REVISTA ESPAÑOLA DE
CARDIOLOGÍA
ISSN: 0300-8932 Factor de impacto 2024 4,9

SEC 2025 - El Congreso de la Salud Cardiovascular

SEC 2025 - El Congreso de la Salud Cardiovascular
Granada, 23 - 25 de Octubre de 2025


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

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

6073. Calidad asistencial, seguridad y resultados

Fecha : 23-10-2025 00:00:00
Tipo : Póster

6073-551. Utilidad de un modelo de Markov multiestado para el análisis de resultados clínicos en pacientes con insuficiencia cardiaca

Miguel Hernández Gómez1, Jorge Vélez García1, Diego Alvaredo Rodrigo2, David Lora Pablos2, Andrea Leiva García3, José Luis Bernal Sobrino1, Beatriz Palacios Izquierdo4, Raquel Pita Compostizo4, Margarita Capel Sánchez5, Nicolás Rosillo Ramírez1, Guillermo Moreno Muñoz6 y Héctor Bueno Zamora1

1Grupo de Investigación Cardiovascular Multidisciplinar Traslacional (GICMT), Instituto de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (imas12), Servicio de Cardiología, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España, 2Instituto de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (imas12), Madrid, España, 3Facultad de Estudios Estadísticos, Universidad Complutense de Madrid (UCM), Madrid, España, 4BioPharmaceuticals Medical, AstraZeneca Farmacéutica, Madrid, España, 5BioPharmaceuticals Corporate Affairs & Market Access, AstraZeneca Farmacéutica, Madrid, España y 6Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología, Universidad Complutense, Madrid, España.

Introducción y objetivos: El análisis tradicional de resultados compuestos en salud no considera el momento ni la duración de los eventos. El modelo COHERENT (Clinical Outcomes, HEaltcare REsource utilizatioN, and relaTed costs) incorpora la secuencia, duración y momento de los contactos sanitarios o estados del paciente (hospitalización, reingreso, urgencias, vivo fuera del hospital o muerte) representándolos diariamente, permitiendo calcular los resultados clínicos, el uso de recursos sanitarios y costes económicos pero su análisis estadístico es complejo. Este trabajo evalúa la utilidad de los modelos de Markov multiestado (MMM) como herramienta estadística para COHERENT.

Métodos: Se realizó un seguimiento durante un año a una cohorte de 3.280 pacientes atendidos en el servicio de urgencias u hospitalizados con un diagnóstico de insuficiencia cardiaca (IC) durante el año 2018 en un hospital terciario. Se consideraron los siguientes estados de cada paciente: vivo fuera del hospital, urgencias (SU), hospitalización (Hospital), reingreso (Re-Hospital), visita subsecuente al SU (revisita SU), consultas ambulatorias (AMB) y muerte. Se compararon los resultados de pacientes con y sin enfermedad renal grave como caso de uso. Se evaluó la utilidad del uso de un MMM para analizar las transiciones entre los distintos estados durante el seguimiento de los pacientes.

Resultados: El MMM mostró, ajustando por edad y sexo, una probabilidad significativamente más baja de que los pacientes con enfermedad renal grave regresen a casa, independientemente del estado en el que se encontraran (SU → Casa [HR, 0,72; IC95%, 0,54-0,95], Revisita SU → Casa [HR, 0,83; IC95%, 0,75-0,93], Hospital → Casa [HR, 0,77; IC95%, 0,69-0,86], Re-Hospital → Casa [HR, 0,82; IC95%, 0,74-0,92]), y un mayor riesgo de mortalidad, particularmente partiendo desde el hospital y casa (Casa → Muerte [HR, 1,54; IC95%, 1,01-2,37] y Hospital → Muerte [HR, 1,71; IC95%, 1,30-2,24]), en comparación a aquellos sin enfermedad renal grave.

Modelo de riesgos proporcionales de Markov a 1 año para el cambio entre los diferentes estados clínicos en pacientes con disfunción renal grave (modelo univariante) y modelo de riesgos proporcionales de Markov con disfunción renal grave como variable de interés ajustada por edad y sexo (modelo multivariante)

Riesgo de transición de 1 año

Modelo univariante

Modelo multivariante
 

Efecto no ajustado de la disfunción renal grave

Efecto ajustado de la disfunción renal grave

Efecto ajustado de la edad

Efecto ajustado del sexo

 

HR (IC95%)

HR (IC95%)

HR (IC95%)

HR (IC95%)

SU-Casa

0,692 (0,526-0,910)

0,719 (0,545-0,948)

 0,715 (0,599-0,853)

1,019 (0,860-1,207)

SU-Hospital

1,130 (1,002-1,275)

1,119 (0,993-1,262)

 1,072 (0,980-1,172)

0,956 (0,874-1,045)

SU-Muerte

1,151 (0,008-159,721)

1,112 (0,001-1229,6)

 1,149 (0,010-133,63)

1,189 (0,009-159,953)

Casa-Revisita SU

1,422 (1,296-1,561)

1,367 (1,257-1,486)

 0,938 (0,877-1,004)

0,862 (0,806-0,921)

Casa-Hospital

1,004 (0,274-3,673)

0,922 (0,298-2,851)

 0,218 (0,039-1,201)

0,546 (0,261-1,141)

Casa-Re-Hospital

1,970 (0,691-5,618)

4,250 (2,697-6,699)

 0,114 (0,021-0,619)

0,380 (0,196-0,734)

Casa-Muerte

1,548 (0,993-2,414)

1,541 (1,002-2,368)

 2,417 (1,631-3,582)

0,842 (0,581-1,221)

Revisita SU-Casa

0,827 (0,743-0,921)

0,831 (0,746-0,925)

 0,854 (0,787-0,927)

0,975 (0,900-1,056)

Revisita SU-Hospital

0,779 (0,522-1,164)

0,810 (0,569-1,154)

 1,477 (1,113-1,958)

0,922 (0,707-1,204)

Revisita SU-Re-Hospital

1,236 (1,067-1,431)

1,106 (0,974-1,256)

 1,154 (1,033-1,288)

0,939 (0,841-1,047)

Revisita SU-Muerte

0,913 (0,251-3,319)

0,589 (0,116-2,989)

 2,029 (0,706-5,831)

1,070 (0,376-3,046)

Hospital-Casa

0,773 (0,693-0,863)

0,769 (0,689-0,859)

 1,186 (1,094-1,285)

1,024 (0,945-1,109)

Hospital-Muerte

1,746 (1,326-2,300)

1,706 (1,298-2,241)

 2,030 (1,574-2,620)

0,742 (0,577-0,954)

Re-Hospital-Casa

0,822 (0,739-0,916)

0,822 (0,739-0,915)

 0,932 (0,851-1,020)

1,027 (0,940-1,122)

Re-Hospital-Muerte

1,060 (0,795-1,415)

1,091 (0,817-1,457)

 1,955 (1,509-2,533)

1,174 (0,908-1,518)

HR: hazard ratio; IC: intervalo de confianza; Revisita SU: visitas subsecuentes al SU; SU: servicio de urgencias.

Gráfico de resultados compuestos utilizando el modelo COHERENT comparando pacientes con disfunción renal grave (derecha) y sin disfunción renal grave (izquierda) a 30 días (Panel A) y a 365 días (Panel B), aplicando modelos de Markov multiestado.

Conclusiones: Los modelos de Markov multiestado resultan adecuados para el análisis de resultados compuestos complejos en pacientes con IC, permitiendo estimar la probabilidad de las transiciones entre los distintos estados clínicos considerados en el modelo COHERENT.

Comunicaciones disponibles de "6073. Calidad asistencial, seguridad y resultados"

6073-550. Percepción de la calidad de vida en pacientes con hipertensión pulmonar: un estudio descriptivo
Luis Flores Sánchez de León1, Víctor García García2, Miguel Ferrer Menéndez3, Eva Gutiérrez Ortiz4, Nuria Ochoa Parra5, Belén Biscotti Rodil6, Irene Martín de Miguel6, Alejandro Cruz Utrilla6 y M. Pilar Escribano Subias6

1Servicio de Cardiología, Hospital Universitario de la Princesa, Madrid, España, 2Servicio de Neumología, Hospital Universitario Virgen del Rocío, Sevilla, España, 3Servicio de Cardiología, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona, España, 4Servicio de Cardiología, Unidad de Hipertensión Pulmonar, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España, 5Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario 12 de Octubre (FIBH12O), Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España y 6Unidad de Hipertensión Pulmonar, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España.
6073-551. Utilidad de un modelo de Markov multiestado para el análisis de resultados clínicos en pacientes con insuficiencia cardiaca
Miguel Hernández Gómez1, Jorge Vélez García1, Diego Alvaredo Rodrigo2, David Lora Pablos2, Andrea Leiva García3, José Luis Bernal Sobrino1, Beatriz Palacios Izquierdo4, Raquel Pita Compostizo4, Margarita Capel Sánchez5, Nicolás Rosillo Ramírez1, Guillermo Moreno Muñoz6 y Héctor Bueno Zamora1

1Grupo de Investigación Cardiovascular Multidisciplinar Traslacional (GICMT), Instituto de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (imas12), Servicio de Cardiología, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España, 2Instituto de Investigación Sanitaria Hospital 12 de Octubre (imas12), Madrid, España, 3Facultad de Estudios Estadísticos, Universidad Complutense de Madrid (UCM), Madrid, España, 4BioPharmaceuticals Medical, AstraZeneca Farmacéutica, Madrid, España, 5BioPharmaceuticals Corporate Affairs & Market Access, AstraZeneca Farmacéutica, Madrid, España y 6Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología, Universidad Complutense, Madrid, España.
6073-552. Cierre percutáneo de la orejuela auricular izquierda tras hemorragia grave en pacientes con fibrilación auricular anticoagulados: influencia del tipo de centro según datos en la vida real del registro PERSEO
Ana María Martínez Rodríguez1, Martín Ruiz Ortiz2, Lucas Barreiro Mesa2, Alejandro Reina Moreno3, Alejandro Recio Mayoral3, Jaime Nevado Portero4, Carlos del Toro Esperón4, Ismael Arco Adamuz5, José Luis Delgado Prieto6, Ana Delia Ruiz Duthil7, Alejandro Isidoro Pérez Cabeza8, Jesús Aceituno Cubero9, Almudena Valle Alberca10, Laura Jordán Martínez5 y Javier Torres Llergo1

Servicio de Cardiología de 1Hospital Universitario de Jaén, Jaén, España, 2Hospital Universitario Reina Sofía, Córdoba, España, 3Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, España, 4Hospital Universitario Virgen del Rocío, Sevilla, España, 5Hospital Universitario Virgen de las Nieves, Granada, España, 6Hospital Regional Universitario de Málaga, Málaga, España, 7Hospital Universitario Clínico San Cecilio, Granada, España, 8Hospital Clínico Universitario Virgen de la Victoria, Málaga, España, 9Hospital Universitario Torrecárdenas, Almería, España y 10Hospital Universitario Costa del Sol, Marbella (Málaga), España.
6073-553. Diagnóstico de miocarditis en la cohorte Pre-MYO: comparación entre diagnósticos locales y revisados por expertos
Fernando Domínguez Rodríguez1, José María Larrañaga Moreira2, Aitor Uribarri González3, Luis Ruiz Guerrero4, Alberto Esteban Fernández5, Beatriz Fernández González6, María Gallego Delgado7, Jara Gayán Ordás8, Pablo Pastor Pueyo8, Juan Fernández Martínez9, Javier Torres Llergo10, Carles Díez López11, Antonia Tercero Martínez12, Azahara M. García Serna13 y Domingo Andrés Pascual Figal14

1Cardiología, Hospital Universitario Puerta de Hierro, Majadahonda (Madrid), España, 2Cardiología, Complexo Hospitalario Universitario A Coruña, (A Coruña), España, 3Cardiología, Hospital Universitari Vall d'Hebron, Barcelona, España, 4Cardiología, Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, Santander (Cantabria), España, 5Cardiología, Hospital Universitario Severo Ochoa, Leganés (Madrid), España, 6Cardiología, Hospital Universitario de Burgos, Burgos, España, 7Cardiología, Hospital Clínico Universitario de Salamanca, Salamanca, España, 8Cardiología, Hospital Universitari Arnau de Vilanova, Lleida, España, 9Cardiología, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Barcelona, España, 10Cardiología, Hospital Universitario de Jaén, Jaén, España, 11Cardiología, Hospital Universitario de Bellvitge, L’Hospitalet de Llobregat (Barcelona), España, 12Cardiología, Complejo Hospitalario Universitario de Albacete, Albacete, España, 13Cardiología, Instituto Murciano de Investigación Biosanitaria Virgen de la Arrixaca, Murcia, España y 14Cardiología, Hospital Clínico Universitario Virgen de la Arrixaca, Murcia, España.
6073-554. Atención a las cardiopatías en los hospitales comarcales de Andalucía, ¿es la inequidad nuestra seña de identidad?
Juan Luis Bonilla Palomas1, Gustavo Cortez Quiroga2, Dolores Ruiz Fernández1, Antonia Vaquer Seguí1 y Jairo Monedero Campo1

1Hospital San Juan de la Cruz, Úbeda (Jaén), España y 2Hospital Alto Guadalquivir, Andújar (Jaén), España.

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