Introducción
Dr. Héctor Bueno
Presidente del Comité Científico del Congreso
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Introducción y objetivos: Tradicionalmente, la edad avanzada se consideraba un factor de mayor impacto sobre la estancia hospitalaria (EH) y coste sanitario. Sin embargo, estudios recientes sugieren que comorbilidades podrían tener un impacto incluso más grande que la edad en varios escenarios clínicos. El objetivo de nuestro estudio fue desarrollar un nuevo score para la predicción de exceso en EH en pacientes sometidos a implante de marcapasos (MP).
Métodos: Se trata de un estudio retrospectivo de un único centro, incluyendo pacientes sometidos a nuevo implante de MP entre junio 2016 y diciembre 2018. Exceso de EH fue definido como EH > 3 días. Con el objetivo de minimizar factores de confusión, se excluyeron pacientes sometidos a recambio de MP y aquellos que fueron sometidos a otros procedimientos invasivos (como intervención coronaria percutánea, TAVI, etc.). Para el desarrollo del score, se determinaron los valores absolutos de los coeficientes de regresión. Los decimales fueron redondeados. Si β1...βp fueron los coeficientes de variables independientes dicotómicos, incluyendo X1, X2, ..., XP, entonces el Score fue desarrollado según la siguiente fórmula: Risk Score = |β1| × X1 + |β2| × X2 + |β3| × ... + Xp × |βp|.
Resultados: Se incluyeron 507 pacientes con una edad media de 80,6 (± 8,5) años y un tiempo de seguimiento medio de 24 meses. El 55% de los pacientes fueron varones. Las características clínicas basales están resumidos en la tabla 1; 189 pacientes tuvieron un exceso de EH. Los resultados de los modelos de regresión logística binarias para la predicción de exceso de EH están resumidos en tabla 2. Según el método descrito, se determinó el siguiente score: score = (Fibrilación auricular*2) + (Ictus*3) + (Demencia*3) + (Cáncer*5) + (EPOC*3). Un score 9 predijeron un exceso de EH de forma moderada y grave, respectivamente (HR: 6,6 (3,9 -11,2), p < 0,001 y HR: 15,8 (4,7 -13,5), p < 0,001, respectivamente).
Comorbilidades y coeficientes de los modelos de regresión logística |
||
Comorbilidades |
Todos los pacientes (n = 507) |
|
Diabetes mellitus-n (%) |
141 (28) |
|
Fibrilación auricular-n (%) |
184 (36) |
|
Enfermedad renal crónica-n (%) |
81 (16) |
|
Infarto de miocardio-n (%) |
66 (13) |
|
Ictus-n (%) |
44 (9) |
|
Demencia-n (%) |
53 (11) |
|
Cáncer-n (%) |
28 (6) |
|
EPOC-n (%) |
48 (10) |
|
Tipo de estimulación, DCP-n (%) |
383 (76) |
|
Predictores |
HR (IC95%) |
p |
Edad |
- |
- |
Sexo masculino |
- |
- |
Tipo de estimulación |
- |
- |
Fibrilación auricular |
2,0 (1,2 -3,4) |
0,006 |
Enfermedad renal crónica |
4,6 (2,6 -8,3) |
< 0,001 |
Ictus |
3,4 (1,6 -7,2) |
0,002 |
Demencia |
3,4 (1,6 -6,9) |
0,001 |
Cáncer |
4,8 (1,9 -12,1) |
0,001 |
EPOC |
3,2 (1,6 -6,3) |
0,001 |
DCP: dual chamber pacing; EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica; HR: hazard ratio; IC: intervalo de confianza; -: no significante. |
Conclusiones: Comorbilidades, y no la edad, predicen exceso de EH en pacientes sometidos a implante de MP. Nuestro score podría optimizar la evaluación de pacientes considerados para implante de MP.