Predicción y manejo de la obstrucción intestinal estrangulada: un multi

BMC Gastroenterology volumen 22, Número de artículo: 304 (2022) Citar este artículo

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Distinguir la obstrucción intestinal estrangulada (StBO) de la obstrucción intestinal simple (SiBO) todavía representa un desafío para los cirujanos de emergencia. Nuestro objetivo fue construir un modelo predictivo que pudiera discriminar claramente StBO de SiBO en función del grado de isquemia intestinal.

Los pacientes diagnosticados con obstrucción intestinal fueron reclutados y divididos en grupo SiBO y grupo StBO. Se aplicó regresión logística binaria para identificar factores de riesgo independientes y luego se construyeron modelos predictivos basados en modelos radiológicos y multidimensionales. Se calcularon las curvas de características operativas del receptor (ROC) y el área bajo la curva (AUC) para evaluar la precisión de los modelos predichos. A través del análisis de estratificación, validamos el modelo multidimensional en la predicción de necrosis transmural tanto en el conjunto de entrenamiento como en el conjunto de validación.

De los 281 pacientes con SBO, se encontró que 45 (16,0%) tenían StBO, mientras que 236 (84,0%) con SiBO. El AUC del modelo radiológico fue de 0,706 (IC 95 %, 0,617–0,795). En el análisis multivariado, siete factores de riesgo incluyen duración del dolor ≤ 3 días (OR = 3,775), dolor de rebote (OR = 5,201), ruidos intestinales bajos o ausentes (OR = 5,006), niveles bajos de potasio (OR = 3,696) y sodio (OR = 3,753), se identificaron niveles elevados de BUN (OR = 4,349), puntaje radiológico alto (OR = 11,264). El AUC del modelo multidimensional fue de 0,857 (IC 95 %, 0,793–0,920). En el análisis de estratificación, la proporción de pacientes con necrosis transmural fue significativamente mayor en el grupo de alto riesgo (24%) que en el grupo de riesgo medio (3%). No se encontró necrosis transmural en el grupo de bajo riesgo. El AUC del conjunto de validación fue 0,910 (IC 95 %, 0,843–0,976). Ninguno de los pacientes en el grupo de puntuación de riesgo bajo y riesgo medio sufrió StBO. Sin embargo, todos los pacientes con isquemia intestinal (12%) y necrosis (24%) fueron incluidos en el grupo de puntuación de alto riesgo.

El novedoso modelo multidimensional ofrece una herramienta útil para predecir StBO. El manejo clínico podría realizarse de acuerdo con la puntuación multivariada.

Informes de revisión por pares

La obstrucción del intestino delgado (SBO, por sus siglas en inglés) es una enfermedad común que representa entre el 12 % y el 16 % de todas las admisiones quirúrgicas en los Estados Unidos[1]. La SBO se puede dividir en obstrucción intestinal simple (SiBO) y obstrucción intestinal estrangulada (StBO). La SiBO generalmente se resuelve mediante un manejo no quirúrgico, que incluye reposo intestinal, sondas nasogástricas y descompresión de la sonda, lo que reduce el riesgo de cirugía de emergencia[2]. Por el contrario, StBO requiere una intervención quirúrgica inmediata [3], ya que StBO puede provocar complicaciones graves, como perforación intestinal, peritonitis y shock séptico, que aumentan la mortalidad de SBO hasta en un 25% [4, 5]. En el caso de la necrosis transmural intestinal, la mortalidad aumenta dramáticamente al 50%[6]. Sin embargo, solo 1/3 de los pacientes con StBO tienen los rasgos clásicos de dolor abdominal, hematoquecia y fiebre, y los pacientes restantes tienen síntomas inespecíficos como diarrea, vómitos y distensión abdominal[7]. En consecuencia, es difícil diagnosticar con precisión e intervenir en StBO en la etapa temprana. Cómo distinguir StBO de SiBO todavía representa un desafío para los cirujanos de emergencia.

Tradicionalmente, los hallazgos clínicos sirven como modelos principales para la predicción de StBO[8,9,10]; sin embargo, la precisión de estos modelos sigue siendo insatisfactoria[11]. Se ha puesto más énfasis en las características radiológicas [12,13,14], mientras que el rendimiento diagnóstico de la TC reveló una pobre predicción prospectiva [8, 15]. La CTA (angiografía por tomografía computarizada) es el estándar de oro para predecir la isquemia intestinal con una sensibilidad del 83% al 100% y una especificidad del 61% al 93% [16]. Sin embargo, la ATC rara vez se realiza en situaciones de emergencia debido a su alto costo, apoyo médico insuficiente, posible reacción alérgica y alto riesgo de nefropatía inducida por yodo [17,18,19]. En estudios previos para la detección de biomarcadores de laboratorio para evaluar StBO, solo el L-lactato se consideró un biomarcador efectivo para la predicción de isquemia intestinal, con una sensibilidad del 78% y una especificidad del 48%[6, 20]. Por lo tanto, se deben estudiar modelos predictivos que integren características clínicas, pruebas de laboratorio y características radiológicas para la predicción de StBO.

Hasta la fecha, pocos estudios se han centrado en la predicción de la necrosis transmural intestinal para SBO, la mayoría de los cuales incluyeron pacientes con isquemia mesentérica aguda (IAM) [21,22,23]. Entre estos estudios, solo los biomarcadores de laboratorio se consideraron principalmente factores indicativos de necrosis transmural intestinal [21, 22]. Hasta donde sabemos, no se han hecho esfuerzos para predecir la necrosis transmural en pacientes con SBO. Por lo tanto, se necesita con urgencia un modelo multidimensional para predecir la necrosis transmural en pacientes con SBO.

En este estudio, construimos un modelo predictivo preciso que consta de características clínicas, pruebas de laboratorio y características radiológicas para el diagnóstico de StBO. Según el modelo predictivo, pudimos discriminar claramente StBO de SiBO, especialmente para la necrosis transmural de la isquemia intestinal simple.

Dividimos a los pacientes de nuestra cohorte en dos grupos, incluido el conjunto de entrenamiento y el conjunto de validación. En el conjunto de entrenamiento, desde octubre de 2016 hasta febrero de 2021, se incluyeron en el estudio retrospectivo 479 pacientes diagnosticados con obstrucción intestinal en el Hospital Unión de la Universidad Médica de Fujian. Después de excluir a 180 pacientes con obstrucción del intestino grueso, 4 pacientes con imágenes de TC faltantes y 13 pacientes con datos clínicos incompletos, se reclutaron 281 pacientes en el estudio final (que se muestra en la Fig. 1). Para el conjunto de validación, 80 pacientes diagnosticados de obstrucción intestinal aceptaron tratamiento en nuestra unidad desde marzo de 2021 hasta marzo de 2022.

Flujo de trabajo de este estudio

Los pacientes fueron divididos en dos grupos según la confirmación patológica de isquemia intestinal: un grupo de obstrucción intestinal simple (SiBO) y un grupo de obstrucción intestinal estrangulada (StBO). El protocolo del estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Hospital Unión de la Universidad Médica de Fujian (FJMUUH), y todos los pacientes dieron su consentimiento informado por escrito para el procedimiento.

Parámetros clínicos, incluida la duración del dolor, síntomas de dolor abdominal, sensibilidad, sensibilidad de rebote y ruidos intestinales, y pruebas de laboratorio, incluido el recuento de glóbulos blancos (WBC), el tiempo de protrombina (PT) y el potasio, el sodio y el nitrógeno ureico en sangre (BUN). ), y los niveles de dímero D (DDI), se registraron en nuestra base de datos para la obstrucción intestinal. Las variables categóricas, especialmente los niveles de potasio, sodio, BUN, PT y DDI, se transformaron a partir de variables continuas de acuerdo con las referencias de laboratorio [24,25,26,27,28]. Los niveles de WBC y NE% se ordenaron por cuartil. Además, los niveles de procalcitonina (PCT) se dividieron en tres categorías según un estudio anterior[20].

Todos los pacientes con sospecha de SBO se sometieron a tomografías computarizadas antes de recibir tratamiento. Las características de las tomografías computarizadas registradas en este estudio se separaron en líquido mesentérico, ascitis, signos espirales, signos de círculos concéntricos, signos de heces del intestino delgado y edema de la pared intestinal [4, 29,30,31,32,33]. Todas las imágenes de tomografía computarizada fueron revisadas y juzgadas por dos radiólogos experimentados (la radióloga Lin Lin tenía 10 años de experiencia en radiología abdominal y la radióloga Ying-qian Geng tenía 8 años de experiencia en radiología general). Las porciones discriminadas fueron evaluadas de forma independiente por un cirujano general, Xian-qiang Chen, que tenía más de 10 años de experiencia en cirugía abdominal de emergencia. Las definiciones de las características de CT se muestran en la Fig. 2 y se suministran en el archivo adicional 1: Tabla S2.

Imágenes de los hallazgos de la TC. Mujer de 49 años con obstrucción del intestino delgado por adherencias. La TC axial de abdomen confirmó el signo espiral del intestino delgado (flecha roja). B un hombre de 51 años con obstrucción del intestino delgado por adherencias. La TC axial de la pelvis confirmó el signo de las heces del intestino delgado (flecha roja) y el líquido mesentérico (triángulo blanco). C un hombre de 51 años con obstrucción inflamatoria del intestino delgado. Se podían observar asas de intestino delgado dilatadas y engrosadas (flecha roja) y líquido mesentérico (triángulo blanco). D una mujer de 70 años con intususcepción. Las imágenes axiales de TC mostraron el signo del círculo concéntrico del intestino delgado (flecha roja) y ascitis (triángulo blanco)

Las diferencias entre los dos grupos se compararon mediante la prueba de chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher para variables categóricas. Para las variables continuas, utilizamos una prueba t independiente. Para variables no paramétricas continuas, se adoptó la prueba de suma de rangos de Wilcoxon para analizar las diferencias entre los grupos. Los factores de riesgo independientes, incluidos la duración del dolor, la sensibilidad de rebote, los ruidos intestinales, los niveles de potasio, sodio, BUN y la puntuación radiológica, se confirmaron finalmente mediante regresión logística binaria y ninguno de ellos mostró correlación de características mediante análisis de colinealidad. También extrajimos una fórmula de puntuación de riesgo basada en los siete factores de riesgo independientes. RS = [1,328 × (nivel de duración del dolor) + 1,649 × (nivel de sensibilidad de rebote) + 1,611 × (nivel de ruidos intestinales) + 1,307 × (nivel de potasio) + 1,323 × (nivel de sodio) + 1,470 × (nivel de BUN) + 2,422 × (puntuación radiológica) − 6,009]. Se calcularon las curvas de características operativas del receptor (ROC) y el área bajo la curva (AUC) para evaluar la precisión de los modelos predichos. Se generó un nomograma logístico mediante el uso de herramientas en Hiplot (https://hiplot.com.cn), una plataforma web integral para la visualización de datos científicos. Los otros análisis estadísticos se realizaron con el software SPSS (SPSS, versión 23.0, SPSS Inc.).

De los 281 pacientes con SBO que se incluyeron en este estudio, se encontró que 45 (16,0%) tenían StBO, mientras que 236 (84,0%) tenían SiBO. No se observaron diferencias notables entre los grupos para los parámetros iniciales, incluidos la edad, el sexo, el IMC y el estado de comorbilidad (todos los valores de p> 0,05, Tabla 1). A través del análisis univariado, varias características clínicas, incluida la duración del dolor (p = 0,036), dolor abdominal (p = 0,018), sensibilidad (p = 0,020), sensibilidad de rebote (p < 0,001) y ruidos intestinales (p = 0,014), fueron significativamente diferente entre los dos grupos. Altos niveles de biomarcadores inflamatorios, como WBC (p = 0.029) y NE% (p = 0.007), y cambios electrolíticos y metabólicos anormales, como niveles bajos de sodio (p = 0.009), potasio anormal (p = 0.003), y niveles elevados de BUN (p < 0,001) y glucosa (p = 0,002), estuvieron estrechamente relacionados con la isquemia intestinal. En el conjunto de validación, el grado de sensibilidad de rebote (p < 0,001), el nivel de WBC (p = 0,029) y NE% (p = 0,007) también se deterioraron significativamente en el grupo StBO en comparación con el grupo SiBO (Archivo adicional 1: Tabla S7) .

Mediante análisis univariado de las características radiológicas, determinamos que la StBO estaba estrechamente relacionada con la presencia de líquido mesentérico (p = 0,018), ascitis (p = 0,002), signos de espiral intestinal (p < 0,001) y edema de la pared intestinal (p = 0.037) (Cuadro 2). Mediante análisis de regresión logística binaria, definimos solo la ascitis (OR = 4,067, IC 95 %: 1,506–10,983, p = 0,006) y los signos de espiral intestinal (OR = 5,506, IC 95 %: 2,609–11,623, p < 0,001) como independientes factores de riesgo de STBO. De manera similar, la ascitis (p = 0,003) y los signos de espiral intestinal (p = 0,080) también se manifestaron obviamente en el grupo StBO en el conjunto de validación (Archivo adicional 1: Tabla S7).

Sobre la base de los resultados del análisis multivariado, creamos un sistema de puntuación radiológica para predecir la aparición de StBO. El área bajo la curva (AUC) de la curva característica operativa del receptor (ROC) para este modelo fue de 0,706 (IC 95 %, 0,617–0,795) (fig. 3). Además, observamos que la capacidad discriminativa de este modelo era mejor al comparar la puntuación radiológica del grupo 2 con la puntuación del grupo 0 (54,5% vs. 6,6%). Sin embargo, fue difícil separar la puntuación radiológica del grupo 1 de la puntuación del grupo 0 (12,8 % frente a 6,6 %) (archivo adicional 1: tabla S3).

Curva característica operativa del receptor (ROC) para el modelo de predicción radiológica. El área bajo la curva fue de 0,706 (IC 95 %, 0,617–0,795)

Además, analizamos todos los factores esenciales (valor de p < 0,05) desde las características clínicas, las pruebas de laboratorio y las características radiológicas mediante regresión logística binaria. Para obtener una mejor capacidad de discriminación, transformamos tres factores, ruidos intestinales, nivel de potasio y puntaje radiológico, en dos categorías de variables. Finalmente, encontramos que la duración del dolor (OR = 3,775), la sensibilidad de rebote (OR = 5,201), los ruidos intestinales (OR = 5,006), los niveles de potasio (OR = 3,696), sodio (OR = 3,753) y BUN (OR = 4,349 ) y el score radiológico (OR = 11,264) fueron factores de riesgo independientes para la predicción de StBO (valor de p < 0,05, Tabla 3). Con base en el coeficiente de regresión para cada factor, construimos un modelo multidimensional con un valor de AUC de 0,857 (IC del 95 %: 0,793–0,920) (Fig. 4. A, la fórmula del modelo se muestra en la Fig. 7). También se dibujó un nomograma para calcular directamente la probabilidad de ocurrencia de StBO (fig. 5). A medida que se acumulaban los factores de riesgo, la incidencia de StBO aumentaba drásticamente.

Curva característica operativa del receptor (ROC) para el modelo de predicción y el conjunto de validación externa. Las áreas bajo la curva fueron 0,857 (IC 95 %, 0,793–0,920), 0,910 (IC 95 %, 0,843–0,976), respectivamente

Nomograma para el modelo predictivo multidimensional de StBO

Los pacientes se dividieron además en tres grupos según el cuarto cuartil de las puntuaciones del modelo multidimensional: un grupo de bajo riesgo (puntuaciones de riesgo ≤ − 3,091, n = 71), un grupo de riesgo medio (− 3,091 < puntuaciones de riesgo ≤ − 1,472 , n = 130) y un grupo de alto riesgo (puntuaciones de riesgo > − 1,472, n = 67). Obviamente, el intestino estrangulado rara vez se observó en pacientes del grupo de bajo riesgo (1 %), pero se asoció fuertemente con pacientes del grupo de alto riesgo (45 %) (fig. 5). El valor predictivo para los dos puntos de corte fue el siguiente: una sensibilidad del 97,6% y una especificidad del 40,0% para una puntuación inferior (−3,091) y una sensibilidad del 71,4% y una especificidad del 83,6% para una puntuación de −1,472. Además, para evaluar las propiedades del modelo para predecir el grado de isquemia, estratificamos a los pacientes en un grupo de isquemia intestinal simple y un grupo de necrosis transmural. La proporción de pacientes con necrosis transmural fue significativamente mayor en el grupo de alto riesgo (24%) que en el grupo de riesgo medio (3%). No se encontró necrosis transmural en el grupo de bajo riesgo (Fig. 6A y B).

Validación de modelos multidimensionales y datos externos para la predicción de StBO en diferentes estados

En el conjunto de validación, el AUC de estos modelos multidimensionales fue de 0,910 (IC del 95 %, 0,843–0,976) (Fig. 4.B). Ninguno de los pacientes en el grupo de puntuación de riesgo bajo y riesgo medio sufrió StBO. Sin embargo, todos los pacientes con isquemia intestinal (12%) y necrosis (24%) fueron incluidos en el grupo de puntuación de alto riesgo (Fig. 6C).

SBO es siempre un dilema para los cirujanos de emergencia en la prestación de atención. En primer lugar, la cirugía tardía para la StBO conduce a complicaciones graves, como isquemia intestinal, necrosis, perforación, peritonitis, sepsis y falla multiorgánica, con un aumento drástico de la mortalidad del 20 al 40% [34]. Sin embargo, la cirugía innecesaria para SiBO puede agravar la formación de bandas adhesivas con su posterior adherencia y su potencial secuela[29]. El diagnóstico rápido y preciso de StBO aún plantea desafíos para los médicos.

Estudios previos han confirmado la eficacia discriminativa de los hallazgos de la TC en el diagnóstico de StBO, especialmente la presencia de líquido mesentérico, ascitis, edema de la pared intestinal y signos de torbellino en la ATC[12, 13, 21, 35]. De manera similar, en nuestro análisis radiológico, el líquido mesentérico, la ascitis, los signos de la espiral intestinal y el edema de la pared intestinal en las tomografías computarizadas de emergencia parecían estar estrechamente relacionados con la EST. Según el análisis multivariado, solo la ascitis y los signos de la espiral intestinal fueron factores de riesgo independientes para StBO. Esto podría deberse a las características clásicas de alta actividad metabólica y perfusión arterial terminal en la mucosa del intestino delgado. En presencia de SBO mecánica con espirales mesentéricas, la permeabilidad de la mucosa alterada aumenta [29, 33], lo que resulta en la pérdida transudativa de líquido desde la luz hacia la cavidad peritoneal. De acuerdo con nuestro análisis de etiología, el vólvulo y las hernias ocuparon una mayor proporción de factores en StBO que en SiBO (Archivo adicional 1: Tabla S1). Además, con la estasis del contenido intestinal y la dilatación intestinal, puede evolucionar a ruidos intestinales bajos o ausentes cuando se agrava la SBO, lo que podría explicar los ruidos intestinales bajos o ausentes como un factor de riesgo independiente para StBO. El AUC del modelo radiológico basado en tomografías computarizadas de emergencia en nuestro estudio alcanzó solo 0,706. Además, la CTA se ha recomendado como el estándar de oro para el diagnóstico de isquemia intestinal, con AUC que oscilan entre 0,87 y 0,91[8, 36]. Las limitaciones incluyen el riesgo potencial de nefropatía inducida por yodo, los altos costos y la falta de disponibilidad para la mayoría de las instituciones médicas primarias [17], lo que dificulta la realización de la ATC.

Además, desarrollamos un modelo multidimensional basado en características clínicas, pruebas de laboratorio y características radiológicas para la predicción de StBO. Una vez que se desarrolla el intestino estrangulado, con el aumento de la translocación de productos bacterianos desde la luz intestinal a la circulación sanguínea, tiende a ocurrir una respuesta inflamatoria severa, que incluye leucocitosis y neutrofilia [33, 37]. De manera similar a nuestros hallazgos, los niveles de WBC y NE% fueron mucho más altos en el grupo StBO, y el síntoma de peritonitis con dolor de rebote se confirmó como un factor de riesgo independiente para StBO. Un desequilibrio entre la absorción y la secreción de la mucosa intestinal alterada también desencadena alteraciones electrolíticas[2, 38]. En nuestro modelo multidimensional, definimos hiponatremia, hipopotasemia y niveles crecientes de BUN como factores de riesgo independientes para StBO. Además, la perfusión renal insuficiente debido a la extrasecreción en la luz intestinal y la acumulación de ácido láctico producido por la glucólisis anaeróbica intestinal deterioran la función renal con niveles crecientes de BUN en sangre periférica [22, 39]. En consecuencia, la respuesta del túbulo contorneado distal a la aldosterona da como resultado la reabsorción de Na+ mediante el intercambio de K+ o H+, por lo que se produce hiponatremia e hipopotasemia[2]. Por lo general, a diferencia de un dolor de larga duración que indica una fase crónica y reversible de la enfermedad, un dolor de corta duración puede indicar un estado de inflamación aguda y grave. De manera integral, construimos un modelo multidimensional para la predicción de StBO basado en siete factores de riesgo, que incluyen una puntuación radiológica, la duración del dolor, los ruidos intestinales, la sensibilidad de rebote y los niveles de sodio, potasio y BUN. El AUC de este modelo multidimensional fue de 0,857 (IC 95 %: 0,793-0,920), muy superior al del modelo que solo constaba de características radiológicas[15] e igual al modelo anterior de CTA[8, 36] (Archivo adicional 1: Tabla S5). Según un estudio anterior, calculamos las puntuaciones de nuestro modelo multidimensional sumando los respectivos coeficientes de regresión de los factores de riesgo[22]. La fórmula se muestra en la Fig. 7. Además, también se construyó un nomograma para revelar los pesos de cada factor, y las características radiológicas jugaron un papel dominante en la predicción de StBO. Secundariamente a las características radiológicas, los síntomas clínicos resultaron ser factores cruciales en la predicción de StBO.

Gestión de propuestas de diferentes puntuaciones calculadas derivadas de la información del paciente. Rs: puntuación de riesgo; Pd: duración del dolor; Rt: dolor de rebote; Bs: ruidos intestinales; K: potasio; Na: sodio; BUN: nitrógeno ureico en sangre; Rad: características radiológicas

Recientemente, la mayoría de los estudios se han centrado en la predicción de la necrosis transmural intestinal en el IAM [22, 23, 40] y pocos estudios se han centrado en la StBO. Aunque se han logrado grandes avances en la detección de nuevos biomarcadores asociados con la isquemia intestinal [41,42,43,44,45], solo la I-FABP y la PCT se han centrado en la predicción de la necrosis transmural intestinal con una precisión insatisfactoria[44]. , 45]. Aquí, al estratificar a todos los pacientes en grupos de riesgo bajo, riesgo medio y riesgo alto según sus puntajes multidimensionales (Fig. 6), revaluamos la capacidad discriminativa del modelo multidimensional para la predicción de intestino necrótico transmural. obstrucción. Con entusiasmo, nuestros modelos mostraron una gran eficacia no solo para identificar pacientes con StBO sino también para reconocer la necrosis transmural. Los pacientes con isquemia intestinal se observaron principalmente en el grupo de alto riesgo, y la proporción de pacientes con necrosis transmural intestinal fue significativamente mayor que la del grupo de riesgo medio. No se encontraron casos de necrosis transmural en el grupo de bajo riesgo. Solo un paciente en el grupo de bajo riesgo desarrolló isquemia intestinal sin necrosis (Archivo adicional 1: Tabla S4), lo que demostró una isquemia leve en este caso. Adicionalmente, se observaron otros cuatro pacientes con necrosis transmural intestinal en el grupo de riesgo medio. Aunque la especificidad de nuestro modelo mejoró en gran medida con el punto final de puntaje creciente, inevitablemente existió una pérdida de sensibilidad, que es una deficiencia del modelo. Sin embargo, la exploración agresiva es de mayor importancia que esperar pasivamente a que los pacientes muestren signos de sospecha de necrosis transmural intestinal. La observación constante y dinámica también es necesaria para los pacientes del grupo de riesgo bajo o medio. Este modelo predictivo también funcionó bien en nuestro conjunto de validación.

Las limitaciones del presente estudio son las siguientes. Primero, este estudio fue un estudio retrospectivo realizado en un solo centro. En segundo lugar, es posible que no se identifiquen algunos parámetros debido a la muestra a pequeña escala. Además, la validación del modelo multidimensional es solo una validación interna. Se necesitan más esfuerzos en estudios prospectivos a gran escala y validaciones externas efectivas.

El novedoso modelo multidimensional que consta de factores de riesgo para la duración del dolor, la sensibilidad de rebote, los ruidos intestinales, los niveles de potasio, sodio y BUN y las características radiológicas ofrece una herramienta útil para predecir la StBO. El manejo clínico se puede realizar de acuerdo con el puntaje multidimensional; para pacientes de bajo riesgo (puntuaciones ≤ − 3,91) se recomienda tratamiento conservador. Para el grupo de alto riesgo (puntuaciones de riesgo > − 1,472), hubo una fuerte sugerencia para la detección con laparotomía. Para el resto de pacientes (−3,091 < puntuaciones de riesgo ≤ −1,472), se sugiere observación dinámica.

Los conjuntos de datos que respaldan las conclusiones de este estudio se incluyen en el artículo. Correspondiente a Junrong Zhang y Xianqiang Chen cuando sea necesario.

Obstrucción intestinal estrangulada

Obstrucción intestinal simple

Característica Operativa del Receptor

Área bajo la curva

Isquemia mesentérica aguda

Índice de masa corporal

leucocito

porcentaje de neutrófilos

procalcitonina

Nitrógeno ureico en sangre

Tiempo de protrombina

dímero D

Angiografía por tomografía computarizada

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Los autores agradecen al personal del Departamento de cirugía general (cirugía de emergencia) del Hospital Unión de la Universidad Médica de Fujian por su orientación y apoyo.

Este trabajo fue apoyado por el Proyecto de Capacitación de Talentos Clave Jóvenes y de Mediana Edad de la Provincia de Fujian [números de subvención: 2020GGA034 a Xian-qiang Chen]; el Plan de Innovación, Capacitación y Emprendimiento para Estudiantes Universitarios de la Universidad Médica de Fujian [número de concesión: C21045 a Jun-rong Zhang]; los Fondos Conjuntos para la Innovación de la Ciencia y la Tecnología, provincia de Fujian [números de concesión: 2018Y9006 a Jun-rong Zhang, 2018Y9054 a Xian-qiang Chen]; Fondo de puesta en marcha para la investigación científica, Universidad Médica de Fujian [número de concesión: 2019QH1016 a Ping Hou].

Wei-xuan Xu, Qi-hong Zhong, Yong Cai y Can-hong Zhan contribuyeron por igual

Universidad Médica de Fujian, No.1 Xuefu bei Road, Fuzhou, 350122, provincia de Fujian, China

Wei-xuan Xu, Qi-hong Zhong, Yong Cai, Can-hong Zhan, Ping Hou, Xian-qiang Chen y Jun-rong Zhang

Instituto de Inmunoterapia, Universidad Médica de Fujian, No.1 Xuefu bei Road, Fuzhou, 350122, Provincia de Fujian, China

ping hou

Departamento de Cirugía General (Cirugía de Emergencia), Hospital Unión de la Universidad Médica de Fujian, No.29 Xinquan Road, Fuzhou, 350001, Provincia de Fujian, China

Shuai Chen, Hui Wang, Xian-qiang Chen y Jun-rong Zhang

Departamento de Radiología, Hospital Unión de la Universidad Médica de Fujian, No.29 Xinquan Road, Fuzhou, 350001, Provincia de Fujian, China

Lin Lin y Ying-qian Geng

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Conceptualización: JZ, WX y XC; Curación de datos: WX, QZ, YC y CZ; Análisis formal: JZ, WX y SC; Adquisición de fondos: JZ, PH y XC; Investigación: WX, QZ, YC y CZ; Metodología: JZ, LL, YG, XC y HW; Administración de proyectos: XC, JZ y WX; Recursos: JZ, PH, XC; Software: JZ y WX; Supervisión: XC; Validación: WX, QZ, YC y CZ; Visualización: JZ, QZ y WX; Roles/Escritura—borrador original: JZ y WX; Redacción—revisión y edición: JZ, WX.

Correspondencia a Xian-qiang Chen o Jun-rong Zhang.

Nuestro estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Hospital Unión de la Universidad Médica de Fujian (FJMUUH), y todos los pacientes dieron su consentimiento informado por escrito para el procedimiento, a continuación. La Declaración de Helsinki.

No aplica.

Los autores declaran que no tienen intereses contrapuestos.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

: Tabla S1. La etiología de la obstrucción del intestino delgado. Tabla S2. Las definiciones de los hallazgos de la TC. Tabla S3. La eficacia discriminativa de la puntuación de CT. Tabla S4. Análisis de los resultados predictivos negativos. Tabla S5. Estudios previos sobre modelo predictivo. Tabla S6. Tratamientos y resultados de todos los pacientes. Tabla S7. Comparación de las características clínicas y radiológicas de los pacientes en set de validación externa.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. La renuncia de Creative Commons Public Domain Dedication (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) se aplica a los datos disponibles en este artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito a los datos.

Reimpresiones y permisos

Xu, Wx., Zhong, Qh., Cai, Y. et al. Predicción y manejo de la obstrucción intestinal estrangulada: análisis de un modelo multidimensional. BMC Gastroenterol 22, 304 (2022). https://doi.org/10.1186/s12876-022-02363-1

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Recibido: 28 noviembre 2021

Aceptado: 30 de mayo de 2022

Publicado: 22 junio 2022

DOI: https://doi.org/10.1186/s12876-022-02363-1

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