Olha Quem Está Voltando? Aprimorando Modelos Preditivos para Readmissão Hospitalar Pós-CRM: Insights e PerspectivasPalavras-chave Modelos Teóricos; Revascularização Miocárdica; Readmissão do Paciente
O campo da cirurgia cardiovascular evolui continuamente, com a cirurgia de revascularização do miocárdio (CRM) servindo como um procedimento fundamental para o tratamento da doença arterial coronariana grave. Apesar dos avanços nas técnicas cirúrgicas e nos cuidados perioperatórios, a incidência de readmissões hospitalares dentro de 30 dias após a CRM permanece uma preocupação crítica. Estas readmissões não só têm impacto nos resultados dos pacientes, mas também sobrecarregam os recursos de saúde e aumentam os custos. Compreender os preditores de readmissão é crucial para melhorar as estratégias de cuidados pós-operatórios e otimizar os resultados dos pacientes.
O estudo intitulado " Preditores de Readmissão Hospitalar até 30 Dias de CRM em Banco de Dados Multicêntrico: Estudo de Coorte Transversal"1 tem como objetivo identificar variáveis associadas à readmissão precoce pós-CRM em uma população brasileira. Embora a taxa de readmissão observada tenha sido inferior à da literatura científica atual, onde as taxas variam entre 8,3% e 21,1%,2-4 também enfatizou causas não cardíacas. Nesse sentido, um terço de todos os pacientes readmitidos teve infecções como causa primária.1 Esse achado corrobora a literatura existente que destaca o impacto significativo das infecções, particularmente das infecções de sítio cirúrgico, nas taxas de readmissão.5 Andrade et al. sublinham a necessidade de medidas rigorosas de controlo de infecções, incluindo profilaxia antibiótica e técnicas cirúrgicas meticulosas, para mitigar estas complicações.5,6
Curiosamente, o estudo destacou um maior número de pacientes do sexo feminino como preditores. Embora os homens normalmente apresentem maior risco cardiovascular, até a fase da menopausa, as mulheres apresentam maior probabilidade de readmissão não planejada.7 Outros fatores de risco bem conhecidos incluem predisposição à anemia nos períodos pré, intra e pós-operatório e níveis mais elevados de hemoglobina glicosilada.7
Além desses fatores, o estudo identifica vários preditores clínicos de readmissão, incluindo comorbidades como apneia do sono e arritmias cardíacas.1 A apneia do sono surge como um preditor notável, associada a um risco aumentado de 11,7% de resultados adversos.1 Em outro estudo, Zhao et al. al. mostraram que a apneia do sono aumentou quase cinco vezes a probabilidade de readmissão não programada devido a eventos cardiovasculares, mesmo antes de inscrever pacientes para CRM,8 ressaltando a importância da triagem pré-operatória e do manejo dessa condição. Embora as arritmias cardíacas não tenham alcançado significância estatística neste estudo, sua relevância clínica nos cuidados pós-CRM está bem estabelecida, particularmente no manejo da fibrilação atrial.9
A demografia dos pacientes e os fatores de risco pré-operatórios, incluindo idade avançada e condições como diabetes, contribuem significativamente para o risco de readmissão.10 Variáveis intraoperatórias, como a complexidade do procedimento e o uso de circulação extracorpórea, também influenciam os resultados, com tempos operatórios mais longos e transfusão de sangue intraoperatória associada com maiores taxas de readmissão devido ao aumento das respostas inflamatórias e disfunção orgânica.11 O estudo corrobora esses achados e apresenta evidências sobre o uso de bombas de balão intra-aórtico, que aumentam a probabilidade de readmissão em 6,8%.1
Apesar desses insights, o estudo tem limitações, incluindo sua natureza retrospectiva e tamanho de amostra relativamente pequeno. A dependência de um banco de dados específico pode introduzir viés de seleção e limitar a generalização, enfatizando a necessidade de estudos prospectivos maiores para validar os resultados em populações de pacientes em todo o país, e não apenas em grandes centros como São Paulo. O aprimoramento dos modelos preditivos com variáveis adicionais, como status socioeconômico e protocolos de cuidados pós-alta, poderia refinar a estratificação de risco e melhorar a tomada de decisões clínicas.1
Além disso, a redução das readmissões hospitalares pós-CRM exige uma abordagem abrangente que integre determinantes clínicos, demográficos e sociais da saúde. Os hospitais devem priorizar a otimização pré-operatória, adotar práticas cirúrgicas baseadas em evidências e melhorar o monitoramento pós-operatório e os sistemas de apoio. Neste sentido, estratégias de cuidados personalizados adaptadas aos perfis individuais dos pacientes podem mitigar os riscos e melhorar os resultados globais.
Em conclusão, embora o estudo sobre os preditores de readmissão hospitalar após CABG forneça informações valiosas, os seus resultados sublinham a necessidade contínua de investigação robusta e interdisciplinar. Ao refinar modelos preditivos e implementar intervenções baseadas em evidências, os prestadores de cuidados de saúde podem melhorar o atendimento ao paciente e otimizar a utilização de recursos. A futura investigação local deve centrar-se na expansão das fontes de dados, na adoção de projetos prospectivos e na promoção de colaborações multidisciplinares para promover a medicina personalizada e melhorar os resultados pós-CRM nos países em desenvolvimento.
Referências
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1 Silva RAG, Borgomoni GB, Maia S, Vale Junior CF, Freitas FL, Pereira AES, et al. Preditores de Readmissão Hospitalar até 30 Dias de CRM em Banco de Dados Multicêntrico: Estudo de Coorte Transversal. Arq Bras Cardiol. 2024; 121(9):e20230768. DOI: https://doi.org/10.36660/abc.20230768
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2 Trooboff SW, Magnus PC, Ross CS, Chaisson K, Kramer RS, Helm RE, et al. A Multi-center Analysis of Readmission after Cardiac Surgery: Experience of the Northern New England Cardiovascular Disease Study Group. J Card Surg. 2019;34(8):655-62. doi: 10.1111/jocs.14086.
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4 Feng TR, White RS, Gaber-Baylis LK, Turnbull ZA, Rong LQ. Coronary Artery Bypass Graft Readmission Rates and Risk Factors - A Retrospective Cohort Study. Int J Surg. 2018;54(Pt A):7-17. doi: 10.1016/j.ijsu.2018.04.022.
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8 Zhao LP, Kofidis T, Chan SP, Ong TH, Yeo TC, Tan HC, et al. Sleep Apnoea and Unscheduled Re-admission in Patients Undergoing Coronary Artery Bypass Surgery. Atherosclerosis. 2015;242(1):128-34. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2015.07.006.
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10 Silva JM, Ferreira CG, Varjão GL, Lima JTC, Costa VG. The Perioperative Risks of Patients with Diabetes Mellitus Undergoing Cardiac Surgery: An Integrative Review. Braz J Health Rev. 2023;6(3):12604-19. doi:10.34119/bjhrv6n3-327.
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Datas de Publicação
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Publicação nesta coleção
23 Set 2024 -
Data do Fascículo
2024
Histórico
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Recebido
15 Jul 2024 -
Revisado
07 Ago 2024 -
Aceito
07 Ago 2024
