Sesin Bibliogrfica 2110 El riesgo de morir durante el ingreso de los pacientes hospitalizados por in

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Sesión Bibliográfica 2110 El riesgo de morir
durante el ingreso de los pacientes
hospitalizados por insuficiencia cardiaca
congestiva puede ser evaluado mediante
información clínica rutinariaFonarow GC, Adams
KF, Jr., Abraham WT, Yancy CW, Boscardin WJ. Risk
stratification for in-hospital mortality in
acutely decompensated heart failure
classification and regression tree analysis. JAMA
2005 293 572-580.Revisado por Joan Puig
Barberà (jpuigb_at_terra.es)Grupo EINA-PV
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• ANTECEDENTES
• Los instrumentos para la predicción del
  riesgo pueden ser útiles para indicar la
  intensidad de los cuidados. Varios estudios
  previos realizados en pacientes no ingresados y
  en pacientes con insuficiencia cardiaca
  congestiva crónica han identificado como
  variables asociadas a un menor pronóstico vital
  tales como la etiología, la edad, índice
  cardiotorácico, la fracción de eyección de
  ventrículo izquierda, la concentración de sodio,
  la creatinina y el péptido natriurético B (1-4).

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• PREGUNTA CLÍNICA
• Qué variables clasifican en función del riesgo
  a los pacientes ingresados por insuficiencia
  cardiaca congestiva aguda?

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• POBLACIÓN ESTUDIADA Y AMBITO DEL ESTUDIO
• Pacientes incluidos en el Registro Nacional de
  Pacientes con Descompensación Aguda de
  Insuficiencia Cardiaca (The Acute Descompensated
  Heart Failure National Registry ADHERE), a
  partir de los datos de 263 hospitales de Estados
  Unidos.

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• DISEÑO DEL ESTUDIO Y VALIDEZ
• Estudio de derivación y validación de un índice
  de riesgo. Se constituyó una cohorte de
  derivación con 33064 ingresos por insuficiencia
  cardiaca congestiva aguda (ICCa) incluidos en el
  ADHERE entre octubre de 2001 y febrero de 2003 y
  una segunda cohorte de validación con 32.292
  ingresos consecutivos entre marzo y julio de 2003.

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• DISEÑO DEL ESTUDIO Y VALIDEZ (cont.)
• El modelo de predicción se construyó con una
  técnica de partición recursiva, en la que se
  identifican nodos binarios de decisión a partir
  de los valores de variables en función de
  maximizar la capacidad explicativa de cada punto
  de corte y nodo. Los resultados se contrastaron
  con un modelo de predicción basado en regresión
  logística y comparando las áreas bajo la curva
  ROC de ambos modelos y en ambas cohortes. Se
  utilizaron 39 de ochenta variables disponibles en
  función de su comportamiento en el análisis
  multivariante o por haber sido identificadas en
  estudios anteriores como predictoras de riesgo.

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• EFECTOS MÁS IMPORTANTES MEDIDOS
• Variables predictoras de mortalidad en pacientes
  ingresados por ICCa.

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• RESULTADOS PRINCIPALES
• La edad media de los pacientes fue de 72,5 años
  y el 52 fueron mujeres. De las 39 variables,
  tres fueron suficientes para crear categorías de
  riesgo. La variable que mejor discriminó el
  riesgo de morir durante el ingreso fue el nivel
  sérico de nitrógeno uréico (BUN de 43 mg/dL o
  mayor). La variable que mejor discriminó la
  posibilidad de morir en ambos niveles de BUN
  fueron las cifras de tensión arterial sistólica
  (TAS) de menos 115 mm Hg. Por último para
  aquellos pacientes con BUN gt 43 mg/dL y cifras
  de TAS menores de 115 mmHg fueron los niveles de
  creatinina de 2,75 mg/dL o mayores los que mejor
  discriminaron el riesgo de estos pacientes.

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• RESULTADOS PRINCIPALES (cont.)
• Figura 1. Datos de la cohorte de derivación

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• RESULTADOS PRINCIPALES (cont.)

Un 4,1 de los pacientes murieron durante el
ingreso, pero este riesgo varió del 2,1 al 21,9
en función de los valores de BUN, creatinina y
TAS. El modelo se comportó de manera similar en
la cohorte de validación, permitiendo clasificar
a los pacientes en tres categorías de riesgo
bajo, intermedio y alto, con diferencias
significativas en el riesgo entre cada grupo.
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• CONFLICTOS DE INTERÉS
• No relevantes.

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• RECOMENDACIONES PARA LA PRÁCTICA
• Conclusión
• El riesgo de morir durante el ingreso de los
  pacientes hospitalizados por insuficiencia
  cardiaca congestiva puede ser evaluado mediante
  información clínica rutinaria.

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• RECOMENDACIONES PARA LA PRÁCTICA (cont.)
• Comentario
• Los índices de riesgo son útiles como
  herramienta de apoyo a la toma de decisiones. Con
  anterioridad se han desarrollado varios índices
  más complejos para estimar el riesgo de pacientes
  con insuficiencia cardiaca en el marco
  extrahospitalario (5). El presente modelo
  presenta como novedad su desarrollo por una
  técnica de partición recursiva cuyo resultado es
  más intuitivo que el obtenido con puntuaciones
  derivadas de regresiones logísticas.

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• RECOMENDACIONES PARA LA PRÁCTICA (cont.)
• Comentario
• De todas formas cabe advertir que el presente
  índice se desarrolla a partir de los datos de
  pacientes hospitalizados, predice mortalidad
  durante el ingreso, que no ha sido validado por
  otros equipos de investigadores independientes
  del equipo que lo ha desarrollado y que tampoco,
  en un ensayo clínico controlado, se ha demostrado
  su utilidad.
• Sin embargo es necesario resaltar que en
  atención primaria es posible desarrollar validad
  y probar instrumentos a partir de información
  disponible, con gran capacidad de predicción.

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• REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
• 1.Nohria A, Tsang SW, Fang JC, Lewis EF, Jarcho
  JA, Mudge GH et al. Clinical assessment
  identifies hemodynamic profiles that predict
  outcomes in patients admitted with heart failure.
  J Am Coll Cardiol. 2003411797-1804.
• 2.Kearney MT, Fox KA, Lee AJ, Prescott RJ, Shah
  AM, Batin PD et al. Predicting death due to
  progressive heart failure in patients with
  mild-to-moderate chronic heart failure. J Am Coll
  Cardiol. 2002401801-1808.

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• REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS (cont.)
• 3.Cheng V, Kazanagra R, Garcia A, Lenert L,
  Krishnaswamy P, Gardetto N et al. A rapid bedside
  test for B-type peptide predicts treatment
  outcomes in patients admitted for decompensated
  heart failure a pilot study. J Am Coll Cardiol.
  200137386-391.
• 4.Cohn JN, Johnson GR, Shabetai R, Loeb H,
  Tristani F, Rector T et al. Ejection fraction,
  peak exercise oxygen consumption, cardiothoracic
  ratio, ventricular arrhythmias, and plasma
  norepinephrine as determinants of prognosis in
  heart failure. The V-HeFT VA Cooperative Studies
  Group. Circulation. 199387VI5-16.

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• REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
• 5.Zugck C, Kruger C, Kell R, Korber S,
  Schellberg D, Kubler W et al. Risk stratification
  in middle-aged patients with congestive heart
  failure prospective comparison of the Heart
  Failure Survival Score (HFSS) and a simplified
  two-variable model. Eur J Heart Fail.
  20013577-585.