Introducción
Dra. Lina Badimón Maestro
Presidente del Comité Científico del Congreso
Comité ejecutivo
Comité de evaluadores
Índice de autores
Introducción y objetivos: La indicación de desfibrilador implantable (DAI) en prevención primaria podría optimizarse si fuera posible predecir qué pacientes sufrirán descarga apropiada y aquellos que fallecerán sin recibir descarga.
Métodos: Estudio retrospectivo multicéntrico no controlado de una cohorte de 1174 pacientes con DAI implantado por prevención primaria: 81% varones, edad media 62 años (30% mayores de 70 años), cardiopatía isquémica: 56%, revascularización completa: 29%, FEVI < 0,25: 51%, NYHA 3-4: 39%. Se efectuó un estudio univariado con la determinación de la función de incidencia acumulada (CIF) basal y la comparación de las curvas de CIF para cada variable. El estudio multivariado consistió en la elaboración de un modelo de Fine Gray y el desarrollo de dos ecuaciones de regresión, que permitieron el cálculo de dos scores de riesgo (mortalidad y descarga apropiada). Con dichos scores se efectuó estratificación del riesgo de muerte sin descarga y de descarga apropiada. Se valoró la capacidad predictiva de ambos modelos con tablas clasificatorias obtenidas por regresión logística, curvas ROC y regresión de árbol.
Resultados: Durante un seguimiento promedio de 3 años 155 pacientes fallecieron sin haber recibido una descarga apropiada (4,22 muertes/100 personas-año), mientras que se produjeron 3,94 descargas/100 p-año (145 pacientes). El modelo predictivo de muerte sin descarga incluyó las siguientes variables: edad > 70 años, FEVI < 25%, NYHA 3-4, EPOC, creatinina > 2 mg/dl, ingreso previo por insuficiencia cardiaca, neoplasia maligna actual, dislipemia, marcapasos previo, sexo masculino y terapia de resincronización. El score de riesgo obtenido permitió una predicción razonable de mortalidad sin descarga y presentó un área bajo la curva ROC (AUC) de 0,75. En cambio, el modelo predictivo de primera descarga apropiada (antialdosterónicos, revascularización completa, neoplasia maligna actual, creatinina > 2 mg/dl e HTA) presentó una baja capacidad predictiva y un AUC de 0,61.
Incidencia acumulada de muerte sin descarga previa estratificada según score de riesgo.
Variables de los modelos predictivos de muerte y descarga de DAI |
|||
Variable |
SubHazard ratio |
Intervalo de confianza |
p |
Muerte sin descarga |
|
|
|
Edad > 70 años |
1,76 |
1,22-2,54 |
0,002 |
FEVI < 25 % |
1,44 |
1,03-2,01 |
0,032 |
EPOC |
1,57 |
1,06-2,34 |
0,026 |
Creatinina > 2 |
2,75 |
1,53-4,95 |
0,001 |
Ingreso previo por IC |
1,51 |
1,04-2,19 |
0,031 |
Neoplasia activa |
2,87 |
1,43-5,75 |
0,003 |
Dislipemia |
1,38 |
0,98-1,93 |
0,061 |
MCP previo |
1,85 |
1,06-3,24 |
0,031 |
Sexo masculino |
4,25 |
2,04-8,83 |
0,000 |
Terapia de resincronización |
0,53 |
0,37-0,78 |
0,001 |
NYHA 3-4 |
2,19 |
1,52-3,17 |
0,000 |
Primera descarga apropiada |
|||
Creatinina > 2 |
0,31 |
0,08-1,22 |
0,093 |
HTA |
1,41 |
0,99-2,01 |
0,054 |
Neoplasia activa |
0 |
0 |
0,000 |
Antialdosterónicos |
1,86 |
1,34-2,60 |
0,000 |
Revascularización completa |
0,56 |
0,38-0,82 |
0,003 |
Conclusiones: Con variables clínicas es posible predecir el riesgo de muerte sin descarga apropiada del DAI utilizando un modelo de riesgos competitivos. Por el contrario, la predicción de descarga apropiada es subóptima.