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The Gupta Perioperative Risk for Myocardial Infarct or Cardiac Arrest (MICA) Calculator as an Intraoperative Neurologic Deficit Predictor in Carotid Endarterectomy

Título
The Gupta Perioperative Risk for Myocardial Infarct or Cardiac Arrest (MICA) Calculator as an Intraoperative Neurologic Deficit Predictor in Carotid Endarterectomy
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2022
Autores
Pereira Macedo, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lopes Fernandes, B
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Duarte Gamas, L
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pereira Neves, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Khairy, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Andrade, JP
(Autor)
FMUP
Marreiros, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rocha Neves, J
(Autor)
FMUP
Revista
Vol. 11
Página Final: 6367
ISSN: 2077-0383
Editora: MDPI
Outras Informações
ID Authenticus: P-00X-CN5
Resumo (PT):
Abstract (EN): Background: Patients undergoing carotid endarterectomy (CEA) may experiment intraoperative neurologic deficits (IND) during carotid cross-clamping. This work aimed to assess the impact of the Gupta Perioperative Myocardial Infarct or Cardiac Arrest (MICA) risk calculator in the IND. Methods: From January 2012 to April 2021, patients undergoing CEA with regional anaesthesia for carotid stenosis with IND and consecutively control operated patients without IND were selected. A regressive predictive model was created, and a receiver operating characteristic (ROC) curve was applied for comparison. A multivariable dependence analysis was conducted using a classification and regression tree (CRT) algorithm. Results: A total of 97 out of 194 included patients developed IND. Obesity showed aOR = 4.01 (95% CI: 1.66-9.67) and MICA score aOR = 1.21 (1.03-1.43). Higher contralateral stenosis showed aOR = 1.29 (1.08-1.53). The AUROC curve was 0.656. The CRT algorithm differentiated obese patients with a MICA score >= 8. Regarding non-obese patients, the model identified the presence of contralateral stenosis >= 55% with a MICA >= 10. Conclusion: MICA score might play an additional role in stratifying patients for IND in CEA. Obesity was determined as the best discrimination factor, followed by a score >= 8. A higher ipsilateral stenosis degree is suggested to have a part in avoiding procedure-related IND. Larger studies might validate the benefit of MICA score regarding the risk of IND.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 13
Documentos
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