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Modelos Predictores de Mortalidad en TAVI – Revisión Sistemática y Metaanálisis

 

 

Se han utilizado múltiples modelos de predicción de riesgo de mortalidad post reemplazo valvular aórtico percutáneo (TAVI), aunque aún no está claro su reproducibilidad interhospitalaria debido a la heterogeneidad en la población de pacientes y los factores relacionados a los operadores y al procedimiento.

El objetivo del presente estudio de Kalra y colaboradores fue realizar un análisis sistemático de la performance de las diferentes herramientas de estratificación de riesgo en el TAVI, a fin de predecir mortalidad intrahospitalaria o a los 30 días post-TAVI.

Se realizó una revisión sistemática analizando los estudios incluidos en la base de datos de MEDLINE y Scopus, con el objetivo de identificar aquellos estudios que hayan validado herramientas de estratificación de riesgo de mortalidad post-TAVI. Se obtuvieron para el análisis un total de 24 estudios, con un total de 68215 pacientes. 

En cada uno de los modelos de estratificación de riesgo se analizó la discriminación (la capacidad del método para caracterizar un paciente de alto riesgo a aquel que en el futuro tendrá un evento clínico, en relación a aquel paciente que no lo tendrá) mediante la determinación del área bajo la curva ROC (AUC, c-statistic); y la calibración (medida de precisión del modelo en predecir el riesgo dentro del total de la cohorte de pacientes analizados) mediante el cociente entre los eventos observados sobre los esperados (O/E). Se analizaron las AUC y sus correspondientes errores estándar mediante un meta-análisis, utilizando el método de la varianza inversa-efecto random, mientras que el O/E y su varianza se analizó mediante la razón de probabilidad de Peto.

Se definió como una buena estrategia de estratificación de riesgo de mortalidad post-TAVI a aquella con c-statistic >0,7 o un O/E cercano a 1,0. Del total de estudios analizados, lograron identificarse 11 diferentes modelos de estratificación de riesgo de mortalidad post-TAVI, de los cuales 7 eran específicas para TAVI, 3 eran quirúrgicas, y una de ellas era utilizada en ambas técnicas.

La discriminación entre los modelos estratificadores de riesgo fue escasa, con un c-statistic<0,7. Sin embargo, algunos de estos como el STS/ACC TVT (específico de TAVI, c-statistic=0,65, IC95% 0,62 a 0,68) o  el STT (Survival Post-TAVR, c-statistic=0,66, IC95% 0,56 a 0,76) fueron más acertados en términos de predecir mortalidad en comparación a scores de predicción quirúrgicos (EUROSCORE log c-statistic=0,59; EUROSCORE II c-statistic=0,61).

Se identificó una buena calibración del modelo STS/ACC TVT en términos de mortalidad intrahospitalaria (O/E=0,99), mortalidad a 30 días post-TAVI (O/E=1,08) y del modelo STS (O/E=1,01).

A su vez, se identificó como el mayor predictor independiente de mortalidad post-TAVI al requerimiento de hemodiálisis (OR=2,64, IC95% 1,88 a 3,70), p<0,001).

De este estudio podemos destacar:

  • El modelo predictor de riesgo STS/ACC TVT y el modelo STS de mortalidad intrahospitalaria y a 30 días post TAVI demostraron una adecuada calibración, posicionándose como una herramienta útil de comparación de riesgo interhospitalario.
  • Por contraparte, se identificó un poder de discriminación escaso entre los modelos analizados.

Dejamos el link al artículo completo:https://bit.ly/36ugQOU

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