VAI TRÒ CỦA BẢNG ĐIỂM ARISCAT TRONG TIÊN ĐOÁN BIẾN CHỨNG HÔ HẤP HẬU PHẪU
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Đặt vấn đề: Biến chứng hô hấp hậu phẫu là nguyên nhân chính làm tăng tỷ lệ tử vong, thời gian nằm viện và chi phí điều trị sau phẫu thuật. ARISCAT là công cụ giá trị để đánh giá các yếu tố nguy cơ cho việc tiên đoán biến chứng hô hấp hậu phẫu. Mục tiêu nghiên cứu: Xác định tỷ lệ biến chứng hô hấp hậu phẫu và đánh giá vai trò của bảng điểm ARISCAT trong dự đoán biến chứng hô hấp hậu phẫu. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang và đoàn hệ, tiến cứu, tất cả các trường hợp phẫu thuật tại khoa Ngoại tổng hợp và khoa Chấn thương chỉnh hình – Thần kinh, bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ. Kết quả: Nghiên cứu được thực hiện trên 358 bệnh nhân với tuổi trung bình là 53,8 ± 17,5; trong đó có 9,50% bệnh nhân ghi nhận có bệnh nền hô hấp trước phẫu thuật. Tỷ lệ biến chứng hô hấp hậu phẫu là 10,1%, suy hô hấp là biến chứng thường gặp nhất (66,67%). Tỷ lệ biến chứng hô hấp sau mổ tăng dần theo mức nguy cơ của bảng điểm ARISCAT, nguy cơ càng cao, biến chứng càng nhiều: tỷ lệ biến chứng ở nhóm nguy cơ thấp là 1,53%; trung bình – cao là 98,47%. Bảng điểm ARISCAT có giá trị tiên lượng tốt biến chứng hô hấp hậu phẫu với giá trị diện tích dưới đường cong AUC: 87,5% (95% CI: 81,5% - 93,6%), độ nhạy: 88,89%, độ đặc hiệu: 80,12%, giá trị tiên đoán dương: 33,33% và giá trị tiên đoán âm: 98,47%. Và không có sự khác biệt về giá trị AUC ở nhóm dân số nghiên cứu chung so với nhóm có và không có bệnh nền hô hấp. Kết luận: Thang điểm ARISCAT có giá trị tiên lượng tốt biến chứng hô hấp hậu phẫu. Mặc dù không có những tiêu chí rõ ràng cho những bệnh nhân có từng bệnh lý hô hấp cụ thể nhưng bảng điểm ARISCAT vẫn có độ nhạy cao và giá trị tiên đoán tốt trên những bệnh nhân có bệnh lý hô hấp.
Từ khóa
biến chứng hô hấp hậu phẫu, ARISCAT, suy hô hấp
Chi tiết bài viết
Bài báo này được cấp phép theo Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
2. Ávila A C, Fenili R, (2017), Incidence and risk factors for postoperative pulmonary complications in patients undergoing thoracic and abdominal surgeries, Rev Col Bras Cir, 44 (3), pp. 284-292.
3. Fernandez-Bustamante A, Frendl G, Sprung J, Kor D J, et al, (2017), Postoperative Pulmonary Complications, Early Mortality, and Hospital Stay Following Noncardiothoracic Surgery: A Multicenter Study by the Perioperative Research Network Investigators, JAMA Surg, 152 (2), pp. 157-166.
4. Aceto P, Perilli V, Luca E, Schipa C, et al, (2021), Predictive power of modified frailty index score for pulmonary complications after major abdominal surgery in the elderly: a single centre prospective cohort study, Eur Rev Med Pharmacol Sci, 25 (10), pp. 3798-3802.
5. Canet J, Gallart L, Gomar C, Paluzie G, et al, (2010), Prediction of postoperative pulmonary complications in a population-based surgical cohort, Anesthesiology, 113 (6), pp. 1338-1350.
6. Gupta H, Gupta P K, Fang X, Miller W J, et al, (2011), Development and validation of a risk calculator predicting postoperative respiratory failure, Chest, 140 (5), pp. 1207-1215.
7. Gupta S, Fernandes R J, Rao J S, Dhanpal R, (2020), Perioperative risk factors for pulmonary complications after non-cardiac surgery, J Anaesthesiol Clin Pharmacol, 36 (1), pp. 88-93.
8. Mazo V, Sabaté S, Canet J, Gallart L, et al, (2014), Prospective external validation of a predictive score for postoperative pulmonary complications, Anesthesiology, 121 (2), pp. 219-231.
9. Nithiuthai J, Siriussawakul A, Triyasunant N, Junkai R, et al, (2021), Do ARISCAT Scores Help to Predict the Incidence of Postoperative Pulmonary Complications in Elderly Patients After Upper Abdominal Surgery? An Observational Study at a Single University Hospital, pp.
10. Patel K, Hadian F, Ali A, Broadley G, et al, (2016), Postoperative pulmonary complications following major elective abdominal surgery: a cohort study, Perioper Med (Lond), 5 pp. 10.
11. Tilak K, Litake M, Shingada KV (2019), Study of risk, incidence and mortality associated with postoperative pulmonary complications using assess respiratory risk in surgical patients in catalonia score, International Surgery Journal, 6 (9), pp. 3215 - 3222.
12. Wood C B, Shinn J R, Rees A B, Patel P N, et al, (2019), Existing Predictive Models for Postoperative Pulmonary Complications Perform Poorly in a Head and Neck Surgery Population, J Med Syst, 43 (10), pp. 312.