Análisis de los factores pronósticos de mortalidad en los pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis

Sergio Orlando Escalona González, Mirna León Acebo, Yailé Caballero Mota, Zoraida Caridad González Milán, Yanela Rodríguez Alvarez, Beatriz Ricardo Paez, Katiuska Danay Rodríguez Espinosa

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Resumen

Introducción: La enfermedad renal crónica es una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo. La estratificación del riesgo a través del análisis de factores pronósticos podría generar un cambio de paradigma. 

Objetivo: Analizar los factores pronósticos de mortalidad en los pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis.

Métodos: Se realizó un estudio no experimental, longitudinal de cohorte retrospectivo en los pacientes con enfermedad renal crónica en hemodiálisis en el Hospital General Docente: “Dr. Ernesto Guevara de la Serna” durante el período del 1 de enero de 2017 al 31 de diciembre de 2021. En general, se analizaron los factores pronósticos de mortalidad mediante el análisis multivariado de regresión logística binaria y se determinó el porcentaje correcto de clasificación del modelo de regresión.

Resultados: Se analizaron como variables pronosticas de mortalidad la enfermedad cardiovascular [B = 3,831; p = 0,000; Exp (B) = 46,118], Albúmina < 29 g/L [B = 2,839; p = 0,000; Exp (B) = 17,099], urea > 17 mmol/L [B = 1,326; p = 0,027; Exp (B) = 3,767], glucemia < 4 mmol/L  [B = 1,600; p = 0,015; Exp (B) = 4,955] y ganancia de peso interdialítica excesiva [B = 2,243; p = 0,001; Exp (B) = 9,420]. El porcentaje global de clasificación del modelo de regresión logística binaria fue de 89,5 %.

Conclusiones: Se analizó el modelo predictivo de regresión logística que presentó una buena precisión con los factores de pronósticos asociados a la mortalidad en los pacientes en hemodiálisis.

 

Palabras clave

insuficiencia renal crónica; pronóstico; mortalidad; hemodiálisis.




Copyright (c) 2023 Sergio Orlando Escalona González, Mirna León Acebo, Yailé Caballero Mota, Zoraida Caridad González Milán, Yanela Rodríguez Alvarez, Beatriz Ricardo Paez, Katiuska Danay Rodríguez Espinosa

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