Estratificación de riesgo de pacientes ambulatorios con insuficiencia cardíaca

Hipótesis: La estimación del riesgo de muerte puede optimizar el manejo de los pacientes ambulatorios con insuficiencia cardíaca (IC). Objetivos: Analizar el patrón cronobiológico de muerte de estos pacientes, y desarrollar un modelo predictivo de mortalidad que mejore la estimación del riesgo. Méto...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ribas Pizá, Nuria
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2014
País:España
Institución:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/284926
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10803/284926
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Insuficiencia cardiaca
Estratificación de riesgo
Cronobiologia
Ciències de la Salut
61
Descripción
Sumario:Hipótesis: La estimación del riesgo de muerte puede optimizar el manejo de los pacientes ambulatorios con insuficiencia cardíaca (IC). Objetivos: Analizar el patrón cronobiológico de muerte de estos pacientes, y desarrollar un modelo predictivo de mortalidad que mejore la estimación del riesgo. Métodos: Se han recogido, de manera prospectiva, variables demográficas, clínicas, bioquímicas y ecocardiográficas de dos cohortes diferentes de pacientes ambulatorios con IC. La “cohorte UIC- Sant Pau”, está formada por 1233 pacientes controlados en la Unidad de Insuficiencia Cardíaca del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, entre los años 2003 y 2008. Y, la “cohorte REDINSCOR”, está constituida por 1293 pacientes del registro REDINSCOR (Red Nacional de Insuficiencia Cardíaca en España). Estudio observacional prospectivo realizado con pacientes de 18 hospitales españoles diferentes, incluidos entre los años 2007 y 2011. A partir de la “cohorte UIC- Sant Pau”, en primer lugar, se realiza un análisis retrospectivo para describir la distribución de muerte de los pacientes según el patrón circadiano, día de la semana, mensual y estacional (cronobiología). Posteriormente, con 653 pacientes de esta misma cohorte (se excluyen los pacientes incluidos simultáneamente en la “cohorte REDINSCOR”), se define la “cohorte UIC Sant Pau reducida” como cohorte de derivación para desarrollar modelos predictivos de muerte a 1 y 4 años. Aplicamos métodos estadísticos tradicionales (regresión de Cox) y métodos basados en la utilización de árboles de clasificación y regresión (Classification and regression tree analysis – CART) como técnica alternativa a los métodos estadísticos tradicionales. Comparamos el rendimiento predictivo de los modelos obtenidos por regresión de Cox y por análisis de CART. Finalmente realizamos dos tipos de validación de los modelos predictivos obtenidos. Una interna, por validación cruzada. Y una validación externa, aplicando los modelos obtenidos a la muestra de validación (“cohorte REDINSCOR”). Resultados: En la cohorte UIC- Sant Pau los pacientes no presentaron picos de mortalidad circadianos ni dependientes del día de la semana. Se observa un marcado pico de mortalidad en invierno. Los modelos predictivos obtenidos por regresión de Cox y análisis de CART muestran una capacidad discriminatoria muy similar. El modelo CART de predicción de muerte a 1 año utiliza sólo tres variables (NT-proBNP, edad y score clínico) para clasificar a los pacientes en grupos de alto, intermedio y bajo riesgo de mortalidad. Tiene una notable precisión predictiva (AUC: 0,72; IC(95%): 0,67-0,77), reproducida cuando el modelo se aplica a la cohorte de validación ( AUC: 0,67; IC(95%): 0,62-0,71) (p= 0,12). El árbol CART de predicción de muerte a 4 años, con las variables NT-proBNP, score clínico y sodio, discrimina a los pacientes en los tres grupos de riesgo. Su precisión predictiva es buena (AUC: 0,70; IC(95%): 0,66-0,74), y también se reproduce al aplicarla a la cohorte de validación (AUC: 0,66; IC(95%): 0,63-0,70) (p= 0,23). Conclusiones: La mortalidad de los pacientes ambulatorios con IC no sigue el patrón circadiano observado en la población general para eventos cardiovasculares. Sí se detecta un ritmo estacional con mayor mortalidad en invierno. Proponemos nuevos modelos pronósticos de muerte a 1 y 4 años, fáciles de implementar e interpretar, que quizás ayuden a progresar en el estudio, manejo y pronóstico de estos pacientes.

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