Resumen

Desarrollamos un modelo de predicción de delirio en pacientes ancianos en la unidad de cuidados intensivos sometidos a cirugía ortopédica y luego validamos temporalmente su poder predictivo en el mismo hospital. En la etapa de desarrollo, diseñamos un estudio de cohortes prospectivo, y se examinaron 319 pacientes consecutivos mayores de 65 años entre enero de 2018 y diciembre de 2019. Se evaluaron las características demográficas y las variables clínicas, y se desarrolló un modelo de predicción final utilizando el análisis de regresión logística multivariante. En la etapa de validación, se incluyeron 108 pacientes para la validación temporal entre enero de 2020 y junio de 2020. La eficacia del modelo se evaluó mediante discriminación y calibración. Como resultado, el modelo de predicción contiene siete factores de riesgo (edad, método de anestesia, puntuación del miniexamen del estado mental, hipoxia, hemorragia grave, nivel de interleucina-6 y compañía de familiares), que tuvo un área bajo la curva de características operativas del receptor de 0,82 (intervalo de confianza del 95: 0,76-0,88) y se mantuvo estable tras el bootstrapping. La validación temporal dio como resultado un área bajo la curva de 0,80 (intervalo de confianza del 95: 0,67-0,93). Nuestro modelo de predicción tuvo un excelente poder de discriminación en la predicción del delirio postoperatorio en pacientes ancianos y podría ayudar a los médicos de cuidados intensivos en la prevención precoz.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:modelo de predicción, intervalo de confianza, pacientes ancianos, validación temporal, análisis de regresión logística multivariante, curva de características operativas del receptor, excelente poder de discriminación, modelo de predicción final, médicos de cuidados intensivos, unidad de cuidados intensivos
• Keywords:prediction model, confidence interval, elderly patients, temporal validation, multivariate logistic regression analysis, receiver operating characteristics curve, excellent discrimination power, final prediction model, intensive care physicians, intensive care unit