Estudio americano que muestra el desarrollo y validación de una herramienta para predecir el riesgo de nefropatía inducida por contraste (NIC) en pacientes sometidos a un intervencionismo coronario percutáneo (ICP) en el momento actual.
El entorno del que parten los autores es que la NIC es una complicación común de la ICP y está asociada con resultados adversos a corto y a largo plazo. Previamente se habían descrito escalas de riesgo para predecir NIC que o bien tenían una discriminación modesta o que incluían variables del procedimiento, lo que hacía que no se pudieran incluir en una estratificación de riesgo anterior a la realización del procedimiento.
La metodología planteada consitió en el desarrollo de modelos aleatorizados forest (random forest models) empleando 46 variables pre-procedimiento y de laboratorio para estimar el riesgo de NIC en pacientes sometidos a ICP. Las 15 variables más influyentes fueron seleccionadas para su inclusión en un modelo reducido. El comportamiento (performance) de dicho modelo para estimar el riesgo de NIC y una nueva necesidad de diálisis (NND) fue evaluado con muestra de validación independiente empleando el área bajo la curva ROC (AUC), y la mejora en la reclasificación global utilizando la comparación de un modelo de predicción de la NIC reducido o completo tras agrupar a los pacientes en categorías de bajo, intermedio o alto riesgo.
Los resultados comunicados fueron los siguientes: la cohorte del estudio empleada comprendía 68.573 procedimientos de ICP realizados en 46 hospitales entre enero 2010 y junio 2012 en Michigan, de las cuales 48.001 (70%) fueron seleccionadas para crear los modelos y 20.572 (30%) para la validación. Los modelos demostraron una excelente calibración y discriminación para ambos objetivos (AUC para NIC en modelo completo 0,85 y en el modelo reducido 0,84; p para la diferencia <0,01; AUC para NND para ambos modelos 0,88; p para la diferencia=0,82; la mejora en la reclasificación global para NIC 2,92%; p=0,06).
Los autores concluyen que el riesgo de NIC y de NND en los pacientes que van a ser sometidos a una ICP puede ser calculado de forma fiable utilizando un novedoso instrumento informático fácil de usar (https://bmc2.org/calculators/cin). Este algoritmo de predicción del riesgo puede mostrarse como útil tanto para toma de decisiones clínicas y ajuste del riesgo a pie de cama, como para evaluar la calidad de las actuaciones realizadas.
Comentario
La NIC es una complicación común en pacientes sometidos a procedimientos invasivos y se ha asociado con morbilidad incrementada, mortalidad y gasto sanitario. Existen múltiples estrategias que han demostrado ser eficaces para la profilaxis de NIC, como hidratación adecuada, minimizar la dosis de contraste, y el uso de agentes de contraste iso-osmolares o de baja osmolaridad. El identificar prospectivamente los pacientes en riesgo de sufrir NIC podría ser de un inmenso valor ya que el tratamiento profiláctico se podría enfocar a la población de alto riesgo. Las guías actuales recomiendan el uso de tratamiento profiláctico en pacientes con función renal alterada, aunque dicha aproximación tiene una limitada sensibilidad y especificidad.
Para una mejor estratificación de los pacientes, se han hecho esfuerzos para desarrollar herramientas de predicción o escalas de riesgo que permitan identificar a los pacientes con más posibilidades de desarrollar NIC. La escala más utilizada hasta ahora ha sido la de Mehran que se basaba en la presencia de 8 factores (hipotensión, uso de balón intraórtico, insuficiencia cardiaca congestiva, enfermedad renal crónica, diabetes, edad >75 años, anemia, y volumen de constraste), el problema de este modelo es que no se puede usar antes del procedimiento para predicción porque usa variables del procedimiento; para mejorar esto Tsai y colaboradores crean otro score derivado del registro conocido como American College of Cardiology National Cardiovascular Data Registry percutaneous coronary intervention registry con variables preprocedimiento, pero la capacidad de discriminación era modesta. Partiendo de estos mimbres los autores plantean su modelo de cálculo con variables preprocedimiento, así en el modelo reducido incluyen: forma de presentación (indicación de ICP, momento ICP, forma de presentación cardiopatía isquémica, shock cardiogénico, insuficiencia cardiaca en las 2 últimas semanas, fracción de eyección de VI antes de ICP), diabetes mellitus, características del paciente (edad, peso, altura), parámetros de laboratorio (CK-MB, creatinina, hemoglobina, troponina I, troponina T).
Dentro de las limitaciones del estudio destacaría que su diseño observacional supone ciertos problemas, se ha designado como NIC por simplificar cuando no siempre el contraste es el responsable del daño renal agudo tras ICP. Solo se conoce un valor de creatinina tras procedimiento, y no se hizo seguimiento tras la primera hospitalización. Tampoco había datos del tipo y cantidad de hidratación usada, siendo probable que variara entre instituciones, pero los autores defienden que eso lo hace más válido al ser fiable usándolo en diferentes instituciones a la hora de predecir.
Como conclusión destacar que este trabajo está en la línea de otros que se vienen publicando y que intentan introducir el uso de escalas informatizadas en la práctica clínica diaria, que probablemente facilita la toma de decisiones, pero no debemos de olvidar que el buen juicio clínico y la experiencia previa del clínico pueden complementar a estas herramientas.
Referencia
- Hitinder S. Gurm, Milan Seth, Judith Kooiman, David Share.
- J Am Coll Cardiol. 2013;61(22):2242-2248.
