabilidad de POD en pacientes ancianos que se someten a cirugía ortopédica electiva. Podría ser una herramienta para orientar intervenciones individualizadas.
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