Modelos de predicción de mortalidad en pacientes con enfermedad cardiovascular

Los resultados del presente estudio en una amplia muestra de pacientes internados por eventos cardíacos revelan que el "Seattle Heart Failure Model" es el más adecuado para predecir la evolución a corto y a largo plazo.

Introducción
La enfermedad cardiovascular se asocia con costos muy significativos para los sistemas de salud; por lo tanto, la valoración del riesgo cardiovascular asume una importancia decisiva en términos de prevención secundaria. En este contexto, se han propuesto numerosos modelos para determinar el riesgo, la mayoría de ellos basada en los datos de muestras seleccionadas de pacientes incluidos en los estudios clínicos, por lo que la verdadera aplicabilidad de éstos, para la valoración del riesgo en el ámbito diario de asistencia, se desconoce.

El objetivo del presente estudio fue precisamente comparar la precisión diagnóstica y pronóstica de cuatro modelos: el Seattle Heart Failure Model (SHFM), el del Acute Decompensated Heart Failure National Registry (ADHERE), el Get With The Guidelines-Heart Failure (GWTG-HF) y el de la Association of Health Aging and Body Composition Heart Failure (ABC).

Pacientes y métodos
Fueron estudiados 3 026 pacientes consecutivos internados entre 2004 y 2009. Se tuvieron en cuenta las características clínicas, los antecedentes médicos, los tratamientos, los resultados de laboratorio y la evolución. Para cada paciente se estimó el riesgo de mortalidad intrahospitalaria a los 30 días y la supervivencia a los 12 meses y a los 2 y 3 años con cada uno de los cuatro modelos señalados.

El SHFM considera la edad, el sexo, la clase funcional según la New York Heart Association (NYHA), el peso corporal, la fracción de eyección del ventrículo izquierdo, la presión arterial sistólica, la etiología de la miocardiopatía, el tratamiento con diversos fármacos, la dosis de los diuréticos, los valores de los análisis bioquímicos y el estado de los dispositivos implantados.

El modelo de regresión ADHERE requiere de información sobre la urea, la presión arterial sistólica, la frecuencia cardíaca y la edad.

El puntaje de riesgo GWTG-HF incluye la edad, la concentración de la urea, la presión arterial sistólica, la frecuencia cardíaca, la concentración de sodio y la presencia de enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

Por último, el modelo ABC considera la edad, la presión arterial sistólica, la frecuencia cardíaca, la creatinina, la albúmina, la glucemia en ayunas, los antecedentes de enfermedad coronaria, el tabaquismo, la hipertrofia ventricular izquierda valorada con los criterios de Minnesota y la fracción de eyección del ventrículo izquierdo. La dosis de los diuréticos se convirtió a dosis equivalentes de furosemida.

Para el 92% de los pacientes se dispuso de información de todas las variables necesarias para calcular el riesgo con el modelo SHFM (n = 2 793); en el 93% de los casos (n = 2 823) se pudo evaluar el riesgo con el modelo ADHERE; en el 93% de los sujetos (n = 2 810) se pudo aplicar el GWTG y en el 87% de los pacientes (n = 2 633) se pudo calcular el ABC. En el 81% de los pacientes (n = 2 472) se pudieron efectuar las cuatro mediciones y comparar los resultados.

El poder predictivo de cada uno de los modelos para diferentes momentos en el seguimiento se valoró mediante el área bajo la curva, con la estrategia propuesta por Hanley y McNeil. La mortalidad estimada se comparó con el parámetro combinado de análisis que incluyó la mortalidad, el trasplante cardíaco o la colocación de dispositivos en el ventrículo izquierdo.

Resultados
Los pacientes permanecieron internados durante 23 días en promedio. En los 6 687.3 pacientes/años de seguimiento (mediana: 924.5) se registraron 291 fallecimientos en 2 472 sujetos (11.8%; índice anual de mortalidad: 5.7%). Cuatro pacientes fueron sometidos a trasplante cardíaco o a implante de dispositivos intracardíacos. Por ende, el criterio combinado de análisis se produjo en 295 pacientes (11.9%). El 1.1% de los participantes (n = 27) falleció durante la internación.

El 0.8%, 5.2%, 11.2% y 19.3% de los pacientes presentó el parámetro combinado de evolución a los 30 días y al año, a los 2 años y a los 3 años, respectivamente. En comparación con los otros modelos, el SHFM se asoció con un área bajo la curva significativamente mayor para el parámetro general de evolución (p = 0.028 respecto del ADHERE, p = 0.018 en comparación con el GWTG-HF y p < 0.001 respecto del ABC), para la mortalidad intrahospitalaria (p = 0.039 en comparación con el ADHERE, p = 0.045 respecto del GWTG-HF y p < 0.001 en comparación con el modelo ABC) y para la mortalidad a los 2 años (p = 0.040, p = 0.042 y p = 0.018, en igual orden). También se comprobó una diferencia significativa en el área bajo la curva entre el SHFM y el ABC para la mortalidad combinada a los 3 años (p = 0.034 respecto del ABC). El SHFM tendió a asociarse con valores más altos en el área bajo la curva para la mortalidad a los 30 días y al año, en comparación con los modelos restantes. El ADHERE y el GWTG-HF presentaron mayores áreas bajo la curva para los parámetros combinados de análisis, respecto del ABC (ADHERE respecto del modelo ABC, p < 0.001; GWTG-HF en comparación con el ABC, p < 0.001). Todos los modelos se asociaron con una excelente categorización del riesgo.

Al aplicar el modelo de riesgo SHFM, la supervivencia estimada a los 30 días, al año y a los 2 años fue del 99.2%, el 93.2% y el 87.1%, respectivamente, mientras que los índices de supervivencia observados fueron del 99.4%, 94.7% y 88.7%, en igual orden, con una buena correlación entre los valores estimados y los observados (R2 = 0.990).
Discusión
Los autores compararon cuatro modelos de predicción del riesgo de mortalidad cardiovascular en pacientes internados por enfermedad cardiovascular. La consideración de los mismos datos en todos los casos asegura que la comparación es apropiada, señalan. Los resultados sugieren que el modelo SHFM es superior a los otros tres en la predicción de la evolución a corto plazo (mortalidad intrahospitalaria) y de la evolución a largo plazo (a los 2 años) y general (área bajo la curva: 0.744 a 0.890). Por lo tanto, el SHFM parece ser una excelente herramienta para clasificar el riesgo en los pacientes con enfermedad cardiovascular.

Los modelos de riesgo son de mucha utilidad no sólo para determinar el tratamiento óptimo sino también para conocer la rentabilidad de éstos, en términos de salud pública. Si bien se han propuesto diversos modelos con esta finalidad, sólo unos pocos trabajos compararon su eficacia en la predicción de las variables evolutivas. Además, los modelos se crearon a partir de la información de pacientes incluidos en estudios clínicos y, por lo tanto, los resultados no son aplicables a la población en general con trastornos cardiovasculares.

La eficacia de los modelos en la práctica diaria requiere su validación en amplias muestras de pacientes y la disponibilidad de todos los parámetros necesarios, ya que la ausencia de datos podría generar resultados erróneos. En opinión de los expertos, el presente estudio puede considerarse representativo de la población general de pacientes con enfermedades cardiovasculares.

La superioridad del SHFM en la predicción de la evolución podría obedecer a distintos factores. En primer lugar, este modelo fue creado a partir de la base de datos de la Prospective Randomized Amlodipine Survival Evaluation y se validó en otras cinco poblaciones de pacientes con un amplio espectro de edad (de 14 a 100 años), de fracción de eyección (1% a 75%) y de gravedad de la insuficiencia cardíaca (clase I a IV de la NYHA). A juzgar por los autores, estos factores podrían explicar la mayor precisión de este modelo. Dos estudios previos también sugirieron que el SHFM predice bien la evolución de los pacientes con insuficiencia cardíaca grave. Los hallazgos de la presente investigación avalan su utilidad en pacientes con insuficiencia cardíaca leve a moderada o sin insuficiencia cardíaca. Además, el SHFM incluye información sobre los tratamientos, un hecho que parece asociarse con mejor valor predictivo en comparación con los modelos que sólo consideran las variables clínicas.

La presión arterial tiene un efecto diferente en la valoración del riesgo con el SHFM respecto del GWTG y del ADHERE. En el primer caso, la inclusión de los valores de la presión arterial aumenta la predicción, ya que la hipertensión es un factor conocido de riesgo cardiovascular. Por el contrario, los valores bajos de presión arterial sistólica aumentan el puntaje de riesgo en el GWTG y en el ADHERE, dado que la presión sistólica baja en el momento de la internación se correlaciona significativamente con mayor mortalidad por insuficiencia cardíaca congestiva aguda. Estos dos últimos modelos se crearon para predecir la evolución a corto plazo en los pacientes con insuficiencia cardíaca aguda y con mayor mortalidad intrahospitalaria. Aun así, en el presente estudio, el SHFM fue significativamente mejor que el GWTG en la predicción de la mortalidad intrahospitalaria.

Las estimaciones del riesgo se realizaron con los datos de los pacientes en el momento de la internación y, según los autores, deberían ser calculadas nuevamente a lo largo del seguimiento. Asimismo, es posible que los resultados obtenidos no sean aplicables a otros ámbitos, ya que el SHFM se creó en una población de pacientes norteamericanos. A pesar de estas limitaciones, concluyen los expertos, en la presente ocasión, el SHFM predijo muy bien la evolución de los pacientes japoneses con enfermedad cardiovascular.


Dres. Nakayama M, Osaki S y Shimokawa H
SIIC
American Journal of Cardiology 108(3):391-396, Ago 2011

 

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