OPTIMIZACIÓN DE LA PREDICCIÓN DEL RIESGO DE CAÍDAS PARA LA REHABILITACIÓN DEL ACV EN PACIENTES HOSPITALIZADOS: UN ANÁLISIS DE DATOS SECUNDARIOS

S. Gangar¹, S. Sivakumaran¹, A Anderson¹, K. Shaw¹, L. Estrela¹, H. Kwok^2,1, R. Davies^2,1, A.Tong², Nuevo México Salbach^1,3,4

Antecedentes: Durante la rehabilitación hospitalaria, aproximadamente un tercio de los pacientes después de un accidente cerebrovascular experimentan una caída que puede provocar lesiones, miedo a caerse y costos de atención médica. La identificación de personas en riesgo de caídas es esencial para garantizar la implementación oportuna de estrategias de prevención de caídas.

Finalidad: Comparar las características sociodemográficas y clínicas de las personas que se caen y las que no se caen; y evaluar la capacidad de la escala de equilibrio de Berg (BBS) y la escala de caídas de Morse (MFS) solas y en combinación para predecir caídas en un entorno de rehabilitación de accidentes cerebrovasculares para pacientes hospitalizados.

Métodos: Se realizó un estudio longitudinal que involucró un análisis secundario de los datos del registro de salud de 818 pacientes con accidente cerebrovascular (edad promedio: 70.3 años; 52.2% hombres) ingresados ​​en un hospital urbano de rehabilitación. Se compararon las características sociodemográficas y clínicas de las personas que se caen (definidas como tener ≥1 caída durante la estancia hospitalaria) y las que no se caen. Se calcularon la sensibilidad y la especificidad de los puntos de corte de BBS y MFS, solos y en combinación.

Resultados: La puntuación BBS de admisión baja y la admisión a un programa de accidentes cerebrovasculares de baja intensidad, pero no la edad avanzada, el sexo masculino, el inglés como idioma preferido, la puntuación MFS de admisión más alta o el tipo y lado del accidente cerebrovascular, se asociaron con caídas (p <0.05). Un punto de corte de BBS de 29 tuvo una sensibilidad (82.4 %) y una especificidad (57.4 %) óptimas. Un punto de corte de MFS de 30 tuvo la mayor sensibilidad (73.2 %), con una especificidad del 31.4 %. La combinación de puntos de corte de 45 (BBS) y 30 (MFS) produjo la mayor sensibilidad (74.1 %) con una especificidad del 42.7 %.

Conclusión (es): La función de equilibrio inicial y la admisión a programas de baja intensidad son predictores importantes de caídas en la rehabilitación de accidentes cerebrovasculares de pacientes hospitalizados. Un punto de corte de BBS de 29 solo parece superior al uso de MFS solo o combinado con BBS para predecir caídas.

Trascendencia: Los hallazgos deben interpretarse teniendo en cuenta las limitaciones de un análisis de datos secundarios en el que la calidad o la precisión de los datos recopilados pueden ser subóptimas. La falta de consistencia en los datos documentados puede haber introducido errores aleatorios o sistemáticos y reducido el poder para revelar asociaciones entre las variables predictoras y la ocurrencia de caídas y la precisión de las estimaciones de las propiedades de las pruebas de diagnóstico. Los hallazgos del estudio que identifican qué características sociodemográficas y clínicas predicen las caídas durante la rehabilitación del accidente cerebrovascular en pacientes hospitalizados deben informar la educación de los equipos de rehabilitación y la investigación futura. La capacidad de predecir caídas destaca el BBS como una medida óptima de equilibrio para entornos de rehabilitación de accidentes cerebrovasculares de pacientes hospitalizados. Aunque el BBS parece ser un predictor de caídas más preciso que el MFS, se debe considerar el momento, la duración y la capacitación para administrar una herramienta de detección de caídas antes de implementarla en los programas de prevención de caídas.  

Financiamiento, agradecimientos: Este trabajo fue apoyado por un premio personal de la Heart & Stroke Foundation.

Keywords: rehabilitación de accidentes cerebrovasculares, caídas, predicción

Tema: Neurología: accidente cerebrovascular

¿Este trabajo requirió aprobación ética? Si

Institución: Universidad de Toronto

Comité: Ciencias de la Salud

Número de ética: 37179