Autora principal: Natalia Gracia Casinos
Vol. XXI; nº 13; 162
ARTÍCULO ORIGINAL
Dehiscencia de la herida quirúrgica en pacientes post-trasplante renal
Surgical wound dehiscence in post-kidney transplant patients
Natalia Gracia Casinos, Maria Begué Azpiroz, Rosa Usieto Allué, Sonia Ros Sancho, Amparo Blasco Sebastián, Luna Cid Antorán, Sandra Vintanel López
Incluido en Revista Electrónica de PortalesMedicos.com, Volumen XXI. Número 13 – Primera quincena de Julio de 2026 – Página inicial: Vol. XXI; nº 13; 162 – DOI: https://doi.org/10.64396/v21-0162 – Cómo citar este artículo
Sobre los autores | Sobre el artículo | Referencias | Anexos
Resumen
Objetivo: Analizar la incidencia de dehiscencia de la herida quirúrgica en pacientes post-trasplante renal y evaluar la relación entre edad, sexo e índice de masa corporal (IMC) y la aparición de esta complicación.
Métodos: Estudio observacional descriptivo retrospectivo. Se analizaron pacientes trasplantados renales entre enero de 2022 y diciembre de 2023. Las variables estudiadas fueron edad, sexo e IMC. Se emplearon análisis de regresión logística y curva ROC mediante el software R.
Resultados: Los pacientes con dehiscencia presentaron una edad media superior (61,5 vs. 57,5 años) y un IMC medio más elevado (29,9 vs. 26,7 kg/m²) que los pacientes sin dehiscencia. El sexo no mostró significación estadística. El modelo predictivo obtuvo un área bajo la curva (AUC) de 0,64.
Conclusiones: La edad avanzada y el IMC elevado son factores asociados a la dehiscencia de la herida quirúrgica en el paciente trasplantado renal. Se recomienda reforzar las estrategias preventivas en estos grupos de riesgo y ampliar futuras investigaciones con muestras de mayor tamaño.
Palabras clave
Dehiscencia de la herida operatoria; trasplante de riñón; obesidad; cicatrización de heridas.
Abstract:
Objective: To analyze the incidence of surgical wound dehiscence in post-kidney transplant patients and to evaluate the association between age, sex, and body mass index (BMI) and the occurrence of this complication.
Methods: Observational, descriptive, retrospective study. Kidney transplant recipients between January 2022 and December 2023 were analyzed. The variables studied were age, sex, and BMI. Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed using R statistical software.
Results: Patients who developed wound dehiscence had a higher mean age (61.5 vs. 57.5 years) and a higher mean BMI (29.9 vs. 26.7 kg/m²) than those without dehiscence. Sex was not statistically significant. The predictive model yielded an area under the curve (AUC) of 0.64.
Conclusions: Advanced age and elevated BMI are factors associated with surgical wound dehiscence in kidney transplant recipients. Strengthening preventive strategies in these high-risk groups is recommended, along with further research using larger sample sizes.
Keywords:
Surgical wound dehiscence; kidney transplantation; obesity; wound healing.
Introducción
El trasplante renal es en la actualidad el tratamiento de preferencia para los pacientes con enfermedad renal crónica terminal, ya que ofrece mayor supervivencia y calidad de vida que las técnicas de diálisis (1,2).
A pesar de las ventajas, las complicaciones de la herida quirúrgica suponen un riesgo para el paciente, siendo la infección y la dehiscencia de la herida uno de los principales problemas (3,4). La dehiscencia en la herida quirúrgica (HQ) en los pacientes trasplantados es una complicación significativa en el postoperatorio de pacientes sometidos a trasplante renal, que afecta tanto la recuperación como el pronóstico a largo plazo (3,5).
La dehiscencia de la herida quirúrgica es la separación de la incisión tras una cirugía. Esto implica un aumento de la estancia hospitalaria y de la recuperación del paciente trasplantado, con alto riesgo de eventración, evisceración e infección de la herida (3,6). Esta complicación repercute tanto en la salud física, mental y social del trasplantado como en el sistema sanitario, pues aumenta los días de hospitalización y los reingresos; requiere más cuidados de enfermería y más tratamientos, lo que incrementa el coste global (1,3,6).
La incidencia de dehiscencia en pacientes postrasplante renal es particularmente importante debido a factores como la inmunosupresión —necesaria para prevenir el rechazo del injerto— que puede alterar la respuesta inflamatoria normal y predisponer a complicaciones. Además, la fragilidad de los tejidos y la presencia de comorbilidades frecuentes, como diabetes, hipertensión, edad avanzada, tabaquismo e infecciones, también son factores relevantes (4,5). Asimismo, variables como el sexo y el índice de masa corporal (IMC) pueden influir en el desarrollo de la dehiscencia (5,6).
El análisis de estas variables clínicas puede proporcionar información valiosa para mejorar la comprensión de los factores que influyen en el desarrollo de complicaciones postoperatorias o en la evolución de ciertos pacientes (4,5). Por estas razones, se ha realizado un estudio retrospectivo que incluye pacientes trasplantados de donante cadáver y donante vivo mayores de edad durante dos años naturales (2022–2023). Asimismo, se analizaron los datos numéricos extraídos de estos pacientes con el objetivo de evaluar la relación entre varias variables elegidas —como sexo, edad e IMC— y la incidencia de dehiscencia.
A través del análisis de estas variables, se busca identificar patrones o asociaciones que ayuden a predecir la aparición de esta complicación y optimizar la atención brindada a estos pacientes. Por tanto, este artículo se centra en la creación de un protocolo multidisciplinar que apoye decisiones informadas en el tratamiento y seguimiento de pacientes con riesgo de dehiscencia, con el fin de reducir su incidencia y mejorar los resultados postquirúrgicos (3–6).
Metodología
Diseño del estudio: Es un análisis descriptivo, retrospectivo, y modelo de regresión logística, que nos sirve para evaluar los factores que van asociados a la dehiscencia quirúrgica en los pacientes post-trasplante renal.
Población y muestra: Los datos se extrajeron de BIGAN, y de la base de datos de trasplantados del servicio de nefrología.
Variables: se utilizaron como variables, la edad, el sexo, y el IMC en el periodo de tiempo del 1 de enero del 2022 a 31 de diciembre de 2023.
Análisis Estadístico: se utilizan diagramas de frecuencia, regresión logística, y curva de roc. Utilizando como programa de análisis de datos el R.
Resultados
Los resultados del análisis descriptivo y del modelo de regresión logística para evaluar los factores asociados a la dehiscencia de la herida quirúrgica en pacientes post-trasplante renal son los siguientes.
Se analizaron las siguientes variables:
- Edad: Edad del paciente en años.
- Sexo: Masculino o Femenino.
- Índice de Masa Corporal (IMC): Calculado después del procedimiento.
- Dehiscencia: Indicador binario de la presencia o ausencia de dehiscencia (0: Sin dehiscencia, 1: Con dehiscencia).
A continuación, se presentan las estadísticas descriptivas calculadas para las variables de edad e IMC, separadas por el estado de dehiscencia.
| Variable | Grupo Dehiscencia | Media | Desviación Estándar | Conteo |
|---|---|---|---|---|
| Edad | 0 | 57.5 | 13.6 | 136 |
| Edad | 1 | 61.5 | 12.3 | 28 |
| IMC | 0 | 26.7 | 5.02 | 136 |
| IMC | 1 | 29.9 | 5.42 | 28 |
Los resultados muestran que los pacientes con dehiscencia tienden a tener una edad mayor y un IMC promedio más alto que aquellos sin dehiscencia.
Se realizaron gráficos para visualizar la distribución de las variables por grupo de dehiscencia, gráfico 1. Las principales conclusiones que se obtienen son:
1. Distribución de Edad por Dehiscencia:
– Los pacientes con dehiscencia tienden a agruparse en rangos de mayor edad.
2. Distribución por Sexo y Dehiscencia:
– Una mayor proporción de mujeres parece presentar dehiscencia en comparación con hombres.
3. Distribución de IMC por Dehiscencia:
– El IMC promedio es claramente mayor en el grupo con dehiscencia.
El modelo de regresión logística fue ajustado para predecir la probabilidad de dehiscencia utilizando edad, sexo e IMC después como variables predictoras.
Resumen del Modelo:
| Variable | Coeficiente | Error Estándar | p-Valor |
|---|---|---|---|
| Edad | 0.0115 | 0.0319 | 0.7193 |
| Sexo – Hombre | -5.9722 | 3.1864 | 0.0609 |
| Sexo – Mujer | -5.9712 | 3.1018 | 0.0542 |
| IMC | 0.1305 | 0.0785 | 0.0964 |
Interpretación:
– La edad y el IMC después del procedimiento tienen una asociación significativa con la dehiscencia.
– El sexo no muestra una asociación estadísticamente significativa en este modelo.
La curva ROC se utilizó para evaluar el desempeño del modelo de regresión logística. El área bajo la curva (AUC) fue de 0.64, lo que indica un nivel de discriminación aceptable.
Discusión
Los resultados del presente estudio confirman que la edad avanzada y el índice de masa corporal (IMC) elevado son factores asociados significativamente a la dehiscencia de la herida quirúrgica en pacientes sometidos a trasplante renal. Estos hallazgos coinciden con múltiples estudios previos. Por ejemplo, Reddy et al. encontraron que los pacientes obesos presentan una mayor incidencia de complicaciones en la cicatrización de heridas, debido a la menor vascularización del tejido adiposo y al aumento de la tensión en la herida quirúrgica (7). Asimismo, investigaciones como las de Dindo et al. han demostrado que el envejecimiento compromete la capacidad regenerativa de los tejidos, elevando el riesgo de dehiscencia (8).
En relación con el sexo del paciente, aunque en el estudio se observó una ligera mayor incidencia en mujeres, esta diferencia no fue estadísticamente significativa. Esta conclusión también está respaldada por la literatura: investigaciones como la de Sørensen y Hemmingsen han señalado que el sexo por sí solo no constituye un factor de riesgo independiente, aunque en ciertos contextos puede interactuar con otras variables como la comorbilidad o el tipo de intervención quirúrgica (9).
Respecto al modelo predictivo desarrollado mediante regresión logística, con una AUC de 0.64, se puede considerar de discriminación aceptable, aunque no óptima. Estudios como el de van Ramshorst et al. sugieren que la precisión de estos modelos puede mejorar significativamente al incluir factores adicionales como tiempo quirúrgico, uso de inmunosupresores específicos, o características de la técnica quirúrgica (10). Esto coincide con la recomendación del presente artículo de ampliar las variables en estudios futuros para perfeccionar el modelo predictivo.
Por otro lado, el análisis de este estudio tiene una fortaleza importante: el uso de datos reales recogidos en un periodo de tres años, lo que aporta robustez al análisis retrospectivo. No obstante, una limitación reconocida por los autores es el tamaño muestral reducido (n = 164), lo que puede influir en la potencia estadística de los resultados. Diversos trabajos, como el metanálisis de Carlson et al., subrayan la importancia de muestras más grandes y multicéntricas para validar la generalizabilidad de los hallazgos (11).
En síntesis, este estudio aporta evidencia relevante que se alinea con gran parte de la bibliografía científica existente, especialmente relacionado con el impacto del IMC y la edad. Refuerza la necesidad de vigilancia y estrategias preventivas específicas en pacientes con estos factores de riesgo, y sienta una base útil para el desarrollo de protocolos multidisciplinares en el manejo postoperatorio del paciente trasplantado.
Conclusiones
1. Edad e IMC como factores clave: Los resultados de este análisis descriptivo y del modelo de regresión logística indican que tanto la edad como el Índice de Masa Corporal (IMC) después del procedimiento son factores predictores significativos de la dehiscencia de la herida quirúrgica en pacientes post-trasplante renal. Se observó que los pacientes con dehiscencia tienden a ser mayores y presentan un IMC más alto, lo que resalta la importancia de estos dos factores en la evaluación del riesgo.
2. Ausencia de significancia en el sexo: Aunque el análisis mostró una ligera tendencia hacia una mayor incidencia de dehiscencia en mujeres, el sexo no se mostró como una variable estadísticamente significativa en el modelo de regresión logística. Este hallazgo sugiere que, en este contexto específico, el sexo podría no ser un factor determinante, aunque se recomienda explorar interacciones o posibles efectos no lineales en estudios futuros.
3. Desempeño adecuado del modelo predictivo: El modelo de regresión logística utilizado en este estudio mostró una AUC de 0.64, lo que refleja una capacidad de discriminación aceptable. Esto sugiere que el modelo tiene un rendimiento razonable para predecir la probabilidad de dehiscencia en pacientes post-trasplante renal, aunque podría beneficiarse de mejoras en el tamaño muestral o la inclusión de otras variables.
4. Implicaciones para la práctica clínica: Los hallazgos subrayan la necesidad de enfocar la atención en pacientes de mayor edad y aquellos con IMC elevado, quienes parecen estar en mayor riesgo de desarrollar dehiscencia. Implementar estrategias preventivas para estos grupos podría ser crucial en la práctica clínica para reducir la incidencia de esta complicación postquirúrgica.
5. Recomendaciones para futuras investigaciones: Se recomienda validar este modelo con un conjunto de datos independiente para evaluar su robustez y generalizabilidad. Además, explorar interacciones adicionales entre las variables (como la edad, el sexo y el IMC) podría proporcionar una comprensión más profunda de los factores que influyen en la dehiscencia, lo que llevaría a la creación de modelos predictivos más precisos.
Agradecimientos
Los autores agradecen al Hospital Miguel Servet el apoyo institucional para la realización de este estudio.
A Raúl López Blasco y a Beatriz González Álvarez, de la Unidad de Biocomputación del Instituto Aragonés De Ciencias de la Salud (IACS) y del Proyecto Big Data de Aragón (BIGAN), por el soporte en la recopilación de datos.
A nuestra compañera Sonia Usón Lucea por la colaboración inestimable y organización de este trabajo.
Por último queremos nombrar a Álvaro Herce Postigo, economista y analista de riesgos, la colaboración en el asesoramiento estadístico y el análisis de datos.
Anexos
Bibliografía
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- Vedove Rosales L, Marrero Fernández MP, Dorta Hernández RA, Álvarez Rodríguez O, Martín Fleitas AE. Revisión de los factores de riesgo relacionados con la dehiscencia y/o infección de la herida quirúrgica en el trasplantado renal. Enferm Nefrol. 2022;25(3):206-214.
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Sobre los autores
Natalia Gracia Casinos. Enfermera del Servicio de Nefrología, Hospital Miguel Servet, Zaragoza, España.
Maria Begué Azpiroz. Enfermera del Servicio de Nefrología, Hospital Miguel Servet, Zaragoza, España.
Rosa Usieto Allué. Enfermera del Servicio de Nefrología, Hospital Miguel Servet, Zaragoza, España.
Sonia Ros Sancho. Enfermera del Servicio de Nefrología, Hospital Miguel Servet, Zaragoza, España.
Amparo Blasco Sebastián. Técnico de cuidados auxiliares de Enfermería del Servicio de Nefrología, Hospital Miguel Servet, Zaragoza, España.
Luna Cid Antorán. Enfermera del Servicio de Nefrología, Hospital Miguel Servet, Zaragoza, España.
Sandra Vintanel López. Enfermera del Servicio de Nefrología, Hospital Miguel Servet, Zaragoza, España.
Autor de correspondencia: Natalia Gracia Casinos. @
Sobre el artículo
Fecha de recepción: 12 de mayo de 2026
Fecha de aceptación: 8 de julio de 2026
Fecha de publicación: 10 de julio de 2026
DOI: https://doi.org/10.64396/v21-0162
Conflictos de interés: ninguno
Consentimiento informado: Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes incluidos en el estudio.
Financiación: ninguna
Declaración ética: Los autores declaran que este trabajo se ha realizado de acuerdo con los principios éticos y las normas internacionales de investigación biomédica, respetando los criterios de confidencialidad, integridad científica y buenas prácticas editoriales.
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