Glioblastoma Radio cirugía Neurocirujanos oncológicos Neurooncología Neurocirugía Tumores cerebrales Microcirugía cerebral. Curso de abordajes neurocirujanos Instituto Nacional de Neurología y Neurocirugía Dr. Ricardo Cázares Mejía Sesión Bibliográfica Residentes Encefalo y lesiones sistema nervioso central

1. Índice LACE+ como predictor de readmisión hospitalaria a los 30 días en población
con tumores encefálicos
Dr. Ricardo Cázares Mejía
Sesión bibliográfica 14 de octubre de 2019

2. Introducción
 Readmisiones hospitalarias: Causa primordial de gastos en cuidados de salud y
se emplean como marcadores en la calidad de atención.
 En Estados Unidos hay desincentivos financieros para los hospitales que exceden
el promedio nacional de readmisiones tempranas relacionadas con neumonías,
IAM, e IC.
 La sociedad americana de cáncer, estima 23,880 diagnósticos oncológicos del SNC
en 2018, y hay un esfuerzo por reducir readmisiones tempranas en esta población.
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3. Complicaciones neuroquirúrgicas
 Las complicaciones relacionadas con craneotomías por tumores son comunes y las
tasas de readmisión han demostrado ser altas, hasta 17%.
 Las causas principales de readmisión en este grupo son:
 Infección de herida quirúrgica
 Tromboembolismo venoso
 Complicaciones neurológicas (convulsiones, hemorragia, fístula de LCR).
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4. Justificación
 Aproximadamente 70% de todas las causas de readmisión son prevenibles
 No hay una herramienta validada que prediga que pacientes se van readmitir
 La herramienta debe de ser lo suficientemente precisa para reubicar recursos y
prevenir readmisiones.
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5. Índice LACE
 LACE:
 Longitud de estancia
 Agudeza de la admisión
 Comorbilidad (Índice de Charlson)
 Emergencia: Número de veces de visita en
6 meses.
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6. Índice LACE
 Índice LACE:
 Desarrollado para ayudar a proveer una métrica simple que prediga readmisiones.
 Se ha usado en poblaciones quirúrgicas o médicas de enfermedades específicas, como
EPOC o ICC.
 Van Walraven et al. Validaron el índice LACE+ incluyendo variables adicionales:
 Edad, sexo, y otras covariables para expandir la precisión del modelo.
 Ni LACE ni LACE+ han sido usados para estudiar los patrones de readmisión en
poblaciones neuroquirúrgicas.
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8. Índice de comorbilidades de Charlson
 Predice la mortalidad a un
año en pacientes que tengan
un rango de condiciones
comórbidas, cardiacas,
oncológicas, infecciosas
 A cada condición se le asigna
un puntaje dependiendo del
riesgo de morir asociado a
cada una.
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9. Métodos
 Inclusión: Craneotomías supratentoriales por tumores con paciente vivo a los 30
días postquirúrgico (n=352)
 Tiempo: Junio 1, 2017 a Junio 1, 2018.
 Lugar: Red hospitalaria con división de 3 hospitales, West Chester, Pensilvania,
EUA.
 Herramienta:
 Neurosurgery Quality Improvement Initiative
 EpiLog project
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10. Recolección de Data
 Neurosurgery Quality Improvement Initiative EpiLog: edad, género, LACE+ (-2
a 90), RAPT (Herramienta de predicción de análisis de riesgos)
 RAPT: Cuestionario preoperatorio para egreso a domicilio, que genera un puntaje
de 0 a 12, a menor puntaje menos probabilidad de egreso a casa.
 Otras: IMC, tabaquismo, ASA, readmisiones a 30 días, visitas a urgencias,
reintervenciones.
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11. Análisis estadístico:
 Fisher y Wilcoxon Rank, muestra no distribuida
 Regresiones logísticas lineares y no lineares.
 LACE+ y univariado
 Desenlaces primarios: Todos a 30 días:
 Reintervención
 Readmisión
 Visitas a urgencias
 Bondad de ajuste de distribución: Desviación estadística (categóricas) y Hosmer-
Lemeshow (continuas)
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12. Presentación estadística:
 Razón de momios: Del resultado vs desenlace alternativo (variables binarias) o de
una unidad en variables continuas.
 Significancia: p<0.05
 Discriminación de variables y análisis de modelos: Curva ROC (Característica
operativa del receptor) IC: 95%
 Estadística C: si es menor a 0.5 es como lanzar una moneda, entre .7 y .8
adecuada, mayor a 0.8 es excelente.
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13. Resultados
 Características del paciente:
 N= 352 (neoplasias supratentoriales sujetas a craneotomía)
 311 pacientes (49.72% mujeres, 50.28% hombres)
 Edad: 56 ± 15 años
 EIH: 162 ± 137 horas
 Puntaje LACE+: 52 ± 20
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14. Resultados
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15. Resultados
 16% reingresaron (n=57). 22 fueron mujeres (38%).
 Sin diferencia estadística en ambos géneros para ninguno de los dos grupos (reingresos
y no reingresos)
 La edad de los reingresados fue estadísticamente significativa para los más viejos
(60.5 vs 55.4, con p 0.016)
 La longitud de la estancia en promedio previa fue menor para el grupo de los
no reingresados (152.14 horas vs 215 horas p 0.001).
 El índice LACE+ también fue mayor en el grupo de los reingresados (57 vs 51 p
0.04).
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16. Desenlaces
El modelo no es adecuado. A pesar de que mostró significancia para readmisión a 30 días, está
apenas por encima en la curva ROC de que sea al azar.
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17. Análisis univariado
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18. Marco económico
 Una readmisión de tumor supratentorial incrementa 20k USD
 Una reducción del 40% en readmisiones a 30 días, le ahorraría al estado de
California 12M USD /año.
 Disminuir las readmisiones a 30 días es un objetivo primordial para
administradores, aseguradoras, directivos, familiares y pacientes.
 El objetivo es diseñar un modelo predictivo que se integre al expediente
electrónico en la planeación de egresos postquirúrgicos para reducir
readmisiones.
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19. Discusión
 LACE y LACE+
 Tienen la habilidad de integrar mucha información pertinente en un solo valor
 Se han quedado cortos para predecir comportamientos en muchos estudios
 Algunas cohortes problemáticas para estandarizar estos índices son pacientes
viejos o con muchas comorbilidades (puntajes altos de CCI).
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20. Discusión
 Población del estudio es similar en edad a la que usualmente miden con LACE+,
pero el promedio del score es mas grande (52) vs el 30 a 39 que normalmente
ha demostrado efectividad para predecir comportamientos
 El puntaje CCI hace esta población más comórbida que otras conocidas
 El modelo no captura las diferencias de manera efectiva para modelar las
readmisiones a 30 días.
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21. Discusión
 Ni analizados como variables predictoras únicas los componentes de LACE+,
pudieron predecir cambios en el riesgo
 Edad, género masculino y puntaje alto de CCI, suben el puntaje de LACE+, pero su
probabilidad predictiva es moderada acorde con el análisis ROC de 0.57 a 0.60.
 Tampoco el IMC, el ASA, lograron discriminar
 El tipo de aseguramiento: público o privado, indica que los pacientes con seguro
público son más propenso a ser readmitidos.
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22. RAPT
 El análisis RAPT, que se ha probado en poblaciones neuroquirúrgicas para predecir
egresos hospitalarios estratifica:
 Edad
 Sexo
 Distancia máxima de ambulación,
 Apoyo para caminar: muletas, andador, silla, etc.
 Apoyos comunitarios,
 Residencia compartida o vive solo.
 Sí demostró correlación mejor que el azar para readmisión a 30 días.
 Lo cual es lógicamente subsecuente al hecho de que a mayor puntaje, mayor
probabilidad de egreso y permanencia en el domicilio.
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23. Limitaciones
 Estudio retrospectivo.
 Selección no aleatorizada.
 Registros incompletos.
 Reportes faltantes.
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24. Conclusión:
 Usar modelos de predicción como el LACE+ para determinar las readmisiones a
30 días, tiene el potencial de generar reducciones en las readmisiones que
incrementan costos sociales e interrumpen la recuperación adecuada de los
pacientes.
 Los resultados del estudio muestran que el índice LACE+ es un modelo impreciso
cuando se aplica a tumores cerebrales supratentoriales en adultos.
 Falta evidencia para apoyar el uso del índice, pero la investigación futura debe
apuntar a refinar las coraviables usadas para representar mejor a los pacientes de
poblaciones neuroquirúrgicas.
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25. Contacto
Neurocirugia Cerebral
Neurocirugía de Columna Vertebral
E-mail: cazares@neuroquirurgicos.com
Teléfono: 55 3585 0180
www.doctorcazares.com
Consultorio: MediValle. Patricio Sanz 1307, Col. Del Valle Centro, Del. Benito Juárez.
Consultorio: Star Médica Roma Torre II C-416. San Luis Potosí 143, Col. Roma Norte, Del.
Cuauhtémoc.
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