Ciencia Ecuador

Error diagnóstico en el primer nivel de atención asociado a shock hipovolémico por embarazo ectópico: reporte de caso

Mónica Paredes — 2026-04-07

Introducción: El embarazo ectópico es una emergencia gineco-obstétrica potencialmente mortal cuyo pronóstico depende del diagnóstico oportuno. Los errores diagnósticos en el primer nivel de atención pueden retrasar el tratamiento y favorecer complicaciones graves. La ausencia de correlación entre la clínica, la ecografía y la ?-hCG constituye una causa frecuente de eventos adversos evitables en mujeres en edad fértil con dolor abdominal y sangrado genital. Presentación del caso: Paciente de 31 años que acudió a un centro de primer nivel por dolor abdominal y sangrado vaginal, donde fue diagnosticada con aborto incompleto mediante ecografía suprapúbica, sin determinación de ?-hCG ni exclusión de embarazo ectópico. Se realizó legrado uterino. Siete días después presentó deterioro clínico y fue referida a un hospital de segundo nivel, ingresando con signos de hipovolemia. La evaluación integral evidenció cavidad uterina vacía, masa anexial izquierda, abundante líquido libre intraabdominal y ?-hCG positiva, confirmándose embarazo ectópico complicado. Manejo: Evolucionó a choque hipovolémico grado III, requiriendo salpingectomía urgente, laparotomía por hemoperitoneo masivo (~2500 mL) y manejo en área crítica. Resultados: Tras control quirúrgico del sangrado y manejo multidisciplinario, la paciente evolucionó favorablemente, logrando estabilidad hemodinámica y alta hospitalaria al quinto día. Conclusión: Este caso evidencia cómo la omisión del embarazo ectópico como diagnóstico diferencial y la falta de adherencia a protocolos pueden condicionar eventos potencialmente iatrogénicos. Se resalta la importancia de la evaluación clínica integral y el fortalecimiento de la seguridad del paciente para prevenir errores diagnósticos y mejorar la calidad de atención.

Estrategias anestésicas para la prevención de delirium postoperatorio en adultos mayores

Danilo Francisco Esquivel Ramírez — 2026-04-24

El delirium postoperatorio es una de las complicaciones neurocognitivas más frecuentes en adultos mayores sometidos a cirugía y se asocia con mayor mortalidad, estancia hospitalaria prolongada, deterioro funcional persistente e institucionalización. Su fisiopatología es multifactorial e involucra vulnerabilidad cerebral relacionada con envejecimiento, neuroinflamación, alteraciones neurotransmisoras y factores perioperatorios modificables. El objetivo de este trabajo fue sintetizar la evidencia sobre estrategias anestésicas dirigidas a prevenir delirium postoperatorio en población geriátrica. Se realizó una revisión de la literatura en bases de datos biomédicas internacionales, incluyendo ensayos clínicos aleatorizados, estudios observacionales, revisiones sistemáticas y metaanálisis publicados en los últimos años. Se incluyeron investigaciones en adultos mayores sometidos a cirugía que evaluaran intervenciones anestésicas asociadas con reducción de delirium. La evidencia muestra que la elección entre anestesia regional y general no presenta diferencias consistentes en la incidencia de delirium. En contraste, evitar anestesia excesivamente profunda mediante monitorización electroencefalográfica y titulación anestésica hacia planos más ligeros se asocia con menor riesgo en varios ensayos clínicos, aunque con heterogeneidad entre estudios. A nivel farmacológico, la dexmedetomidina perioperatoria es la intervención con mayor respaldo, mostrando reducciones significativas del delirium en ensayos y metaanálisis. Por el contrario, la ketamina subanestésica no demostró beneficio preventivo. Las guías actuales recomiendan un enfoque multimodal que combine optimización anestésica, estabilidad hemodinámica, analgesia adecuada y medidas no farmacológicas. En conclusión, la prevención del delirium postoperatorio en adultos mayores requiere estrategias integradas centradas en la modulación de la profundidad anestésica y sedación neurocognitivamente favorable

Inteligencia artificial y diagnóstico médico

Jefferson Aharon Álvarez Silva — 2026-05-28

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta innovadora en el diagnóstico médico, permitiendo el análisis automatizado de grandes volúmenes de datos clínicos mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. El objetivo de este estudio fue analizar la evidencia científica disponible sobre la aplicación de la IA en el diagnóstico médico, evaluando su rendimiento, utilidad clínica y limitaciones. Se realizó una revisión sistemática de la literatura siguiendo las directrices PRISMA 2020, mediante la búsqueda en bases de datos como PubMed, Scopus, Web of Science e IEEE Xplore, incluyendo estudios publicados entre 2015 y 2025. Se seleccionaron 15 estudios originales que cumplieron con los criterios de inclusión. Los resultados evidencian que los sistemas basados en IA, particularmente las redes neuronales convolucionales, presentan altos niveles de sensibilidad, especificidad y área bajo la curva, especialmente en el análisis de imágenes médicas en áreas como oftalmología, radiología y oncología. Asimismo, se identificaron aplicaciones relevantes en el análisis de señales biomédicas y predicción de riesgo clínico. No obstante, se observaron limitaciones relacionadas con la heterogeneidad de los datos, la falta de validación externa y la interpretabilidad de los modelos. En conclusión, la inteligencia artificial representa una herramienta prometedora para mejorar la precisión diagnóstica y optimizar la toma de decisiones clínicas. Sin embargo, su implementación requiere validación en entornos reales, desarrollo de marcos regulatorios y consideración de aspectos éticos para garantizar su uso seguro y equitativo en la práctica médica.

Artificial intelligence; Medical diagnosis; Deep learning; Machine learning; Diagnostic accuracy.