Desarrollo de score predictivo para fuga anastomótica intestinal mediante regresión logística

Abstract

RESUMEN INTRODUCCIÓN: La fuga anastomótica (FA) representa una de las complicaciones más temidas y críticas de la cirugía gastrointestinal, la cual tiene un impacto directo con la morbilidad y gasto de recursos hospitalarios. La identificación de factores de riesgo y desarrollo de herramientas objetivas para predicción, son fundamentales para optimizar el manejo y toma de decisiones en pacientes con reconexión intestinal. OBJETIVO: Desarrollar un score predictivo de fuga anastomótica para estratificar el riesgo de reconexión intestinal que permita orientar el manejo postquirúrgico. MÉTODOS: Se realizó un estudio retrospectivo que incluyó a 205 pacientes sometidos a reconexión intestinal entre enero del 2020 a octubre del 2025. Se empleó análisis bivariado para la identificación de predictores independientes, con posterior aplicación de regresión logística binaria, calculando coeficientes beta de variables predictoras para diseño de score predictivo de fuga anastomótica de 0-5 puntos, con evaluación de rendimiento por medio curva ROC y AUC. RESULTADOS: La incidencia de FA fue de 12.7% (n=26). La albúmina resultó ser el predictor independiente con mayor significancia estadística, con resultados de un OR: 0.34 y una P=0.004. El modelo predictivo incluyó otras variables como sexo masculino, uso de esteroides y transfusiones perioperatorias. El score mostró una AUC de 0.707. con una estratificación de alto riesgo a partir de ≥ 4 puntos con una sensibilidad del 30.8%, especificidad del 98.3%, VPN 90.7% y VPP 72.7%. CONCLUSION: El score predictivo es una herramienta clínica confiable para estratificación de riesgo de FA, capaz de estratificar el riesgo de fuga anastomótica en 3 niveles de riesgo: bajo, medio y alto, los cuales orientan a considerar vigilancia estrecha o intervenciones preventivas en reconexiones intestinales. PALABRAS CLAVE: Reconexión Intestinal, Fuga Anastomótica, Score Predictivo, Albúmina.

ABSTRACT INTRODUCTION: Anastomotic leak (AL) represents one of the most feared and critical complications of gastrointestinal surgery, which has a direct impact on morbidity and hospital resource expenditure. The identification of risk factors and the development of objective tools for prediction are fundamental to optimize management and decision-making in patients undergoing intestinal reconnection. OBJECTIVE: To develop a predictive score for anastomotic leak to stratify the risk of bowel reconnection that allows for guiding postoperative management. METHODS: A retrospective study was conducted including 205 patients who underwent intestinal reconnection between January 2020 and October 2025. Bivariate analysis was used for the identification of independent predictors, with subsequent application of binary logistic regression, calculating beta coefficients of predictive variables for the design of an anastomotic leak predictive score of 0-5 points, with performance evaluation via ROC curve and AUC. RESULTS: The incidence of AL was 12.7% (n=26). Albumin was found to be the independent predictor with the highest statistical significance, with results of an OR: 0.34 and a P=0.004. The predictive model included other variables such as male gender, steroid use, and perioperative transfusions. The score showed an AUC of 0.707, with high-risk stratification starting from ≥ 4 points with a sensitivity of 30.8%, specificity of 98.3%, NPV of 90.7%, and PPV of 72.7%. CONCLUSION: The predictive score is a reliable clinical tool for AL risk stratification, capable of stratifying the risk of anastomotic leak into 3 risk levels: low, medium, and high, which guide towards considering close monitoring or preventive interventions in intestinal reconnections. KEYWORDS: Intestinal Reconnection, Anastomotic Leak, Predictive Score, Albumin.