Modelos de riesgo preoperatorios en cirugía cardíaca

Posted On 17 Jul 2018
Comment: Off

La decisión de realizar una cirugía cardíaca valvular se basa en una correcta indicación de dicha intervención. Ello requiere de una cuidadosa y exhaustiva valoración de los riesgos y beneficios de la alternativa quirúrgica.

Para conocer adecuadamente la relación riesgo/beneficio se debe definir o estimar tanto el numerador (riesgo) como el denominador (beneficio) de dicho cociente. El numerador (riesgo preoperatorio) nunca depende de un único factor; por lo general una combinación de múltiples factores o variables independientes de riesgo, determinan el riesgo preoperatorio global del paciente en evaluación. Esta multiplicidad de factores en íntima interrelación definen lo complejo que es intentar estimar o predecir el riesgo global en cirugía cardíaca valvular. Por tal motivo, para determinar el riesgo (predicción o estratificación de riesgo), se deben identificar las variables de riesgo e intentar determinar cómo las mismas se interrelacionan, definiendo el peso o poder predictivo de cada una de las variables.

En la extensa literatura sobre el particular se han identificado y descripto más de 50 variables que son predictoras independientes de riesgo. Algunas de ellas tienen mayor impacto (peso) en la constitución del riesgo global (morbilidad y/o mortalidad de la cirugía o intervención). Dichas variables por su número son de muy difícil memorización y más aún cuando deben ser jerarquizadas frente al paciente, al pie de la cama, durante la evaluación de una eventual cirugía cardíaca valvular. Por tal motivo en las figuras 1 y 2, hemos intentado dividir y agrupar las diferentes variables de riesgo en 10 grupos con el fin de facilitar su identificación.

Modelos de riesgo preoperatorios en cirugía cardíaca

Figura 1: Variables de riesgo preoperatorias centrales o core.

Sin dudas, existen 5 variables o factores de riesgo que por la importancia o peso que tienen en la generación del riesgo global, constituyen el primer grupo denominado de las variables centrales o core. Estas variables son: la edad, la prioridad de la cirugía (urgencia, emergencia o salvataje), la reoperación, la función ventricular (independientemente de cómo se haya evaluado) y el tipo de cirugía o procedimiento a realizar (cirugía valvular, cirugía combinada u otras). Las variables centrales o core son fundamentales. Tienen un poder predictivo de tal magnitud, que las convierte en base o pilar sobre el cual se construye la estimación del riesgo preoperatorio. Pero además, existen 9 grupos de variables secundarias que interrelacionan con el grupo anterior y deben ser tenidas en cuenta para predecir eventos perioperatorios en cirugía valvular. La figura 2 esquematiza cómo dividimos las variables de riesgo secundarias o de interrelación. Las mismas fueron agrupadas bajo un título o concepto que las define y que muy probablemente nos podría ayudar a recordarlas de una manera más fácil y sencilla frente al paciente en evaluación de cirugía cardíaca.

Modelos de riesgo preoperatorios en cirugía cardíaca

Figura 2: Variables de riesgo preoperatorias secundarias o de interrelación.

De esta manera tenemos los siguientes grupos de variables secundarias o de interrelación:

1. Factores físicos
2. Enfermedades comórbidas
3. Condiciones de inestabilidad
4. Alteraciones cardíacas asociadas
5. Severidad anatómica
6. Alteraciones de laboratorio no específicas
7. Otras patologías
8. Condiciones generales
9. Situación hospitalaria

Como podemos observar, aunque con diferentes pesos predictivos, todas estas variables cuando están presentes en un paciente deben ser jerarquizadas y si el objetivo es intentar estimar correctamente el riesgo de una eventual cirugía cardíaca, de ninguna manera podemos ignorar su existencia.

Con el fin de poder estratificar el riesgo en forma más práctica, simple y sencilla, se han desarrollado métodos de cuantificación que identifican los factores o variables de riesgo que predicen el evento en cuestión (mortalidad, morbilidad, morbimortalidad o estadía prolongada). Estos modelos matemáticos, modelos de predicción o scores de riesgo preoperatorio en cirugía cardíaca valvular deben ser simples, y al mismo tiempo no perder precisión estadística.

Ya desde los inicios de la década de los ochenta se han desarrollado y publicado gran número de estos modelos de riesgo preoperatorios.

Los más utilizados en forma global son dos modelos que se pueden calcular online: el EuroSCORE (European System for Cardiac Operative Risk Evaluation), en sus versiones I y II; y el modelo de la STS (Society of Thoracic Surgeons); aunque este último es algo más complejo para calcular el riesgo. Existe un modelo específico para cirugía valvular, tal vez menos utilizado, el score de Ambler y colaboradores, que fue desarrollado en el Reino Unido.

Por lo tanto, la mayoría de estos modelos de riesgo fueron desarrollados en América del Norte o en Europa.

Existen en la literatura un gran número de estudios que han identificado diferencias geográficas y epidemiológicas en el perfil de riesgo, en la estrategia quirúrgica y la toma de decisión de una eventual cirugía valvular, no solo entre continentes, sino entre países de un mismo continente y aún más entre centros quirúrgicos de un mismo país e inclusive dentro de una misma ciudad.

Además, muchos estudios han demostrado que los modelos de estratificación de riesgo preoperatorio pierden su performance o rendimiento cuando son aplicados en otro grupo de pacientes diferentes a la población sobre la cual dicho modelo fue desarrollado.

En base a estos conceptos, en los últimos años se ha publicado un modelo de predicción de riesgo en cirugía cardíaca que fue desarrollado en forma local, denominado: ArgenSCORE (Argentinean System for Cardiac Operative Risk Evaluation).

Argenscore

Este es un modelo de riesgo preoperatorio de cirugía cardíaca desarrollado en Argentina para predecir la probabilidad de muerte intrahospitalaria de un paciente que debe ser intervenido de una eventual cirugía cardíaca. Es un modelo aditivo y gráfico que permite simplificar los cálculos matemáticos en una tarjeta de bolsillo y esto permite su fácil consulta bedside ante un paciente en evaluación de una eventual cirugía cardíaca valvular (Figura 3).

Modelos de riesgo preoperatorios en cirugía cardíaca

Figura 3: ArgenSCORE recalibrado – (2007). Puede ser utilizado como una tarjeta de bolsillo para su fácil consulta y aplicación. BCIA = Balón de contrapulsación intraaórtico; VI = Ventricular izquierda; Mort = Mortalidad predicha; IC = Intervalo de confianza.

El ArgenSCORE se basa en 18 covariables. La suma de los valores absolutos de cada factor de riesgo detectado al momento de evaluar a un paciente, se extrapola sobre una curva gráfica y esto permite calcular un riesgo estimado de mortalidad. Esta visualización gráfica permite comprender más fácilmente al médico, al paciente y a la familia, los potenciales riesgos de una eventual cirugía valvular, en base a parámetros preoperatorios. Además, permite discriminar el riesgo según el tipo de cirugía que se está evaluando y esto es fundamental si se trata de una cirugía valvular (consenso europeo).
El riesgo estimado corresponde a la sumatoria de los puntajes individuales de cada una de las variables positivas detectadas en el paciente. Este riesgo estimado se ilustra graficando una curva que correlaciona los valores absolutos de las variables con los riesgos predichos. ArgenSCORE se puede imprimir y utilizar en forma manual mediante una grilla preimpresa (Figura 3) o se puede calcular mediante una calculadora interactiva online, ingresando a www.argenscore.org.

Cómo se desarrolló el ArgenSCORE

El ArgenSCORE fue desarrollado mediante un análisis de 2.903 pacientes intervenidos con cirugía cardíaca en forma consecutiva en el Instituto de Cardiología del Hospital Español de Buenos Aires desde junio de 1994 hasta diciembre de 1999. Para tal fin se identificaron las variables de riesgo relacionadas con la mortalidad intrahospitalaria de dichos pacientes. Se consideraron 49 variables del registro preoperatorio en un análisis univariado. Posteriormente, las variables preoperatorias fueron ingresadas a un modelo de regresión logística múltiple cuando presentaron significación estadística en el análisis univariado o bien siguiendo un criterio de importancia clínica. Con los valores obtenidos de las constantes y de los coeficientes de las variables en la regresión logística múltiple se calculó la mortalidad predicha sumando los coeficientes positivos (o presentes) y la constante de la regresión. Se identificaron 18 variables predictoras independientes de mortalidad intrahospitalaria.

Desarrollo del ArgenSCORE graficado sobre una grilla preimpresa

Para su mejor aplicabilidad en la práctica diaria, se desarrolló un método gráfico que permite estimar el riesgo de muerte en forma simple y que solo requiere de una grilla preimpresa. A cada variable incluida en el análisis se le asignó un puntaje, el cual resulta de multiplicar por 10 el coeficiente de la regresión logística; el riesgo estimado corresponde a la sumatoria de los puntajes individuales de cada una de las variables positivas detectadas en el paciente. Finalmente, para desarrollar la grilla preimpresa del ArgenSCORE, se graficó una curva de distribución que permitió correlacionar los valores absolutos del score con los riesgos predichos de la regresión logística múltiple. Esta grilla preimpresa permite su uso simple en una forma muy práctica ya que el ArgenSCORE puede ser utilizado como una tarjeta de bolsillo (“graphic pocket-card score”) para su fácil consulta y aplicación.

Como se validó el ArgenSCORE

En el año 2007 realizamos la primera validación prospectiva, externa y temporal del ArgenSCORE en 1.087 pacientes y para optimizar su rendimiento, el modelo original (1999) fue recalibrado, haciendo correr una nueva regresión logística para mortalidad intrahospitalaria en donde el modelo original desarrollado en el año 1999 es la variable independiente y la mortalidad intrahospitalaria la variable dependiente. En la Figura 3 se muestra el ArgenSCORE recalibrado en el año 2007 donde la estimación de la mortalidad se grafica en una curva sobre una grilla preimpresa, con sus correspondientes intervalos de confianza (IC) y es la versión recalibrada del modelo que actualmente se está utilizando en la práctica diaria.

Validación del ArgenSCORE en el reemplazo valvular aórtico (RVA)

Esta se realizó sobre un total de 1.098 pacientes adultos, consecutivos intervenidos con cirugía cardíaca desde febrero del año 2008 hasta diciembre del año 2012, en cuatro centros de la ciudad de Buenos Aires: Instituto FLENI, Sanatorio Dr. Julio Mendez, Sanatorio de la Trinidad y Sanatorio Los Arcos. Se incluyeron para este análisis solamente los 250 pacientes con RVA aislado y con RVA asociado a cirugía de revascularización miocárdica (CRM). En esta población multicéntrica se validó en forma externa y temporal el ArgenSCORE y se comparó su rendimiento con el EuroSCORE en su versión I y el EuroSCORE en su versión II.

La validación externa y temporal mostró que el ArgenSCORE recalibrado presentó una muy buena capacidad para discriminar mortalidad intrahospitalaria en la cirugía de RVA. El modelo también mostró una muy buena capacidad para asignar riesgo operatorio (poder de calibración) en la población global, comprobando una excelente relación entre la mortalidad observada del 3,6% versus una mortalidad predicha del 3,39%.

La evaluación del rendimiento del EuroSCORE I, en esta población mostró una muy baja capacidad de este modelo para discriminar el riesgo de mortalidad quirúrgica y además, su capacidad para asignar riesgo de mortalidad fue inadecuada debido a que sobrevaloró en forma muy significativa el riesgo estimado.

El EuroSCORE II mostró una aceptable capacidad para discriminar el riesgo de mortalidad quirúrgica, aunque este poder de discriminación fue menor al del ArgenSCORE. Sin embargo, a diferencia del ArgenSCORE, el EuroSCORE II, mostró una muy pobre capacidad para asignar riesgo de mortalidad en esta población, ya que subvaloró en forma muy significativa el riesgo estimado con una relación entre la mortalidad observada del 3,6% versus una mortalidad predicha del 1,64%. Este trabajo ha sido ganador del Premio Fundación Dr. Pedro Cossio en el XXIV Congreso Interamericano de Cardiología 2013 y XXXIX Congreso Argentino de Cardiología 2013.

Descargar artículos científicos aquí.

Dr. Victorio C. Carosella MTSAC
Investigador Principal del Grupo de Estudio ArgenSCORE