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Lactato sérico y carboxihemoglobina como predictores de la oxigenoterapia hiperbárica en la intoxicación por monóxido de carbono: un estudio retrospectivo

Revista

BMC Emergency Medicine

Fecha de publicación

4 de diciembre de 2025

BMC Emerg Med. 3 de diciembre de 2025; 25 (1): 252. doi: 10.1186/s12873-025-01410-w.

ANTECEDENTES: La intoxicación por monóxido de carbono (CO) es una de las principales causas de emergencias toxicológicas en todo el mundo. Aunque tradicionalmente se utilizan los niveles de carboxihemoglobina (COHb) para confirmar la exposición, a menudo no reflejan la gravedad clínica. Este estudio tuvo como objetivo evaluar el rendimiento diagnóstico del lactato sérico y los parámetros hematológicos para predecir la necesidad de oxigenoterapia hiperbárica (TOHB) en pacientes con intoxicación aguda por CO.

MATERIALES Y MÉTODOS: Este estudio transversal retrospectivo incluyó a 292 pacientes adultos con intoxicación confirmada por CO ingresados en un departamento de emergencias terciario entre 2020 y 2024. Los pacientes se clasificaron según la administración de TOHB. Se analizaron valores de laboratorio que incluyen lactato, COHb y parámetros e índices hematológicos. Se utilizaron regresión logística multivariable y análisis de curva ROC para evaluar el rendimiento predictivo.

RESULTADOS: De los 292 pacientes, 94 (32,2%) recibieron TOHB. El lactato sérico y la COHb fueron significativamente mayores en el grupo TOHB (p < 0.001 for both) and were identified as independent predictors of HBOT requirement (lactate OR = 2.04; COHb OR = 1.32). AUC for lactate alone was 0.754; combining lactate with hematologic markers modestly improved AUC to 0.769. The most robust model, incorporating lactate and COHb, achieved an AUC of 0.936. Hematologic markers alone showed limited predictive value.

CONCLUSIÓN: El lactato sérico, particularmente cuando se combina con COHb, proporciona un fuerte valor diagnóstico para predecir la necesidad de TOHB en la intoxicación por CO. La integración de estos biomarcadores fácilmente disponibles puede mejorar las decisiones de clasificación en la atención de emergencia.

PubMed:41340096 | DOI:10.1186/s12873-025-01410-w

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El idioma original es este artículo es el inglés. Mediante el sistema de traducción automático de la IA de emergencing, el contenido se ha traducido al español. Esta es una traducción no supervisada por lo que puede que alguna parte del contenido no refleje con exactitud la publicación original del autor/autores.