Factores de mal pronóstico en pacientes con Accidente Cerebrovascular Isquémico Agudo

Resumen Objetivo. Determinar factores de mal pronóstico en pacientes con Infarto Cerebral, en el Hospital Arnaldo Milián Castro, Villa Clara, en el año 2019. Métodos. Estudio observacional, analítico, transversal, durante enero-diciembre de 2019, en Hospital “Arnaldo Milián Castro” en Villa Clara, Cuba. El universo lo constituyeron todos los pacientes que ingresaron con diagnóstico de Infarto Cerebral en la sala de Neurología del Hospital, en el año 2019. Mediante un muestreo aleatorio simple se seleccionaron 153 pacientes. La información fue almacenada y procesada en SPSS v.21. Se realizó el análisis estadístico descriptivo para cada variable de estudio, en una distribución de frecuencias; se aplicó un análisis bivariado de grupos, comparando variables epidemiológicas y clínicas. Finalmente, como modelo predictor de mortalidad en estos pacientes, se creó una red neuronal Perceptrón Multicapa. Resultados. El 65,6% de los pacientes egresaron vivos del Hospital. Hubo un total de 48 fallecidos (31,4%); de estos, la totalidad tenían algún defecto motor al momento del ingreso, y en la mayoría existían trastornos del lenguaje y del estado de conciencia. Estas variables se asociaron muy significativamente desde el punto de vista estadístico con la mortalidad de los pacientes (p=0,000). El modelo predictor de mortalidad creado, mostró una precisión promedio ± desviación estándar de 89 ± 6%. Conclusión. La edad avanzada, el defecto motor al ingreso, los trastornos del lenguaje, el deterioro del nivel de conciencia, así como las complicaciones neurológicas y no neurológicas, constituyen factores de mal pronóstico y determinan una mayor mortalidad en la fase aguda del Ictus Isquémico. Abstract Objective. To determine factors of bad prognosis in patients with Cerebral Infarction, at the Arnaldo Milián Castro Hospital, Villa Clara, in 2019. Methods. Observational, analytical, transversal study, during January-December 2019, at "Arnaldo Milián Castro" Hospital in Villa Clara, Cuba. The universe was made up of all the patients who were admitted with a diagnosis of Cerebral Infarction in the Neurology ward of the Hospital, in 2019. Through simple random sampling, 153 patients were selected. The information was stored and processed in SPSS v.21. Descriptive statistical analysis was performed for each study variable, in a frequency distribution; A bivariate analysis of groups was applied, comparing epidemiological and clinical variables. Finally, as a mortality predictor model in these patients, a Multilayer Perceptron neural network was created. Results. 65.6% of the patients were discharged alive from the Hospital. There was a total of 48 deaths (31.4%); Of these, all had some motor defect at the time of admission, and in most of them there were disorders of language and state of consciousness. These variables were highly significantly associated from the statistical point of view with patient mortality (p=0.000). The mortality predictor model created showed an average accuracy ± standard deviation of 89 ± 6%. Conclusion. Advanced age, motor defect on admission, language disorders, impaired level of consciousness, as well as neurological and non-neurological complications, are poor prognostic factors and determine higher mortality in the acute phase of ischemic stroke.