REVISTA ESPAÑOLA DE
CARDIOLOGÍA
ISSN: 0300-8932 Factor de impacto 2023 7,2

SEC 2024 - El Congreso de la Salud Cardiovascular

Bilbao, 24 - 26 de Octubre de 2024


Introducción
Dr. José María de la Torre Hernández
Presidente del Comité Científico del Congreso. Vicepresidente de la SEC

Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
Listado completo de comunicaciones
Índice de autores

4009. Unidad de críticos cardiológicos: shock, tromboembolia pulmonar, parada cardiaca y mucho más

Fecha : 24-10-2024 15:45:00
Tipo : Comunicaciones orales
Moderadores : Juan Carlos García Rubira, Madrid

4009-7. Modelo de supervivencia basado en aprendizaje automático para pacientes con síndrome coronario agudo sin elevación del segmento ST (SCASEST)

Gabriel González Barbeito1, Rodrigo Araníbar Martínez1, Vicente Piñero Maciá1, Fausto de Andrés Cardelle1, Miguel Louro Freire1, Carmen Vidau Getán1 y Guillermo Aldama López2

1Servicio de Cardiología y 2Servicio de Cardiología; Unidad de Hemodinámica. Complexo Hospitalario Universitario A Coruña, A Coruña (A Coruña), España.

Introducción y objetivos: Hasta ahora, escalas como el GRACE score se han empleado con fines pronósticos en pacientes con síndrome coronario agudo (SCA). El problema es que la mayoría de ellas se basan en modelos de regresión de Cox, con un número limitado de variables, precisando respetar la condición de riesgos proporcionales y siendo imposible la exploración de todas las interacciones. El objetivo de este estudio es proponer un modelo pronóstico alternativo, basado en el aprendizaje automático (AA), supervisado, que permita sortear estas limitaciones.

Métodos: Se utilizó una muestra de pacientes sometidos a coronariografía por sospecha de SCASEST. Se seleccionó el 70% de la misma para entrenar un modelo de AA supervisado basado en bosques aleatorios de supervivencia. Se seleccionaron las variables de mayor importancia para predecir mortalidad a 2 años. Este modelo se sometió a un proceso de validación cruzada 10 veces y se construyó una escala predictiva con las variables seleccionadas. A continuación, se testó el rendimiento del modelo en el 30% de la muestra restante. Finalmente se compararon mediante la escala de Brier y el área bajo la curva (ABC), la calibración y capacidad discriminativa del modelo de AA y el basado en la escala GRACE.

Resultados: Se incluyeron 1.404 pacientes con sospecha de SCASEST (Edad 67,1 ± 12 años, 32,7% mujeres, 31,6% DM). El modelo de AA se entrenó con 921 pacientes y 44 variables clínicas disponibles al ingreso. Se seleccionaron las 10 con mayor importancia para predecir mortalidad a 2 años y a partir de ellas se construyó una escala de 0-100 puntos, la cual fue testada en los 421 pacientes no «vistos» por el modelo. Un valor > 50 puntos presentó el mayor ABC para discriminar aquellos pacientes mayor riesgo de mortalidad a 2 años de seguimiento. Se comparó la escala GRACE con el modelo de AA en intervalos de 3 meses hasta los 2 años de seguimiento. Para cualquier marco temporal el modelo de AA obtuvo significativamente mejor discriminación pronóstica (ABC a 2 años AA: 0,84; IC95%: 0,80-0,88 vs GRACE: 0,76; IC95%: 0,71-0,82; p = 0,002) y mejor calibración (Brier Score a 2 años AA: 5,4; IC95%: 4,5-6,3 vs GRACE: 6,4; IC95%:5,3-7,4; p < 0,001).

Escala pronóstica basada en un modelo de aprendizaje automático

Variable

Estrato

Puntos (0-100)

Killip

III/IV

2

Cr_ingreso

< 0,55

2

0,55-0,74

0

0,75-1

1

1-2

2

> 2

4

DABVD

Sí

2

ACV_peri

Sí

4

PCR_peri

Sí

2

FC_ingreso

> 55

2

IP2Y12_previo

Sí

2

Art_periférica

Sí

2

Hb_ingreso

< 10

39

10-16

35

> 16

0

Edad

< 45

0

45-54

36

55-84

39

> 85

41

Killip: Clasificación Killip y Kimball del infarto agudo de miocardio (I = ausencia de datos de insuficiencia cardiaca izquierda; II = estertores o crepitantes húmedos, tercer ruido cardiaco o aumento de la presión venosa yugular; III = edema agudo de pulmón; IV = shock cardiogénico); Cr_ingreso: nivel de creatinina en sangre al ingreso (mg/dL); DABVD: dependencia para las actividades básicas de la vida diaria; ACV_peri: ictus/accidente isquémico transitorio durante el cateterismo o antes del alta hospitalaria; PCR_peri: parada cardiorrespiratoria durante el cateterismo o antes del alta hospitalaria; FC_ingreso: frecuencia cardiaca en el momento del ingreso; IP2Y12_previo: tratamiento con un inhibidor de P2Y12 previo al ingreso; Art_Periférica: antecedente de arteriopatía periférica; Hb_ingreso: niveles de hemoglobina en sangre en el momento del ingreso (mg/dL).

Comparativa temporal del área bajo la curva del modelo GRACE vs aprendizaje automático.

Conclusiones: Los modelos de supervivencia basados en algoritmos de AA podrían superar las limitaciones de las escalas actualmente utilizadas para estratificar el riesgo en pacientes con SCASEST y mejorar así la capacidad de discriminación pronóstica.

Comunicaciones disponibles de "4009. Unidad de críticos cardiológicos: <i>shock</i>, tromboembolia pulmonar, parada cardiaca y mucho más"

4009-1. Modera
Juan Carlos García Rubira, Madrid

4009-2. Nueva clasificación de riesgo para pacientes con embolia aguda de pulmón en base a los estadios de shock de la escala SCAI (RISA-PE)
Rocío Párraga1, Carlos Real1, María-Eugenia Vázquez-álvarez2, Ernesto Valero3, Maite Velázquez4, Daniel Tébar5, Neus Savatella6, Eva Rúmiz7, Valeriano Ruiz Quevedo8, Fernando Sabatel-Pérez9, Ignacio Amat-Santos10, Juan José Portero11, Ana Viana-Tejedor1, Carlos Ferrera1 y Pablo Salinas1

1Cardiología. Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España, 2Cardiología. Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, España, 3Cardiología. Hospital Clínico Universitario de Valencia, Valencia, España, 4Cardiología. Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España, 5Cardiología. Hospital Universitario La Paz, Madrid, España, 6Cardiología. Hospital del Mar, Barcelona, España, 7Cardiología. Hospital General Universitario, Valencia, España, 8Cardiología. Hospital Universitario de Navarra, Pamplona (Navarra), España, 9Cardiología. Hospital Universitario San Cecilio, Granada, España, 10Cardiología. Hospital Clínico Universitario de Valladolid, Valladolid, España y 11Cardiología. Complejo Hospitalario Universitario, Albacete, España.
4009-3. Tratamiento de la estenosis aórtica grave en shock cardiogénico en España: resultados de la TAVI frente a la cirugía y al tratamiento médico
Carlos Ferrera Durán1, Carolina Espejo Paeres2, Náyade del Prado3, Pilar Jiménez Quevedo1, Luis Nombela Franco1, Francisco Javier Noriega Sanz1, Cristina Fernández Pérez3, Nieves Gonzalo López1, Nicolás Rosillo Ramírez4, Rodrigo Fernández Jiménez1, Iván Núñez Gil1, Javier Escaned Barbosa1, Antonio Fernández Ortiz1, Francisco Javier Elola Somoza3 y Ana Viana Tejedor1

1Servicio de Cardiología, Instituto Cardiovascular. Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España, 2Servicio de Cardiología. Hospital Universitario Miguel Servet, Zaragoza, España, 3Fundación IMAS, Madrid, España y 4Servicio de Medicina Preventiva. Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España.
4009-4. Implicaciones diagnósticas y pronosticas de los niveles de biomarcadores de inflamación y disfunción endotelial en el infarto de miocardio con y sin arterias coronarias obstructivas
María Jesús Espinosa Pascual1, Nuria Gil Mancebo1, María Martín Muñoz1, Mariam El Assar de la Fuente2, José Antonio Carnicero Carreño2, Daniel Nieto Ibáñez1, Miguel de la Serna Real de Asua1, Silvia Humanes Ybañez1, Miguel Gutiérrez Muñoz1, Bárbara Izquierdo Coronel1, Renée Olsen Rodríguez1, Alfonso Fraile Sanz1, Rebeca Mata Caballero1, Paula Rodríguez Montes1 y Joaquín J. Alonso Martín1

1Cardiología. Hospital Universitario de Getafe, Getafe (Madrid), España y 2Hospital Universitario de Getafe, Getafe (Madrid), España.
4009-5. La oximetría cerebral como predictor de supervivencia en la parada cardiorrespiratoria extrahospitalaria
Ruth Salaberria Udabe1, Andima Larrea Redin1, Elisabete Aramendi Ecenarro2, Rebeca Castaño Becerril1, Ander Arregui Otxotorena1, Nuria Barral Martínez1 y Aroa Hermosa Torrado1

1Emergencias, Bilbao (Vizcaya), España y 2Universidad del País Vasco, Bilbao (Vizcaya), España.
4009-6. Trombosis intraventricular en el síndrome de tako-tsubo: prevalencia, factores asociados y pronóstico
Jorge Salamanca Viloria1, Lidia Vilches Miguel1, Óscar Vedia Cruz2, Aitor Uribarri González3, Emilia Blanco Ponce4, Clara Fernández Cordón5, Miguel José Corbí Pascual6, Manuel Almendro Delia7, Alberto Pérez Castellanos8, Agustín Carlos Martín García9, Albert Durán Cambra10, Víctor Manuel Becerra11, Sergio Raposeiras Roubín12, Fernando Alfonso Manterola1 e Iván Núñez Gil2

1Servicio de Cardiología. Hospital Universitario de la Princesa, Madrid, España, 2Servicio de Cardiología. Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España, 3Servicio de Cardiología. Hospital Universitario Vall d'Hebron, Barcelona, España, 4Servicio de Cardiología. Hospital Universitari Arnau de Vilanova, Lleida, España, 5Servicio de Cardiología. Hospital Clínico Universitario de Valladolid, Valladolid, España, 6Servicio de Cardiología. Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, Albacete, España, 7Servicio de Cardiología. Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, España, 8Servicio de Cardiología. Hospital Son Espases, Palma de Mallorca (Illes Balears), España, 9Servicio de Cardiología. Complejo Asistencial Universitario de Salamanca, Salamanca, España, 10Servicio de Cardiología. Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona, España, 11Servicio de Cardiología. Hospital Clínico Universitario Virgen de la Victoria, Málaga, España y 12Servicio de Cardiología. Hospital Álvaro Cunqueiro, Vigo (Pontevedra), España.
4009-7. Modelo de supervivencia basado en aprendizaje automático para pacientes con síndrome coronario agudo sin elevación del segmento ST (SCASEST)
Gabriel González Barbeito1, Rodrigo Araníbar Martínez1, Vicente Piñero Maciá1, Fausto de Andrés Cardelle1, Miguel Louro Freire1, Carmen Vidau Getán1 y Guillermo Aldama López2

1Servicio de Cardiología y 2Servicio de Cardiología; Unidad de Hemodinámica. Complexo Hospitalario Universitario A Coruña, A Coruña (A Coruña), España.

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