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Leia a Última Edição!

II Série Volume 33 Número 12
Dezembro 2020

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  1- Factores de recorrência das lesões intraepiteliais do colo do útero.

2- Duodenoscopia e colangiopancreatografia retrógrada endoscópica (cpre) no diagnóstico da patologia biliar e pancreática. Experiência dos primeiros 150 exames.

3- Mefedrona, a Nova Droga de Abuso: Farmacocinética, Farmacodinâmica e Implicações Clínicas e Forenses

4- História natural da dilatação pielocalicial pré-natal.

5- Drogas antidepressivas.

6- Erisipela.

7- Abordagem terapêutica das úlceras de pressão--intervenções baseadas na evidência.

8- Traumatismo Crânio-Encefálico: Abordagem Integrada

9- Ulceras genitais causadas por infecções sexualmente transmissíveis: actualização do diagnóstico e terapêuticas, e a sua importância na pandemia do VIH.

10- Abordagem actual da gota.

11- Vasculite livedóide.

12- Cisto de Tarlov: definição, etiopatogenia, propedêutica e linhas de tratamento.

13- Tratamento antibiótico da cistite não complicada em mulheres não grávidas até à menopausa.

14- Urolitíase e cólica renal. Perspectiva terapêutica em Urologia.

15- Inversão uterina.

16- Princípios básicos em cirurgia: fios de sutura.

17- Rabdomiólise.

18- Abordagem diagnóstica das neuropatias periféricas.

19- Espondilodiscite: que etiologia?

20- Carcinoma inflamatório da mama.

 
   

Um Modelo de Predição para Seleccionar para Co-Gestão Doentes de Cirurgia Colo-rectal



Introdução: O aumento da esperança média de vida leva a que a população cirúrgica seja cada vez mais velha e frágil. Os modelos colaborativos de co-gestão entre especialidades médicas e cirúrgicas têm demonstrado ser favoráveis em situações complexas. A selecção de doentes para co-gestão está repleta de dificuldades. O objectivo deste estudo foi construir uma ferramenta de apoio à decisão para selecionar doentes de submetidos a cirurgia colo-rectal para co-gestão.
Material e Métodos: A informação clínica foi colhida dos processos clínicos electrónicos de doentes que tiveram um código ICD-9 de cirurgia colo-rectal no período de janeiro 2012 a dezembro 2015, num hospital em Lisboa. A variável resposta consiste na sinalização para co-gestão. Um conjunto de dados de 344 doentes foi usado para o desenvolvimento do modelo predictivo e, um segundo conjunto de dados de 168 doentes foi usado para a validação externa do modelo.
Resultados: Os autores construíram um modelo predictivo, de regressão logística, com cinco variáveis clínicas (idade, carga de co-morbilidades, ASA-PS status, risco cirúrgico e tempo de recobro) para predizer a selecção de doentes para co-gestão. O modelo tem uma área sob a curva (AUC) de 0,86 (95% IC: 0,81 - 0,90), um score predictivo de Brier de 0,11, uma sensibilidade de 0,80, uma especificidade de 0,82 e uma precisão de classificação de 81,3%.
Discussão: A sinalização precoce dos doentes de alto risco ajuda a definir o melhor nível de cuidados ao doente operado. Desenvolvemos uma ferramenta de apoio à decisão, simples, aplicável à cabeceira do doente com uma boa capacidade discriminativa e preditiva para seleccionar os doentes para co-gestão.
Conclusão: A selecção de doentes para co-gestão entre a cirurgia e a medicina interna permite o reconhecimento e a correcção precoce de complicações pós-operatórias reduzindo o ‘failure to rescue’. A ferramenta, uma vez customizada e validada, poderá ser aplicada em outros cenários clínicos.

Leia o artigo completo aqui (apenas em inglês).