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Propuesta de escore de riesgo preoperatorio para pacientes candidatos a cirugía cardiaca valvular

Resúmenes

FUNDAMENTO: Establecer un escore de riesgo para cirugías cardiacas permite evaluar el riesgo preoperatorio, informar al paciente y definir cuidados durante la intervención. OBJETIVO: Investigar factores de riesgo preoperatorios de muerte en cirugía cardiaca valvular y construir un modelo de riesgo simple (escore) para mortalidad hospitalaria para los pacientes candidatos a cirugía en el Hospital São Lucas de la Pontificia Universidad Católica del Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS). MÉTODOS: La muestra del estudio incluyó 1.086 pacientes adultos a los que se realizó cirugía cardiaca valvular entre enero de 1996 y diciembre de 2007 en el HSL-PUCRS. Para identificar factores de riesgo y mortalidad hospitalaria se utilizó regresión logística. El modelo fue desarrollado en 699 pacientes y se probó su desempeño en los datos restantes (n = 387). El modelo final fue creado con el análisis de la muestra total (n = 1.086). RESULTADOS: La mortalidad global fue del 11,8%: un 8,8% de casos electivos y un 63,8% de cirugía de emergencia. En el análisis multivariado, 9 variables permanecieron como predictores independientes para el desenlace: edad avanzada, prioridad quirúrgica, sexo femenino, fracción de eyección < 45%, cirugía de revascularización miocárdica (CRM) concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV de la NYHA, creatinina (1,5 - 2,49 mg/dl y > 2,5 mg/dl o diálisis). El área bajo la curva ROC fue 0,83 (IC: 95%,0,78-0,86). El modelo de riesgo mostró buena habilidad para mortalidad observada/prevista: el test Hosmer-Lemeshow fue x² = 5,61; p = 0,691 y r = 0,98 (coeficiente de Pearson). CONCLUSIÓN: Las variables predictoras de mortalidad hospitalaria permitieron construir un escore de riesgo simplificado para la práctica diaria, que clasifica al paciente en bajo, medio, elevado, muy elevado y extremadamente elevado riesgo preoperatorio.

Probabilidad; riesgo; cuidados preoperatorios; cirugía torácica; válvulas cardiacas


FUNDAMENTO: Estabelecer escore de risco para cirurgias cardíacas permite avaliar risco pré-operatório, informar o paciente e definir cuidados durante a intervenção. OBJETIVO: Pesquisar fatores de risco pré-operatórios para óbito em cirurgia cardíaca valvar e construir um modelo de risco simples (escore) para mortalidade hospitalar para os pacientes candidatos à cirurgia no Hospital São Lucas da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS). MÉTODOS: A amostra do estudo inclui 1.086 pacientes adultos que realizaram cirurgia cardíaca valvar entre Janeiro de 1996 a Dezembro de 2007 no HSL-PUCRS. Regressão logística foi usada para identificar fatores de risco e mortalidade hospitalar. O modelo foi desenvolvido em 699 pacientes e seu desempenho foi testado nos dados restantes (n = 387). O modelo final foi criado com a análise da amostra total (n = 1.086). RESULTADOS: A mortalidade global foi 11,8%: 8,8% casos eletivos e 63,8% cirurgia de emergência. Na análise multivariada, 9 variáveis permaneceram preditores independentes para o desfecho: idade avançada, prioridade cirúrgica, sexo feminino, fração de ejeção < 45%, cirurgia de revascularização miocárdica (CRM) concomitante, hipertensão pulmonar, classe funcional III ou IV da NYHA, creatinina (1,5 a 2,49 mg/dl e > 2,5 mg/dl ou diálise). A área sob a curva ROC foi 0,83 (IC: 95%, 0,78 - 0,86). O modelo de risco mostrou boa habilidade para mortalidade observada/prevista: teste Hosmer-Lemeshow foi x² = 5,61; p = 0,691 e r = 0,98 (coeficiente de Pearson). CONCLUSÃO: As variáveis preditoras de mortalidade hospitalar permitiram construir um escore de risco simplificado para a prática diária, que classifica o paciente de baixo, médio, elevado, muito elevado e extremamente elevado risco pré-operatório.

Probabilidade; risco; cuidados pré-operatórios; cirurgia torácica; valvas cardíacas


BACKGROUND: To establish a risk score for heart surgery allows the assessment of preoperative risk, informing the patient and defining care during the intervention. OBJECTIVE: To assess preoperative risk factors for death in cardiac valve surgery and construct a simple risk model (score) for in-hospital mortality of patients candidate to surgery at Hospital São Lucas of Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS). METHODS: The study sample included 1,086 adult patients that underwent cardiac valve surgery between January 1996 and December 2007 at HSL-PUCRS. Logistic regression was used to identify risk and in-hospital mortality factors. The model was developed in 699 patients and its performance was tested in the remaining data (n = 387). The final model was created using the total study sample (n = 1,086). RESULTS: Global mortality was 11.8%: 8.8% of elective cases and 63.8% of emergency cases. At the multivariate analysis, 9 variables remained independent predictors for the outcome: advanced age, surgical priority, female sex, ejection fraction < 45%, concomitant myocardial revascularization (CABG), pulmonary hypertension, NYHA functional class III or IV, creatinine levels (1.5 to 2.49 mg/dl and > 2.5 mg/dl or undergoing dialysis). The area under the ROC curve was 0.83 (95% CI: 0.78-0.86). The risk model showed good capacity for observed/predicted mortality: the Hosmer-Lemeshow test was x² = 5.61; p = 0.691 and r = 0.98 (Pearson's coefficient). CONCLUSION: The variables predictive of in-hospital mortality allowed the construction of a simplified risk score for daily practice, which classifies the patient as having low, moderate, high, very high and extremely high preoperative risk.

Probability; risk; preoperative care; thoracic surgery; heart valves


ARTÍCULO ORIGINAL

Hospital São Lucas da Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS - Brasil

Correspondencia

RESUMEN

FUNDAMENTO: Establecer un escore de riesgo para cirugías cardiacas permite evaluar el riesgo preoperatorio, informar al paciente y definir cuidados durante la intervención.

OBJETIVO: Investigar factores de riesgo preoperatorios de muerte en cirugía cardiaca valvular y construir un modelo de riesgo simple (escore) para mortalidad hospitalaria para los pacientes candidatos a cirugía en el Hospital São Lucas de la Pontificia Universidad Católica del Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS).

MÉTODOS: La muestra del estudio incluyó 1.086 pacientes adultos a los que se realizó cirugía cardiaca valvular entre enero de 1996 y diciembre de 2007 en el HSL-PUCRS. Para identificar factores de riesgo y mortalidad hospitalaria se utilizó regresión logística. El modelo fue desarrollado en 699 pacientes y se probó su desempeño en los datos restantes (n = 387). El modelo final fue creado con el análisis de la muestra total (n = 1.086).

RESULTADOS: La mortalidad global fue del 11,8%: un 8,8% de casos electivos y un 63,8% de cirugía de emergencia. En el análisis multivariado, 9 variables permanecieron como predictores independientes para el desenlace: edad avanzada, prioridad quirúrgica, sexo femenino, fracción de eyección < 45%, cirugía de revascularización miocárdica (CRM) concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV de la NYHA, creatinina (1,5 - 2,49 mg/dl y > 2,5 mg/dl o diálisis). El área bajo la curva ROC fue 0,83 (IC: 95%,0,78-0,86). El modelo de riesgo mostró buena habilidad para mortalidad observada/prevista: el test Hosmer-Lemeshow fue x2 = 5,61; p = 0,691 y r = 0,98 (coeficiente de Pearson).

CONCLUSIÓN: Las variables predictoras de mortalidad hospitalaria permitieron construir un escore de riesgo simplificado para la práctica diaria, que clasifica al paciente en bajo, medio, elevado, muy elevado y extremadamente elevado riesgo preoperatorio.

Palabras clave: Probabilidad, riesgo, cuidados preoperatorios, cirugía torácica, válvulas cardiacas/cirugía.

Introducción

Actualmente se realizan, aproximadamente, 275.000 cirugías valvulares cardiacas en todo el mundo1, con una mortalidad operatoria que oscila entre el 1 y el 15%2,3. En Brasil, en el análisis de más de 115.000 cirugías cardiacas realizadas entre 2000 y 2003, la mortalidad relatada fue del 8%. Entre los factores de riesgo para muerte en la cirugía valvular, se destacan: edad avanzada4, sexo femenino5-7, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC)8,9, clase funcional de la insuficiencia cardiaca (NYHA), disfunción ventricular, prioridad quirúrgica (urgencia/emergencia), hipertensión arterial pulmonar (HAP)10, disfunción renal11, enfermedad valvular asociada a cardiopatía isquémica12, reoperación13-16 y endocarditis infecciosa17-20.

A partir del análisis multivariado de estos factores de riesgo, observados en determinada muestra, se posibilita la construcción de un escore de riesgo, que debe apuntar21 a la obtención de una estimativa de riesgo quirúrgico real, tornando algunas variables pasibles de intervención en la fase preoperatoria y monitorear el efecto de alteraciones técnicas, la dinámica asistencial y las fallas del tratamiento ofrecido.

Por consiguiente, el objetivo de este estudio fue el de investigar los factores preoperatorios que puedan estar asociados a muerte en la cirugía cardiaca valvular, así como el de construir un escore de riesgo para mortalidad hospitalaria, para los pacientes candidatos a cirugía cardiaca valvular en el Hospital São Lucas de PUCRS.

Métodos

Población y muestra

Entre enero de 1996 y diciembre de 2007, 3.895 pacientes fueron sometidos a cirugía cardiaca en el Hospital São Lucas de PUC - RS. En 1.086 de ellos se llevó a cabo una cirugía valvular aislada o combinada con CRM, y constituyen el motivo de este estudio.

Delineamiento del estudio

Estudio observacional de cohorte histórica. Los datos fueron recogidos prospectivamente e incorporados al Banco de Datos de la unidad de postoperatorio en cirugía cardiaca del Hospital São Lucas de PUCRS.

Criterios de inclusión

Pacientes con edad igual o mayor a 18 años sometidos a cirugía cardiaca valvular (recambio o plástica) aislada o combinada con cirugía de revascularización miocárdica.

Criterios de exclusión

Se excluyó del análisis a las cirugías de válvulas tricúspide y pulmonar, cuando aisladas, dado el pequeño número de pacientes sometidos a estos procedimientos.

Variables en estudio

Las variables incluidas en el análisis fueron:

  • Género (masculino/femenino)

  • Edad

  • Prioridad quirúrgica - cirugía de emergencia/urgencia propuesta como variable única y definida como necesidad de intervención en hasta 48 horas, debido a riesgo inminente de muerte o estado clínico-hemodinámico inestable.

  • Clase funcional de la insuficiencia cardiaca de acuerdo con los criterios de la NYHA.

  • Fibrilación auricular

  • Accidente cerebrovascular previo

  • Cirugía cardiaca previa

  • Diabetes

  • EPOC - diagnosticada clínicamente y/ o por estudio radiológico del tórax y/ o espirometría y/o en tratamiento medicamentoso (corticoide, broncodilatadores)

  • Hipertensión arterial sistémica (HAS)

  • Endocarditis - actual o historia reciente (

    < 60 días)

  • Obesidad - definida cuando el Índice de Masa Corporal (IMC)

    > 30 kg/m²

  • Fracción de eyección - medida por ecocardiografía

  • Creatinina sérica

  • Hipertensión arterial pulmonar (HAP) - detectada en el ecocardiograma. Definida como presión sistólica en arteria pulmonar

    > 30 mmHg. (Conforme Directriz Brasileña de Hipertensión Arterial Pulmonar del año 2005). No obstante, para la confección del escore no hubo estratificación en cuanto al grado de severidad de la misma, tan sólo se detectó si estaba presente o no

Desenlace

Muerte - considerada en el transoperatorio y durante todo el período de hospitalización.

Procedimientos

La anestesia, las técnicas de circulación extracorpórea (CEC) y de cardioplejía fueron realizadas de acuerdo a la estandarización del Hospital São Lucas de PUC-RS, como se describió previamente22. Tras la cirugía, todos los pacientes fueron transferidos a la UTI para postoperatorio de cirugía cardiaca, con ventilación mecánica.

Análisis estadístico

Las variables continuas fueron descritas por promedio y desviación estándar y comparadas mediante el test t de Student. Las categóricas (o continuas categorizadas) fueron descritas por recuentos y porcentuales y comparadas mediante el test de chi-cuadrado. Para el proceso de construcción del escore de riesgo, el banco de datos fue dividido de modo aleatorio en dos partes: 2/3 de los datos fueron utilizados para modelado y 1/3 para validación.

Obtención del modelo de riesgo preliminar

La consideración inicial de las variables siguió un modelo jerárquico basado en plausibilidad biológica e informaciones externas (literatura) en cuanto a relevancia y fuerza de las asociaciones de esos potenciales factores de riesgo con la ocurrencia del desenlace en estudio (muerte intrahospitalaria).

Una vez listadas esas variables, usamos regresión logística múltiple en proceso de selección retrógrada (backward selection) manteniendo en el modelo todas las variables con nivel de significancia P < 0,05. A continuación, se construyó un escore de riesgo ponderado, basado en la magnitud de los coeficientes b de la ecuación logística. Al ser transformados (exp [b]) en odds ratios (razón de chances), los valores fueron redondeados al número entero más próximo para componer el escore.

Validación - el escore de riesgo preliminar fue aplicado en el banco de datos de validación, obteniéndose dos estadísticas de desempeño: estadística c (área bajo la curva ROC), el chi-cuadrado de adecuación de ajuste (goodness-of-fit) de Hosmer-Lemeshow (HL) y el consiguiente coeficiente de correlación de Pearson entre los eventos observados y los predichos por el modelo. Los valores para el área bajo la curva ROC entre 0,85 y 0,90 indican excelente poder discriminatorio. Un chi-cuadrado de HL no significativo (P > 0,05) señala buena calibración del modelo. Un valor de coeficiente de correlación de Pearson r > 0,7 indica correlación muy fuerte entre los valores observados y los predichos.

Obtención del escore de riesgo final

Una vez observado un desempeño apropiado del modelo en el proceso de validación, los bancos de datos (modelado y validación) fueron combinados para obtener el escore final. En este proceso no fueron incluidas ni removidas variables, lo que resultó simplemente en la obtención de estimativas más precisas para los coeficientes ya previamente calculados. Se presentaron también las mismas estadísticas de desempeño descritas más arriba.

El modelo logístico resultante siguió la fórmula que se muestra abajo y, a diferencia del escore, presenta estimativas directas de la probabilidad de aparición de este desenlace. Algunos autores consideran que este proceso resulta más apropiado para la obtención de estimativas de evento, a pesar de presentar un cierto grado de complejidad matemática para su utilización en la práctica médica diaria. La aplicación del modelo logístico es más adecuada para pronóstico de riesgo individual, principalmente en paciente con riesgo muy elevado en el modelo aditivo23.

P(evento) = 1 / 1 +exp(-(β0 +β1x1 + . . . + βk xk))

Los datos fueron procesados y analizados con la ayuda del programa Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) versión 15.0.

Consideraciones éticas

El proyecto de investigación de este estudio fue sometido al Comité de Ética en Investigación de la FAMED PUCRS, bajo el número de registro 06003478.

Resultados

Características

En la muestra total (1086) 128 pacientes sufrieron muerte (11,8%). Considerándose sólo las cirugías electivas, la tasa de muerte cayó al 8,8%. En los casos donde la intervención quirúrgica fue de urgencia/emergencia (5,3%), la mortalidad fue muy elevada: un 63,8%. Esos pacientes contribuyeron con un 29% del total de muertes. La edad promedio de la población estudiada fue 55,5 años (± 15,8 años) y el 45% de los pacientes tenían 60 años o más. Con relación al género, el 56% eran hombres. En un 20% de los pacientes, hubo necesidad de revascularización miocárdica combinada (tabla 1).

Desarrollo del modelo de riesgo (modelado)

En 699 pacientes no consecutivos (elección aleatoria), que constituyen 2/3 de la muestra total, se realizó regresión logística múltiple de los predictores. Los predictores seleccionados, debido a su significancia estadística, para la construcción del escore, fueron: edad (> 60 años), prioridad quirúrgica, fracción de eyección (< 45%), sexo femenino, CRM combinada, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV (NYHA), creatinina > 1,5 a 2,49mg/dl y creatinina > 2,5 mg/dl o diálisis (tabla 2).

La puntuación del escore, de acuerdo a lo descrito en el análisis estadístico se encuentra en la tabla 2. El área bajo la curva ROC del modelo obtenido fue 0,82 (IC 95% 0,77 a 0,87).

Validación del modelo de riesgo

La validación externa fue realizada en 387 pacientes (1/3 de la muestra total) escogidos en forma aleatoria. El modelo de riesgo tuvo una precisión medida por el área bajo la curva ROC de 0,84 (IC 95% 0,77 a 0,90) teniendo, por lo tanto, buena habilidad discriminatoria. También hubo buena correlación entre mortalidad prevista y observada: r = 0,93 con x² = 8,68 (p = 0,37) (test de Hosmer - Lemeshow).

Modelo de riesgo en la muestra total: (n = 1.086)

El modelo fue, en este caso, reconstruido a partir de la conjugación del escore desarrollado con datos de los 2/3 de la muestra con los datos de la validación. Con las variables listadas fue usada regresión logística múltiple originando el escore de riesgo recalibrado basado en la magnitud de los coeficientes β de la ecuación logística. (Tabla 3 y Tabla 4). Los factores asociados con riesgo más elevado fueron: prioridad quirúrgica (emergencia/urgencia), seguido de creatinina elevada (mayor o igual a 2,5 mg/dl), edad > 60 años y CRM combinada. El área bajo la curva ROC del modelo obtenido fue 0,83 (IC 95% 0,78 - 0,86) (figura 1). La tabla 6 muestra el riesgo de muerte de acuerdo con el escore y la clasificación de ese riesgo (escore aditivo). Para cálculo del escore logístico (evaluación de riesgo individual) debe utilizarse la ecuación logística introducida en la tabla 3. En la muestra total, el 70,5% de los pacientes operados tenían riesgo bajo y medio, vale decir, mortalidad estimada por el escore en un 2% y 7,9%, respectivamente. El riesgo fue considerado extremadamente elevado en el 6,7% de los pacientes. Para probar la calibración del modelo, se comparó la mortalidad observada con la prevista entre todos los pacientes, en cada uno de los cinco intervalos de clasificación del escore, obteniéndose un coeficiente de correlación prevista / observada de 0,98 con x² = 5,61 (p= 0,691) (test de Hosmer-Lemeshow) (figura 2).



Ecuación logística

Prob(muerte) =1/(1+exp (-(-4,186 +[0,996*edad > 60]+[2,804*emergencia]+[0,655*sexo femenino]+[0,761*FE < 45%]+[0,938*CRM combinada] + [0,705*HAP]+[0,495*NYHA III o IV]+[0,446*creatinina de 1,5 - 2,49=1]+[1,793*creatinina > 2,5 = 1])))

Discusión

Este estudio identificó nueve predictores de muerte en cirugía cardiaca valvular que, de acuerdo con su riesgo, formaron el escore: edad > 60 años, cirugía de urgencia/ emergencia, fracción de eyección < 45%, cirugía en mujeres, cirugía de revascularización miocárdica concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV (NYHA) e insuficiencia renal (dos variables). Se desarrolló, de esa forma, un instrumento de utilidad clínica de fácil aplicación para calcular el riesgo preoperatorio de muerte para el paciente candidato a la cirugía valvular. La elección de las variables se basó en la propia experiencia del sector de postoperatorio de cirugía cardiaca del Hospital São Lucas de PUC-RS, así como en estudios previos de la literatura3,12,13,24,25. Debemos considerar, por otro lado, que al utilizar modelos predictivos de riesgo al borde de la cama del paciente, evaluamos la probabilidad de muerte de una población y no de aquel paciente en particular26.

La tasa de muerte en este estudio fue del 11,8%. Si no se consideran las cirugías de urgencia/emergencia, la mortalidad fue del 8,8% (cirugía valvular aislada o con CRM combinada). A pesar de ser más elevada que en la mayoría de los centros europeos y norteamericanos, es semejante a la relatada en Brasil de acuerdo con los datos del DATASUS, esto es, un 8,9% para cirugías valvulares27,28. Considerando que, tanto el registro de la STS como el UK Cardiac Surgical Register son voluntarios, mientras que el DATASUS es administrativo, la comparación entre los resultados quirúrgicos obtenidos es inapropiada. Pons et al29 del Catalan Study Group on Open Surgery Heart desarrollaron un modelo de riesgo de muerte a partir del análisis de 1309 cirugías cardiacas, donde el 47% eran procedimientos valvulares. La mortalidad relatada por los autores, tanto global como en casos electivos, fue semejante a la nuestra: un 10,9% y un 8%, respectivamente. En el modelo de riesgo desarrollado por Ambler et al3, la mortalidad en cirugías electivas fue de 5%. Nowicki et al12 del Northern New England Cardiovascular Disease Study Group relataron un 6,2% de muertes en cirugía valvular aórtica y un 9,4% en procedimientos en la válvula mitral. En Brasil, Brandão et al30, en un estudio con implante de prótesis mecánicas de doble hoja, relataron mortalidad mitral del 13,5% y aórtica de 7,5%. De Bacco et al15, también en nuestro medio, en un estudio retrospectivo con 703 pacientes que fueron sometidos a cirugía para implante de bioprótesis de pericardio bovino, relataron un 14,3% de muertes hospitalarias y un 12,1% cuando la cirugía fue electiva.

Lo que la literatura demuestra, por lo tanto, es una amplia oscilación en la tasa de muerte, estimulando la búsqueda de factores que contribuyen a la mortalidad hospitalaria.

La edad superior a 60 años fue factor predictor de muerte importante en este estudio, originando 3 puntos en el escore. La edad, como predictor de muerte, forma parte de todos los escores de riesgo encontrados en la literatura3,12,13,24,25. Lo que es notable en cada escore es la diferencia del punto de corte a partir del cual se establece el riesgo quirúrgico. El estudio de Hannan et al25 constató que pacientes operados con por lo menos 50 años de edad tenían mayor mortalidad hospitalaria, independientemente de la intervención valvular realizada: reemplazo aórtico, mitral, multivalvular, con o sin cirugía de revascularización. El EuroSCORE24 logró determinar que a partir de 60 años hay un incremento en el riesgo de muerte y aumenta un punto por cada 5 años a partir de ese momento.

En el presente estudio, la mortalidad fue más elevada en las mujeres: 14,4% contra 9,8% en los hombres, siendo factor de riesgo independiente de muerte hospitalaria (OR; 1,9 IC 95% 1,2 - 3,0). En el escore de riesgo originó 2 puntos. No obstante, debe considerarse que un paciente de sexo femenino, en ausencia de otro factor de riesgo, tiene baja mortalidad estimada conforme el escore: un 2%, semejante a un paciente masculino en la misma situación. El riesgo aumentado en las mujeres es polémico en la literatura3,12,24.

Pacientes en clase funcional III o IV constituyen el 44% de los casos de nuestra muestra y tuvieron una mortalidad hospitalaria del 18,1% contra el 6,8% en aquellos, cuya clase funcional era I o II. En el escore contribuyó con 2 puntos. Este hallazgo demuestra que la cirugía en pacientes con valvulopatías debe ser realizada antes del desarrollo de síntomas que limiten la capacidad física de forma importante. Por lo tanto, la clase funcional, que es un parámetro estrictamente clínico, es factor pronóstico importante que, pese a su subjetividad, es de fácil registro al borde de la cama del paciente. Es el síntoma del paciente recibiendo su debida valorización.

En este estudio encontramos que FE < 45% fue un importante factor de riesgo para muerte con OR de 2,1; IC 95% 1,2 - 3,7 en la regresión logística, aumentando 2 puntos en el modelo de riesgo. Ello demuestra la importancia de la disfunción ventricular, aún en ausencia de síntomas.

La hipertensión pulmonar, que fue considerada como PSAP > 30mmHg obtenida por Ecocardiograma, estuvo presente en el 25% de los pacientes operados y fue factor de riesgo independiente para muerte en nuestra serie: OR 2,0; IC 95% 1,3 - 3,2, aumentando 2 puntos en el escore. Aún cuando no ha sido evaluada en mayoría de los estudios12,29,31, la presencia de HAP se reveló como un predictor importante para muerte en algunas series13,24.

El estudio demostró que pacientes candidatos a reemplazo valvular asociado a cirugía de revascularización miocárdica tienen un riesgo de muerte tres veces mayor en el postoperatorio, aumentado 3 pontos al escore. La ocurrencia elevada de muerte en esos pacientes - un 25,2% contra un 8,5% para reemplazo valvular aislado - demuestra que otras comorbilidades están asociadas.

En este estudio, la presencia de creatinina elevada es un importante predictor de riesgo de muerte. En pacientes con creatinina > 2,5 mg/dl (en diálisis o no) el riesgo es seis veces mayor (OR 6,00; IC 95% 2,12 - 16,99). Incluimos pacientes en diálisis en este grupo, debido al pequeño número en la muestra (sólo 9 pacientes).

El mayor impacto en la puntuación del escore desarrollado en nuestro estudio fue la realización de cirugía valvular en pacientes con riesgo de vida inminente. Esa situación se hizo presente en el 5,3% de los casos en la muestra y la tasa de muerte fue del 64%, siendo responsable del 29% de las muertes. Un estudio publicado por De Bacco mostró una mortalidad semejante4. En nuestro medio, recientemente fue publicado un nuevo escore de riesgo para cirugía valvular (VMCP) que logró predecir mayor tiempo de internación hospitalaria. Sin embargo, el riesgo de muerte no fue previsible en el análisis multivariado31.

Precisión del Escore: La discriminación del modelo desarrollado en este estudio de acuerdo con la curva ROC fue 0,83 (IC 95% 0,78 - 0,86). La calibración del presente escore, vale decir, el grado de concordancia entre la mortalidad observada y el riesgo previsto, test H-L (teste Hosmer-Lemeshow) fue r = 0,98, x² = 5,61 (p = 0,691), lo que indica un buen desempeño del modelo. En la mayoría de los escores de mortalidad el área bajo la curva ROC se encuentra entre 0,70 y 0, 8632,33 (tabla 6).

Limitaciones

Nuestro modelo de riesgo fue construido y validado en una única institución. Varios estudios demuestran que los escores presentan un desempeño inferior cuando se aplican a grupos de pacientes diferentes a aquellos para los que fueron desarrollados26. Por lo tanto, la validación en una población externa con nuevos datos de otras instituciones es importante para que el escore tenga amplia aplicación clínica.

Como todos los escores existentes en la literatura, el actual no presenta perfecta discriminación, a pesar de ser considerada buena (área bajo la curva ROC 0,83; IC 95% 0,78 - 0,86). Es probable que mecanismos aún desconocidos de respuesta fisiopatológica a la cirugía o de factores que influencian la reserva individual de cada paciente, puedan contribuir para que el escore no tenga valor predictivo elevado.

Con la mejora continua del cuidado médico es posible que el modelo pierda la calibración. Esa pérdida deberá ser compensada recalibrando el índice de riesgo con el uso de datos más recientes a partir de nuevas cohortes de pacientes.

La presencia de HAP no fue categorizada en grados de gravedad, lo que podría agregar mayor riesgo proporcional al aumento de la misma. Con una muestra mayor tal vez eso sea posible.

Implicaciones

Como el escore tiene origen en un banco de datos clínicos, el sistema ofrece una estimativa de riesgo quirúrgico del "mundo real". El escore sirve para monitorear deficiencia hospitalaria, del equipo multidisciplinario (cirujano, anestesista y equipo de postoperatorio) y de la indicación quirúrgica. El modelo tiene precisión suficiente como para ser empleado en la rutina del Hospital São Lucas de PUC - RS y para ser probado con datos de otra institución.

Conclusiones

Los factores de riesgo que se asociaron a la ocurrencia de muerte hospitalaria tras cirugía cardiaca valvular fueron: edad superior a 60 años, prioridad quirúrgica, sexo femenino, fracción de eyección FE < 45%, CRM concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV de la NYHA y creatinina elevada. A partir de las variables identificadas que fueron predictoras de mortalidad hospitalaria, fue posible construir un escore de riesgo que clasifica al paciente como de bajo, medio, elevado, muy elevado y extremadamente elevado riesgo de preoperatorio.

Potencial Conflicto de Intereses

Declaro no haber conflicto de intereses pertinentes.

Fuentes de Financiación

El presente estudio no tuvo fuentes de financiación externas.

Vinculación Académica

Este artículo es parte de la tesis de doctorado de João Carlos Vieira da Costa Guaragna del Hospital São Lucas de PUCRS.

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    João Carlos Vieira da Costa Guaragna; Luiz Carlos Bodanese; Fabiana Lucas Bueno; Marco Antonio Goldani
  • Fechas de Publicación

    • Publicación en esta colección
      23 Abr 2010
    • Fecha del número
      Abr 2010

    Histórico

    • Revisado
      21 Oct 2009
    • Recibido
      15 Abr 2009
    • Acepto
      24 Nov 2009
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