Miller Anestesia

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del placebo (o tratamientos alternativos aceptados) proporciona
pruebas sólidas de que los resultados se relacionan con la interven-
ción. Estos estudios tienen un menor grado de validez externa,
porque la intervención puede no comportarse de la misma forma
cuando se difunde en una población más heterogénea en la que el
tratamiento no se define, lo que es un dato importante. Además, las
complicaciones de bajo riesgo en subgrupos específicos de pacientes
pueden no detectarse en ensayos con distribución aleatoria peque-
ños. Por ejemplo, las complicaciones cardiovasculares de los inhibi-
dores de la ciclooxigenasa 2 no se detectaron al principio en los
ensayos con distribución aleatoria.
En los estudios retrospectivos se identifican pacientes que
han mostrado un resultado y se definen los factores de riesgo aso-
ciados al resultado. Un ejemplo de un diseño retrospectivo es el
estudio de casos y controles. Los estudios de casos y controles
identifican pacientes con el resultado de interés. Estos pacientes se
incluyen con frecuencia como parte de un estudio de cohortes
prospectivo. La prevalencia de un factor de riesgo en los pacientes
con el resultado (es decir, casos) se compara con la prevalencia del
factor de riesgo en controles con características clínicas similares
para maximizar la eficiencia y potencia de los resultados. Las pro-
porciones de casos y controles pueden variar, de manera que se
aumenta la potencia al aumentar el número de controles.
Los estudios de casos y controles pueden sufrir diversos
sesgos. La definición exacta de casos y controles puede influir en
el análisis. Con frecuencia, a los pacientes se les empareja en
función de la edad y el sexo, pero pueden ser importantes otros
factores. Es crítico que la exposición preceda al resultado, y un
gradiente dosis-respuesta confirma adicionalmente esta relación.
Problemas inherentes al estudio
de los riesgos relacionados con la anestesia
Varios aspectos relacionados con el estudio del riesgo relacionado
con la anestesia pueden afectar a las observaciones. Por ejemplo,
hay múltiples definiciones de mortalidad perioperatoria. Varían en
particular la franja de tiempo en la cual una muerte puede atri-
buirse a la intervención quirúrgica y a la administración de la
anestesia. Por esta razón, el NSQIP (National Surgical Quality
Improvement Project) exige 30 días de seguimiento en todos los
pacientes para obtener modelos sólidos ajustados por el riesgo de
morbilidad y mortalidad. El asunto del horizonte temporal es par-
ticularmente importante con las intervenciones quirúrgicas ambu-
latorias o de estancia corta en donde la recuperación de la anestesia
acontece en casa. A medida que sigamos vigilando a nuestros
pacientes en favor de su seguridad, será importante prolongar el
seguimiento más allá del marco hospitalario tradicional, y muchos
estudios recientes han incluido este enfoque.
Un problema importante en cualquier estudio del riesgo es la
frecuencia real de complicaciones en la población de interés. Existen
múltiples fuentes de datos para estudiar el riesgo perioperatorio.
Aunque algunos de los estudios originales utilizaron datos de una o
un pequeño grupo de instituciones, este método ya no es práctico
en la era actual. Como se ha demostrado a lo largo de este capítulo,
la mayoría cree que el riesgo relacionado con la anestesia se ha re-
ducido con el tiempo, aunque esta premisa se ha puesto en dud .
Por ejemplo, la mortalidad relacionada con la anestesia descrita en
el CEPOD (Confidential Enquiry into Perioperative Deaths) de 1987
fue de 1 cada 185.000 pacientes, comparada con 1 de cada 2.680 ca­
sos publicados por Beecher y Todd unos 30 años ante Conside-
rando la frecuencia actual, un estudio debería ser enorme para
detectar una mortalidad relacionada con la anestesia. Este tipo de
estudio requeriría información procedente de un gran número de
lugares o datos que cubrieran múltiples años en una sola institución.
Considerando las precauciones que hay en Estados Unidos respecto
a la confidencialidad y la responsabilidad legal, sería difícil realizar
un estudio multicéntrico del riesgo en pacientes no seleccionados.
Estos problemas pueden no estar presentes en otros países.
Otro aspecto es el efecto del acto de estudiar el resultado.
Como en cualquier estudio del riesgo, la frecuencia real de com-
plicaciones se reduce debido a una mayor observación. Esto se
observa a menudo en forma de una frecuencia menor de la espe-
rada de complicaciones en el grupo placebo del ensayo controlado
con distribución aleatoria.
Un método alternativo es identificar malos resultados y
evaluar los patrones de error. Por ejemplo, Cheney y cols realiza-
ron el ACCS (American Society of Anesthesiologist [ASA] Closed
Claims Study). Mediante la obtención de los registros de compli-
caciones importantes que condujeron a litigios legales fueron
capaces de identificar factores que contribuían a un mal resultado.
Con este método pueden identificarse morbilidades seleccionadas
que llevan al litigio. La limitación de este método es que se desco-
noce la frecuencia real de complicaciones; sólo se identifican las
reclamaciones legales cerradas. No se incluyen en la base de datos
los casos que no dan lugar a litigios.
Se han hecho varios intentos de establecer bases de datos
epidemiológicas grandes. Un ejemplo de este tipo de método ha
sido el trabajo de Mangano y el del Multicenter Study of Periope-
rative Ischemia Group con respecto a la cirugía cardíaca. Este grupo
utilizó sus bases de datos para evaluar aspectos como la frecuencia
e importancia de la fibrilación auricular tras una intervención qui-
rúrgica cardíaca y el uso de aspirin . Otros métodos son la
creación de bases de datos de cirugía cardíaca de la Society of Tho-
racic Surgeons, la U.S. Veterans Administration NSQIP y el New
England Collaborative Projec Estas bases de datos se utilizan
para definir factores de riesgo de un mal resultado, obtener frecuen-
cias de complicaciones locales y nacionales, y como una herra-
mienta educativa. Estas bases de datos contienen poca información
o ninguna respecto a la práctica de la anestesia, aunque muchas
sociedades de especialidades de anestesia están discutiendo si ela-
borar bases de datos independientes o unirse a grupos quirúrgicos
para obtener bases de datos más sólidas.Aunque estas bases de datos
pueden proporcionar información sumamente importante para
mejorar la asistencia, se desconoce su capacidad para generalizar los
resultados a centros que no tengan la infraestructura suficiente para
participar en tales proyectos (p. ej., hospitales más pequeños).
Este aspecto final (el aspecto institucional de la cirugía)
puede tener las implicaciones relacionadas con el patrón de asis-
tencia que se ejerce en un hospital en particular. Aunque los estu-
dios clasifican con frecuencia el riesgo en relación con la anestesia,
la intervención quirúrgica o la enfermedad del paciente, la asisten-
cia preoperatoria puede tener una repercusión profunda en el
riesgo. Por ejemplo, el riesgo de embolia pulmonar puede relacio-
narse con la asistencia de enfermería y la frecuencia con que el
paciente deambula tras la intervención quirúrgic . La presencia
de un intensivista que haga visitas diarias y las mayores proporcio-
nes de personal de enfermería respecto al médico también pueden
afectar a los resultado Las variaciones en la asistencia total pro-
porcionada por un hospital, incluidos los anestesiólogos y los ciru-
janos, pueden afectar significativamente a los resultados.
Un avance a la hora de determinar la frecuencia de compli-
caciones locales es la creación de sistemas de información hospi-
talarios. El uso de bases de datos informatizadas en la evaluación
del riesgo comenzó con Marx y cols en la década de 1970. Estos
sistemas de información son ahora casi un requisito para la super-
vivencia del hospital. La capacidad de investigar en estos sistemas
hará que en el futuro sea mucho menos costoso realizar estudios a
gran escala sobre el riesgo institucional. Los sistemas de informa-
ción sobre la anestesia son cada vez más frecuentes. Reich y cols
utilizaron uno de estos sistemas para identificar anomalías hemo-
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