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

• Alberto Pérez-Castellanos ^[2] ; Manuel Martínez-Sellés ^[2] ; Aitor Uribarri ^[1] ; Carolina Devesa-Cordero ^[2] ; José Carlos Sánchez-Salado ^[3] ; Albert Ariza-Solé ^[3] ; Iago Sousa ^[2] ; Miriam Juárez ^[2] ; Francisco Fernández-Avilés ^[2]
  1. [1] Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca

     Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca

     Salamanca, España

     
  2. [2] Servicio de Cardiología, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Cardiovasculares (CIBERCV), Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón, Universidad Complutense de Madrid, España
  3. [3] Servicio de Cardiología, Hospital Universitario de Bellvitge, L’Hospitalet de Llobregat, Barcelona, España Contenido relaccionado

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• Localización: Revista española de cardiología, ISSN 0300-8932, Vol. 72, Nº. 7, 2019, págs. 535-542
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Development and External Validation of an Early Prognostic Model for Survivors of Out-of-hospital Cardiac Arrest
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  • español

    Introducción y objetivos A pesar del uso de la hipotermia terapéutica, los pacientes recuperados tras sufrir una parada cardiaca extrahospitalaria tienen un elevado riesgo de muerte o deterioro neurológico grave. Se analizaron la utilidad de diversas variables disponibles al ingreso hospitalario para predecir su evolución a los 6 meses.

    Métodos Se desarrolló un estudio multicéntrico en 3 unidades de cuidados intensivos cardiacos. El análisis se realizó sobre 153 pacientes ingresados en dos centros tras sufrir una parada cardiaca extrahospitalaria recuperada y que se trataron con control de temperatura, entre enero de 2007 y julio de 2015. Se consideraron secuelas neurológicas significativas si la Cerebral Performance Categories Scale > 2 a los 6 meses. Los resultados se validaron externamente con los datos procedentes de otros 91 pacientes ingresados en un tercer hospital, durante el mismo periodo de tiempo.

    Resultados 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 5 variables (primer ritmo, edad, lactato al ingreso, tiempo hasta recuperación de circulación espontánea y diabetes), con un área bajo la curva de 0,90 (IC95%, 0,85-0,95). 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 (IC95%, 0,73-0,91).

    Conclusiones Un modelo predictivo que incluye cinco variables disponibles en el momento de ingreso de pacientes recuperados tras sufrir una parada cardiaca extrahospitalaria puede ayudar a predecir la probabilidad de supervivencia libre de secuelas neurológicas graves en el seguimiento.

  • English

    Introduction and objectives Despite therapeutic hypothermia, unconscious survivors of out-of-hospital cardiac arrest have a high risk of death or poor neurologic function. Our objective was to assess the usefulness of the variables obtained in the early moments after resuscitation in the prediction of 6-month prognosis.

    Methods A multicenter study was performed in 3 intensive cardiac care units. The analysis was done in 153 consecutive survivors of out-of-hospital cardiac arrest who underwent targeted temperature management between January 2007 and July 2015. Significant neurological sequelae at 6 months were considered to be present in patients with Cerebral Performance Categories Scale > 2. An external validation was performed with data from 91 patients admitted to a third hospital in the same time interval.

    Results Among the 244 analyzed patients (median age, 60 years; 77.1% male; 50.0% in the context of acute myocardial ischemia), 107 patients (43.8%) survived with good neurological status at 6 months. The prediction model included 5 variables (Shockable rhythm, Age, Lactate levels, Time Elapsed to return of spontaneous circulation, and Diabetes – SALTED) and provided an area under the curve of 0.90 (95%CI, 0.85-0.95). When external validation was performed, the predictive model showed a sensitivity of 73.5%, specificity of 78.6%, and area under the curve of 0.82 (95%CI, 0.73-0.91).

    Conclusions A predictive model that includes 5 clinical and easily accessible variables at admission can help to predict the probability of survival without major neurological damage following out-of-hospital cardiac arrest.