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
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Índice de autores
Introducción y objetivos: La tasa de implante de marcapasos definitivo en los pacientes que se someten a un implante valvular aórtico transcatéter no es despreciable, objetivándose en algunos estudios como factor predictor independiente de mortalidad a un año tras TAVI. El objetivo de este estudio es analizar los posibles factores predictores relacionados con la necesidad de implante de marcapasos.
Métodos: La población de estudio incluye 99 pacientes con implante valvular aórtico transcatéter desde junio de 2022 hasta diciembre de 2023 excluyendo aquellos pacientes portadores de marcapasos definitivo previo al implante de TAVI o que se iban a someter a un procedimiento valve in valve transcatéter. Se realizó un análisis de regresión logística univariado de potenciales variables predictoras clínicas, electrocardiográficas, ecocardiográficas y parámetros predictores a través de tomografía axial computarizada (TAC). A continuación, se realizó un modelo de regresión logística multivariable utilizando las variables que en el univariado habían alcanzado un valor p < 0,1. Finalmente se realizó un test de validez diagnóstica así como un análisis de predicción del área bajo la curva con este modelo.
Resultados: Se incluyeron 99 pacientes de los cuales 29 pacientes (29,2%) precisaron de implante de MCP definitivo, con una media de edad de 81 ± 6,3 años, siendo el 60% de los pacientes varones. Se mostraron en el análisis univariable como predictores de necesidad de implante de marcapasos variables clínicas como el sexo (p = 0,08), electrocardiográficas como la fibrilación auricular (p = 0,02) y el bloqueo de rama derecha (p = 0,01) y parámetros a través de TAC como el calcio en el tracto de salida de ventrículo izquierdo (TSVI) (p < 0,001) y la longitud del septo membranoso (p 6,9 mm y la calcificación en el TSVI se relacionaban de forma independiente con la necesidad de implante de MCP de forma significativa (p < 0,001). Con este modelo de variables predictoras de necesidad de MCP se obtiene una sensibilidad del 72,4% y una especificidad del 97,14%, consiguiendo una capacidad discriminativa con un área bajo la curva de 0,93.
Análisis multivariable |
||||
Variables |
|
OR |
IC95% (OR) |
p |
Sexo |
|
0,13 |
(0,06-1,42) |
0,13 |
Bloqueo |
||||
|
BAV 1er grado |
0,15 |
(0,12-1,91) |
0,14 |
|
BRIHH |
0,16 |
(0,13-1,90) |
0,15 |
|
BRDHH |
3,63 |
(0,38-34,90) |
0,27 |
Fibrilación auricular preimplante |
|
1,91 |
(0,31-11,8) |
0,49 |
Calcio en TSVI |
|
4,51 |
(1,09-18,67) |
0,04 |
Septo membranoso |
|
0,41 |
(0,27-0,63) |
< 0,001 |
BAV: bloqueo auriculoventricular; BRIHH: bloqueo de rama izquierda del haz de His; BRDHH: bloqueo de rama derecha del haz de His; TSVI: tracto de salida de ventrículo izquierdo. |
Área bajo la curva.
Conclusiones: Este modelo predictivo podría ayudarnos a seleccionar de forma correcta en un 90% de los casos a aquellos pacientes con más riesgo de necesitar un MCP tras el implante de TAVI.