Luis Cláudio Lemos Correia et al. Maurício Cerqueira Manuela Carvalhal Felipe Ferreira … Guilherme Garcia André Barcelos da Silva Nicole de Sá Fernanda Lopes Ana Clara Barcelos Márcia Noya-Rabelo
Resumo
Fundamento:
Atualmente, não existe um modelo multivariado validado para predizer a probabilidade de doença coronariana obstrutiva em pacientes com dor torácica aguda.
Objetivo:
Desenvolver e validar um modelo multivariado para predizer doença arterial coronariana (DAC) com base em variáveis avaliadas à admissão na unidade coronariana (UC) devido a dor torácica aguda.
Métodos:
Foram estudados um total de 470 pacientes, 370 utilizados como amostra de derivação e os subsequentes 100 pacientes como amostra de validação. Como padrão de referência, a angiografia foi necessária para descartar DAC (estenose ≥ 70%), enquanto a angiografia ou um teste não invasivo negativo foi utilizado para confirmar a doença. Foram testadas como preditoras 13 variáveis basais relacionadas à história médica, 14 características de desconforto torácico e oito variáveis relacionadas ao exame físico ou testes laboratoriais.
Resultados:
A prevalência de DAC foi de 48%. Por regressão logística, seis variáveis permaneceram como preditoras independentes de DAC: idade, gênero masculino, alívio com nitrato, sinais de insuficiência cardíaca, e eletrocardiograma e troponina positivos. A área sob a curva (area under the curve, AUC) deste modelo final foi de 0,80 (intervalo de confiança de 95% [IC95%] = 0,75 – 0,84) na amostra de derivação e 0,86 (IC95% = 0,79 – 0,93) na amostra de validação. O teste de Hosmer-Lemeshow indicou uma boa calibração em ambas as amostras (p = 0,98 e p = 0,23, respectivamente). Em comparação com o modelo básico contendo eletrocardiograma e troponina, o modelo completo ofereceu um incremento na AUC de 0,07 tanto na amostra de derivação (p = 0,0002) quanto na de validação (p = 0,039). A melhoria na discriminação integrada foi de 0,09 nas amostras de derivação (p < 0,001) e validação (p < 0,0015).
Conclusão:
Um modelo multivariado foi derivado e validado como uma ferramenta acurada para estimar a probabilidade pré-teste de DAC em pacientes com dor torácica aguda.
