IA identifica mujeres con mayor riesgo de daño renal después de reparación de aneurisma

El aneurisma de la aorta abdominal es la forma más frecuente de aneurisma y afecta aproximadamente al 5 % de la población mundial. Ahora, un nuevo estudio encontró que pacientes femeninas enfrentan un mayor riesgo de daño renal después de la reparación endovascular cuando reciben tratamiento para el aneurisma aórtico abdominal.

Investigadores de Michigan Medicine (Ann Arbor, MI, EUA) desarrollaron un algoritmo para ser usado antes de la reparación endovascular de un aneurisma aórtico abdominal para medir el riesgo de daño renal. Los investigadores probaron el algoritmo utilizando datos de más de 7.000 pacientes a través de la base de datos del Consorcio Cardiovascular de Blue Cross Blue Shield de Michigan. El algoritmo de predicción de riesgo mostró que las mujeres que se sometían a la reparación endovascular de un aneurisma tenían 1,4 veces mayor probabilidad de desarrollar una lesión renal aguda después de la reparación del aneurisma.

Las pacientes con tasa de filtración glomerular reducida, un indicador de enfermedad renal, tenían 4,7 veces más posibilidades de desarrollar lesión renal aguda después de la reparación del aneurisma. Las pacientes con aneurismas más grandes también se enfrentaron a un mayor riesgo. Según los investigadores, estos hallazgos son menos sorprendentes que las mayores probabilidades de lesión renal en las mujeres, ya que la disminución de la función renal de las pacientes al inicio y los posibles procedimientos prolongados y las cargas de contraste intraoperatorias que acompañan a los aneurismas más grandes. Los investigadores ahora esperan implementar el algoritmo en la práctica clínica para proporcionar a las pacientes en riesgo una optimización antes de una operación.

"La lesión renal después de la cirugía puede ser benigna, pero para algunos pacientes conduce a una insuficiencia renal permanente y, en algunos casos, a diálisis", dijo Drew Braet, MD, primer autor y residente de cirugía vascular en U-M Health. “Este algoritmo muestra que podemos usar factores fácilmente alcanzables antes de la cirugía que pueden ayudar a identificar a las pacientes con riesgo de complicaciones durante su cirugía y, por lo tanto, garantizar que estamos optimizando a estas pacientes en consecuencia. Si podemos proteger a las pacientes y disminuir su riesgo de insuficiencia renal permanente, entonces realmente les hemos brindado un beneficio”.

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Michigan Medicine  

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