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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.

26 de febrero de 2026 4 min de lectura 2 referencias

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

  1. Para identificar pacientes de alto riesgo que se beneficiarían de una preparación más intensiva.
  2. Para planificar recursos: cama crítica, monitorización.
  3. Para estructurar el consentimiento informado con números en vez de adjetivos.
  4. 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

  1. 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
  2. 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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