Segundos cruciales: nuevo modelo predice resultados de paro cardíaco de manera rápida y precisa

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Por Maria Sanchez
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Datos médicos que predicen rápidamente los resultados de un paro cardíaco.

MadridTratar un paro cardíaco de manera rápida es crucial, ya que la acción inmediata puede salvar vidas. Investigadores de la Universidad Metropolitana de Osaka han desarrollado un nuevo sistema de puntuación. Este sistema utiliza datos obtenidos antes de que el paciente llegue al hospital y predice con precisión los resultados cerebrales para aquellos que sufren un paro cardíaco fuera del hospital. Esto ayuda a los médicos a tomar decisiones rápidas al recibir a los pacientes. El estudio fue publicado en la revista Resuscitation el 31 de mayo.

Un paro cardíaco puede causar la muerte en cuestión de minutos. Las paradas cardíacas extrahospitalarias (OHCA) son frecuentes y tienen bajas tasas de supervivencia. En Japón, más de 100,000 personas sufren una OHCA cada año y menos del 10% se recuperan completamente. Es crucial prever rápidamente los resultados neurológicos.

Los modelos actuales son complicados y requieren pruebas de sangre, lo que los hace poco útiles para un uso rápido. Takenobu Shimada, profesor de medicina en la Escuela de Posgrado de Medicina de la Universidad Metropolitana de Osaka, encabezó un estudio. El equipo de investigación creó un método más sencillo al desarrollar un modelo de puntuación utilizando datos prehospitalarios fácilmente disponibles.

Su modelo de puntuación, denominado "R-EDByUS score", se basa en cinco factores.

  • Edad
  • Tiempo hasta el retorno de la circulación espontánea (ROSC) o hasta la llegada al hospital
  • Ausencia de RCP por parte de testigos
  • Si el paro fue presenciado
  • Ritmo cardíaco inicial (desfibrilable o no desfibrilable)

Investigadores utilizaron datos del Registro Utstein de Japón para estudiar la reanimación prehospitalaria y la recuperación neurológica un mes después de un paro cardíaco en 942,891 adultos. Analizaron información desde 2005 hasta 2019. Los resultados desfavorables incluían discapacidad severa, estado vegetativo o muerte.

El puntaje R-EDByUS clasifica a los pacientes en dos grupos: aquellos que han recuperado el pulso antes de llegar al hospital y aquellos que continuaban recibiendo RCP al arribar. Para calcular los puntajes R-EDByUS, se utilizan modelos tanto detallados como simplificados.

Los resultados mostraron que los puntajes R-EDByUS fueron muy precisos, con valores de C-statistics alrededor de 0.85 para ambos grupos. Las C-statistics se utilizan para medir la capacidad predictiva de un modelo. Un valor de 0.5 indica que no hay poder predictivo, mientras que un valor de 1.0 representa una precisión perfecta. Valores más altos indican un mejor rendimiento.

El puntaje R-EDByUS es útil desde el momento en que el paciente llega al hospital. Puede utilizarse en un smartphone o tablet, lo cual lo hace práctico para el uso diario en entornos médicos. Ayuda a los proveedores de salud a evaluar y manejar rápidamente casos de resucitación.

Los procedimientos de cuidados intensivos, como el soporte circulatorio mecánico, pueden salvar vidas pero también son arduos para los pacientes. El modelo predictivo ayuda a identificar a los pacientes que se beneficiarían de los cuidados intensivos y disminuye la carga en aquellos con resultados pronosticados desfavorables.

Este modelo de puntuación será una herramienta valiosa. Evalúa y gestiona rápidamente a los pacientes con paro cardíaco. Esto facilita la toma de decisiones rápidas, mejora la atención al paciente y optimiza el uso de los recursos.

El estudio se publica aquí:

http://dx.doi.org/10.1016/j.resuscitation.2024.110257

y su cita oficial - incluidos autores y revista - es

Takenobu Shimada, Ryota Kawai, Ayumi Shintani, Atsushi Shibata, Kenichiro Otsuka, Asahiro Ito, Takanori Yamazaki, Yasuhiro Izumiya, Daiju Fukuda, Naohiro Yonemoto, Yoshio Tahara, Takanori Ikeda. Neurological prognosis prediction upon arrival at the hospital after out-of-hospital cardiac arrest: R-EDByUS score. Resuscitation, 2024; 200: 110257 DOI: 10.1016/j.resuscitation.2024.110257
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