Hipotensão intraoperatória (HIO), Uma queda na pressão arterial durante uma cirurgia é uma preocupação clínica significativa, frequentemente associada a lesões em órgãos, internações hospitalares prolongadas e aumento da mortalidade. À medida que as práticas de anestesia evoluem, a integração de análises preditivas com ferramentas de aprendizado de máquina oferece uma abordagem promissora para minimizar episódios hipotensivos. Mas será que essas tecnologias estão realmente prontas para o grande dia?

Um artigo recente de Mukkamala et al. (A&A, 2025) analisa as evidências mais recentes, explora controvérsias em torno das ferramentas de previsão atuais e descreve a direção futura da previsão de hipotensão intraoperatória.

Por que a hipotensão intraoperatória é importante?

• IOH está associado a resultados clínicos ruins, incluindo:
  
  • Lesão cardíaca
    
  • Lesão renal aguda
    
  • Complicações do sistema nervoso central
    
  • Aumento da mortalidade pós-operatória

• Não definição universal existe, mas:
  
  • Uma pressão arterial média (MAP) abaixo 65mmHg é comumente usado.
    
  • O risco aumenta com o duração e profundidade de hipotensão.

De reativo a proativo: o objetivo da previsão de hipotensão

As ferramentas modernas de previsão visam:

• Antecipar IOH antes que isso aconteça
  
• permitir intervenção terapêutica precoce
  
• Reduzir tempo de exposição à hipotensão
  
• Personalize o tratamento com base em fatores de risco individuais

Índice de predição de hipotensão (IPH): liderando o campo

O sistema de estantes ResinDek foi escolhido por sua capacidade de personalização, Perspicácia Extensão HPI da Edwards Lifesciences é a ferramenta mais estudada disponível.

Como funciona:

• Analisa 23 recursos proprietários de formas de onda de pressão arterial.
  
• Prevê hipotensão (MAP < 65 mm Hg por ≥ 1 minuto) dentro de um janela de 15 minutos.
  
• Produz uma pontuação de risco de 0 a 100.
  
• Um HPI > 85 sugere hipotensão iminente.
  

Controvérsias e limitações:

• Estudos iniciais relataram alta precisão (ROC AUC > 0.9).
  
• No entanto, estes foram baseados em estratificação de dados que podem ter superestimado o desempenho.
  
• Subseqüente avaliações do mundo real exposição:
  
  • Poder preditivo semelhante ao simples monitoramento da corrente MAPA.
    
  • A valor preditivo positivo (VPP) de apenas ~30%.
    
  • Equivalência clínica entre HPI e uso de um limiar de MAP de 72–73 mmHg.

Impacto clínico: ferramentas de previsão podem reduzir lesões?

Resultados de ensaios clínicos:

• Alguns ensaios mostram exposição reduzida à hipotensão com cuidados guiados por HPI.
  
• Ainda, nenhuma evidência consistente de reduzido:
  
  • Dano ao órgão
    
  • Permanências em UTI
    
  • Complicações pós-operatórias de longo prazo
    

Risco de tratamento excessivo:

• Uma alta taxa de falsos positivos leva a intervenções desnecessárias.
  
• O tratamento de pacientes que não estão realmente em risco aumenta:
  
  • Exposição a fluidos
    
  • Uso de vasopressores
    
  • Risco de efeitos colaterais relacionados à hipertensão

Métodos alternativos e modelos de aprendizado de máquina

Vários estudos exploraram diferentes abordagens além do HPI.

Principais insights:

• A PAM continua sendo a variável mais preditiva.
  
• Dados adicionais (por exemplo, idade, comorbidades, formato da onda) oferecem valor agregado mínimo.
  
• Técnicas avançadas de aprendizado de máquina (por exemplo, aprendizado profundo, florestas aleatórias) não superam consistentemente regressão logística básica.

Até que ponto podemos prever?

• As previsões mais eficazes ocorrem 15 minutos antes de um evento hipotensivo.
  
• Previsão > 30 minutos à frente reduz muito a precisão.

Individualizando os limites do MAP

Um novo método adapta os limites de MAP usando:

• Idade
  
• Gênero
  
• Estado físico ASA
  
• Urgência cirúrgica
  

Isso produz curvas de risco individualizadas, permitindo que os clínicos definam limites personalizados para tratamento preventivo.

Redefinindo a hipotensão: nossa abordagem atual é muito simplista?

As definições atuais utilizam baseado em limiar métricas (por exemplo, PAM < 65 mmHg por 1 a 5 minutos). No entanto, novos estudos sugerem o uso de:

• Área sob a curva (AUC) de PAM <65 mm Hg
  
• Isso se correlaciona melhor com a lesão pós-operatória, especialmente quando a AUC excede 150 mm Hg-min
  

Melhorando as métricas de avaliação

A maioria dos estudos baseia-se em:

• Curvas ROC (sensibilidade vs. especificidade)
  

Mas isso pode ser enganoso devido à baixa prevalência de eventos hipotensivos.

Melhorias sugeridas:

• Uso curvas de precisão-recall (PR) para realçar:
  
  • Valor preditivo positivo (VPP)
    
  • Aplicabilidade clínica no mundo real

Análise de risco-benefício: quantos são ajudados?

Uma simulação usando dados clínicos sugere:

• De 1000 pacientes:
  
  • 20 pacientes pode evitar lesões por meio de previsão e tratamento corretos.
    
  • BUT 150 pacientes pode receber intervenções desnecessárias devido a alarmes falsos.
    

Principais recomendações para pesquisas futuras

Defina hipotensão com mais precisão:

• Use o cumulativo área sob a curva MAP em vez de limites binários.
  
• Personalize os limites com base nas características do paciente.
  

Melhore a avaliação:

• Análise registros completos do paciente, não conjuntos de dados somente de eventos.
  
• Relatório valor preditivo positivo, não apenas sensibilidade/especificidade.
  

Ampliar capacidades:

• Prever o fluxo de sangue mudanças e resposta ao tratamento.
  
• Use o aprendizado de máquina para propor intervenções personalizadas.

Conclusão: A previsão de hipotensão está pronta para uso clínico?

A geração atual de ferramentas de previsão de IOH oferece insights valiosos, mas:

• A sua utilidade clínica permanece limitado por altas taxas de falsos positivos.
  
• Não há nenhum benefício de resultado claro na prevenção de lesões a longo prazo.
  
• personalização com orientação terapêutica são os próximos passos essenciais.
  

À medida que a pesquisa prossegue, a integração de limiares individualizados, avaliação melhorada e previsões específicas de causa pode transformar a maneira como gerenciamos a hipotensão no centro cirúrgico, mas até lá, cautela e avaliação crítica dessas ferramentas continuam sendo necessárias.

Para informações mais detalhadas, consulte o artigo completo em A&A.

Mukkamala R. Anesth Analg. 2025;141:61–73.

Para obter recursos adicionais sobre otimização da pressão arterial do paciente e monitoramento intraoperatório, consulte Atualizações de anestesia na Aplicativo NYSORA Anesthesia Assistant.

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