Diseño de un nuevo indicador de mortalidad en el síndrome coronario agudo al ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos

• Herminia Lozano Gómez ^[1] ; Adrián Rodríguez García ^[1] ; M. Ángeles Rodríguez Esteban ^[2] ; Cristina López Ferraz ^[6] ; María del Pilar Murcia Hernández ^[7] ; Alberto Fernández Zapata ^[8] ; Esther Villarreal Tello ^[9] ; Javier Ruiz Ruiz ^[10] ; Virginia Fraile Gutiérrez ^[11] ; Lorenzo Socias Crespi ^[3] ; Luis Alberto Pallas Beneyto ^[4] ; Beatriz Villanueva Anadón ^[1] ; Elena Porcar Rodado ^[5] ; Juan José Araiz Burdio ^[1]
  1. [1] Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa

     Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa

     Zaragoza, España

     
  2. [2] Hospital Universitario Central de Asturias

     Hospital Universitario Central de Asturias

     Oviedo, España

     
  3. [3] Hospital Son Llàtzer

     Hospital Son Llàtzer

     Palma de Mallorca, España

     
  4. [4] Hospital Xàtiva Lluis Alcanyis

     Hospital Xàtiva Lluis Alcanyis

     Játiva, España

     
  5. [5] Hospital de la Plana

     Hospital de la Plana

     Borriana/Burriana, España

     
  6. [6] Complejo Hospitalario Universitario Nuestra Sra. de la Candelaria (Sta. Cruz de Tenerife)
  7. [7] Hospital Los Arcos (San Javier, Murcia)
  8. [8] Hospital de Torrevieja (Torrevieja, Alicante)
  9. [9] Hospital Universitari i Politècnic La Fe (Valencia)
  10. [10] Hospital de Llíria (Llíria, Valencia)
  11. [11] Hospital Universitario del Río Hortega (Valladolid)

  Mostrar afiliaciones +
• Localización: Medicina intensiva, ISSN-e 1578-6749, ISSN 0210-5691, Vol. 47, Nº. 9, 2023, págs. 501-515
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Design of a new mortality indicator in acute coronary syndrome on admission to the Intensive Care Unit
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Objetivo Diseñar un indicador de mortalidad del síndrome coronario agudo (SCA) en el servicio de medicina intensiva (SMI).

    Diseño Estudio descriptivo observacional multicéntrico.

    Participantes Pacientes con SCA ingresados en SMI incluidos en el registro ARIAM- SEMICYUC entre enero del 2013 y abril del 2019.

    Intervenciones Ninguna.

    Variables de interés principales Las variables analizadas fueron demográficas, tiempo de acceso al sistema sanitario y estado clínico. Se analizó la terapia de revascularización, los fármacos y la mortalidad. Se realizó un análisis de regresión logística de COX y posteriormente se diseñó una red neuronal. Se elaboró una curva ROC para calcula la potencia del nuevo score. Finalmente, la utilidad clínica o relevancia del indicador ARIAM se evaluará mediante un gráfico de Fagan.

    Resultados Se incluyó a 17.258 pacientes, con una mortalidad al alta del SMI del 3,5% (605). Las variables analizadas con significación estadística (p<0,001) fueron introducidas en el modelo predictivo supervisado, una red neuronal artificial. El nuevo indicador ARIAM mostro una media de 0,0257 (IC del 95%, 0,0245-0,0267) en los pacientes dados de alta de UCI y de 0,27085 (IC del 95%, 0,2533-0,2886) en los que fallecieron, p <0,001. El área ROC del modelo conseguido fue de 0,918 (IC del 95%, 0,907-0,930). En el test de Fagan se demostró que el indicador ARIAM muestra que la probabilidad de fallecimiento es del 19% (IC del 95%, 18-20%) cuando es positivo y del 0,9% (IC del 95%, 0,8-1,01%) cuando es negativo.

    Conclusiones Es posible crear un nuevo indicador de mortalidad del SCA en el SMI que sea más exacto, reproducible y actualizable periódicamente.

  • English

    Objective To design a mortality indicator for acute coronary syndrome (ACS) in the intensive care unit (ICU).

    Design Multicenter observational descriptive study.

    Participants ACS patients admitted to SMI included in the ARIAM-SEMICYUC registry between January 2013 and April 2019.

    Interventions None.

    Main variables of interest Variables analyzed were demographic, time of access to the health system, and clinical condition. Revascularization therapy, drugs, and mortality were analyzed. A COX regression analysis was performed and subsequently a neural network was designed. An ROC curve was developed to calculate the power of the new score. Finally, the clinical utility or relevance of the ARIAM's indicator will be evaluated using a Fagan test.

    Results 17,258 patients were included, with a 3.5% (605) mortality at discharge from the ICU. The variables analyzed with statistical significance (p<0.001) were entered into the supervised predictive model, an artificial neural network. The new ARIAM's indicator showed a mean of 0.0257 (95% CI: 0.0245–0.0267) in patients discharged from the ICU and 0.27085 (95% CI: 0.2533–0.2886) in those who died, p<0.001. The ROC area of the model achieved was 0.918 (95% CI: 0.907–0.930). The Fagan test showed that the ARIAM's Indicator shows that the probability of death is 19% (95% CI: 18%–20%) when it is positive and 0.9% (95% CI: 0.8%–1.01%) when it is negative.

    Conclusions It is possible to create a new mortality indicator for ACS in the ICU that is more accurate, reproducible, and periodically updated.