Un estudio realizado en Bergen, Noruega, y publicado en Annals of Emergency Medicine, reevalúa la capacidad de los centros de emergencia para identificar accidentes cerebrovasculares (ACV), mostrando una sensibilidad del 76.8%, una cifra notablemente superior a las estimaciones previas.
«El tiempo es cerebro»: la carrera contrarreloj en la detección del ACV
En el ámbito de la medicina de emergencia, pocas frases son tan críticas como «el tiempo es cerebro». Esta máxima se refiere al accidente cerebrovascular (ACV), una condición en la que el flujo sanguíneo a una parte del cerebro se interrumpe, privando a las células cerebrales de oxígeno y nutrientes.
Cada minuto que pasa, millones de neuronas mueren, lo que puede llevar a discapacidades permanentes o a la muerte.
La clave para un buen resultado es un tratamiento rápido, como las terapias para disolver coágulos. Sin embargo, para que este tratamiento pueda administrarse, primero se debe reconocer el ACV, y esa cadena de supervivencia comienza con una llamada a los servicios de emergencia. Un nuevo estudio arroja luz sobre la eficacia de esta primera e crucial etapa.
La primera línea de defensa: el rol del operador de emergencias
Cuando una persona sufre un posible ACV y se realiza una llamada de emergencia, la primera persona que interviene es un operador en un Centro de Comunicación Médica de Emergencia (EMCC). Este profesional no es solo un telefonista; es la primera línea de defensa médica.
Su capacidad para interpretar los síntomas descritos por un interlocutor, a menudo angustiado, y sospechar correctamente la presencia de un ACV es fundamental. Una sospecha temprana puede activar un «código ACV», lo que significa que el equipo de la ambulancia se prepara específicamente para ello y se dirige al hospital más adecuado que cuente con una unidad de ACV, ahorrando minutos que son vitales.
Un estudio en Noruega para medir la precisión real
Para evaluar cuán precisos son realmente estos operadores, se llevó a cabo una investigación en Bergen, Noruega. El estudio analizó los casos de 1,164 pacientes que fueron diagnosticados con un ACV en un hospital entre 2018 y 2019.
Los investigadores vincularon los datos clínicos del prestigioso Registro Noruego de Accidentes Cerebrovasculares con los registros detallados de las llamadas de emergencia correspondientes a esos pacientes en el EMCC.
Este meticuloso cruce de datos permitió comparar lo que realmente le sucedió al paciente con lo que se sospechó durante esa llamada inicial.
Un nuevo enfoque revela una mayor sensibilidad
Históricamente, la «sensibilidad» o precisión de los operadores para detectar un ACV se ha calculado de una manera muy estricta: solo se contaba como un acierto si el operador asignaba un código de despacho específico para «ACV». Usando este método tradicional, el estudio encontró una sensibilidad del 63.4%.
Sin embargo, los investigadores propusieron un método alternativo y más amplio, que también consideraba los casos en los que, aunque no se usara el código exacto, la descripción de los registros de la llamada indicaba una clara sospecha de ACV.
Con este nuevo enfoque, la sensibilidad calculada aumentó significativamente al 76.8%. Este hallazgo sugiere que los operadores están reconociendo los ACV con más frecuencia de lo que los datos administrativos tradicionales reflejan.
¿Qué síntomas alertan al operador?: el poder de la palabra
El estudio no solo midió la precisión, sino que también utilizó un análisis de regresión logística multivariable para identificar qué factores y síntomas estaban más asociados con una correcta sospecha de ACV. Se encontró que el síntoma más claro y fiable para un operador era la afasia o la dificultad para articular palabras.
Este hallazgo tiene sentido intuitivo: los problemas del habla son un signo clásico de ACV y son relativamente fáciles de detectar por teléfono. La probabilidad de sospecha de ACV fue 1.6 veces mayor cuando se reportaba este síntoma (OR=1.600).
Los síntomas «confusos»: vértigo y debilidad en la pierna
Por otro lado, se encontró que ciertos síntomas estaban asociados negativamente con la sospecha de un ACV, es decir, hacían menos probable que el operador pensara en esta diagnosis.
El vértigo fue uno de ellos, reduciendo la probabilidad de sospecha en más de un 60% (OR=0.376). De manera similar, la debilidad aislada en una pierna (paresia de la pierna) también se asoció negativamente (OR=0.609).
Esto probablemente se deba a que estos síntomas son muy comunes y pueden ser causados por una multitud de otras condiciones, muchas de ellas menos graves que un ACV, lo que los convierte en señales «ruidosas» o confusas para un operador que debe tomar una decisión rápida.
El desafío de los ACV isquémicos y los «ACV del despertar»
El estudio también arrojó luz sobre cómo el tipo de ACV influye en su detección. Se encontró que los ACV isquémicos, que son causados por un coágulo y representan la mayoría de los casos, tenían una menor probabilidad de ser sospechados en comparación con otros tipos (OR=0.317).
Esto podría deberse a que sus síntomas pueden ser más sutiles o variados. En contraste, los llamados «ACV del despertar» —aquellos en los que una persona se despierta con los síntomas sin saber cuándo comenzaron exactamente— tenían una probabilidad 1.7 veces mayor de ser sospechados (OR=1.716).
Esto podría ser porque la aparición súbita y clara de los déficits al despertar alarma más a la familia, lo que lleva a una descripción más urgente y clara durante la llamada.
El futuro es la ia: mejorando las herramientas de apoyo a la decisión
A pesar de los resultados alentadores del nuevo método de cálculo, siempre hay margen de mejora. Los autores del estudio enfatizan el potencial de la inteligencia artificial (IA) para aumentar aún más la precisión en los centros de emergencia.
Se pueden desarrollar sistemas de IA que analicen la voz del interlocutor en tiempo real para detectar patrones de habla arrastrada (disartria), o que utilicen el procesamiento del lenguaje natural para identificar palabras y frases clave asociadas con un ACV.
Sin embargo, para que esta integración sea exitosa, es fundamental, como demuestra este estudio, tener una comprensión profunda de cómo funcionan los sistemas actuales y qué factores influyen en la toma de decisiones humanas.
Conclusión
Este estudio noruego no solo ofrece una visión más optimista sobre la capacidad de los operadores de emergencia para detectar un ACV, sino que también identifica con precisión qué síntomas son más y menos reconocibles.
Estos hallazgos son fundamentales para refinar los protocolos de despacho actuales y, sobre todo, para guiar el desarrollo de futuras herramientas de inteligencia artificial que puedan ayudar a los operadores a salvar aún más vidas, asegurando que cada segundo cuente en la lucha contra el ACV.
Referencias
Autor
El equipo de redactores de Sapue realizo esta historia, utilizando herramientas editoriales, de traducción e inteligencia artificial. El proceso de redacción contó con incidencia humana en cada etapa.
