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Apr 27, 2023

Factores de riesgo y modelo de predicción de hipotermia intraoperatoria inadvertida en pacientes sometidos a cirugía robótica: un análisis retrospectivo

Informes científicos volumen 13,

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 3687 (2023) Citar este artículo

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Detalles de métricas

Este estudio exploró los factores de riesgo y estableció un modelo de predicción para la hipotermia intraoperatoria (IOH) en pacientes sometidos a cirugía robótica. Realizamos una encuesta retrospectiva de pacientes que se sometieron a cirugía robótica electiva en el Hospital Unión China-Japón de la Universidad de Jilin entre junio de 2020 y octubre de 2021 utilizando registros médicos institucionales. Se recopilaron las temperaturas centrales intraoperatorias y los posibles factores influyentes, y se utilizaron análisis de regresión para evaluar los factores de riesgo de IOH y establecer un modelo de predicción para la incidencia de IOH. En general, 833 pacientes que se sometieron a cirugía robótica se incluyeron en el análisis final; Se observó IOH en 344 pacientes (incidencia, 0,41; intervalo de confianza [IC] del 95 %: 0,38–0,45). Un índice de masa corporal (IMC) más alto y una temperatura central basal fueron factores protectores para la IOH. Se desarrolló un modelo de predicción final para IOH basado en los factores determinantes con un área bajo la curva característica operativa del receptor de 0,85 bajo validación cruzada quíntuple (95% CI 0,83–0,88). En consecuencia, un IMC y una temperatura central basal más bajos, las cirugías torácicas, las cirugías matutinas y las cirugías de mayor duración fueron factores de riesgo de IOH durante las cirugías robóticas. Nuestro modelo de predicción tiene una excelente capacidad de discriminación para predecir la IOH en cirugías robóticas.

La hipotermia intraoperatoria (IOH) involuntaria, que se define como una temperatura central < 36 °C, se reconoce como un evento adverso común entre los pacientes sometidos a cirugía bajo anestesia general1. Se ha demostrado que la HIO está relacionada con numerosas complicaciones, como infección del sitio quirúrgico, trombosis, alteración del metabolismo de los fármacos y retraso en la emergencia2,3,4,5. Además, los investigadores han descubierto que la IOH leve aumenta la pérdida de sangre, mientras que el tratamiento térmico agresivo reduce la transfusión de sangre6,7,8. Estudios recientes han reportado varios factores asociados con la incidencia de HIO, incluyendo edad > 65 años, bajo peso corporal o mal estado nutricional, anestesia general combinada con anestesia neuroaxial de alto nivel para su correspondiente efecto simpaticolítico, infusión intraoperatoria con grandes volúmenes de soluciones no calentadas , transfusión de glóbulos rojos fríos y duración de la anestesia > 2 h1,9.

En comparación con las operaciones laparoscópicas y toracoscópicas ordinarias, la cirugía robótica se realiza comúnmente con una duración quirúrgica más prolongada y dióxido de carbono sin calentar para el neumoperitoneo artificial10,11. Un área quirúrgica más amplia en la que se pueden insertar más trócares da como resultado una exposición corporal más amplia y menos superficie de piel disponible para el calentamiento activo. Estos factores podrían conducir a diferentes incidencias y factores de riesgo para la HIO en la cirugía robótica en comparación con la cirugía de rutina.

Por lo tanto, nuestro análisis retrospectivo tuvo como objetivo investigar la incidencia de IOH, examinar los factores de riesgo y establecer un modelo de predicción para IOH, específicamente para cirugía robótica.

En general, se seleccionaron 1164 pacientes para determinar su elegibilidad, de los cuales 190 fueron excluidos por las razones explicadas en la figura 1. Otros 118 pacientes cuyos artefactos de temperatura duraron más de 30 min fueron excluidos del estudio y 856 pacientes fueron considerados para el análisis. Además, tras excluir a 23 pacientes con variables basales incompletas, se incluyeron 833 en el análisis final.

Diagrama de flujo.

Proporcionamos diagramas de caja para las temperaturas centrales según la duración de la cirugía para examinar las tendencias de la temperatura central, como se muestra en la figura complementaria S1. A partir del diagrama de caja, las temperaturas centrales de los pacientes tendieron a disminuir durante las primeras 2 horas y posteriormente se mantuvieron relativamente estables. Además, se observaron patrones similares cuando modelamos la tendencia de la temperatura central usando términos spline (Fig. 2). Y proporcionamos datos descriptivos sobre la pérdida de sangre, la transfusión, la transfusión de sangre y la irrigación en la Tabla 1 complementaria.

Tendencia de la temperatura central usando B-spline. La tendencia de la temperatura central se generó utilizando modelos mixtos lineales con intersecciones aleatorias para cada paciente. La no linealidad del efecto del tiempo se incorporó utilizando B-splines. Las temperaturas centrales de referencia también se ajustaron en el modelo. Los modelos se construyeron por separado para duraciones quirúrgicas de 2 a 3 h, 3 a 4 h y 4 a 6 h.

Entre los 833 pacientes incluidos en el análisis, observamos HIO en 344 pacientes, con una tasa de incidencia de 0,41 (95% intervalo de confianza [IC] 0,38-0,45). Las tasas de incidencia en cirugías abdominales, torácicas y tiroideas fueron 0,41 (IC 95% 0,37-0,45), 0,55 (IC 95% 0,46-0,64) y 0,32 (IC 95% 0,24-0,41), respectivamente. Los pacientes mayores, hombres y aquellos con un índice de masa corporal (IMC) y una temperatura central basal más bajos, tenían más probabilidades de experimentar IOH. Además, era más probable que se produjera IOH durante las cirugías matutinas y en aquellas de mayor duración. Intraoperatoriamente, los pacientes con HIO experimentaron una mayor pérdida de sangre y recibieron más transfusiones de líquidos y sangre. Los perfiles de los pacientes se presentan en la Tabla 1.

Utilizando todas las variables iniciales como predictores candidatos, se mantuvieron en el modelo el IMC, la temperatura central inicial, el tiempo de cirugía, el sitio quirúrgico y la duración de la anestesia. En particular, en el modelo multivariable, un IMC más alto y una temperatura central basal fueron factores protectores que previnieron la IOH. Cada aumento de 5 kg/m2 en el IMC se asoció con una probabilidad menor de 0,96 (IC del 95 % 0,95–0,99; P = 0,002) de IOH, mientras que cada aumento de 1 °C en la temperatura central inicial se asoció con una probabilidad de 0,52 (IC del 95 % 0,48) –0,55; P < 0,001) probabilidades más bajas. Los pacientes que se sometieron a cirugía torácica tenían más probabilidades de desarrollar hipotermia que los que se sometieron a cirugía tiroidea (odds ratio [OR], 1,24; IC del 95 %: 1,12–1,38; P < 0,001). Por el contrario, no hubo diferencia significativa entre los que se sometieron a cirugías de tiroides y abdominales (OR, 1,06; IC 95% 0,98-1,15; P = 0,16) (Tabla 2). Los pacientes que se sometieron a la inducción de la anestesia por la mañana tenían 1,08 (IC del 95 %: 1,01–1,15; P = 0,02) probabilidades más altas de IOH que los que se sometieron a la tarde. Sin embargo, no se observaron diferencias significativas entre los inducidos por la noche y por la tarde (OR, 0,98, IC del 95 %: 0,90–1,06; P = 0,61). Además, cada 1 h más de duración de la cirugía se asoció con una probabilidad 1,05 (IC del 95 %: 1,02–1,07; P < 0,001) mayor de IOH. Aunque no se dispone de una duración quirúrgica exacta antes de la cirugía, se puede pronosticar y utilizar una duración aproximada en el modelo de predicción. Las especificaciones del modelo se presentan en la Tabla 2.

Mediante una validación cruzada quíntuple, obtuvimos un área validada de forma cruzada bajo la curva característica operativa del receptor (ROC) (AUROC) de 0,85 (IC del 95 %: 0,83–0,88), lo que indica un rendimiento de predicción excelente. Sorprendentemente, nuestro modelo superó al modelo de Yi J (P = 0,001), que produjo un AUROC de 0,82 (IC del 95 %: 0,79–0,85) en nuestros datos. En la Fig. 3 se muestra una comparación de las dos curvas ROC. Además, en la Fig. 4 se muestra el nomograma de nuestro modelo.

Curva característica operativa del receptor para el modelo de predicción.

Nomograma.

Observamos una incidencia global de HIO del 41,0 % en pacientes que se sometieron a cirugías robóticas selectivas. Los pacientes con un IMC y una temperatura central basal más bajos antes de la anestesia y aquellos que se sometieron a cirugía matutina o torácica fueron susceptibles a la hipotermia. Propusimos un modelo de predicción de hipotermia específico para cirugía robótica. El modelo tiene como objetivo identificar a los pacientes con alto riesgo de HIO con anticipación, de modo que se puedan aplicar estrategias profilácticas multimodales y dispositivos de calentamiento activo para prevenir de manera efectiva la HIO y las complicaciones asociadas. El modelo ha demostrado una buena discriminación con un AUROC con validación cruzada de 0,85 (IC del 95 %: 0,83–0,88).

También observamos una incidencia diferente de HIO entre los tipos de cirugía, lo que puede explicarse por las diferencias en las poblaciones quirúrgicas. Encontramos que las tasas de incidencia en cirugías robóticas abdominales, torácicas y tiroideas fueron 0,41 (IC 95 % 0,37–0,45), 0,55 (IC 95 % 0,46–0,64) y 0,32 (IC 95 % 0,24–0,41), respectivamente. Una encuesta sobre pacientes sometidos a cirugía laparoscópica en China informó que la incidencia de HIO fue del 29,0 % (200 en 690 casos). Esto puede deberse a que la duración de la cirugía robótica tiende a ser mayor en comparación con la cirugía laparoscópica convencional (224 vs 201 min). Sin embargo, la incidencia en nuestros pacientes fue inferior a la reportada en otros estudios, que varió del 53 al 73% en pacientes sometidos a operaciones mayores abdominales y torácicas12,13,14. Encontramos un IMC más alto en nuestro estudio (24 vs 26), probablemente porque la mayoría de las cirugías bariátricas son operadas por robots, dada su mayor flexibilidad en cavidades estrechas. De acuerdo con otros estudios1,15, un IMC más bajo y una temperatura central basal son factores importantes en el desarrollo de HIO.

En este estudio, la temperatura ambiente se mantuvo a 23 °C y un calentador de infusión para líquidos y hemoderivados fue obligatorio en todos los pacientes, lo que puede ser una razón por la cual nuestra incidencia fue menor que la reportada en estudios previos en China (44,3%)15 . El mismo estudio consideró el calentador de infusión como factor protector evitando la hipotermia. Sin embargo, Poder et al.16 encontraron que un calentador de sangre fijado a 41,5 °C no es garantía de evitar la hipotermia cuando se usa un manguito de infusión a presión durante una transfusión masiva. Porque encuentran que la temperatura de salida alcanzó solo 33,7 °C a 300 mmHg cuando un calentador de sangre se fijó en 41,5 °C. Además, no garantiza pérdidas de calor por otras fuentes ni normotermia.

En comparación con la inducción de la anestesia por la tarde, el OR de IOH fue mayor en los pacientes que fueron inducidos por la mañana. Una explicación razonable es que la temperatura corporal es generalmente más alta por la tarde debido a las fluctuaciones circadianas de la temperatura corporal. Los investigadores han observado una variación de la temperatura diurna, con un pico a las 4:00 p. m.17,18. Otros estudios han demostrado que la temperatura central suele ser de aproximadamente 37,5 °C a las 3:00 p. m.19. La infusión preoperatoria adicional de líquidos para los casos quirúrgicos vespertinos podría ser otra razón para la prevención de la hipotermia.

Con respecto a la mayor incidencia de HIO en cirugía torácica, nuestros hallazgos son consistentes con los resultados de muchos estudios previos. Li et al.13 encontraron que el 72,7% (IC 95% 70,5-75,0%) de los pacientes adultos sometidos a cirugía videotoracoscópica sufrieron hipotermia. Emmert et al.14 comunicaron una incidencia global de HIO del 64,3% en cirugía torácica. Aparte de la superficie de piel menos expuesta para el calentamiento activo en la posición de decúbito lateral, otra posible razón es que el bloqueo paravertebral se combina comúnmente con anestesia general en estos casos quirúrgicos, lo que bloquea los nervios simpáticos ipsilaterales y se asocia con una termogénesis reducida19. De manera similar, un estudio anterior también confirmó que la combinación de anestesia general con anestesia regional aumenta aún más el riesgo de IOH9. Sin embargo, no se observó una diferencia significativa en la incidencia de hipotermia entre las cirugías de tiroides (abordaje de mama) y abdominal, lo que probablemente se debió a que el área expuesta fue comparable según la herramienta de estimación del área quemada conocida como gráfico de Lund y Browder20.

Estudios previos demostraron que el umbral de vasoconstricción termorreguladora está reducido en pacientes ancianos sometidos a anestesia general14. Excepto por la edad, otros cinco fácilmente accesibles y confirmados por regresión logística como indicadores asociados, incluidos el sexo, el IMC, la temperatura central basal, el tiempo de inducción y el sitio quirúrgico, se incluyeron además en el modelo de predicción de IOH. Obtuvimos un AUROC con validación cruzada de 0,85 (IC del 95 %: 0,83–0,88). Notablemente, usando el método de DeLong, nuestro modelo superó la fórmula de Huang (P = 0.001)22. Por lo tanto, esto indica que el modelo tiene una buena capacidad discriminativa para la predicción.

Nuestro estudio tiene ciertas limitaciones. Primero, nuestro análisis es unicéntrico, con una retrospectiva moderada de 833 participantes calificados que se sometieron a cirugía robótica. En consecuencia, la extensión adicional del modelo de conclusión y predicción está limitada por el tamaño de la muestra y el tipo de cirugía específica. En segundo lugar, nuestro modelo de predicción se vio influido en cierta medida por factores de confusión desconocidos o potenciales que se caracterizaron y diseñaron de manera deficiente en nuestro registro (no enumerados en la Tabla 2). Los factores de confusión sistemáticos influyeron en nuestros resultados con respecto a la práctica habitual y la deficiencia del dispositivo en nuestro centro, incluido el uso habitual de un sistema de infusión caliente. Pocos médicos eligieron usarlas debajo de mantas térmicas, lo cual es un tema muy crítico en nuestros experimentos. Sin embargo, utilizamos habitualmente calentadores de infusión para todos los pacientes. En tercer lugar, las cirugías gastrointestinales, hepatobiliares, ginecológicas y urológicas se clasificaron todas como del tipo de cirugía abdominal y, con un tamaño de muestra suficiente, estas cirugías pueden analizarse más a fondo en diferentes subgrupos en estudios futuros. Además, excluimos a los pacientes que experimentaron un artefacto de temperatura que duró más de 30 minutos, lo que introduciría un sesgo de selección para los pacientes cuya temperatura no aumenta después del tratamiento. Por último, pero no menos importante, nuestro modelo solo se validó internamente con la misma población de pacientes y está pendiente de validación externa en otras instituciones.

En conclusión, este estudio reveló una incidencia del 41% de HIO en pacientes que se sometieron a cirugía robótica. Los factores de riesgo identificados mostraron que los pacientes con un IMC y una temperatura central basal más bajos y aquellos sometidos a cirugías torácicas, matutinas y de mayor duración tenían más probabilidades de desarrollar IOH. Nuestro modelo tiene una buena capacidad discriminativa para predecir IOH. Por lo tanto, se necesitan medidas de aislamiento más eficaces y la identificación precisa de las poblaciones de alto riesgo en la práctica clínica para prevenir la HIO y las complicaciones perioperatorias relacionadas.

Este estudio retrospectivo de un solo centro inscribió a pacientes que se sometieron a cirugía robótica electiva en el China-Japan Union Hospital of Jilin University en China entre junio de 2020 y octubre de 2021. El Comité de Ética y la Junta de Revisión Institucional de China-Japan renunciaron al consentimiento informado. Union Hospital, ya que el estudio se basó en una base de datos totalmente desidentificada (Identificador, 20220628021). Todos los datos se obtuvieron de bases de datos de registros médicos institucionales.

Este estudio inscribió a pacientes adultos de ≥ 18 años que estaban programados para cirugía robótica electiva para pacientes hospitalizados con una duración prevista de > 2 h. Los criterios de exclusión fueron los siguientes: (1) no pudo controlar la temperatura central; (2) enfermedades preoperatorias que afectan la temperatura corporal (p. ej., hipotiroidismo o hipertiroidismo, fiebre asociada con enfermedad cerebrovascular, alto riesgo de hipertermia maligna, como antecedentes médicos o familiares de hipertermia maligna y fiebre por infección con una temperatura central superior a 38 °C antes de la operación); (3) participación en otro estudio dentro de los 6 meses; (4) pacientes con un artefacto de temperatura que duró más de 30 min; y (5) datos básicos insuficientes. Además, los artefactos se eliminaron utilizando las siguientes reglas: temperatura central fuera de rango definida como > 38 °C o < 35 °C o cambios abruptos definidos por un cambio ≥ 0,5 °C en 5 min.

La temperatura ambiente se mantuvo a 23 °C, mientras que las mantas térmicas debajo de los pacientes apenas se usaron. Poco después de la intubación endotraqueal, se controló y registró la temperatura central intraoperatoria mediante un sensor de cordón desechable (Mindray, MR410b) colocado en la nasofaringe o el esófago distal. Ambos lugares se consideraron sitios confiables de medición de la temperatura central21. Durante la anestesia, los datos de temperatura se registraron y almacenaron automáticamente en un sistema de registro de anestesia (Docare V5.0, Medical Systems) a intervalos de 5 minutos. Los factores candidatos que influyen en la temperatura central1,9 se recopilaron mediante sistemas electrónicos de registro de pacientes y registros de atención médica de enfermeras.

El resultado primario fue la HIO, que se definió como una temperatura central < 36 °C en cualquier momento durante el procedimiento perioperatorio. Los factores influyentes candidatos se describen a continuación:

Las características demográficas y de referencia incluyeron sexo, edad, IMC, estado físico de la Sociedad Estadounidense de Anestesiólogos y diabetes mellitus (posiblemente combinada con alteración de la termorregulación)9.

Información de la cirugía: sitio quirúrgico (tiroides, abdominal o torácica), pérdida de sangre, líquido de irrigación calentado o sin calentar y volumen. La cirugía abdominal incluyó cirugías generales, ginecológicas y urológicas.

La información de la anestesia incluyó el volumen de reemplazo de líquidos intravenosos calientes, transfusión de sangre y duración de la anestesia.

Otra información incluyó el tiempo de inducción de la anestesia por la mañana (de 8 am a 12 pm), por la tarde (de 12 pm a 6 pm) o por la noche (de 6 pm a 10 pm); la temperatura central de referencia y la temperatura ambiente del quirófano.

Primero exploramos los cambios en la temperatura corporal central intraoperatoria. La tendencia de la temperatura corporal se estimó utilizando modelos mixtos lineales, haciendo una regresión de la temperatura central frente al tiempo desde la inducción de la anestesia, utilizando una matriz de correlación simétrica compuesta y ajustando la temperatura inicial de los pacientes. La no linealidad del efecto del tiempo sobre la temperatura central se explicó mediante B-splines. Dado que la tendencia de la temperatura central cambió según la duración de la cirugía, trazamos por separado las curvas para pacientes con duraciones quirúrgicas de 2 a 3 h, 3 a 4 h y 4 a 6 h.

Aunque la pérdida de sangre, la infusión, la transfusión y la irrigación son factores importantes para la hipotermia, no se puede predecir con precisión antes de la cirugía. Por lo tanto, simplemente describimos los datos como mediana, primer cuartil (Q1), tercer cuartil (Q3) en lugar de considerar estos factores al construir el modelo.

Para evaluar los posibles factores de riesgo de IOH en pacientes sometidos a cirugía robótica, primero resumimos los perfiles de los pacientes por la incidencia de IOH a través de estadísticas de resumen estandarizadas como media ± desviación estándar o n (%). Además, se realizaron comparaciones univariadas para pacientes con o sin HIO utilizando la prueba t y chi-cuadrado para variables continuas y categóricas, respectivamente.

Posteriormente, la selección de los factores de riesgo en un modelo multivariable se realizó mediante eliminación hacia atrás, conservando las variables con valores de p < 0,05. Se informó un AUROC con validación cruzada de cinco veces y su IC del 95 % para la validación interna del modelo. Además, comparamos la previsibilidad de nuestro modelo con la propuesta por Yi et al.22, y la AUROC se comparó utilizando el método de DeLong23. El modelo final, que incluía a todos los pacientes, se informó y resumió en un nomograma.

Estimamos que aproximadamente 45 cirugías robóticas se realizan mensualmente en nuestra institución. Un estudio reportó una incidencia de HIO del 44,3% en 3132 pacientes en China16. Suponiendo una incidencia más conservadora del 40 %, esperábamos recopilar datos de 680 pacientes y observar 272 casos de IOH durante el período de inscripción de 16 meses. En general, 272 casos de IOH fueron suficientes para evaluar 10 predictores, según la recomendación de 10 casos por predictor24.

Todos los procedimientos se realizaron de acuerdo con los principios de la Declaración de Helsinki y las directrices pertinentes. Todos los protocolos fueron aprobados por el Comité de Ética y la Junta de Revisión Institucional del China-Japan Union Hospital. Dado que se trataba de un estudio retrospectivo basado en una base de datos totalmente anonimizada, el Comité de Ética y la Junta de Revisión Institucional del China-Japan Union Hospital eximieron los formularios de consentimiento informado.

Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado (y sus archivos de información complementaria).

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Nos gustaría agradecer a Editage (http://www.editage.cn) por la edición en inglés.

Financiado exclusivamente por fuentes internas.

Estos autores contribuyeron por igual: Zhouting Hu y Wangyu Li.

Departamento de Anestesiología, China-Japan Union Hospital, Jilin University, 126th Xiantai Avenue, Changchun, 130021, Jilin, República Popular China

Zhouting Hu, Wangyu Li y Kai Li

Instituto Vilcek de Posgrado en Ciencias Biomédicas, Universidad de Nueva York, Nueva York, NY, EE. UU.

chen liang

Consorcio de Investigación de Resultados, Cleveland, OH, EE. UU.

kai li

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ZH y KL contribuyeron al diseño del estudio, la recopilación e interpretación de datos y la redacción del manuscrito. WL contribuido a la recopilación e interpretación de datos y redacción del manuscrito. CL contribuido a la interpretación de datos y redacción del manuscrito. Todos los autores leyeron y aprobaron la versión final del manuscrito.

Correspondencia a Kai Li.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Hu, Z., Li, W., Liang, C. et al. Factores de riesgo y modelo de predicción de hipotermia intraoperatoria inadvertida en pacientes sometidos a cirugía robótica: un análisis retrospectivo. Informe científico 13, 3687 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-30819-1

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Recibido: 20 Septiembre 2022

Aceptado: 02 de marzo de 2023

Publicado: 06 marzo 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-30819-1

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