1. Propuesta de una nueva calificación para determinar el riesgo de infección de dispositivos cardiacos implantables
- Author
-
Antonio Ramos-Martínez, Jorge Toquero-Ramos, Enrique Sánchez-Chica, Ignacio Fernández-Lozano, Víctor Castro-Urda, Ángel Asensio-Vegas, Jorge Calderón-Parra, and Ana Royuela-Vicente
- Subjects
03 medical and health sciences ,0302 clinical medicine ,business.industry ,Medicine ,030204 cardiovascular system & hematology ,Cardiology and Cardiovascular Medicine ,business ,Humanities - Abstract
Resumen Introduccion y objetivos El uso de dispositivos cardiacos implantables (DCI) se ha expandido en los ultimos anos. La infeccion relacionada con estos dispositivos es una de las principales complicaciones y se asocia con grandes morbilidad, mortalidad y costes. El objetivo del estudio es construir una puntuacion predictiva del riesgo de infeccion del DCI. Metodos Se diseno un estudio retrospectivo de casos y controles anidado. Tanto los casos como los controles pertenecian a una cohorte que incluia a todos los pacientes sometidos a un procedimiento relacionado con un DCI entre enero de 2009 y diciembre de 2015. Los casos se definieron como pacientes con infeccion, y se selecciono aleatoriamente a 3 controles de la cohorte por cada caso incluido. Resultados Durante el periodo de estudio, se realizaron 2.323 procedimientos. Se identificaron en total 33 infecciones relacionadas con el DCI. Se selecciono como controles a 99 pacientes. Se identificaron como factores de riesgo independientes el indice de Charlson (OR = 1,33; IC95%, 1,07-1,67), la anticoagulacion oral (OR = 3,51; IC95%, 1,44-8,54), la revision o el reemplazo de un dispositivo anterior (OR = 2,75; IC95%, 1,12-6,71) y la presencia de mas de 2 cables (OR = 3,42; IC95%, 1,25-9,37). Se genero una escala de riesgo predictivo y se denomino CIED-AI (indice de Charlson, mas de 2 cables/electrodos, revision/reemplazo del dispositivo, anticoagulacion oral, infeccion previa). Esta puntuacion presento un area bajo la curva receiver operating characteristic de 0,79 (IC95%, 0,71-0,88). Conclusiones La puntuacion CIED-AI puede ayudar a identificar a los pacientes con mayor riesgo de infeccion que serian candidatos a medidas de prevencion intensivas.
- Published
- 2019
- Full Text
- View/download PDF