Desarrollo de un modelo predictivo para adecuado control de dolor agudo postoperatorio en cirugía de columna

Abstract

RESUMEN: Introducción: En paralelo con el aumento de la población anciana, ha aumentado la prevalencia de las enfermedades degenerativas, y entre las causas quirúrgicas más comunes se encuentra la cirugía de columna, la cual se ha clasificado como uno de los modelos quirúrgicos más dolorosos. Objetivo: Desarrollo de un modelo predictivo para el adecuado control del dolor en pacientes sometidos a cirugía de columna. Métodos: Estudio de cohorte retrospectivo con pacientes adultos programados para cirugía de columna, admitidos en las salas de cirugía del Hospital Alma Máter de Antioquia HAMA y el Hospital Universitario San Vicente Fundación HUSVF (Medellín, Colombia). El desenlace fue el buen control del dolor agudo al primer día postoperatorio. Resultados: En total se analizaron 400 pacientes, de los cuales 272 pacientes (68%) tuvo el desenlace de dolor controlado. El modelo incluyó como predictores, la ausencia de uso de opioides, el número de segmentos intervenidos, edad, sexo ASA, dolor controlado previo. Este modelo presentó un AUC= 0.66 (IC95% 0.61-0.72) Conclusiones: Se desarrolló un modelo predictivo de DC postoperatorio en CC, las variables con mayor poder predictivo fue la ausencia del uso de opioides, DC previo al procedimiento y el número de segmentos intervenidos. Se requiere completar la muestra para validar el score de riesgo diseñado, donde un puntaje ≥ 26 define mayor probabilidad de dolor controlado.

ABSTRACT: Introduction: Parallel to the increase in the elderly population, there has been a rise in the prevalence of degenerative diseases, with spinal surgery ranking among the most common surgical causes, classified as one of the most painful surgical procedures. Objective: Development of a predictive model for adequate pain control in patients undergoing spinal surgery. Methods: Retrospective cohort study with adult patients scheduled for spinal surgery, admitted to the operating rooms of Hospital Alma Máter de Antioquia HAMA and Hospital San Vicente Fundación HUSVF (Medellín, Colombia). The outcome was successful acute pain control on the first postoperative day. Results: A total of 400 patients were analyzed, of whom 272 patients (68%) achieved successful pain control. The model included predictors such as absence of opioid use, number of spinal segments operated, age, sex, ASA score, and prior pain control. This model showed an AUC = 0.66 (95% CI 0.61-0.72). Conclusions: A predictive model for postoperative pain control in spinal surgery was developed. Variables with the greatest predictive power included absence of opioid use, prior pain control, and number of spinal segments operated. Further validation of the designed risk score is required with a completed sample, where a score ≥ 26 defines a higher probability of successful pain control.