Herramienta precisa predice resultado del ACV para mejorar las decisiones en cirugía carotídea

El accidente cerebrovascular (ACV) sigue siendo un problema de salud global importante y ocupa el segundo lugar como causa principal de mortalidad en todo el mundo. La intervención oportuna es crucial para los pacientes con ACV, y tanto la endarterectomía carotídea (EAC) como la colocación de stents en la arteria carótida (CAS) se utilizan cada vez más en casos seleccionados de ACV agudo relacionado con la carótida. En respuesta a esta necesidad, los investigadores han desarrollado un modelo predictivo que presume una tasa de precisión del 93 % para determinar si los pacientes que se someten a intervenciones urgentes de la carótida recuperarán la independencia funcional.

Este modelo innovador, desarrollado por investigadores de Ochsner Health (Nueva Orleans, LA, EUA), emplea un enfoque basado en datos que integra cuatro parámetros clínicos clave: gravedad del ACV, puntuación de riesgo de fragilidad, momento de la intervención y uso de trombólisis. Al combinar estos elementos en una herramienta de toma de decisiones en tiempo real, los médicos pueden evaluar de forma proactiva quién se beneficiará de una cirugía inmediata y quién puede requerir una “prehabilitación” para optimizar los resultados quirúrgicos. La puntuación de riesgo de fragilidad se integra en la historia clínica electrónica (HCE), junto con la gravedad del ictus y otros datos pertinentes, lo que proporciona una visión integral del estado del paciente.

Imagen: Esta innovadora herramienta puede transformar los resultados de las intervenciones en casos de accidente cerebrovascular (Foto cortesía de Shutterstock)

Al aprovechar este modelo, los proveedores de atención médica pueden adaptar las estrategias de tratamiento, optimizar el tiempo de intervención y garantizar que los pacientes más adecuados reciban estos procedimientos complejos. La rapidez en la atención del ACV hace esencial que los médicos tomen decisiones informadas con agilidad. Como se destaca en el Journal of the American College of Surgeons, la incorporación de este modelo predictivo en los flujos de trabajo clínicos estándar proporcionará a los equipos de salud las herramientas necesarias para anticipar con mayor precisión los resultados de los pacientes. Este enfoque permite una atención centrada en el paciente, mejorando las recuperaciones a corto plazo y mejorando la calidad de vida a largo plazo.

“Predecir el potencial de recuperación de un paciente con tal nivel de fiabilidad nos brinda una confianza sin precedentes en nuestras decisiones de tratamiento”, dijo el Dr. Leo Seoane, vicepresidente ejecutivo y director académico de Ochsner Health y decano fundador de la Facultad de Medicina Xavier Ochsner. “Esta innovación garantiza que cada paciente reciba la atención más adecuada a su situación, lo que refuerza aún más nuestro compromiso con la excelencia”.

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