Identificación en la consulta preanestésica, de factores clínicos asociados a cancelación quirúrgica en un Hospital Universitario en la ciudad de Bogotá. Un estudio de casos y controles
Autor: Rodríguez De Narváez, Juan Francisco
Asesor: Valero Bernal, José Francisco
Fecha: 2022-02-04
Programa: Bogotá - Medicina - Especialidad en Anestesiología y Reanimación
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: La cancelación el día de la cirugía es frecuente, genera costos, retrasa la atención y deteriora la salud de los pacientes. En nuestro medio no se ha evaluado la capacidad de la valoración preanestésica de identificar el riesgo de cancelación quirúrgica. Nuestro objetivo fue identificar factores en la consulta preanestésica capaces de predecir la cancelación por causa médica. Realizamos un estudio de Casos y Controles, identificamos los procedimientos ambulatorios durante el 2019 en el Hospital Universitario Nacional de Colombia cancelados por causa médica donde comparamos la valoración preanestésica de los procedimientos cancelados y los que no. Dividimos la muestra en un conjunto de entrenamiento y de validación, y mediante un modelo de regresión logística identificamos factores asociados a cancelación, se evaluó la capacidad predictiva de los dos conjuntos de datos. Se incluyeron 390 pacientes, las cancelaciones por causa médica representaron el 36.4% de las ambulatorias. La cirugías vasculares y maxilofaciales, el consumo de hipoglucemiantes, antiagregantes y anticoagulantes fueron identificados como factores independientes asociados a cancelación (p &lt;0.05). El AUC para la muestra de entrenamiento y validación fue de 0.800 [95%IC: 0.734 a 0.866] y 0.675 [95%IC: 0.492 a 0.856], con un rendimiento predictivo similar (p: 0.209), para el punto de corte utilizado, obtuvimos una precisión de 76.43% y 82.42%, con un VPP del 45.12% y 50% y una sensibilidad de 63.79% y 50.00%. Aunque logramos identificar factores independientes asociados a cancelación, el modelo multivariado logístico estimado no es adecuado para predecir específicamente las cirugías ambulatorias canceladas por causa médica. (Texto tomado de la fuente).

Identificación en la consulta preanestésica,
de factores clínicos asociados a cancelación
quirúrgica en un Hospital Universitario en la
ciudad de Bogotá.
Un estudio de Casos y controles
Juan Francisco Rodríguez De Narváez
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Medicina, Departamento de Cirugía, División de Anestesiología
Bogotá, Colombia
2022Identificación en la consulta
preanestésica, de factores clínicos
asociados a cancelación quirúrgica
en un Hospital Universitario en la
ciudad de Bogotá.
Un estudio de Casos y controles
Juan Francisco Rodríguez De Narváez
Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:
Especialista en Anestesiología y Reanimación
Director:
Doctor José Francisco Valero
Línea de Investigación:
Medicina perioperatoria y evaluación preanestésica
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Medicina, Departamento de Cirugía, División de Anestesiología
Bogotá, Colombia
2022A mis padres, a quienes debo todo
A mi hermana, mi ejemplo a seguir
A mi tía, quien siempre me cuida
A Ángela, quien espero esté siempre conmigoDeclaración de obra original
Yo declaro lo siguiente:
He leído el Acuerdo 035 de 2003 del Consejo Académico de la Universidad Nacional.
«Reglamento sobre propiedad intelectual» y la Normatividad Nacional relacionada al
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He obtenido el permiso del autor o editor para incluir cualquier material con derechos de
autor (por ejemplo, tablas, figuras, instrumentos de encuesta o grandes porciones de
texto).
Por último, he sometido esta disertación a la herramienta de integridad académica, definida
por la universidad.
________________________________
Juan Francisco Rodríguez De Narváez
Fecha 04/02/2022Resumen y Abstract VII
Resumen
Identificación en la consulta preanestésica, de factores clínicos asociados a
cancelación quirúrgica en un Hospital Universitario en la ciudad de Bogotá.
Un estudio de Casos y controles
La cancelación el día de la cirugía es frecuente, genera costos, retrasa la atención y
deteriora la salud de los pacientes. En nuestro medio no se ha evaluado la capacidad de
la valoración preanestésica de identificar el riesgo de cancelación quirúrgica. Nuestro
objetivo fue identificar factores en la consulta preanestésica capaces de predecir la
cancelación por causa médica.
Realizamos un estudio de Casos y Controles, identificamos los procedimientos
ambulatorios durante el 2019 en el Hospital Universitario Nacional de Colombia
cancelados por causa médica donde comparamos la valoración preanestésica de los
procedimientos cancelados y los que no. Dividimos la muestra en un conjunto de
entrenamiento y de validación, y mediante un modelo de regresión logística identificamos
factores asociados a cancelación, se evaluó la capacidad predictiva de los dos conjuntos
de datos.
Se incluyeron 390 pacientes, las cancelaciones por causa médica representaron el 36.4%
de las ambulatorias. La cirugías vasculares y maxilofaciales, el consumo de
hipoglucemiantes, antiagregantes y anticoagulantes fueron identificados como factores
independientes asociados a cancelación (p <0.05). El AUC para la muestra de
entrenamiento y validación fue de 0.800 [95%IC: 0.734 a 0.866] y 0.675 [95%IC: 0.492 aVIII Resumen y Abstract
0.856], con un rendimiento predictivo similar (p: 0.209), para el punto de corte utilizado,
obtuvimos una precisión de 76.43% y 82.42%, con un VPP del 45.12% y 50% y una
sensibilidad de 63.79% y 50.00%.
Aunque logramos identificar factores independientes asociados a cancelación, el modelo
multivariado logístico estimado no es adecuado para predecir específicamente las cirugías
ambulatorias canceladas por causa médica.
Palabras clave: (Cancelación quirúrgica, Eficiencia, Evaluación Preoperatoria,
Procedimientos Quirúrgicos Electivos).Resumen y abstract IX
Abstract
Identification of clinical factors associated with surgical cancellation in the
preoperative evaluation in a University Hospital in the city of Bogota.
A case-control study
Cancellation on the day of surgery is frequent, generates costs, delays medical care and
deteriorates patients’ health. The ability of preoperative evaluation to identify the risk of
surgical cancellation has not been evaluated in our environment yet. Our objective was to
identify factors capable of predicting medical cancellation in the pre-anesthetic
consultation.
We conducted a case-control study, and identified the outpatient procedures cancelled for
medical reasons during 2019 at the Hospital Universitario Nacional de Colombia,
comparing the pre-anesthetic evaluation of cancelled and performed procedures.
We divided our sample into a group of training and validation, and using a logistic
regression model we were able to identify factors related with cancellation, and after that
we could evaluate the predictive capacity of the two groups.
A total of 390 patients were included, cancellations due to medical reasons represented
36.4% of outpatient surgeries. Vascular and maxillofacial surgeries, hypoglycemic,
antiplatelet and anticoagulant medication consumption were identified as factors
associated with cancellation (p <0.05). The AUC for the training and validation sample was
0.800 [95% CI: 0.734 to 0.866] and 0.675 [95% CI: 0.492 to 0.856], with a similar predictive
performance (p: 0.209), for the cut-off point used, an accuracy of 76.43% and 82.42% was
obtained, with a PPV of 45.12% and 50% and a sensitivity of 63.79% and 50.00%.X Resumen y Abstract
We were able to identify independent factors associated with cancellation, the estimated
multivariate logistic model is not adequate to specifically predict outpatient surgeries
cancelled for medical reasons.
Keywords: (Surgery cancellation, Efficiency, Surgical clearance, Elective Surgical
Procedures).Contenido XI
Contenido
Pág.
1. Introducción ............................................................................................................. 2
2. Métodos .................................................................................................................... 9
2.1 Tipo de estudio, muestra y variables ................................................................... 9
2.2 Análisis estadístico ........................................................................................... 12
2.3 Consideraciones éticas ..................................................................................... 14
3. Resultados ............................................................................................................. 15
3.1 Características generales ................................................................................. 15
3.2 Características asociadas a la programación quirúrgica. .................................. 18
3.3 Factores relacionados a la cancelación quirúrgica ............................................ 19
3.4 Rendimiento predictivo ..................................................................................... 22
4. Discusión ............................................................................................................... 25
5. Financiamiento y conflictos de interés. ............................................................... 29
A. Anexo: Incidencia de cancelación quirúrgica en fuentes analizadas ................ 31
B. Anexo: Variables no incluidas en el análisis ....................................................... 33Contenido XII
Lista de figuras
Pág.
Figura 1: Incidencia de cancelación quirúrgica registrada en hospitales pertenecientes a
cada país. ......................................................................................................................... 4
Figura 2: Diagrama de flujo de pacientes en el estudio................................................... 12
Figura 3: Factores de riesgo independientes para cancelación quirúrgica. ..................... 20
Figura 4: Área bajo la curva del modelo logístico multivariado para la clasificación de
cirugías canceladas. ....................................................................................................... 23Resumen y abstract XIII
Lista de tablas
Pág.
Tabla 1: Incidencia de cancelación reportada en estudios nacionales analizados............. 5
Tabla 2: Clasificación de las causas de cancelación. ........................................................ 6
Tabla 3: Causas de cancelación en el Hospital Universitario Nacional de Colombia
durante el año 2019 ........................................................................................................ 15
Tabla 4: Motivos de cancelación de las cirugías ambulatorias en el Hospital Universitario
Nacional de Colombia en el año 2019 ............................................................................. 16
Tabla 5: Comparación de las características evaluadas durante la consulta preanestésica
entre las cirugías canceladas y no canceladas. .............................................................. 17
Tabla 6: Comparación de las características de la programación quirúrgica e índice GQI
entre las cirugías canceladas y no canceladas. .............................................................. 19
Tabla 7: Modelo logístico para identificar los factores de la consulta preanestésica
relacionados con la cancelación quirúrgica. .................................................................... 21
Tabla 8: Rendimiento del modelo logístico multivariado en la muestra de entrenamiento y
validación. ....................................................................................................................... 222
Introducció
1. Introducción
La cancelación de procedimientos quirúrgicos el día de la cirugía, constituye una
preocupación permanente para los sistemas sanitarios y se ha convertido en un indicador
de la calidad de atención en salud1, produce una disminución en la eficiencia de las salas
de cirugía con una importante repercusión económica en las instituciones prestadoras de
los servicios quirúrgicos y en la calidad de vida de los pacientes2,3.
La definición de cancelación quirúrgica varía poco entre los diversos estudios realizados y
hace referencia a aquellos procedimientos que aparecen en la lista definitiva para realizar
durante la jornada quirúrgica y que no fueron realizados como se había programado4,5, o
aquellos procedimientos que no fueron realizados dentro de las 24 horas siguientes a la
hora registrada en la programación6.
Se trata de un problema global, complejo de intervenir por los sistemas de salud, y cuya
incidencia tiene amplia variabilidad entre las diferentes regiones del mundo, entre
hospitales del mismo país e incluso temporalmente de mes a mes o de un día para otro.
De forma general, se reportan rangos entre el 0.84 y el 30.3% de cancelaciones4, afectando
a regiones de bajos y de altos ingresos. En la Figura 1 se resumen las incidencias de
cancelación quirúrgica en los diferentes países y en donde llama la atención las incidencias
extremas de cancelaciones, que pueden ser tan bajas como del 1.23% o tan altas como
del 44.2%.3
Introducció
En nuestro país existe una normativa que exige la notificación al Ministerio de Salud de la
cancelación quirúrgica7, la cual se limita a las causas atribuibles a la institución, dejando
de lado las demás causas que pueden generar las cancelaciones. Según los escasos
estudios publicados que se han desarrollado en nuestro país acerca de la cancelación
quirúrgica, y que se encuentran resumidos en la
Tabla 1, podemos encontrar incidencias entre el 2.7% y el 13.2%.4
Introducció
Figura 1: Incidencia de cancelación quirúrgica registrada en hospitales pertenecientes a
cada país.
Incidencia cancelación (%)
Prin, M. (Malawi)
Lankoande, M. (Burkina Faso)
Desta, M. (Etiopia)
Yu, K. (China)
de Lorenzo-Pinto, A. (España)
Barbosa, M. H. (Brasil)
Fayed, A. (Arabia Saudí)
Wong, D. J. N. (Reino unido)
Tan, A. L. (Singapur)
Abeeleh, M. A. (Jordania)
Leslie, R. J. (Canadá)
Cho, H.-S (Corea del Sur)
Abeldaño, R. A. (Argentina)
Ahmed, T. (Pakistán)
Roxbury, C. R. (EUA)
Haufler, K. (EUA)
Gaucher, S. (Francia)
Olguín-Juárez, P. (México)
Turunen, E. (Finlandia)
Solak, A. (Bosnia y Herzegovina)
Dell’Atti, L. (Italia)
Guillén, J. M. (España)
Al Talalwah, N. (Arabia Saudí)
Broullón (España)
Gheysari, E (Irán)
Olson, R. (EUA)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Elaboración propia, Información ampliada en Anexo B.5
Introducció
Tabla 1: Incidencia de cancelación reportada en estudios nacionales analizados.
Ciudad Cancelación quirúrgica (%) Año estudiado
Bogotá8 5.9 2014
Popayán1 2.7 2016
Bogota9 4.9 2014
Barranquilla10 7.6 2016
Popayán11 13.2 2010
Elaboración propia a partir de las fuentes consultadas.
En el Hospital Universitario Nacional, según el Informe de gestión de Salas de cirugía del
año 2019 se reportó una frecuencia de cancelación del 5.37% por todas las causas12. Estas
causas de cancelación suelen resumirse en causa médica, del paciente o por causa
administrativa13 (como se muestra en la Tabla 2) y, en ocasiones, la suspensión del
procedimiento puede ser resultado de una suma de más de uno de estos factores.
Dentro de las consecuencias de la cancelación quirúrgica se encuentra el impacto
económico para las instituciones y los sistemas sanitarios, además de un retraso en la
atención quirúrgica y el deterioro en la calidad de vida de los pacientes2,14. Constituye
además una de las medidas del desempeño del quirófano y presenta impacto en la
eficiencia del mismo15,16. El impacto económico viene dado por el aumento de los costos
de cuidado; se estima que los quirófanos le generan a los hospitales cerca del 60% de los
ingresos y 30% de los gastos4, por lo que se ha calculado la magnitud económica de las
cancelaciones en cerca de 30 dólares estadounidenses por cirugía suspendida en Brasil,
hasta los 5000 u 8000 dólares en los Estados Unidos de América, donde se ha cuantificado
una pérdida monetaria cercana a los 10 a 20 dólares por minuto de quirófano no usado17.6
Introducció
Tabla 2: Clasificación de las causas de cancelación.
Médicas Infección sistémica o local/fiebre
Cambio en su condición clínica, favorable /deterioro
Necesita valoración por otro servicio
Planificación inadecuada de medicación preoperatoria
Necesidad pruebas adicionales
Cambio de diagnóstico
Inadecuada planeación prequirúrgica o preanestésica
Necesidad de hemoderivados no disponibles
Infección respiratoria alta aguda / gripa
Administrativas Falta de tiempo en la sala/ prolongación cirugía previa
Mala programación
Urgencia que ocupa el quirófano
Falta de personal
Falta de material o equipos
No se llamó al paciente
Falta de consentimiento informado
No hay camas de hospitalización o UCI
Infraestructura limitada
Paciente No vino
Disiente del procedimiento
No tiene ayuno
Incumple la pauta farmacológica
No tiene documentación en regla
Falta de preparación preoperatoria
Ya se operó7
Introducció
Falleció
No tiene cuidador18
Modificado de Broullón, et al.19
Para los pacientes la cancelación de sus cirugías representa una limitación para el acceso
a los servicios de salud20, produce ansiedad, dificultades económicas, prolongación de la
estancia hospitalaria con sus riesgos asociados -en caso de que la programación se haya
hecho sobre el paciente hospitalizado-, e incluso, puede generar cambio en el pronóstico
clínico en caso de ser una patología quirúrgica con riesgo de progresión en el tiempo14,21.
Con una mayor demanda de procedimientos quirúrgicos dada por el aumento de la
expectativa de vida y por lo tanto, de la cantidad de patologías que requieren atención
quirúrgica4, los sistemas sanitarios se han visto afectados, e incluso insuficientes, para
suplir estas necesidades21, haciendo imprescindible la generación de estrategias para
mejorar la eficiencia de las salas de cirugía22. A pesar de que se propende por la mínima
proporción de cancelaciones es improbable lograr una reducción absoluta23 y se sugiere
una proporción aceptable de cancelaciones por debajo del 5%24.
Ante esta preocupación constante se ha intentado disminuir la cantidad de cancelaciones
y se han identificado factores causales potencialmente modificables, por lo que se puede
hablar de cancelaciones por causas prevenibles o no prevenibles13. Son causas
prevenibles aquellas que pueden ser identificadas y corregidas antes del día del
procedimiento, la mayoría de ellas de causa administrativa y llegan a representar cerca del
84% de las suspensiones quirúrgicas, dejando solo 16% de las causas como no
prevenibles según muestran algunos estudios25. Disminuir al mínimo la cancelación
quirúrgica llevaría a un aumento significativo en la eficiencia del quirófano hasta del 75%26.8
Introducció
Se han propuesto múltiples estrategias para reducir al máximo las cancelaciones
quirúrgicas, desde estudios de evaluación de la percepción de los factores contextuales
que llevan a la suspensión5, intervenciones de valoración telefónica preoperatoria27–29,
listas de chequeo el día previo para verificar la disponibilidad de equipos e insumos30,
aplicaciones digitales para teléfonos inteligentes con información para los pacientes31,
hasta complejos análisis de modelos matemáticos2,4,32,33 y programación basada en
machine learning34. Todos estos demostrando impacto positivo en la disminución de las
cancelaciones quirúrgicas y algunos en la eficiencia en las salas de cirugía. Cabe resaltar
que una de las intervenciones que ha logrado con más éxito reducir el riesgo de
cancelaciones es la valoración preanestésica26.
Existen pocos estudios a nivel mundial y en nuestro país, centrados en la identificación de
factores asociados a un aumento del riesgo de cancelación quirúrgica por causa médica.
Al lograr identificar pacientes con una mayor probabilidad de cancelaciòn quirúrgica, se
podrían llegar a prevenir y asi optimizar la programación quirúrgica y mejorar la eficiencia
de los quirófanos. En consecuencia, este estudio pretende de manera retrospectiva,
identificar factores evaluados en la consulta preanestésica que se realiza de manera
rutinaria -así como la calidad de la misma- que se asocien con una mayor probabilidad de
cancelación quirúrgica por causa médica, explorar la capacidad predictiva de los factores
encontrados y además, la relación de los factores propios de la programación quirúrgica
como el día de la semana y la hora programada con la probabilidad de cancelación por
causa medica.9 Métodos
2. Métodos
2.1 Tipo de estudio, muestra y variables
Se trata de un estudio observacional, analítico, bajo el diseño de casos y controles que,
sobre una base de datos de pacientes evaluados ambulatoriamente en la consulta
preanestésica y registrados en la programación quirúrgica del día en el Hospital
Universitario Nacional de Colombia durante el año 2019, busca factores de riesgo
asociados a cancelación quirúrgica por causa médica.
El cálculo del tamaño muestral se realizó previendo el posible desarrollo de un modelo
predictivo con los factores de riesgo encontrados en el presente estudio. Peduzzi et al, por
medio de simulaciones, estandariza que se requieren al menos 10 eventos por variable a
incluir en el modelo predictivo35. Por lo tanto, con el fin de incluir mínimo 5 variables como
factores de riesgo se necesitan 50 casos de cancelación. Se le asignó a cada caso 4
controles para optimizar el poder estadístico de la muestra, obteniendo en total el
requerimiento mínimo de 250 pacientes.
Esta muestra se amplió para cubrir todo el universo muestral de los pacientes elegibles
para el análisis, que incluye a los mayores de 18 años valorados en la consulta
preanestésica y programados electivamente de las especialidades quirúrgicas de Cirugía
de tórax, Neurocirugía, Cirugía plástica, Oftalmología, Cirugía bariátrica, Cirugía general,
Cirugía de cabeza y cuello, Coloproctología, Cirugía vascular, Cirugía maxilofacial,
Ginecología, Otorrinolaringología, Ortopedia y Urología en el Hospital Universitario
Nacional de Colombia durante el año 2019, que presentaron cancelación quirúrgica por
causa médica.10 Métodos
Se definió cancelación quirúrugica por causa médica como todo procedimiento que
aparece en la programación definitiva y que no fue realizado dentro de la jornada quirúrgica
por una razón incluida en las causas médicas según la Tabla 2.
Se excluyeron los pacientes cancelados por infección aguda de la vía aérea superior dado
que a pesar que se reconoce ésta como la causa médica no prevenible mas común de
cancelación36, se trata de un grupo de enfermedades muy comunes, con variaciones
estacionales, de inicio agudo, sin posibilidad de ser predichas actualmente y cuya
epidemiología ha cambiado de manera notable en el ultimo año37 lo cual dificultaría la
aplicación de los resultados en el futuro. También se excluyeron pacientes ya cancelados
para el mismo procedimiento.
Los controles se tomaron de la lista total de procedimientos programados durante el mismo
año y mediante la asignación de un número aleatorio se seleccionaron adultos
programados para procedimientos de las mismas especialidades quirúrgicas que los
controles y que requirieron valoración preanestésica para los procedimientos, los cuales
fueron realizados el día programado.
Para la recolección de datos se solicitó la lista de pacientes cancelados durante el año
2019, se revisó la nota de cancelación y se clasificó cada caso de cancelación como causa
médica, administrativa o del paciente según la Tabla 2, obteniendo una muestra compuesta
por 78 casos a los cuales se les asignaron 312 controles para lograr una relación 1:4, como
se muestra en el diagrama de flujo de pacientes del estudio, en la Figura 2.
Dentro de las variables incluidas en este estudio, algunas hacen parte de los criterios
incorporados en el Indice de Calidad Global38, GQI por sus siglas en inglés, estrategia de
auditoría de la valoración preanestésica ampliamente usada en varios paises, que evalúa
el grado de registro de la información mínima necesaria en la valoración anestésica39,40.
Se incluye la edad, el sexo, la presencia de alergias, signos vitales, peso, IMC, examen
cardiopulmonar, exámenes paraclínicos, presencia de predictores de vía aérea difícil,
necesidad de hemoderivados y el registro de la medicación perioperatoria. Se calculó
además el Indice de Calidad Global Modificado41 y se incluyó como variable explicativa.Métodos 11
Dada la ausencia de un instrumento unificado en esta institución para la estructura de las
valoraciones preanestésicas, se decidió tomar el consumo de medicamentos como
indicativo de patologías sistémicas -así como de su severidad en cuanto al tipo o cantidad
de medicamentos requeridos- y la clasificación del estado físico de la Sociedad Americana
de Anestesiología (ASA-PS)42. Se tomaron los medicamentos mas frecuentes incluyendo
hipoglucemiantes, antihipertensivos, hormona tiroidea, anticoagulantes y antiagregantes.
Se tomaron en cuenta otros factores que se evalúan cada vez mas frecuentemente en la
consulta preanestésica como la dependencia funcional, la capacidad funcional, el riesgo
quirúrgico, la oportunidad quirúrgica y los factores relacionados con la programación como
el día de la semana, la hora programada, la duración de los procedimientos, y el tiempo
transcurrido entre la valoración preanestésica y la programación del procedimiento, para
evaluar su asociación con la cancelación por causa médica en ésta institución.
Dado que los signos vitales se encuentran en varias de las historias registradas en
terminos de “normal” o “anormal” se decidió categorizarlas para permitir su recolección. Se
definió una frecuencia cardiaca normal dentro de 60 a 100 latidos por minuto, una tensión
arterial baja menor de 60 mmHg de tensión arterial diastólica o menor de 90 mmHg de
tensión arterial sistólica y alta mayor de 90 mmHg o 130 mmHg respectivamente, una
saturación arterial de oxigeno normal entre 90% y 100%, y una frecuencia respiratoria
normal de 12 a 20 respiraciones por minuto43.12 Métodos
Figura 2: Diagrama de flujo de pacientes en el estudio
2.2 Análisis estadístico
Todos los análisis fueron realizados en Stata 17.0 (StataCorp, College Station, TX, USA).
Las variables cuantitativas fueron resumidas utilizando mediana y rango intercuartílico
(RIQ) y las variables cualitativas por medio de frecuencias absolutas y porcentajes. El
ajuste a la distribución normal, se evaluó con la prueba de Shapiro Wilk. Inicialmente, se
realizó una comparación de las características clínicas y de la programación quirúrgica
entre las cirugías canceladas y no canceladas. Para lo anterior, las variables cualitativas
fueron comparadas con la prueba Chi Cuadrado o prueba exacta de Fisher y las
cuantitativas con la prueba no paramétrica U de Mann Whitney.Métodos 13
Para la identificación de los factores de riesgo asociados a la cancelación quirúrgica, la
muestra fue dividida en dos conjuntos de datos, un conjunto conformado por el 75%
(n=292) que se denominó conjunto de entrenamiento y el otro 25% (n=98), conjunto de
validación. Utilizando el conjunto de entrenamiento, se estimaron modelos logísticos
univariados con su respectivo OR (Odds Ratio) e intervalo de confianza (IC) al 95% para
cada variable evaluada durante la consulta preanestésica. Posteriormente, utilizando un
algoritmo de selección de variables hacia atrás “Backward”, se identificaron los factores
independientes asociados a la cancelación quirúrgica utilizando un modelo logístico
multivariado, en el cual solo se consideraron como variables candidatas aquellas que
reportaron un p valor <0.20 en el univariado. En el modelo final se dejaron las variables
estadísticamente significativas a un nivel de significancia del 0.05. Las variables con mas
de 10% de datos faltantes se consideraron inaceptables, por lo que no se incluyeron dentro
del análisis.
Para evaluar el rendimiento del modelo multivariado ajustado para clasificar y predecir la
cancelación quirúrgica, se inició evaluando el comportamiento de la curva característica
operativa ROC y el área bajo la curva (AUC). El mejor punto de corte o “CutOff”, se eligió
para alcanzar simultáneamente la mejor sensibilidad y especificidad, encontrando que una
probabilidad estimada de al menos 0.25 es el mejor punto de corte para predecir la
cancelación quirúrgica. Tanto en el conjunto de entrenamiento como de validación, se
calcularon las siguiente métricas:
§ Precisión=(VP+VN)/ (VP+VN+FN+FP)
§ Sensibilidad= (VP)/ (VP+FN)
§ Especificidad= (VN)/(VN+FP)
§ VPP=(VP)/(VP+FP)
§ VPN= (VN)/(VN+FN)
§ F1= 2 (Sensibilidad*VPP) /(Sensibilidad+VPP)14 Métodos
donde, VP correspondió al número de procedimientos cancelados que fueron identificados
por el modelo; FP, el número de procedimientos erróneamente identificados como
cancelados por el modelo; FN, el número de procedimientos cancelados erróneamente
identificados por el modelo y VN, el número de procedimiento cancelados identificados
adecuadamente por el modelo. Estas métricas toman valores entre 0 y 1, donde 1 es el
mejor rendimiento posible.
2.3 Consideraciones éticas
Se contó con aprobación del comité de ética de la Facultad de Medicina de la Universidad
Nacional de Colombia mediante Acta de evaluación Nº 016-162 del 8 de Octubre del 2020.15 Resultados
3. Resultados
3.1 Características generales
Las cancelaciones de pacientes ambulatorios representaron un 79.6% del total de
cancelaciones quirúrgicas y de éstas, la mayoría fueron por causa administrativa como se
muestra en la Tabla 3. Las cancelaciones por causa médica representaron un 36.4% de
las cancelaciones ambulatorias. En la Tabla 4 se resumen los motivos de cancelación de
los pacientes ambulatorios.
Tabla 3: Causas de cancelación en el Hospital Universitario Nacional de Colombia
durante el año 2019
Hospitalizados n (%) Ambulatorios n (%)
Administrativo 30 (37.5) 122 (39)
Paciente 7 (8.8) 77 (24.6)
Médico 43 (53.8) 114 (36.4)
Total 80 (20.4) 313 (79.6)
Un total de 390 valoraciones preanéstesicas fueron analizadas para este estudio, de estas
78 fueron considerados como casos (“cirugías canceladas”) y 312 como controles
(“cirugías no canceladas”), con una relación 1:4. La mediana de edad de los pacientes fue
de 48 años (RIQ: 36.0 a 60.2) y aproximadamente dos tercios eran mujeres (67.4%). Las
especialidades más frecuentes en programar procedimientos quirúrgicos fueron
ginecología (21.8%), cabeza y cuello (17.4%) y ortopedia (14.4%). La proporción de
pacientes con alergias, con consumo de al menos un medicamento antihipertensivo,
hipoglucemiantes, levotiroxina, antiagregantes plaquetarios y anticoagulantes fue de
12.4%, 25.1%, 12.4%,18,7%, 8.4% y 2.2%, respectivamente. Se encontró que un 13.2%
reportaron tensiones arteriales anormales y un 1.1% alteraciones en la frecuencia
cardiaca. Dentro del examen físico, en el 1.0% de los pacientes se encontraron hallazgos
anormales a la valoración cardíaca o pulmonar. La mitad de los pacientes fueron16 Resultados
clasificados como II en la clasificación ASA-PS y en el 14.2% se encontraron predictores
de vía aérea difícil. El requerimiento de reserva de hemocomponentes se solicitó en el
5.9% de los pacientes y la modificación de la medicación perioperatoría se registró en el
32.9% de las valoraciones(Tabla 5). Las variables no analizadas por pérdidas mayores al
10% de la muestra se resumen en el Anexo B.
Tabla 4: Motivos de cancelación de las cirugías ambulatorias en el Hospital Universitario
Nacional de Colombia en el año 2019
Causa n
Administrativo Urgencia que ocupa el quirófano 10
Mala programación 6
Falta de tiempo en la sala/ prolongación 71
cirugía previa
Falta de personal 8
Falta de material o equipos 26
Paciente No vino 42
No tiene documentación en regla 9
No tiene ayuno 8
Incumple la pauta farmacológica 9
Incumple la preparación preoperatoria 7
Disiente del procedimiento 3
Médico Planificación inadecuada de medicación 12
preoperatoria
Necesidad de valoración por otro servicio 2
Necesidad de pruebas adicionales 9
Necesidad de hemoderivados no 5
disponibles
Infección respiratoria alta aguda 28
Infección sistémica, local o fiebre 21
Inadecuada planeación prequirúrgica o 12
preanestésica
Hipertensión no controlada 8
Cambio en su condición clínica, favorable 5
Cambio en su condición clínica, deterioro 11
Cambio de diagnóstico 1
La capacidad funcional se reportó solamente en 326 de los registros (83.6%), entre los
registrados 35 (10.7%) usaron la escala DASI, 239 (73.3%) una valoración cualitativa por
parte del anestesiólogo en METs, 42 (12.9%) registraron la clase funcional a través de la
clasificación de NYHA y 10 (3.1%) se consideraron no valorables.Resultados 17
Como se describe en la Tabla 5, se encontró que los pacientes a quienes se les canceló
su procedimiento quirúrgico, se caracterizaron por tener una mayor edad y por tener un
mayor consumo de medicamentos antihipertensivos (45.9% vs. 21.2%), hipoglucemiantes
(24.4% vs. 9.4%), antiagregantes (24.3% vs. 4.4%) y anticoagulantes (8.1% vs. 0.7%)
(p<0.05), en comparación con quienes no se les canceló el procedimiento. Entre los
procedimientos cancelados se evidenció una mayor proporción de cirugías vasculares
(21.8% vs. 6.4%), de pacientes clase III en la clasificación ASA-PS (20.3% vs. 10.1%), con
requerimiento de reserva de hemocomponentes (11.5% vs. 4.5%) y con medicación
perioperatoria registrada (49.3% vs. 28.8%) (p<0.05). No se encontraron diferencias
respecto al sexo, presencia de alergias, consumo de levotiroxina, presión arterial,
frecuencia cardiaca, hallazgos durante el examen físico y presencia de predictores para
una vía aérea difícil, entre los procedimientos no cancelados y los cancelados (p>0.05).
Tabla 5: Comparación de las características evaluadas durante la consulta preanestésica
entre las cirugías canceladas y no canceladas.
Variables Total Cirugía no Cirugía P valor
N=390 cancelada Cancelada
N=312 N=78
Edad, años
Mediana (RIQ) 48.0 (36.0 a 60.2) 47.0 (35.0 a 59.0) 54.0 (41.5 a 67.2) 0.005
Sexo, n (%)
Femenino 263 (67.4) 211 (67.6) 52 (66.7) 0.871
Masculino 127 (32.6) 101 (32.4) 26 (33.3)
Especialidad, n (%)
Cabeza y Cuello 68 (17.4) 57 (18.3) 11 (14.1)
Cirugía General 25 (6.4) 21 (6.7) 4 (5.1)
Cirugía Vascular 37 (9.5) 20 (6.4) 17 (21.8) 0.003
Ginecología 85 (21.8) 72 (23.1) 13 (16.7)
Cirugía Maxilofacial 21 (5.4) 15 (4.8) 6 (7.7)
Ortopedia 56 (14.4) 51 (16.3) 5 (6.4)
Otorrinolaringología 35 (9.0) 27 (8.6) 8 (10.3)
Urología 35 (9.0) 27 (8.6) 8 (10.3)
Otras 28 (7.2) 22 (7.0) 6 (7.7)
Alergias, n (%)
No. 386 309 77
Si 48 (12.4) 40 (12.9) 8 (10.4) 0.700
Antihipertensivos, n (%)
No. 371 297 74
1 Medicamento 56 (15.1) 40 (13.5) 16 (21.6) <0.001
>1 Medicamento 41 (11.0) 23 (7.7) 18 (24.3)
Hipoglucemiantes, n (%)
No. 371 297 74
Orales 29 (7.8) 20 (6.7) 9 (12.2) 0.001
Insulina 17 (4.6) 8 (2.7) 9 (12.2)18 Resultados
Variables (Continuación) Total Cirugía no Cirugía P valor
N=390 cancelada Cancelada
N=312 N=78
Antiagregantes, n (%)
No. 371 297 74
ASA 31 (8.4) 13 (4.4) 18 (24.3) <0.001
Anticoagulantes, n (%)
No. 371 297 74
Si 8 (2.2) 2 (0.7) 6 (8.1) 0.001
Levotiroxina, n (%)
Si 73 (18.7) 56 (17.9) 17 (21.8) 0.436
Tensión Arterial, n (%)
No. 370 295 75
Presión Baja 6 (1.6) 6 (2.0) 0 (0.0) 0.651
Normal 321 (86.8) 254 (86.1) 67 (89.3)
Presión Alta 43 (11.6) 35 (11.9) 8 (10.7)
Frecuencia Cardiaca, n (%)
No. 357 283 74 1.000
Baja 4 (1.1) 3 (1.1) 1 (1.3)
Normal 353 (98.9) 280 (98.9) 73 (98.7)
Examen Físico Cardiaco, n (%)
Anormal 4 (1.0) 3 (1.0) 1 (1.3) 1.000
Examen Físico Pulmonar, n (%)
No. 388 310 78
Anormal 4 (1.0) 3 (1.0) 1 (1.3) 1.000
Escala ASA-PS, n (%)
No. 381 307 74
I 142 (37.3) 122 (39.7) 20 (27.0)
II 193 (50.7) 154 (50.2) 39 (52.7) 0.021
III 46 (12.1) 31 (10.1) 15 (20.3)
Predictores vía aérea difícil, n(%)
No. 386 310 76
Si 55 (14.2) 45 (14.5) 10 (13.2) 0.856
Reserva hemoderivados, n(%)
Si 23 (5.9) 14 (4.5) 9 (11.5) 0.029
Medicación perioperatoria, n(%)
No. 389 312 77
Si 128 (32.9) 90 (28.8) 38 (49.3) 0.001
RIQ: Rango intercuartílico; No.: Número de observaciones con información disponible.
3.2 Características asociadas a la programación
quirúrgica.
Como se muestra en la Tabla 6, no se encontraron diferencias estadísticamente
significativas respecto al Índice Global de Calidad modificado, día de la semana, hora del
día, duración planeada del procedimiento, entre las cirugías canceladas y no canceladas
(p>0.05). En general, el GQI se encontró en 91.7 puntos (RIQ: 85.0 a 93.3); el día con
mayor proporción de procedimientos quirúrgicos programados fue el jueves, con unaResultados 19
distribución equitativa de acuerdo a la franja horaria (mañana o tarde). La mayoría de las
cirugías se planearon para tener una duración de 2 horas en el 47.4% de los casos. El
número de días trascurridos desde la valoración preanestésica hasta el día de
programación del procedimiento quirúrgico fue similar entre los grupos, con una media de
36 días (RIQ: 17 a 59) (p>0.05).
Tabla 6: Comparación de las características de la programación quirúrgica e índice GQI
entre las cirugías canceladas y no canceladas.
Variables Total Cirugía no Cirugía P valor
N=390 cancelada Cancelada
N=312 N=78
GQI
Mediana (RIQ) 91.7 (85.0 a 91.7 (85.0 a 93.3) 91.7 (85.0 a 0.243
93.3) 93.3)
Día de la semana, n (%)
Lunes 55 (14.1) 44 (14.1) 11 (14.1)
Martes 71 (18.2) 54 (17.3) 17 (21.8)
Miércoles 55 (14.1) 48 (15.4) 7 (9.0) 0.248
Jueves 82 (21.0) 70 (22.4) 12 (15.4)
Viernes 55 (14.1) 44 (14.1) 11 (14.1)
Sábado 72 (18.5) 52 (16.7) 20 (25.6)
Hora del día, n (%)
Mañana (7:00 am a 189 (48.5) 152 (48.7) 37 (47.4) 0.839
11:59am) 201 (51.5) 160 (51.3) 41 (52.6)
Tarde (12:00pm a 17:59pm)
Duración planeada, n (%)
<2 Horas 56 (14.4) 40 (12.8) 16 (20.5)
2 Horas 185 (47.4) 151 (48.4) 34 (43.6) 0.222
≥3 Horas 149 (38.2) 121 (38.8) 28 (35.9)
Días de oportunidad
Mediana (RIQ) 36.0 (17.0 a 36.0 (15.0 a 59.0) 35.0 (23.5 a 0.134
59.0) 75.2)
IQS: Índice global de calidad; RIQ: Rango intercuartílico; Hrs: horas.
3.3 Factores relacionados a la cancelación quirúrgica
El modelo fue estimado con una muestra aleatoria de 292 que corresponde
aproximadamente al 75% de la muestra original, de éstos, 61 (20.9%) eran cirugías
canceladas y 231 (79.1%) cirugías no canceladas. En la Tabla 7, se describen los
resultados del modelo logístico univariado y multivariado. Finalmente, se identificaron
como factores independientes asociados a la cancelación quirúrgica, la especialidad
encargada del procedimiento quirúrgico y el consumo de hipoglucemiantes, antiagregantes
y anticoagulantes (p<0.05). La oportunidad de cancelación de los procedimientos20 Resultados
vasculares fue 9.82 [95%IC: 1.44 a 67.14, p valor: 0.02] veces la oportunidad de otras
especialidades. Similarmente, se encontró que los procedimientos a cargo de cirugía
maxilofacial tienen una mayor probabilidad de cancelación con un OR de 8.40 [95%IC:
1.04 a 68.14, p valor: 0.046]. Aunque los procedimientos de otorrinolaringología mostraron
una tendencia a tener un mayor riesgo de cancelación (OR: 6.90) [95%IC: 0.93 a 51.37, p
valor: 0.069], ésta no fue estadísticamente significativa (p>0.05).
Figura 3: Factores de riesgo independientes para cancelación quirúrgica.
IC: Intervalo de confianza
El consumo regular de insulina se asoció con un mayor riesgo de cancelación quirúrgica,
incrementando la oportunidad en 5.84 [95%IC: 1.52 a 22.40, p valor: 0.010] veces en
comparación con oportunidad de aquellos pacientes que no requieren el uso de ningún tipo
de hipoglucemiantes. De manera similar, se encontró que la oportunidad de cancelación
de aquellos pacientes con consumo previo de ASA antes de la cirugía es 9.83 veces [95%
IC: 1.56 a 62.17, p valor: <0.001] la oportunidad de aquellos que no consumen este tipo de
medicamentos de manera regular (Tabla 7, Figura 3). Por medio de la prueba de Hosmer-
Lemeshow, se evidenció que los datos presentaron un buen ajuste al modelo propuesto
(p>0.05).Resultados 21
Tabla 7: Modelo logístico para identificar los factores de la consulta preanestésica
relacionados con la cancelación quirúrgica.
Univariado Multivariado
Variables OR [IC95%] P valor OR [IC95%] P valor
Edad, años
Mediana (RIQ) 1.02 [1.00 a 1.04] 0.026 - -
Sexo
Femenino Referencia.
Masculino 0.85 [0.46 a 1.56] 0.609 - -
Especialidad
Otras especialidades Referencia. Referencia.
Cabeza y Cuello 0.86 [0.22 a 3.29] 0.822 3.11 [0.45 a 21.23] 0.247
Cirugía General 0.66 [0.13 a 3.45] 0.624 0.80 [0.10 a 6.59] 0.837
Cirugía Vascular 2.71 [0.73 a 10.07] 0.137 9.82 [1.44 a 67.14] 0.020
Ginecología 0.85 [0.24 a 3.02] 0.800 4.13 [0.63 a 28.87] 0.138
Cirugía Maxilofacial 2.04 [0.46 a 9.03] 0.345 8.40 [1.04 a 68.14] 0.046
Ortopedia 0.19 [0.03 a 1.16] 0.072 0.34 [0.03 a 3.53] 0.368
Otorrinolaringología 1.19 [0.30 a 4.80] 0.804 6.90 [0.93 a 51.37] 0.069
Urología 1.07 [0.26 a 4.47] 0.925 3.36 [0.44 a 25.56] 0.241
Alergias
No Referencia.
Si 0.62 [0.23 a 1.69] 0.353 - -
Antihipertensivos
No Referencia.
1 Medicamento 2.89 [1.39 a 6.00] 0.004 - -
>1 Medicamento 3.35 [1.49 a 7.54] 0.004
Hipoglucemiantes
No Referencia. Referencia.
Orales 2.38 [0.90 a 6.26] 0.078 3.09 [0.96 a 9.96] 0.058
Insulina 5.36 [1.95 a 14.69] 0.001 5.84 [1.52 a 22.40] 0.010
Antiagregantes
No Referencia. Referencia.
ASA 6.12 [2.74 A 13.68] 0.000 9.79 [3.13 a 30.63] <0.001
Anticoagulantes
No Referencia. Referencia.
Si 10.38 [1.96 a 54.96] 0.006 9.83 [1.56 a 62.17] <0.001
Levotiroxina
No Referencia.
Si 1.13 [0.55 a 2.32] 0.729 - -
Tensión Arterial
Normal Referencia.
Anormal 0.44 [0.15 a 1.31] 0.143 - -
Frecuencia Cardiaca
Normal Referencia.
Anormal 1.83 [0.16 a 20.55] 0.624 - -
Examen Físico Cardiaco
Normal Referencia.
Anormal 1.27 [0.13 a 12.39] 0.839 - -
Examen Físico Pulmonar
Normal Referencia.
Anormal 1.90 [0.17 a 21.31] 0.603 - -
Escala ASA-PS
I Referencia.
II 1.58 [0.79 a 3.13] 0.192
III 3.87 [1.66 a 9.02] 0.002 - -22 Resultados
Variables (Continuación) OR [IC95%] P valor OR [IC95%] P valor
Predictores vía aérea difícil
No Referencia. -
Si 0.82 [0.36 a 1.86] 0.633 -
Reserva hemocomponentes
No Referencia.
Si 2.69 [0.92 a 7.88] 0.071 - -
Medicación perioperatoría
No Referencia.
Si 2.44 [1.36 a 4.37] 0.003 - -
OR: Odds Ratio; IC: Intervalo de confianza; Prueba de bondad de ajuste de Hosmer
Lemeshow Chi2(7) = 2.94, p valor: 0.890
3.4 Rendimiento predictivo
En la Tabla 8, se describen las métricas de rendimiento del modelo logístico multivariado
estimado en la muestra de entrenamiento y validación. En la Figura 4, se observa la curva
característica operativa ROC para los dos conjuntos de datos. El AUC para la muestra de
entrenamiento y validación fue de 0.800 [95%IC: 0.734 a 0.866] y 0.675 [95%IC: 0.492 a
0.856], respectivamente, sin diferencias estadísticamente significativas entre éstas (p
valor: 0.209). Lo anterior, sugiere que el rendimiento predictivo del modelo multivariado
logístico es similar en las dos muestras.
Tabla 8: Rendimiento del modelo logístico multivariado en la muestra de entrenamiento y
validación.
Muestra de Muestra de
entrenamiento Validación
Precisión 76.43% 82.42%
F1 0.528 0.500
AUC 0.800 0.675
Sensibilidad 63.79% 50.00%
Especificidad 79.73% 89.33%
VPP 45.12% 50.00%
VPN 89.39% 89.33%
VPP: Valor predictivo positivo; VPN: Valor predictivo Negativo; AUC: Área bajo la curva
Basados en el conjunto de entrenamiento, el mejor punto de corte para predecir el evento
de interés, fue cuando la probabilidad predicha o estimada por el modelo utilizando las
variables especialidad quirúrgica, consumo de hipoglucemiantes, antiagregantes y
anticoagulantes es de al menos 0.25 (≥0.25). Utilizando este punto de corte “Cut-off”, elResultados 23
76.43% y 82.42% de las observaciones fueron clasificadas adecuadamente tanto en la
muestra de entrenamiento como de validación. No obstante, este resultado se encuentra
cercano a la tasa nula de clasificación del 80% (Controles/Total de la muestra), lo que se
refleja en la sensibilidad del 63.79% y 50% y valor predictivo positivo de 45.12% y 50%
para la muestra de entrenamiento y validación.
Figura 4: Área bajo la curva del modelo logístico multivariado para la clasificación de
cirugías canceladas.
00.1
57.0
dadilibisneS
05.0
52.0
00.0
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
1-Especificidad
Validación AUC: 0.6754 Entrenamiento AUC: 0.800425 Discusión
4. Discusión
El estudio de factores de riesgo de cancelación quirúrgica sigue en vigencia dada la gran
variabilidad de causas de una institución a otra y de un sitio geográfico a otro. En nuestro
estudio encontramos que la cancelación quirúrgica por causa médica representó un 36.4%
de las cancelaciones de procedimientos ambulatorios después de las causas
administrativas que correspondieron a un 39%. La cirugías vasculares y maxilofaciales, así
como el consumo de hipoglucemiantes, antiagregantes y anticoagulantes fueron
identificados como factores independientes asociados a un mayor riesgo de cancelación.
A pesar de lo anterior, aunque los datos se ajustaron adecuadamente al modelo logístico
propuesto, la capacidad predictiva del mismo es limitada para clasificar y predecir a futuro
la cancelación quirúrgica. Aunque el área bajo la curva en la curva característica operativa
para la muestra de entrenamiento y validación fueron de 0.800 y 0.675 respectivamente y
con un rendimiento predictivo similar, la capacidad de clasificar las observaciones
adecuadamente para el punto de corte utilizado fue del 76.43% y 82.42%, muy cercano a
la tasa nula de clasificación del 80%, congruente con la sensibilidad del 63.79% y 50.00%
y un valor predictivo positivo del 45.12% y 50.00%, respectivamente, por lo que
consideramos que el modelo obtenido no es una buena opción para predecir
específicamente las cirugías ambulatorias canceladas por causa médica.
En nuestro conocimiento, este es el primer estudio que busca, desde el momento de la
valoración preanestésica, factores de riesgo de cancelación quirúrgica, específicamente26 Discusión
por causa médica. Teniendo en cuenta la baja incidencia de éste fenómeno, el estudio bajo
el análisis de casos y controles es válido, a pesar de sus limitaciones para identificar
relaciones causales respecto a los estudios de cohorte, por Machine Learning o
modelamiento por Random Forrest o Six Sigma, entre otros, los cuales requieren una
mayor cantidad de recursos e implican una dificultad mayor para su realización. Conforme
a lo anterior, nuestro estudio, a pesar que no nos ayuda a establecer relaciones de
causalidad, nos aporta información de gran importancia en cuanto a la asociación de los
factores encontrados con la probabilidad de cancelación quirúrgica.
Una de las mayores fortalezas del estudio es la capacidad de analizar todos los casos de
cancelación por causa médica de procedimientos ambulatorios durante el periodo
mencionado, lo que disminuye al mínimo el sesgo de selección. A pesar de ésto, las
debilidades del estudio no son pocas. Inicialmente, dada la naturaleza retrospectiva del
estudio y teniendo en cuenta que se basa en la revisión de los registros en las historias
clínicas, puede existir un sesgo de registro en las valoraciones preanestésicas, el cual no
es menospreciable, de allí que, de las 39 variables recogidas en el instrumento de
recolección de datos, solo 23 pudieron ser analizadas por contar con menos del 10% de
pérdidas.
Algunos estudios han demostrado el papel de la valoración preanestésica, su calidad y la
estandarización de la misma en la disminucion de tasas de cancelación quirúrgica el día
de la cirugía (reducción absoluta del riesgo de 1% - 8%), así como la estancia hospitalaria
y los costos44,45. En el estudio realizado por Muñoz et al.8, estudio local con población
similar no se encontró dicha relación con la calidad de la valoración preanestésica, en este
estudio se evaluó la calidad a través de la percepción de la idoneidad de la historias clínicas
por parte de los anestesiólogos. En nuestro caso, para evaluar la asociación del registro
incompleto de las valoraciones preanestésicas con el riesgo de cancelación quirúrgica se
usó el Índice de Calidad Global modificado, sin encontrar diferencias entre los grupos. Si
bien el GQI presentó una mediana en 91.7% (RIQ 85.0 % a 93.3%), un 35,6% de los
registros puntuaron <90% que es lo recomendado para considerar completa una valoración
preaneestésica38. Esto se refleja por ejemplo, en el registro de la capacidad funcional, la
cual hace parte importante de la valoracion del riesgo cardiovascular prequirúrgico
encontrando un marcado subregistro y una heterogeneridad importante en las
clasificaciones para su registro.Discusión 27
Respecto a lo anterior, algunos autores han propuesto que una inadecuada valoración
preanestésica podría estar relacionada con una preparación inadecuada para el
procedimiento quirúrgico33, llevando a un aumento de cancelaciones por causa médica que
podrían ser prevenibles al realizar una adecuada valoración y preparación preoperatoria.
En nuestro estudio encontramos una gran proporción de pacientes ASA-PS II y III (62.1%)
lo cual no concuerda con la cantidad de pacientes a los cuales se les registró una
modificación de la medicación perioperatoria (32.9%), por lo cual no se puede descartar
una inadecuada planeación prequirúrgica que permita el adecuado control de las
patologías coexistentes y que tenga relación causal con la cancelación quirúrgica.
No encontramos diferencias estadísticamente significativas en cuanto al día de la semana,
la jornada mañana o tarde o la duración de los procedimientos. Esto, si bien contrasta con
otros estudios, donde se ha encontrado repetidamente una mayor proporción de
cancelaciones ciertos días de la semana como los lunes o martes33,46,47. Esto puede
deberse a que el análisis se realizó sobre las causas médicas de cancelación las cuales
no deberían tener una diferencia por el día de la semana o la hora del día, como ocurre
con las cancelaciones por causa del paciente o administrativas. Aunque no se realizó un
análisis de las causas de cancelación por meses, se evitó el análisis de la principal causa
de variación estacional que son las infecciones agudas del tracto respiratorio superior48,
que en nuestra institución representó el 24.5% de las cancelaciones ambulatorias por
causa médica.
Si bien existen estudios publicados que, usando técnicas de recolección, análisis y
procedamiento de datos como Machine Learning, estimación de Máxima verosimilitud, Six
Sigma han encontrado factores sociodemográficos, clínicos, asociados a la urgencia del
procedimiento, o de la programación quirúrgica2,4,34, que pueden ser empleados en
identificar pacientes con alto riesgo de cancelación y poder aumentar la eficiencia de las
salas, ninguno de éstos estudios se enfoca en los casos cancelados por causa médica ni
su predicción desde el momento de la valoración preanestésica como es nuestro estudio.
Nuestro estudio es entonces, pionero en la identificación de estos factores a partir de la
consulta preanestésica habitual y buscando los pacientes que pueden requerir una
preparación preoperatoria mas rigurosa que podría en el futuro llegar a disminuir la28 Discusión
probabilidad de cancelación. Si bien el modelo predictivo desarrollado no presenta un
adecuado rendimiento, y nuestros resultados son difícilmente extrapolables a otras
instituciones, creemos que tener en cuenta cada uno de los factores de riesgo identificados
y al socializarlos con los profesionales encargados de la valoración preanestésica de esta
institucion, se puede optimizar el transcurso preoperatorio y con ello la eficiencia de las
salas de cirugía.29 Financiamiento y conflictos de interés
5. Financiamiento y conflictos de interés.
Todos los recursos corrieron por cuenta de los investigadores. No hubo financiamiento
externo.
Los investigadores no declaran conflictos de interés.A. Anexo: Incidencia de cancelación
quirúrgica en fuentes analizadas
Autor. País Incidencia basal (%) Años
Olson, R. Estados Unidos de América27 1,23 2013
Gheysari, E. Irán32 3,6 2014
Broullón, D. España19 3,66 2010-2018
Al Talalwah, N. Arabia Saudí22 3,8 2016-2017
Guillén, J. M. España26 4,1 1995-2009
Dell`Atti, L. Italia14 4,5 2011-2013
Solak, A. Bosnia y Herzegovina49 4,58 2016-2018
Turunen, E. Finlandia17 4,7 2015-2016
Olguín-Juárez, P. México21 4,9 2015
Gaucher, S. Francia28 5,6-5,8 2012-2013
Haufler, K. Estados Unidos de América29 6,01 2009-2010
Roxbury, C.R. Estados Unidos de América50 6,1 2016-2017
Ahmed, T. Pakistán51 6,7 2009
Abeldaño, R.A. Argentina42 7,6 2014
Cho, H.S. Corea del Sur47 8 2007-2016
Leslie, R.J. Canadá52 8,07 2005-2009
Abeeleh, M.A. Jordania53 9,31 2012-2016
Tan, A.L. Singapur33 9,8 2015-2016
Wong, D. J. N. Reino unido48 10 2017
Fayed, A. Arabia Saudí54 11,11 2009-2012
Barbosa, M. H. Brasil55 14,14 2012
de Lorenzo-Pinto, A. España56 14,6 2017
Yu, K. China46 17,5 2014
Desta, M. Etiopia3 31,6 2018
Lankoande, M. Burkina Faso57 36,9 2016
Prin, M. Malawi18 44,2 2011-2015
Elaboración propia a partir de fuentes consultadas.B. Anexo: Variables no incluidas en el
análisis
Variables no analizadas Total Cirugía no Cirugía P valor
N=390 cancelada Cancelada
n (%) N=312 N=78
n (%) n (%)
Dependencia funcional,
registrado 54 (13.8) 43 (13.8) 11 (14.1) 0.533
Capacidad funcional,
registrado 326 (83.6) 258 (82.7) 68 (87.2) 0.219
Frecuencia respiratoria,
registrado 296 (75.9) 236 (75.6) 60 (76.9) 0.471
Saturación de oxígeno,
registrado 75 (19.2) 65 (20.8) 10 (12.8) 0.071
Índice de masa corporal,
registrado 99 (25.4) 80 (25.6) 19 (24.4) 0.471
Hemoglobina, registrado
288 (73.8) 227 (72.8) 61 (78.2) 0.203
Plaquetas, registrado
249 (63.8) 195 (62.5) 54 (69.2) 0.165
Radiografía de tórax,
registrado 57 (14.6) 43 (13.8) 14 (17.9) 0.223
Tiempos de coagulación,
registrado 247 (63.3) 192 (61.5) 55 (70.5) 0.089
Hormona estimulante de
tiroides, registrado 56 (14.4) 47 (15.1) 9 (11.5) 0.275
Creatinina, registrado
206 (52.8) 156 (50) 50 (64.1) 0.017
Electrocardiograma,
registrado 135 (34.6) 100 (32.1) 35 (44.9) 0.024
Riesgo quirúrgico, registrado
336 (86.2) 268 (85.9) 68 (87.2) 0.467
NCEPOD, registrado
281 (72.1) 220 (70.5) 61 (78.2) 0.111
Indice de riesgo cardiaco
revisado, registrado 97 (24.9) 80 (25.6) 17 (21.8) 0.293
Peso, registrado
348 (89.2) 277 (88.8) 71 (91) 0.368
Estado dentadura, registrado
231 (59.2) 176 (56.4) 55 (70.5) 0.015Bibliografía
1. Muñoz-Caicedo, A., Perlaza-Cuero, L. A. & Burbano-Álvarez, V. A. Causas de
cancelación de cirugía programada en una clínica de alta complejidad de Popayán,
Colombia. Rev. Fac. Med. 67, 17–21 (2019).
2. Da’ar, O. B. & Al-Mutairi, T. How do patient demographics, time-related variables,
reasons for cancellation, and clinical procedures affect frequency of same-day operating
room surgery cancelation? A maximum likelihood method. BMC Health Serv Res 18, 454
(2018).
3. Desta, M. et al. Incidence and causes of cancellations of elective operation on the
intended day of surgery at a tertiary referral academic medical center in Ethiopia. Patient
Saf Surg 12, 25 (2018).
4. Luo, L., Liu, C., Feng, L., Zhao, S. & Gong, R. A random forest and simulation
approach for scheduling operation rooms: Elective surgery cancelation in a Chinese
hospital urology department. Int J Health Plann Mgmt 33, 941–966 (2018).
5. Hovlid, E. & Bukve, O. A qualitative study of contextual factors’ impact on measures
to reduce surgery cancellations. BMC Health Serv Res 14, 215 (2014).
6. Spratt, B., Kozan, E. & Sinnott, M. Analysis of uncertainty in the surgical department:
durations, requests and cancellations. Aust. Health Review 43, 706 (2019).
7. Ministerio de Salud y Protección Social. Resolucion 256 de 2016.
8. Muñoz, L. et al. Cancelación de procedimientos electivos y su relación con la
valoración preanestésica. Repert. Med. Cir. 27, 24–29 (2018).
9. González Avellaneda, A. del P. Costos de no calidad por la cancelación de cirugías
en una clínica privada de Bogotá D.C. Colombia. Cuader. Lat. Admon. 11, 17 (2016).
10. Dominguez Lozano, B. S., Ortega Crespo, G., Díaz Pérez, A. & Broullon Dobarro,
A. Incidencias y causas de la cancelación de cirugía en un hospital universitario,36 Bibliografía
Barranquilla, Colombia 2016: Incidences and Causes of Surgery Cancellation in a
University Hospital in Barranquilla, Colombia, in 2016t. Enf Global 19, 507–526 (2019).
11. Muñoz-Caicedo, A., Sarmiento, C. P. & Torres, M. S. Cancelación de cirugía
programada en una institución de III nivel de atención. Rev. Fac. Cienc. Salud Univ. Cauca
13, 10–15 (2011).
12. INFORME DE GESTION DE CIRUGIA DICIEMBRE 2019 HOSPITAL
UNIVERSITARIO NACIONAL. (2020).
13. Al Talalwah, N. & McIltrot, K. H. Cancellation of Surgeries: Integrative Review.
Journal of PeriAnesthesia Nursing 34, 86–96 (2019).
14. Dell’Atti, L. The Cancelling of Elective Surgical Operations Causes Emotional
Trauma and a Lack of Confidence: Study from a Urological Department. Urologia Journal
81, 242–245 (2014).
15. Lee, D. J., Ding, J. & Guzzo, T. J. Improving Operating Room Efficiency. Curr Urol
Rep 20, 28 (2019).
16. Charlesworth, M. & Pandit, J. J. Rational performance metrics for operating
theatres, principles of efficiency, and how to achieve it: Efficiency and productivity of
operating theatres. Br J Surg 107, e63–e69 (2020).
17. Turunen, E., Miettinen, M., Setälä, L. & Vehviläinen-Julkunen, K. Financial cost of
elective day of surgery cancellations. JHA 7, 30 (2018).
18. Prin, M., Eaton, J., Mtalimanja, O. & Charles, A. High Elective Surgery Cancellation
Rate in Malawi Primarily Due to Infrastructural Limitations. World J Surg 42, 1597–1602
(2018).
19. Broullón Dobarro, A. et al. Análisis retrospectivo de las suspensiones quirúrgicas y
de los factores influyentes durante 8 años. Cirugía Española 97, 213–221 (2019).
20. Tostes, M. F. do P., Covre, E. R. & Fernandes, C. A. M. Access to surgical
assistance: challenges and perspectives. Rev. Latino-Am. Enfermagem 24, (2016).
21. Olguín-Juárez, P. El análisis factorial para aumentar el rendimiento del quirófano y
disminuir la cancelación de cirugía electiva. Cirujano general 40, 78–86 (2018).
22. Al Talalwah, N., McIltrot, K. H. & Al Ghamdi, A. Elective Surgical Cancellations in a
Tertiary Hospital in the Middle East: Quality Improvement Process. Journal of
PeriAnesthesia Nursing 34, 310–321 (2019).
23. Denholm, L., Lal, A., Henderson, M. & McConnell, P. Bioethics: cancelling patient
operations. Current Opinion in Anaesthesiology 33, 211–217 (2020).Bibliografía 37
24. Miri Bonjar, M. et al. Impact of the Health Transformation Plan on the Number of
Surgical Operations and Their Cancelation. INQUIRY 56, 004695801984638 (2019).
25. Guillén, J. M. et al. Cancelación en CMA: Incidencia y causas. Cirugía Española 90,
429–433 (2012).
26. Ferschl, M. B., Tung, A., Sweitzer, B., Huo, D. & Glick, D. B. Preoperative Clinic
Visits Reduce Operating Room Cancellations and Delays: Anesthesiology 103, 855–859
(2005).
27. Olson, R. P. & Dhakal, I. B. Day of surgery cancellation rate after preoperative
telephone nurse screening or comprehensive optimization visit. Perioper Med 4, 12 (2015).
28. Gaucher, S. et al. Assessment of a Standardized Pre-Operative Telephone
Checklist Designed to Avoid Late Cancellation of Ambulatory Surgery: The AMBUPROG
Multicenter Randomized Controlled Trial. PLoS ONE 11, e0147194 (2016).
29. Haufler, K. & Harrington, M. Using Nurse-to-Patient Telephone Calls to Reduce
Day-of-Surgery Cancellations. AORN Journal 94, 19–26 (2011).
30. Huynh, E. et al. Can the number of surgery delays and postponements due to
unavailable instrumentation be reduced? Evaluating the benefits of enhanced collaboration
between the sterilization and orthopedic surgery units. Orthopaedics & Traumatology:
Surgery & Research 105, 563–568 (2019).
31. Stewart, J. J., Fayed, I., Henault, S., Kalantar, B. & Voyadzis, J.-M. Use of a
Smartphone Application for Spine Surgery Improves Patient Adherence with Preoperative
Instructions and Decreases Last-minute Surgery Cancellations. Cureus 11(3):e4192
(2019).
32. Gheysari, E., Yousefi, H., Soleymani, H. & Mojdeh, S. Effect of six sigma program
on the number of surgeries cancellation. Iranian J Nursing Midwifery Res 21, 191 (2016).
33. Tan, A. L. et al. Risk factors and reasons for cancellation within 24 h of scheduled
elective surgery in an academic medical centre: A cohort study. International Journal of
Surgery 66, 72–78 (2019).
34. Luo, L. et al. Machine learning for identification of surgeries with high risks of
cancellation. Health Informatics Journal 26, 141–155 (2020).
35. Peduzzi, P., Concato, J., Kemper, E., Holford, T. R. & Feinstein, A. R. A simulation
study of the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical
Epidemiology 49, 1373–1379 (1996).38 Bibliografía
36. Emanuel, A. & Macpherson, R. The Anaesthetic Pre-Admission Clinic is Effective in
Minimising Surgical Cancellation Rates. Anaesth Intensive Care 41, 90–94 (2013).
37. Jones, N. How COVID-19 is changing the cold and flu season. Nature 588, 388–
390 (2020).
38. Ausset, S., Bouaziz, H., Brosseau, M., Kinirons, B. & Benhamou, D. Improvement
of information gained from the pre-anaesthetic visit through a quality-assurance
programme. British Journal of Anaesthesia 88, 280–283 (2002).
39. Shahzad, S., Younas, T. & Khan, E.-D. Clinical audit on quality of preanesthesia
evaluation. APIC 25, 15–20 (2021).
40. Mokgwathi, G., Baloyi, B. & Ogunbanjo, G. An audit of preoperative evaluation of
general surgery patients at Dr George Mukhari Hospital. Southern African Journal of
Anaesthesia and Analgesia 17, 177–180 (2011).
41. Swart, W. & Kuhn, A. An audit of documented preoperative evaluation of surgery
patients at Universitas Academic Hospital, Bloemfontein. Southern African Journal of
Anaesthesia and Analgesia 21, 107–112 (2015).
42. Abeldaño, R. A. & Coca, S. M. Tasas y causas de suspensión de cirugías en un
hospital público durante el año 2014. Enfermería Universitaria 13, 107–113 (2016).
43. Unger, T. et al. 2020 International Society of Hypertension Global Hypertension
Practice Guidelines. Hypertension 75, 1334–1357 (2020).
44. Leite, K. A., Hobgood, T., Hill, B. & Muckler, V. C. Reducing Preventable Surgical
Cancellations: Improving the Preoperative Anesthesia Interview Process. Journal of
PeriAnesthesia Nursing 34, 929–937 (2019).
45. Lee, A., Kerridge, R. K., Chui, P. T., Chiu, C. H. & Gin, T. Perioperative Systems as
a quality model of perioperative medicine and surgical care. Health Policy 102, 214–222
(2011).
46. Yu, K., Xie, X., Luo, L. & Gong, R. Contributing factors of elective surgical case
cancellation: a retrospective cross-sectional study at a single-site hospital. BMC Surg 17,
100 (2017).
47. Cho, H.-S., Lee, Y., Lee, S., Kim, J. & Kim, T. Reasons for Surgery Cancellation in
a General Hospital: A 10-year Study. IJERPH 16, 7 (2018).
48. Wong, D. J. N., Harris, S. K. & Moonesinghe, S. R. Cancelled operations: a 7-day
cohort study of planned adult inpatient surgery in 245 UK National Health Service hospitals.
British Journal of Anaesthesia 121, 730–738 (2018).Bibliografía 39
49. Solak, A. et al. Elective Case Cancellation on the Day of Surgery at a General
Hospital in Sarajevo: Causes and Possible Solutions. Mater Sociomed 31, 49 (2019).
50. Roxbury, C. R. et al. Analysis of 24-hour surgical cancellations in an academic
rhinology and skull base surgery practice: Cancellations in rhinology. Int Forum Allergy
Rhinol. 9, 298–304 (2019).
51. Ahmed, T., Khan, M. & Khan, F. A. Cancellation of surgery in patients attending the
preoperative anaesthesia assessment clinic: a prospective audit. J Pak Med Assoc 59,
547–550 (2009).
52. Leslie, R. J., Beiko, D., van Vlymen, J. & Siemens, D. R. Day of surgery cancellation
rates in urology: Identification of modifiable factors. CUAJ (2012) doi:10.5489/cuaj.12020.
53. Abeeleh, M. A. et al. Reasons for operation cancellations at a teaching hospital:
prioritizing areas of improvement. Ann Surg Treat Res 93, 65 (2017).
54. Fayed, A., Elkouny, A., Zoughaibi, N. & Wahabi, H. Elective surgery cancelation on
day of surgery: An endless dilemma. Saudi J Anaesth 10, 68 (2016).
55. Barbosa, M. H., Miranda Goulart, D. M., Vieira de Andrade, E. & Mattia, A. L. de.
Análisis de la suspensión de cirugía en un hospital docente. Enferm. glob. 11, 164–173
(2012).
56. de Lorenzo-Pinto, A. et al. Cancellations of elective surgical procedures due to
inadequate management of chronic medications. J Clin Pharm Ther 44, 561–564 (2019).
57. Lankoande, M. et al. Cancellation of elective surgical procedures in the university
teaching hospital center Yalgado Ouedraogo in Burkina Faso: incidence, reasons and
proposals for improvement. Southern African Journal of Anaesthesia and Analgesia 22,
140–144 (2016).