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Calculadoras de riesgo quirúrgico: cómo interpretarlas
Entregan un porcentaje que parece muy preciso. Conviene entender de dónde sale ese número antes de tomar decisiones con él.
Borrador — pendiente de revisión clínica y de verificación de las citas bibliográficas.
Existen varios modelos que, a partir de datos del paciente y del procedimiento, estiman la probabilidad de complicaciones, de mortalidad o de estadía prolongada. Ayudan a ordenar la conversación, siempre que se entiendan sus límites.
Qué son en realidad
Son modelos estadísticos construidos sobre grandes bases de datos de pacientes operados. El resultado dice, en esencia: de cada cien pacientes con este perfil en la población donde se construyó el modelo, tantos tuvieron esta complicación.
La distinción esencial. Una calculadora describe una población, no a una persona. Un 12 % de riesgo no significa que a este paciente le vaya a ir 12 % mal: significa que en un grupo parecido, doce de cada cien tuvieron el evento.
Sus límites
- Población de origen. Un modelo construido en otro sistema de salud puede calibrar distinto acá.
- Variables ausentes. La mayoría no incorpora capacidad funcional medida, fragilidad ni estado nutricional, que son justamente las variables modificables.
- Antigüedad. Las técnicas y los cuidados cambian más rápido que los modelos.
- Calidad del dato de entrada. Basura entra, basura sale.
Cómo usarlas bien
- Para identificar pacientes de alto riesgo que se beneficiarían de una preparación más intensiva.
- Para planificar recursos: cama crítica, monitorización.
- Para estructurar el consentimiento informado con números en vez de adjetivos.
- Nunca como único criterio para decidir operar o no operar.
Si te muestran un porcentaje de riesgo, vale la pena preguntar dos cosas: sobre qué población se calculó ese modelo, y qué de ese riesgo es modificable en las semanas que quedan. La segunda pregunta es la que abre la puerta a la prehabilitación.
Referencias
- Snowden CP, Prentis JM, Anderson HL, et al.. Submaximal cardiopulmonary exercise testing predicts complications and hospital length of stay in patients undergoing major elective surgery. Annals of Surgery. 2010;251(3):535-541. doi:10.1097/SLA.0b013e3181cf811d ↩
- Fried LP, Tangen CM, Walston J, et al.. Frailty in older adults: evidence for a phenotype. The Journals of Gerontology Series A. 2001;56(3):M146-M156. doi:10.1093/gerona/56.3.M146 ↩
Este artículo es material informativo. No constituye indicación médica ni reemplaza la evaluación del equipo tratante.
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