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Premio Internacional en Ciencias de la Salud > Edicion 9 - Vigilancia
Vigilancia de infección del sitio quirúrgico: desarrollo de un nuevo modelo de predicción.

Establecer las tasas de infección del sitio quirúrgico (ISQ) y los factores de riesgo asociados. Además, establecer la capacidad predictiva para ISQ de los índices de riesgo de infección: NNIS, SENIC  y de otros factores de riesgo.

Métodos

Estudio de cohorte de ingreso. Inclusión de pacientes quirúrgicos de cinco instituciones de Bogotá que requirieron hospitalización o cirugías ambulatorias.
Casos: sujetos con criterios diagnósticos del CDC para ISQ.
Variables incluidas: Edad, genero, clasificación de riesgo anestésico, comorbilidad, tipo de cirugía, procedimiento, especialidad, tipo de herida, tiempo quirúrgico, índice de predicción de ISQ SENIC o NNIS, profilaxis antibiótica, transfusión sanguínea y desenlace del paciente.
Se evaluó el desempeño operativo de los índices usando el área bajo la curva operador receptor (ABC); se construyó un modelo predictivo usando un modelo de regresión logística incondicional con las variables asociadas a infección en el análisis bivariado y aquellas conocidas por estudios previos, o ambas.

Resultados

En los 7022 procedimientos evaluados la tasa de ISQ global fue del 2.9 por ciento (1.1 por ciento superficial, 0.5 por ciento profunda y 1.2 por ciento órgano-espacio). Los factores de riesgo asociados a ISQ fueron edad mayor a 70 años y enfermedades hepática y coronaria. El rendimiento de los índices de riesgo NNIS y SENIC fue similar para predecir ISQ (ABC de 0.68 IC95 por ciento 0.64-0.71 y 0.67 IC95 por ciento 0.64-0.72, respectivamente). Se construyó un modelo predictivo que incluía las variables del NNIS y SENIC y otras como edad, antecedente de diabetes, transfusiones y especialidad quirúrgica, el cual  mostró un desempeño de 0.746 (IC95 por ciento 0.71-0.78) y en ISQ superficial fue de 0.70 (IC95 por ciento: 0.66-0.74), profunda de 0.712 (IC95 por ciento 0.67- 0.75) y órgano espacio de 0.72 (IC95 por ciento 0.68-0.76).

Conclusiones

La tasa de ISQ se encuentra acorde a lo reportado en la literatura. Los modelos de predicción existentes para ISQ tienen una moderada capacidad discriminatoria, pero pueden ser mejorados con algunos factores locales.

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