Desenvolvimento e validação de um modelo de risco para complicações respiratórias perioperatórias em crianças submetidas a cirurgias não cardíacas

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Sirtoli, Isabela Spido
• Orientador(a): Stefani, Luciana Paula Cadore
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Fatores de risco; Estudo de validação; Complicações intraoperatórias; Período perioperatório; Criança; Sistema respiratório; Anestesia
• Palavras-chave em Inglês: Risk factors; Complications; Children; Respiratory system; Anesthesia
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/254477

As complicações respiratórias perioperatórias (CRPO) são as complicações anestésicas mais comuns em crianças. Identificar e estimar o risco perioperatório é desejável, especialmente em países com poucos recursos. Este estudo tem como objetivo identificar fatores de risco, desenvolver e validar um modelo de risco para CRPO. Uma análise de regressão logística multivariada para predizer CRPO foi realizada a partir de uma coorte de pacientes com menos de 16 anos submetidos a cirurgias não cardíacas em dois hospitais públicos do sul do Brasil. Preditores relacionados a anestesia, cirurgia e condições clínicas dos pacientes foram avaliados. A coorte incluiu 1339 pacientes. CRPO ocorreram em 214 pacientes (15.9%). O modelo logístico final incluiu idade menor de 1 ano, resfriado atual, prematuridade, doenças pulmonares ou de vias aéreas e a interação entre intubação traqueal e cirurgias de vias aéreas. O modelo demonstrou boa capacidade discriminativa com uma área sob a curva ROC de 0,718 (IC 95% 0.68-0.756). A calibração foi adequada e o teste de Hosmer-Lemeshow foi 3.06 (p=0.801). O escore de Brier foi 0.1204 ( IC 95% 0.1196-0.1215) confirmando uma performance excelente do modelo. A técnica de bootstrapping foi realizada para a validação interna e obteve área sob curva ROC variando entre 0.707-0.717 para cada amostra gerada. Nosso modelo teve acurácia superior ao Escore de COLDS (área sob a curva ROC 0.717 vs 0.635; p<0.01). Nosso modelo se mostrou eficiente em identificar crianças sob risco de CRPO. Ele é de especial importância em cenários de poucos recursos, onde poderá estimular a discussão em anestesia pediátrica, padrões de cuidados e projetos de melhorias focados em reduzir complicações respiratórias.