Se realizó un estudio longitudinal retrospectivo a partir de la información facilitada por el CMBD del SNS, que integra el conjunto de los servicios de salud pública de España. Se incluyeron todos los ingresos con diagnóstico principal de IC al alta ocurridos entre el 1 de enero y el 31 de diciembre de 2012. Se categorizaron los diagnósticos principales de IC mediante los siguientes códigos de la 9.a revisión de la Clasificación Internacional de Enfermedades-modificación clínica (CIE-9-MC): 402.01, 402.11, 402.91, 404.01, 404.03, 404.11, 404.13, 404.91, 404.93 y 428.* 9. Se identificó a cada paciente por el código de su tarjeta sanitaria, que se encriptó mediante un número al azar para garantizar su privacidad. Se tipificó como «episodio índice» de cada paciente la primera alta de un ingreso por IC en 2012.

Al objeto de mejorar la consistencia y la calidad de los datos, se adaptaron los modelos elaborados para los Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) estadounidenses9,10. De este modo, se excluyó a los pacientes con edad <35 y> 94 años, a los dados de alta con vida a lo largo del primer día posterior al ingreso, a los pacientes cuya alta estaba motivada por causas desconocidas y a quienes se dieron de alta voluntaria en contra del criterio clínico. También se descartaron las altas concedidas para traslado a otros centros con el fin de evitar duplicidades y los falsos reingresos en el mismo episodio.

La selección de los factores de riesgo para el ajuste de la mortalidad hospitalaria y de los reingresos también se atuvo a los criterios del modelo preparado para los CMS9. Se siguió a la cohorte completa durante 1 año tras el alta hospitalaria.

Las variables de resultado fueron la mortalidad hospitalaria durante el episodio índice, la mortalidad hospitalaria y los reingresos por enfermedades cardiacas a los 30 días y al año del alta. En la estimación de los reingresos, se excluyeron tanto las muertes hospitalarias durante el episodio índice como los reingresos programados. En el caso de varios reingresos, se tuvo en cuenta únicamente el primer reingreso durante el periodo analizado (30 días, 1 año), y solo se consideraron los reingresos en que las «enfermedades cardiacas» constituían el episodio principal. Entre las enfermedades cardiacas incluidas se encuentran la cardiopatía reumática (códigos de la CIE-9-MC 390.*-398.*), la cardiopatía hipertensiva (códigos de la CIE-9-MC 401.*-405.*), la cardiopatía isquémica (códigos de la CIE-9-MC 410.*-414.*), las enfermedades de la circulación pulmonar (códigos de la CIE-9-MC 415.*-417.*), otras formas de enfermedad cardiaca (códigos de la CIE-9-MC 420.*-429.*) y el aneurisma aórtico y disecante (códigos de la CIE-9-MC 441.01, 441.1, 441.2 y 444.1).

Se valoraron las características de los centros sanitarios como el volumen de altas del hospital y la dotación de recursos cardiológicos (cirugía cardiaca, laboratorio de cateterismo cardiaco propio y programa de transplante cardiaco). Los datos relativos a las características estructurales de los hospitales se obtuvieron del proyecto RECALCAR11.

Las variables continuas se presentan como media±desviación estándar o mediana [intervalo intercuartílico] y las categóricas, en frecuencia y porcentaje.

Las tasas ajustadas por riesgo de mortalidad (RSMR, risk-standardized mortality rates) y por riesgo de reingresos (RSRR, risk-standardized readmission rates) se calcularon siguiendo el modelo jerarquizado de regresión logística elaborado para los CMS9,10, que se adaptó a la estructura del CMBD del SNS, donde los hospitales se introdujeron en el modelo como ordenada en origen al azar. Los diagnósticos secundarios del CMBD se agruparon en categorías de enfermedades en consonancia con Pope et al.12, actualizadas posteriormente por la Agency for Healthcare Research and Quality estadounidense. El modelo definitivo se construyó por el método de eliminación retrógrada. Los coeficientes de ajuste y los factores incluidos finalmente en los modelos de mortalidad hospitalaria y de reingresos se extrajeron de los datos propios del presente estudio. La significación estadística para la selección y la eliminación se fijó en valores de p <0,05 y p ≥ 0,10 respectivamente.

Además de las variables clínicas y demográficas de los pacientes, los modelos jerarquizados de ajuste por riesgo incluyen los factores inherentes al funcionamiento de cada centro hospitalario13-15. Así, se calcularon las RSMR y RSRR como el cociente entre el número previsto de muertes hospitalarias y de reingresos estimado a partir de las variables de funcionamiento de cada hospital con la casuística allí observada y el número esperado de muertes hospitalarias y de reingresos determinado por el funcionamiento estándar a partir de la media del conjunto de hospitales con la casuística de dicho hospital, multiplicado por las tasas sin ajustar de mortalidad hospitalaria y de reingresos de todos los hospitales. Esta estrategia permite comparar el funcionamiento de un hospital en particular, dada su propia casuística, frente al funcionamiento estándar de la media hospitalaria con la misma casuística9.

Se evaluó el modelo de discriminación mediante las curvas receiver operating characteristic (ROC). Las RSMR y RSRR que se obtuvieron de los modelos jerarquizados sirvieron para comparar el pronóstico entre los distintos hospitales. Las RSRR no se ajustaron por la variable de muerte como evento adverso competitivo, ya que el CMBD del SNS no ofrece información acerca de las muertes extrahospitalarias. Se estimaron los datos sobre las características de los centros sanitarios mediante ANOVA o la prueba de la t de Student, según correspondiera.

A la hora de discriminar entre centros hospitalarios de alto y bajo volumen de altas, se empleó el algoritmo de agrupamiento de medias en función del parámetro K (K-means clustering algorithm), donde se descartaron los hospitales con menos de 25 pacientes con IC (26 exclusiones), con el propósito de alcanzar la densidad máxima dentro del mismo grupo y la densidad mínima entre grupos. Se diseñó el modelo matemático a partir de los dos tercios del conjunto de datos y se validó con el tercio restante. Se evaluó la asociación entre el volumen de altas y las RSMR o RSRR mediante el coeficiente de correlación de Pearson y los modelos de regresión lineal.

Todos los análisis fueron bilaterales y las diferencias se consideraron indicativas de significación estadística en un valor de p <0,05. Se obtuvieron además las odds ratios (OR) ajustadas y sus intervalos de confianza del 95% (IC95%). El análisis estadístico se llevó a cabo en los programas informáticos Stata, versión 13.0 (StataCorp LLC; College Station, Texas, Estados Unidos), e IBM SPSS Statistics, versión 20 (IBM Corporation; Armonk, Nueva York, Estados Unidos). El presente estudio se atuvo a los principios éticos recogidos en la Declaración de Helsinki y el comité de ética lo exoneró de supervisión complementaria, puesto que todos los datos se habían anonimizado.

Durante el año 2012 se identificaron 86.177 episodios iniciales, de los cuales se excluyó a 8.525 pacientes (9,9%) y finalmente se incluyó en el estudio a 77.652 pacientes. Entre los motivos principales de exclusión (categorías que no se excluyen mutuamente) se encuentran: alta hospitalaria en el mismo día o al día siguiente y alta con vida (35%), edad menor de 35 años o mayor de 94 años (32%) y traslado a otro centro hospitalario (26%).

La media de edad era de 79,2 (9,9) años y el 55,3% eran mujeres. Las enfermedades concomitantes más comunes incluían arteriopatía periférica (64,7%), hipertensión (56,3%), nefropatía crónica (33,5%), valvulopatía (29,1%), demencia (20,9%) y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (17,7%) (tabla 1).

La tasa bruta de mortalidad hospitalaria durante el episodio índice fue del 9,2%, que se incrementó hasta el 14,5% (tasa acumulada) a lo largo del año de seguimiento (el 10,4% al mes y el 11,8% a los 3 meses).

En el transcurso del año de seguimiento se registraron 37.247 episodios de hospitalización por causas cardiacas correspondientes a 23.661 pacientes. La tasa general de reingresos por enfermedad cardiovascular alcanzó el 32,6% (el 9,7% durante el primer mes tras el alta hospitalaria). Los episodios de IC descompensada (62,8%) seguidos de los de cardiopatía isquémica (6,8%) constituyeron el motivo principal de ingreso.

El análisis jerarquizado de regresión identificó los principales factores de riesgo de mortalidad hospitalaria en el episodio índice (tabla 2) y de mortalidad hospitalaria y de reingresos al año (tabla 1 del material adicional). El ictus, el cáncer metastásico, la insuficiencia cardiorrespiratoria y el shock, así como el infarto agudo de miocardio, demostraron la asociación más potente con la mortalidad hospitalaria (tabla 2) y con la mortalidad hospitalaria al año, mientras que la valvulopatía, la diabetes mellitus y la revascularización miocárdica mostraron una correlación sólida con el incremento de tasas de reingresos a 1 año. La insuficiencia renal se asoció con fuerza tanto a la mortalidad hospitalaria como al reingreso hospitalario (tabla 1 del material adicional). El área bajo la curva (AUC) de mortalidad hospitalaria en el episodio índice fue de 0,745 (figura 1), y de 0,735 y de 0,706 a los 30 días y al año respectivamente (figura 1 del material adicional). La mediana de OR para la mortalidad hospitalaria en el episodio índice fue de 1,49, lo cual apunta una alta variabilidad entre hospitales. Las AUC para la identificación de pacientes con reingresos por enfermedad cardiovascular a los 30 días y al año fueron de 0,598 y de 0,612 respectivamente.

Figura 1.

Curvas receiver operating characteristics para la mortalidad hospitalaria en el episodio índice. Ajuste jerarquizado.

(0,07MB).

Se analizó la información sobre el número de altas por IC de cada hospital con el fin de dicotomizar los centros hospitalarios en 2 categorías (hospitales de alto y bajo volumen de altas). El punto de corte se fijó en 340 altas por IC en cada hospital durante 2012. El 64% de los pacientes (49.765) y el 35,34% de los hospitales (94) se clasificaron dentro de la categoría de mayor volumen de altas.

Las RSMR resultaron inferiores entre los hospitales con un alto volumen de altas (el–76,5% en el episodio índice, el–7,6% a los 30 días y el 7,1% al año) (figura 2, tabla 3) pero, por el contrario, estos hospitales presentaban tasas superiores de reingresos por causas cardiacas al año (4,2%) (tabla 3).

Figura 2.

Mortalidad hospitalaria ajustada por riesgo en el episodio índice y volumen hospitalario. Puntos azules: hospitales de bajo volumen; puntos verdes: hospitales de alto volumen (≥ 340 altas por insuficiencia cardiaca/centro hospitalario). Esta figura se muestra a todo color solo en la versión electrónica del artículo.

(0,12MB).

En lo que respecta a la dotación de recursos hospitalarios de asistencia cardiológica, contaban con un laboratorio de cateterismo cardiaco 98 (33,6%) de los 292 hospitales participantes. La cirugía cardiaca se encontraba disponible en 46 centros sanitarios (15,7%) e incluso 15 de ellos tenían acceso a un programa de trasplante cardiaco. Al evaluar la incidencia de estos recursos sobre el pronóstico (tabla 2 del material adicional), no se halló asociación alguna que mostrara significación estadística e independencia del volumen entre su disponibilidad y la mortalidad hospitalaria (en el episodio índice, a los 30 días y al año) y los reingresos a los 30 días (p> 0,05). Sin embargo, la existencia de un servicio de cardiología estructurado en el hospital se asoció con un mejor pronóstico que la ausencia de dicho servicio (tabla 4).

Este estudio presenta ciertas limitaciones. Si bien se trata de un análisis retrospectivo que parte de los datos recogidos en el CMBD, queda demostrada la validez de utilizar información administrativa a la hora de determinar el pronóstico de los pacientes ingresados en los servicios sanitarios, frente al empleo de las historias clínicas29,30. La fiabilidad de esta clase de estudio permite la comparación pública de las diferencias entre hospitales7. El registro de las altas hospitalarias y de la mortalidad hospitalaria mediante los mismos identificadores personales agilizó el proceso de recogida de datos durante el seguimiento. No se obtuvo una buena exactitud de discriminación del modelo de ajuste para los reingresos hospitalarios (0,598 y 0,612), pero se asemejó a la del modelo de los CMS7 y a la de otros estudios poblacionales sobre reingresos hospitalarios, cuyas AUC se encontraban entre 0,55 y 0,6531,32; aun así, el empleo de tasas ajustadas resultó más exacto que el de las tasas brutas de reingresos sin ajuste.

A diferencia de la metodología empleada para los CMS9,10, no se pudo analizar todos los reingresos por cualquier causa, ya que el Ministerio de Sanidad solo aportaba datos sobre altas hospitalarias por enfermedades cardiacas. Tampoco pudo obtenerse la información relacionada con los pacientes que fallecieron fuera del ámbito hospitalario. Sin embargo, partiendo de la tasa obtenida en el presente análisis de mortalidad al año, puede extrapolarse que existen, de manera proporcional, algunos pacientes hospitalizados por IC (episodio índice) que fallecieron fuera del hospital a lo largo del año siguiente al alta hospitalaria, bien debido a muerte súbita o a otras causas. La tasa de mortalidad hospitalaria al año de esta serie (14,4%) se aproxima a la cifra de mortalidad al año por causas cardiovasculares publicada en el registro ESC-HF Pilot de pacientes dados de alta en hospitales del sur de Europa (el 16,8%, incluidas las muertes extrahospitalarias), con la salvedad de que en el presente estudio no se efectuó un seguimiento de las muertes cerebrovasculares33. Por lo tanto, cabe concluir de manera razonable que la tasa real de mortalidad por IC supera ligeramente la cifra aquí expuesta.

Otra limitación reside en que no se identificaron ciertos factores de confusión en los modelos de ajuste que habrían ejercido una influencia significativa. Los diagnósticos secundarios que representaban variables de ajuste de riesgo correspondían a enfermedades que estaban presentes en el momento del ingreso o a complicaciones que estarían reflejando momentáneamente un tratamiento inapropiado. Las RSRR no se ajustaron por la variable de muerte como evento adverso competitivo. No obstante, el presente método se asemeja a algunos modelos validados con anterioridad en términos de su capacidad predictiva7,31,32.

La clasificación errónea de los datos del CMBD no permitió valorar la mortalidad o los reingresos a partir de la clasificación actual de la IC. Sin embargo, aún hay cierta controversia en torno al efecto de la fracción de eyección en el pronóstico de la IC. Los últimos datos publicados señalan que la mortalidad entre los pacientes con IC muestra semejanza, con independencia de la fracción de eyección34.