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Modelo Predictor de Riesgo de Eventos Clínicos Luego de una Angioplastia Coronaria
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Modelo Predictor de Riesgo de Eventos Clínicos Luego de una Angioplastia Coronaria

Cristian M. Garmendia
  • Este modelo predictor de riesgo de eventos clínicos adversos periprocedimiento desarrollado por la Mayo Clinic presenta una elevada capacidad de discriminación y una elevada aplicabilidad debido a su simpleza.

En pacientes con enfermedad coronaria aterosclerótica de diversos escenarios clínicos, la realización de una cinecoronariografía con eventual angioplastia coronaria (ATC) ha demostrado ser una estrategia de revascularización eficaz y segura en diversos escenarios clínicos. En este contexto, el desarrollo de nuevas tecnologías ha reducido el riesgo de ocurrencia de eventos clínicos adversos en pacientes sometidos a una ATC programada.

En diversas subpoblaciones de riesgo, la realización de una ATC puede conllevar concurrencias clínicas adversas periprocedimiento. Asimismo, es de vital importancia identificar factores predictores de riesgo de mala evolución clínica luego de una ATC a fin de implementar medidas terapéuticas oportunas y precoces.

Existen en la literatura diversos modelos predictores de riesgo de eventos clínicos adversos asociados a una ATC; sin embargo, una de las principales limitantes de estos métodos es basarse en un sólo eventos clínico, como la mortalidad, eventos isquémicos en el seguimiento, eventos hemorrágicos, etc limitando así la amplitud de su aplicabilidad.

El objetivo del presente estudio realizado por Mandeep Singh y colaboradores de la Mayo Clinic (Rochester, USA) fue desarrollar un modelo predictor de riesgo de ocurrencia de eventos clínicos adversos asociados a una ATC mediante técnicas contemporáneas, enfocado en la predicción de la mortalidad intrahospitalaria, sangrados periprocedimiento, insuficiencia renal aguda (IRA) y accidente cerebrovascular (ACV) a partir del ingreso de un set de variables inherentes a las comorbilidades concomitantes del paciente y contexto clínico del procedimiento.

Se realizó con este propósito el desarrollo de un modelo basado en una regresión logística a partir del primer procedimiento de ATC realizado independientemente del motivo de su indicación. Así, se incluyeron 19322 pacientes pertenecientes a la cohorte del registro de la Mayo Clinic, ingresados durante el periodo comprendido entre enero del 2000 a diciembre de 2016, dentro de los cuales el 70.6% de los procedimiento de ATC fue realizado en el contexto clínico de un síndrome coronario agudo (SCA). El modelo predictor de riesgo fue desarrollado basándose en variables asociadas al procedimiento y angiografía, y en relación a las características clínicas inherentes de los pacientes.

Este modelo predictor de riesgo de eventos clínicos adversos periprocedimiento desarrollado por la Mayo Clinic presenta una elevada capacidad de discriminación y una elevada aplicabilidad debido a su simpleza.

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Se incluyeron como variables de interes a la edad, el sexo, la presencia de angina inestable o infarto agudo de miocardio (IAM) con elevacion del segmento ST, clase funcional o antecedentes de IAM reciente, shock cardiogénico al incio del procedimiento, paro cardiaco dentro de las 24 horas, antecedentes de cirugia de revascularización miocardica y la presencia de diabetes mellitus (DM), enfermedad vascular periferica o cerebrovascular, enfermedad pulmonmar obstructuva crónica o cáncer en estadio metastásico.

Se observó una ocurrencia de muerte, sangrados, IRA y ACV en el 1.6%, 4.3%, 7.8% y 0.4%, respectivamente. El área bajo la curva ROC del modelo fue de 0.92, 0.70, 0.77 y 0.71 para la determinación de mortalidad intrahospitalaria, sangrados, IRA y ACV, respectivamente. A su vez, se realizaron curvas de calibración a fin de corroborar la probabilidad estimada de eventos con la observada.

El modelo de predicción demostro una capacidad de discriminación robusta en diversos subgrupos de pacientes, incluidos aquellas de sexo femenino, añosos, SCA, shock cardiogénico y presencia de DM.

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