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Modelo pronóstico precoz de valoración de supervivencia tras parada cardiaca extrahospitalaria

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A pesar de la hipotermia terapéutica, los pacientes recuperados tras sufrir una parada cardiaca extrahospitalaria tienen un elevado riesgo de muerte o deterioro neurológico grave. ¿Es posible predecir su evolución con la valoración realizada en el ingreso?

Este estudio es un trabajo multicéntrico realizado con datos de 153 pacientes ingresados entre 2007 y 2015 en dos unidades de cuidados intensivos cardiacos tras haber sufrido una parada cardiaca extrahospitalaria recuperada tratados con control de temperatura. Los resultados se validaron externamente con los datos procedentes de otros 91 pacientes ingresados en un tercer hospital, durante el mismo periodo de tiempo.

Del total de 244 pacientes (mediana de edad, 60 años; 77,1% varones; 50,0% en el contexto de isquemia miocárdica aguda), 107 (43,8%) sobrevivieron a los 6 meses con una evolución neurológica favorable. Se calculó un modelo predictivo que incluyó cinco variables (primer ritmo, edad, lactato al ingreso, tiempo hasta recuperación de circulación espontánea y diabetes), con un área bajo la curva de 0,90. Cuando se realizó la validación externa del modelo, la sensibilidad fue de 73,5%, con una especificidad de 78,6% y un área bajo la curva de 0,82. Los datos sugieren que el modelo podría ser útil para ayudar a predecir la probabilidad de supervivencia libre de secuelas neurológicas graves en el seguimiento.

Dr. Alberto Pérez: "La supervivencia libre de daño neurológico grave en pacientes con parada cardiaca extrahospitalaria reanimada tratada con hipotermia es de alrededor del 40%" #BlogREC @RevEspCardiol Tuitéalo

Para saber más

Los datos completos del estudio están disponibles en Revista Española de Cardiología siguiendo el enlace Desarrollo y validación externa de un modelo pronóstico precoz para supervivientes de una parada cardiaca extrahospitalaria.

Encuentro con los autores: Alberto Pérez Castellanos

REC ¿Cómo se les ocurrió la idea de este trabajo de investigación?

Posiblemente la motivación inicial fuese intentar responder de forma algo más concreta a las preguntas de los familiares de pacientes ingresados tras sufrir una parada cardiaca extrahospitalaria. Es inevitable que en esos primeros momentos nos consulten sobre el pronóstico de su familiar.

Sabemos que la tasa de mortalidad intrahospitalaria de estos pacientes es muy elevada, además de las secuelas neurológicas que pueden tener los supervivientes. Y, sin embargo, la capacidad de valoración para el médico en las primeras horas tras el ingreso es muy limitada, especialmente en el contexto de tratamiento actual, en el que el paciente es sometido precozmente a control de temperatura (hipotermia), con la consiguiente necesidad de sedoanalgesia y relajación. Por otra parte, esta inquietud se vio acrecentada en nuestro equipo al ir aumentando el arsenal terapéutico que podíamos ofrecer a estos pacientes, especialmente a raíz del uso de sistemas de asistencia circulatoria.

Revisando la bibliografía disponible vimos que había múltiples descripciones de factores que de forma aislada o conjunta (modelos predictivos) podían ayudar a estimar la evolución de estos pacientes (electroencefalograma, potenciales evocados, estudios de imagen cerebral, marcadores sanguíneos, etc.). De hecho, en el trabajo incluimos una comparación de diferentes modelos pronósticos. Sin embargo, muchas de estas variables no están disponibles o no son valorables en los primeros minutos tras el ingreso, sino pasados los primeros días. Y en otros casos, se trata de modelos que no han sido validados en una cohorte externa de pacientes.

Por tanto, decidimos analizar los datos de nuestros pacientes para intentar obtener un modelo predictivo que nos pudiese ayudar a estimar la evolución a medio plazo tras sufrir una parada cardiaca extrahospitalaria, partiendo únicamente de variables fácilmente disponibles al ingreso hospitalario, y contrastar estos resultados con información procedente de otro grupo.

REC ¿Cuál es el principal resultado? 

Describimos un modelo predictivo que incluye cinco variables (SALTED, por sus iniciales en inglés: Shockable rhythm, Age, Lactate, Time elapsed to return of spontaneous circulation, Diabetes), todas ellas disponibles al ingreso hospitalario (edad y diabetes de la documentación de identidad/historia clínica previa, primer ritmo y tiempo hasta recuperación de la circulación espontánea (ROSC) de los servicios de atención prehospitalaria y nivel de lactato de la primera gasometría arterial que se realice al ingresar el paciente) con adecuada capacidad para predecir la probabilidad de supervivencia libre de secuelas neurológicas graves a medio plazo (6 meses).

REC ¿Cuál sería la principal repercusión clínica? 

Estos resultados suponen una información más que puede ayudar al equipo médico a ir planteando la información hacia los familiares del paciente y a trazar el plan terapéutico. Es importante señalar que esta estimación pronóstica no debe tomarse en ningún caso como una conclusión definitiva respecto al estado neurológico del paciente, sino solo como una información adicional para facilitar el manejo.

Como curiosidad, merece la pena comentar que una vez que ya teníamos el modelo calculado y contrastado y decidimos empezar a aplicarlo, nos dimos cuenta de que resultaba muy farragosa su estimación en un paciente al ingreso, por tener que calcular el resultado usando los coeficientes asignados a las variables. Por tanto, decidimos hacer una sencilla aplicación disponible en el teléfono móvil en la que, simplemente incluyendo las cinco variables descritas, realizaba los cálculos y mostraba el resultado de la estimación en forma de porcentaje.

"Un score compuesto por primer ritmo, edad, lactato al ingreso, tiempo hasta recuperación de circulación espontánea y diabetes, podría ayudar a valorar el pronóstico en pacientes con parada cardiaca extrahospitalaria reanimada", dice el Dr. Alberto Pérez #BlogREC @RevEspCardiol Tuitéalo

REC ¿Qué fue lo más difícil del estudio?

Sin duda lo más laborioso del trabajo fue la recogida de datos que tuvimos que hacer. Aunque el modelo final solo incluía cinco variables predictivas, se recogieron decenas de variables de cada paciente.

REC ¿Hubo algún resultado inesperado?

Fue muy interesante observar que el lactato al ingreso era bastante mejor predictor que los niveles de pH (posiblemente el pH se vea rápidamente "normalizado" con la administración empírica de bicarbonato que muchas veces se hace en reanimaciones prolongadas, pero el lactato es mejor marcador del grado de isquemia tisular), y más aún ver la importancia del antecedente de diabetes mellitus.

REC Una vez acabado, ¿le hubiera gustado hacer algo de forma diferente?

Hubo un número relativamente grande de pacientes (56 de 300) que no pudimos incluir en los análisis por diferentes motivos, pero el principal fue que no disponíamos de medición de lactato en la primera gasometría de ingreso. Seguramente deberíamos haber facilitado el proceso de solicitud de análisis en esta situación (por ejemplo, con un perfil específico), para simplificar el trabajo del médico responsable del ingreso y, por otra parte, asegurarnos de que se analizarían todas la variables que pretendíamos estudiar.

REC ¿Cuál sería el siguiente trabajo que le gustaría hacer tras haber visto los resultados?

Debido al reto que supone la atención al paciente que ha sufrido una parada cardiaca extrahospitalaria, seguramente sería muy interesante que a nivel nacional intentásemos hacer un registro sistemático de estos pacientes, al igual que ya hacemos con otras muchas patologías y procedimientos en el ámbito cardiológico. Esto nos ayudaría no solo a ver qué estamos haciendo y compararnos con nuestro entorno, sino también a realizar análisis como el descrito en este trabajo, pero a una escala mucho mayor.

REC Recomiéndenos algún trabajo científico reciente que le haya parecido interesante.

Siguiendo con este tema, dejo en la sección de lecturas recomendadas la referencia de un artículo publicado recientemente sobre las características de pacientes en los que se opta por interrumpir precozmente las medidas de soporte vital (< 72 horas). Este trabajo, junto con el editorial que le acompañaba en el mismo número de la revista, resalta de nuevo la complejidad de la valoración pronóstica en las primeras horas, donde a falta de pruebas claras del daño neurológico, entran en juego percepciones del equipo médico, impresiones de familiares, etc.

REC Finalmente, ¿qué nos recomienda para desconectar y relajarnos?

Sin duda alguna, realizar deporte al aire libre. Últimamente me estoy aficionando a las rutas en kayak de mar junto a la costa.

Referencia

Desarrollo y validación externa de un modelo pronóstico precoz para supervivientes de una parada cardiaca extrahospitalaria

  • Alberto Pérez Castellanos, Manuel Martínez Sellés, Aitor Uribarri, Carolina Devesa Cordero, José Carlos Sánchez Salado, Albert Ariza-Solé, Iago Sousa, Miriam Juárez, Francisco Fernández-Avilés.
  • Rev Esp Cardiol. 2019; 72: 535-542.

Lecturas recomendadas

Early withdrawal of life support after resuscitation from cardiac arrest is common and may result in additional deaths

  • May TL et al.
  • Resuscitation. 2019;139:308-13.

(El acceso a la versión completa del artículo requiere contraseña).

On prognostication and withdrawal of life sustaining treatment after cardiac arrest: Does the "thin gray line" between life and death (too often) wear white?

  • Noordergraaf GJ, Venema A.
  • Resuscitation. 2019;139:356-8.

(El acceso a la versión completa del artículo requiere contraseña).

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