"Aplicación de fuga colorrectal" para la detección temprana de fugas anastomóticas después de cirugías colorrectales

El cáncer colorrectal ocupa el tercer lugar entre las enfermedades oncológicas en Kazajstán, tanto en hombres como en mujeres. La fuga anastomótica (AL) después de cirugías colorrectales es una de las complicaciones más graves que surgen de las intervenciones quirúrgicas colorrectales. Esta condición se caracteriza por una mayor mortalidad y un deterioro significativo en la calidad de vida de los pacientes. Además, la presencia de AL después de resecciones anteriores por cáncer de recto se asocia con un mayor riesgo de recurrencia local de la enfermedad. La frecuencia de AL varía entre 2 y 19%, dependiendo de los factores de riesgo, la definición de AL y el nivel de anastomosis. Dada la alta probabilidad y las graves consecuencias de la AL, una tarea relevante es su detección precoz y tratamiento eficaz.

Los signos clínicos de AL tradicionalmente incluyen fiebre, taquicardia, síndrome de dolor, secreción fecal o purulenta a través del drenaje y obstrucción intestinal dinámica. Estos signos, combinados con otros datos clínicos, se integran en un indicador de diagnóstico específico conocido como Dutch Leakage Score (DLS). Este indicador se utiliza como protocolo estandarizado de seguimiento posoperatorio de pacientes con sospecha de AL, con el objetivo de minimizar los retrasos en la detección de esta complicación y, en consecuencia, reducir la mortalidad posoperatoria temprana.

En este estudio observacional prospectivo, nuestro objetivo es evaluar la eficacia de la aplicación móvil "Colorectal Leakage App" en la detección temprana de fuga anastomótica (AL) después de cirugías colorrectales. El estudio se llevará a cabo en el Centro Nacional de Investigación Oncológica (NROC) en Astana, Kazajstán, durante un año. El objetivo principal es evaluar la eficacia diagnóstica de la aplicación en la detección de AL después de cirugías colorrectales.

Es importante señalar que actualmente no hay datos actualizados sobre el número de cirugías de cáncer colorrectal realizadas y también falta información sobre la frecuencia de AL después de cirugías colorrectales en la población de Kazajstán. Estudios anteriores han demostrado que la eficacia del algoritmo DLS es directamente proporcional a la frecuencia de AL. Por lo tanto, se supone que la aplicación de DLS puede demostrar resultados diferentes en las condiciones de Kazajstán, que también planeamos medir a través de la aplicación móvil "Colorectal Leakage App".

1. Diseño del estudio:

   Estudio observacional prospectivo, donde se implementará la aplicación móvil “Colorectal Leakage App” en el seguimiento postoperatorio diario. Además, se realizará una evaluación de la eficacia diagnóstica de esta aplicación.

2. Instrumentos y equipos:

La "Colorrectal Leakage App" es una aplicación móvil que, basada en un algoritmo, proporciona una evaluación del riesgo de fuga anastomótica (LA) en pacientes después de cirugías colorrectales. El algoritmo se basa en el protocolo de seguimiento posoperatorio estandarizado denominado "Puntuación de fuga holandesa". Después de calcular las puntuaciones, la aplicación ofrece recomendaciones para acciones futuras.

Criterios de valoración principales:

1. Sensibilidad, Especificidad, Valor Predictivo Positivo, Valor Predictivo Negativo.
2. Frecuencia de AL después de cirugías colorrectales

Criterios de valoración secundarios:

1. Mortalidad a 30 días:.
2. Retraso en el diagnóstico de AL (número de días desde la aparición de los primeros signos de fuga hasta el diagnóstico de AL)
3. Duración de la estancia hospitalaria.
4. Número de días en UCI.
5. Número de días entre la cirugía y la detección de AL.

Monitoreo postoperatorio con la "App Colorectal Leakage":

Está previsto implementar un seguimiento postoperatorio estandarizado para los pacientes sometidos a cirugías colorrectales mediante la "Aplicación Colorectal Leakage". La aplicación incluirá un algoritmo basado en el indicador Dutch Leakage Score. Cada día postoperatorio se realizará en la aplicación el ingreso de datos al lado de la cama del paciente.

1. Fiebre
2. Ritmo cardiaco
3. La frecuencia respiratoria
4. producción urinaria
5. Estado mental
6. Condición clínica
7. Signos de íleo
8. Retención gástrica
9. dehiscencia fascial
10. Dolor abdominal, excepto
11. dolor de herida
12. Aumento del recuento de leucocitos, proteína C reactiva (PCR), creatinina y urea.
13. Estado nutricional A partir del análisis de los datos, el algoritmo brindará recomendaciones sobre la necesidad de realizar una tomografía computarizada con contraste rectal.

También se recopilará la siguiente información: Factores de riesgo preoperatorios de AL (edad, sexo, obesidad, estado nutricional, diabetes, enfermedades cardiovasculares, insuficiencia renal, enfermedades inflamatorias intestinales, ASAscore, preparación intestinal); Datos de la cirugía (acceso, tipo de cirugía, técnica de anastomosis, duración de la cirugía, volumen de pérdida sanguínea, formación de un estoma preventivo, complicaciones intraoperatorias y postoperatorias, pTNM).

Los puntos clave que determinan la conclusión de la participación de un paciente en el estudio serán: la detección de AL, el alta del paciente del hospital o la muerte del paciente.