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.
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).
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.
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.
SIIC
American Journal of Cardiology 108(3):391-396, Ago 2011
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