Traumatismo craneoencefálico moderado: análisis de variables epidemiológicas.
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Resumen
Objetivo: Describir la epidemiología del traumatismo craneoencefálico (TCE) moderado y analizar factores predictivos de desenlaces funcionales desfavorables.
Diseño/ámbito: Estudio observacional retrospectivo multicéntrico en dos unidades neurocríticas de España y Argentina.
Pacientes: 392 pacientes con TCE moderado (GCS 9–13) ingresados durante el primer semestre de 2023, con seguimiento funcional a los 6 meses a todos los pacientes.
Variables: Se analizaron puntuación GCS y subpuntuación motora tras reanimación, reactividad pupilar, tipo de lesión en TC (clasificación de Marshall), empeoramiento radiológico, necesidad de cirugía e intubación orotraqueal (IOT). El desenlace funcional se evaluó con la Glasgow Outcome Scale Extended (GOSe) al alta y a los 6 meses.
Resultados: El 32,6% presentó deterioro neurológico precoz y el 22,5% requirió cirugía urgente. Al alta, el 34,4% tuvo un GOSe desfavorable, reduciéndose al 21,2% a los 6 meses. Incluso con GCS 13, el 16,5% presentó desenlace desfavorable. En el análisis multivariante, la IOT precoz (OR 4,72; IC 95%: 2,72–8,21; p<0,0001) y el deterioro neurológico temprano (OR 1,66; IC 95%: 1,00–2,74; p=0,04) se asociaron de forma independiente a mal pronóstico. No hubo diferencias significativas según el tipo de hemorragia intracraneal.
Discusión: Una proporción significativa de pacientes con TCE moderado presenta complicaciones graves, lo que justifica su manejo en UCI y monitorización estrecha. La GCS inicial debe interpretarse con cautela por posibles interferencias (sedación, sustancias). Observamos menor mortalidad y mayor tasa de cirugía respecto a otras series, probablemente por tratarse de centros especializados. Las limitaciones del estudio exigen cautela en la interpretación y refuerzan la necesidad de estudios prospectivos y mejores modelos pronósticos.
Conclusión: El TCE moderado conlleva alta morbilidad. La identificación precoz de factores como IOT e inestabilidad neurológica es clave para mejorar el manejo y pronóstico funcional. Se requieren modelos predictivos más precisos y estudios prospectivos que confirmen estos hallazgos.
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