Arq Bras CardiolArquivos Brasileiros de CardiologiaArq. Bras. Cardiol.0066-782X1678-4170Sociedade Brasileira de Cardiologia7MQ3BYxdb9Dzx6RCsDxKJ6DS0066-782X2015002000053S0066-782X201500505004410.5935/abc.20150044Original ArticlesOne-year Mortality after an Acute Coronary Event and its Clinical Predictors: The ERICO StudySantosItamar Souza12GoulartAlessandra Carvalho2BrandãoRodrigo Martins2SantosRafael Caire de Oliveira1BittencourtMárcio Sommer2SitnikDébora2PereiraAlexandre Costa3PastoreCarlos Alberto3SamesimaNelson3LotufoPaulo Andrade12BensenorIsabela Martins12Universidade de São PauloFaculdade de MedicinaSão PauloSPBrazilFaculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrazilUniversidade de São PauloUniversidade de São PauloHospital UniversitárioSão PauloSPBrazilHospital Universitário da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrazilUniversidade de São PauloUniversidade de São PauloFaculdade de MedicinaInstituto do CoraçãoSão PauloSPBrazilInstituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrazilUniversidade de São PauloMailing Address: Itamar de Souza Santos, Universidade de São Paulo. Av. Prof. Lineu Prestes, 2565, Cidade Universitária. Postal Code 05508000, São Paulo, SP – Brazil. E-mail: itamarss@usp.br,itamarss@gmail.com
Conception and design of the research:Santos IS, Goulart AC, Bittencourt MS, Sitnik D, Pereira AC, Lotufo PA, Bensenor IM. Acquisition of data:Santos IS, Goulart AC, Brandão RM, Santos RCO, Bittencourt MS, Sitnik D, Pastore CA, Samesima N. Analysis and interpretation of the data: Santos IS, Goulart AC, Brandão RM, Santos RCO, Bittencourt MS, Sitnik D, Pereira AC, Pastore CA, Samesima N, Lotufo PA, Bensenor IM. Statistical analysis: Santos IS, Goulart AC. Obtaining financing: Santos IS, Bensenor IM. Writing of the manuscript:Santos IS, Bensenor IM. Critical revision of the manuscript for intellectual content: Goulart AC, Brandão RM, Santos RCO, Bittencourt MS, Sitnik D, Pereira AC, Pastore CA, Samesima N, Lotufo PA.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
0720150805201510515364110820140202201509022015This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution NonCommercial License which permits unrestricted noncommercial use, distribution, and reproduction in any medium provided the original work is properly cited.Background:
Information about post-acute coronary syndrome (ACS) survival have been mostly short-term findings or based on specialized, cardiology referral centers.
Objectives:
To describe one-year case-fatality rates in the Strategy of Registry of Acute Coronary Syndrome (ERICO) cohort, and to study baseline characteristics as predictors.
Methods:
We analyzed data from 964 ERICO participants enrolled from February 2009 to December 2012. We assessed vital status by telephone contact and official death certificate searches. The cause of death was determined according to the official death certificates. We used log-rank tests to compare the probabilities of survival across subgroups. We built crude and adjusted (for age, sex and ACS subtype) Cox regression models to study if the ACS subtype or baseline characteristics were independent predictors of all-cause or cardiovascular mortality.
Results:
We identified 110 deaths in the cohort (case-fatality rate, 12.0%). Age [Hazard ratio (HR) = 2.04 per 10 year increase; 95% confidence interval (95%CI) = 1.75–2.38], non-ST elevation myocardial infarction (HR = 3.82 ; 95%CI = 2.21–6.60) or ST elevation myocardial infarction (HR = 2.59; 95%CI = 1.38–4.89) diagnoses, and diabetes (HR = 1.78; 95%CI = 1.20‑2.63) were significant risk factors for all-cause mortality in the adjusted models. We found similar results for cardiovascular mortality. A previous coronary artery disease diagnosis was also an independent predictor of all-cause mortality (HR = 1.61; 95%CI = 1.04–2.50), but not for cardiovascular mortality.
Conclusion:
We found an overall one-year mortality rate of 12.0% in a sample of post-ACS patients in a community, non-specialized hospital in São Paulo, Brazil. Age, ACS subtype, and diabetes were independent predictors of poor one‑year survival for overall and cardiovascular-related causes.
Acute coronary syndrome (ACS) is a broad term that encompasses ST-elevation myocardial infarction (STEMI), non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI), and unstable angina (UA). ACS events are frequent conditions in Brazil and worldwide1 . In the past decades, increased aging of the population and increasing trends in the prevalence of some cardiovascular risk factors such as obesity 2 and diabetes3 have contributed to the elevation in the number of individuals who have suffered an ACS event. In addition, successful system-of-care organization strategies 4,5, enhanced in-hospital ACS treatment 6, and better options for the control of long-term complications for heart failure 7and for secondary prevention 8 increased the median survival time of treated ACS patients.
In this scenario, long-term information about survival after an ACS event is of growing interest. Most long-term post-ACS studies focus on patients treated in cardiology referral centers or facilities with specialized cardiology divisions9-14. However, a large number of ACS patients seek treatment in community, non-specialized hospitals15-17. Typically, these locations do not have on-site cardiac catheterization and revascularization, nor do they have a coronary care unit. In one of the few studies to focus on this setting, Aune et al.18 described a one-year mortality rate of 16% in 307 post-MI patients treated in a non-specialized hospital in Norway, after the institution of a reference system for invasive cardiac procedures in a cardiology referral center.
The Strategy of Registry of Acute Coronary Syndrome (ERICO) study is an ongoing cohort of individuals admitted to treat an ACS event in Hospital Universitário da USP (HU-USP), a community hospital in São Paulo, Brazil. The primary aims of this article are as follows: (1) to describe one-year all-cause mortality in the ongoing ERICO cohort, as non-referral hospitals compose a sub-represented scenario in ACS treatment in most post-ACS studies, and (2) to study baseline characteristics that were predictors for a fatal outcome during the first year of follow-up. As a secondary goal, we also described rates and clinical predictors for cardiovascular mortality in this sample.
MethodsStudy design and study sample
The ERICO study design has been described in detail elsewhere19. In brief, it is a cohort study of individuals admitted because of an ACS in HU-USP, a 260-bed teaching community regional hospital in the borough of Butantã, São Paulo, in southeastern Brazil. Butantã had an area of 12.5 km2 and a population of 428,000 inhabitants in 201020. This area has marked socioeconomic inequalities; although its mean family income is higher than the city’s average, we have 13.1% of habitants living infavelas or shanty towns (São Paulo city average, 11.1%)21. As with most community, non-specialized hospitals, it is not possible to perform on-site catheterization or revascularization procedures at HU-USP. Most patients who need specialized cardiology care are immediately transferred to Instituto do Coração (InCor), a cardiology referral center with uninterrupted emergency services, eight kilometers away from the community hospital. This co-operation between HU-USP and InCor was established several years before the ERICO cohort enrollment and persists until now. During the in-hospital phase, patients are treated in the emergency ward, internal medicine infirmaries, and/or in the intensive care unit.
ERICO participants must fulfill STEMI, NSTEMI, or UA diagnostic criteria (Table 1). At baseline, trained interviewers obtained data regarding sociodemographics, cardiovascular risk factors, and medications. During this in-hospital phase, all subjects were treated using the discretion of the hospital staff with standard procedures, without influence from the study protocol. Participants were re-evaluated by a physician 30 days after the acute event, with new clinical and laboratory assessments. According to the ERICO study protocol, after 6 months, one year, and yearly thereafter, all participants were contacted by phone to update information about their vital status and non-fatal outcomes. Here we have presented information from 964 ERICO participants who were enrolled from February 2009 to December 2012.
ERICO diagnostic criteria (adapted from Goulart et al<xref ref-type="bibr" rid="B19">19</xref>)
Myocardial infarction:
Both following criteria:
•Symptoms consistent with cardiac ischemia within 24 hours of hospital presentation
•Troponin I levels above the 99th percentile with a test-specific coefficient of variation < 10%.
ST-elevation myocardial infarction:
Both following criteria:
•Criteria for MI diagnosis
•One of the following: (a) persistent ST segment elevation of > 1 mm in two contiguous electrocardiographic leads; (b) presence of a new or presumably new left bundle branch block.
Non ST-elevation myocardial infarction:
Both following criteria:
•Criteria for MI diagnosis
•Absence of criteria for ST-elevation MI diagnosis.
Unstable angina:
All three criteria:
•Symptoms consistent with cardiac ischemia 24 hours prior to hospital admission
•Absence of MI criteria
•At least one of the following: (a) history of coronary artery disease; (b) positive coronary disease stratification test (invasive or noninvasive); (c) transient ST segment changes ≥0.5 mm in two contiguous leads, new T-wave inversion of ≥1 mm and/or pseudo normalization of previously inverted T waves; (d) troponin I > 0.4 ng/mL; or (e) diagnostic concordance of two independent physicians.
Outcomes
We defined one-year mortality on the basis of the vital status at 360 days after hospital admission. We searched official death records for information about all participants whether (1) we had information that they had died or (2) we could not contact them at the time. Vital status during follow-up was updated through medical registries and death certificates with the collaboration of the municipal and state health offices. On a regular basis, the research team prepared a list of all individuals who had died or with whom contact had been lost. The municipal and state health offices performed a search of their files to obtain death certificates and returned the results of this search to the ERICO research team. Two medical doctors reviewed these data and classified the cause of death for deceased participants according to the information from death certificates. If necessary, a third doctor analyzed the death certificate followed by a consensus meeting. Participants were defined to have died from a cardiovascular cause (cardiovascular mortality) if we identified a cause of death classified in the 10th version of the International Classification of Diseases (ICD-10) chapter IX “Diseases of the circulatory system” or if we identified a cause of death classified with the ICD-10 code R57.0 “Cardiogenic shock.”
Other variables
Sociodemographic data was obtained by interview, and was complemented with hospital registries. Age was used as a continuous variable (for most analyses) or categorized as < 55, 55–64, 65–74, and ≥ 75 years. Formal education was categorized as no formal education, 1–7 years, and ≥ 8 years. At the baseline assessment, we used self-reported data for smoking status (never, past, or current) and for the diagnosis of hypertension, diabetes, dyslipidemia, physical inactivity, and previous coronary artery disease (CAD).
Ethical considerations
The study protocol was in accordance with the Declaration of Helsinki. The institutional review board of the hospital approved the research protocol (Ethical Committee Approval 866/08). Written informed consent was obtained from all ACS patients admitted to the hospital who agreed to participate in this study, and each subject received a copy of the consent form.
Statistical Analysis
Chi-squared and Wilcoxon rank-sum tests were used to compare individuals with censored data to those with complete vital status information. Continuous variables were presented as mean ± standard deviation and categorical variables were presented as absolute numbers and proportions. We have presented case-fatality rates, with respective 95% confidence intervals, according to ACS subtype, age, sex, years of formal education, smoking status, diagnoses of hypertension, diabetes, and dyslipidemia, physical inactivity, and a previous CAD diagnosis. We have also presented survival data according to ACS subtype at hospital admission and baseline clinical characteristics, using Kaplan–Meier curves. Log-rank tests were used to compare probabilities of survival at 30 days, 180 days, and one year across subgroups.
We built crude and adjusted Cox regression models to study if sex, educational level, smoking status, hypertension, diabetes, dyslipidemia, physical inactivity or previous CAD were independent predictors of all-cause or cardiovascular mortality in our cohort. All adjusted models included sex, age, and ACS subtype as covariates. We built a post hoc model including systolic dysfunction (ejection fraction below 40%) and treatment with percutaneous transluminal coronary angioplasty (PTCA) for the index event as covariates. We also present Cox regression results restricting the dependent variable to the occurrence of deaths because of cardiovascular causes. In this case, we censored participants who died of non-cardiovascular causes at the time of death. Significance level was set at 0.05. We used R software version 2.13.122.
Results
Our sample included 269 (27.9%) individuals with STEMI, 378 (39.2%) with NSTEMI, and 317 (32.9%) with an UA diagnosis in our sample. We found high frequencies of hypertension (77.2%), dyslipidemia (54.9%), and diabetes (39.6%) diagnoses and physical inactivity (71.9%). Table 2 shows the baseline characteristics of the study sample. Median in-hospital stay duration was 4 days for individuals with UA and 8 days for individuals with STEMI or NSTEMI, with an in-hospital mortality rate of 3.0%. Preliminary data about in-hospital medical treatment revealed that aspirin was administered to 98.3% of the patients, clopidogrel to 95.9%, heparin to 96.0%, statins to 91.9%, beta blockers to 83.6%, and either angiotensin-converting enzyme inhibitors and/or angiotensin-receptor blockers to 84.0% (Table 3). Regarding stratification strategies, 69.9%, 82.0%, and 48.3% of patients with NSTEMI, STEMI, and UA in ERICO underwent coronary angiography for the index event. Angioplasty was performed in 58.2% of ERICO participants from whom a coronary angiography was obtained, with a success rate of 96.3%. Reperfusion therapy for the index event was performed in 72.2% of STEMI cases. Thrombolysis was the selected strategy in 79.9% of STEMI patients for whom a reperfusion strategy was indicated. The most frequent cause that contraindicated reperfusion treatment in STEMI patients was late patient presentation to emergency care (69.2% of STEMI participants without reperfusion treatment). No studied baseline characteristics were associated with the decision for reperfusion or strategy selection. Although not defined by the study protocol, echocardiograms were performed in 66.4% and 77.3% of ERICO participants with NSTEMI and STEMI, respectively. On the basis of this data, an ejection fraction below 50% was found in 35.9% and 36.5% and an ejection fraction below 40% in 14.3% and 7.2% of ERICO participants with NSTEMI and STEMI, respectively.
During the first year of follow-up, we had complete vital status information from 918 (95.2%) study participants in this sample. Individuals with censored vital status data during follow-up were more prone to be male and younger (p < 0.001 for both), compared with those with complete vital status information.
We identified 42 (case-fatality rate, 4.4%), 90 (case-fatality rate, 9.6%), and 110 (case-fatality rate, 12.0%) deaths at 30 days, 180 days, and one year, respectively. Case-fatality rates by subgroups (with respective 95% confidence intervals) at 30 days, 180 days, and one year are presented in Table 4. The survival analysis using Kaplan–Meier curves according to ACS subtype at presentation (Figure 1) and baseline characteristics (Figure 2) are also shown. Analyzing survival rates at 30 days, 180 days, and one year, we found age and ACS subtypes to be predictors for 30-day mortality (p < 0.001 for both). Age, NSTEMI diagnosis, less education, never smoking, hypertension, and diabetes were significantly associated with poorer survival at 180 days and one year of follow-up. In addition, we found that female sex and physical inactivity had an association with poorer one-year prognosis with borderline significance (p = 0.05 for both).
Case-fatality rates according to baseline clinical characteristics at 30 days, 180 days, and one-year of follow-up
Kaplan–Meier curves according to ACS subtype at presentation.
Kaplan–Meier curves according to clinical baseline characteristics.
We could identify the cause of death, using official information from available death certificates, for 102 (99%) of the 103 participants who died during the first year of follow-up, with only one undefined cause of death. Table 5 presents the causes and time of death using the 10th revision of the International Classification of Diseases (ICD-10) version 2015 chapters. Table 6presents the crude and adjusted hazard ratios (HR) for all-cause mortality and cardiovascular mortality according to the ACS subtypes and baseline characteristics. Age, NSTEMI or STEMI diagnosis, and diabetes were associated with both outcomes in the adjusted models. Previous CAD was also an independent predictor of all-cause mortality, although only a non-significant trend was observed for cardiovascular mortality (p = 0.066) in adjusted models, probably because of a smaller number of events. After further adjustment for systolic dysfunction and treatment with PTCA for the index event, diabetes (p = 0.013), and age (p = 0.010) remained as significant risk factors for all-cause mortality. An NSTEMI diagnosis (p = 0.047) remained as a significant risk factor for cardiovascular mortality.
Causes of death (ICD-10 chapters) during follow-up according to death certificate
Cause of death
0 to 30 days n = 42
31 to 180 days n = 43
180 days to one year n = 18
Total n = 103
IX. Diseases of the circulatory system
36 (85.7%)
31 (72.1%)
8 (44.4%)
75 (72.8%)
II. Neoplasms
2 (4.8%)
4 (9.3%)
2 (11.1%)
8 (7.8%)
X. Diseases of the respiratory system
1 (2.4%)
2 (4.7%)
3 (16.7%)
6 (5.8%)
I. Certain infectious and parasitic diseases
3 (7.1%)
1 (2.3%)
0
4 (3.9%)
XX. External causes of morbidity and mortality
0
1(2.3%)
2 (11.1%)
3 (2.9%)
XI. Diseases of the digestive system
0
3 (7.0%)
0
3 (2.9%)
XII. Diseases of the skin and subcutaneous tissue
0
1(2.3%)
1 (5.6%)
2 (1.9%)
XIV. Diseases of the genitourinary system
0
0
1 (5.6%)
1 (1.0%)
Undefined
0
0
1 (5.6%)
1 (1.0%)
Crude and adjusted hazard ratios (95% confidence intervals) for all-cause and cardiovascular mortality, according to ACS classification and patient baseline characteristics
In the present study, we have observed an overall one-year case-fatality rate of 12.0% for patients admitted to a community hospital with a diagnosis of ACS. A significant difference in the mortality rate was noted when the results were stratified by ACS type (5.4%, 9.6%, and 19.2% for participants with UA, STEMI, and NSTEMI diagnoses, respectively). The earliest predictors of poor survival (at 30 days of follow-up) were age and ACS subtype. Age, ACS subtype, diabetes, and a previous CAD diagnosis were independent risk factors for one-year all-cause mortality in our cohort. Restricting mortality data to deaths because of cardiovascular specific causes, we found that age, ACS subtype, and diabetes remained significant independent predictors of poor long-term survival.
Other authors have also studied post-ACS mortality. The Swedish Register of Cardiac Intensive Care was a prospective observational study in coronary care units of 58 hospitals in Sweden. In an analysis of 19,599 participants of that cohort, Stenestrand et al.9 found a one-year post-MI mortality rate of 7.8%. The Gulf Registry of Acute Coronary Events was a cohort study of 7,930 post-ACS patients from 65 hospitals (71% with a coronary care unit, 43% with on-site catheterization) in six Middle East countries. AlHabib et al.10 analyzed data from that cohort and found a one-year mortality rate of 11.5% for STEMI patients and 7.7% for patients with a non-ST elevation ACS (UA or NSTEMI). Skelding et al.11 analyzed observational data from a single specialized center in Pennsylvania, and found a one-year mortality rate of 8% in 2,066 patients who underwent invasive evaluation. Kleopatra et al.23 similarly analyzed data from 1,986 women with NSTEMI in 155 hospitals from the German Acute Coronary Syndromes registry and found a one-year mortality rate of 8.1% in those who underwent invasive stratification and 24.0% in those who did not. Ruano-Ravina et al.12 recently analyzed a cohort of 1,461 individuals presenting with STEMI who underwent primary angioplasty in two hospitals in Spain, and found a one-year mortality rate of 9.3%. In Brazil, the Acute Coronary Care Evaluation of Practice Registry (ACCEPT study), a multicenter post-ACS Brazilian study with 2,485 patients, found a 30-day mortality rate of 1.8%, 3.0%, and 3.4% in individuals with UA, NSTEMI, and STEMI, respectively13. A study of 1,027 patients with NSTEMI from a single cardiology referral center in the city of São Paulo14 found that 5.3% of the participants died or had a new infarction within 30 days.
The comparison of mortality rates across the post-ACS cohorts must be interpreted with caution. Differences in patient selection and treatment options, including fast-paced advances in treatment in the past years may be partially responsible for unequal results. Compared with results from the recently published ACCEPT study, a Brazilian follow-up study of post-ACS patients, we had higher 30-day mortality rates for NSTEMI patients (7.2% vs. 3.0%) and lower for UA patients (0.6%vs. 1.8%). Both ACCEPT (up to 30 days) and ERICO (up to one year) trial had a very small loss of vital status information during follow-up, and they were conducted almost simultaneously. In this case, patient selection may be a major contribution for these unequal results. First, inclusion criteria were not the same in these two cohorts. In the ACCEPT study, UA diagnosis relied on remarkable ECG changes (ST depression of at least 1.0 mm or transient ST elevation or ST elevation of 1.0 mm or less, or T-wave inversion of more than 3.0 mm)24. Although this allowed a more homogeneous UA subgroup, some lower-risk UA patients may be missed with this strategy. We opted for less restrictive criteria, similar to those adopted for the GRACE study25. Thus, differences in a 30-day mortality rates for UA patients in ERICO and ACCEPT studies may have occurred because of the inclusion of less severe UA patients in our sample. Moreover, as the cut-off troponin I values vary according to the diagnostic kit utilized and the criteria for normality, NSTEMI definition may have varied from center to center. We opted for a cut-off troponin level that fulfilled the criteria of the American Heart Association / European Society of Cardiology26 and the Committee on Standardization of Markers of Cardiac Damage of the International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine27. Thus, it is possible that some patients, who were included in the NSTEMI group in ACCEPT, would not be included as such in the ERICO trial. Therefore, the lower NSTEMI mortality in ACCEPT may be because of the inclusion of less severe cases, which may partially explain these differences in mortality rates. Finally, as with most ACS registry and post-ACS follow-up studies, tertiary centers and other cardiology referral hospitals may be overrepresented in ACCEPT. For example, a CAD diagnosis before study entry was more frequent in ACCEPT than in ERICO for all ACS subtypes. It is important to highlight that treatment in referral centers only occurs in a minority of patients in many areas of the world, including Brazil. This underlines the need for high-quality data from other non-cardiology specific centers, which will allow for a better understanding of the whole post-ACS population.
Diabetes was an independent risk factor for one-year mortality in our cohort. This is consistent with the findings of others. In our country, the previously cited study by Santos et al.14 found that a diabetes diagnosis was significantly associated to all-cause mortality or re-infarction in 30 days. AlFaleh et al.28 analyzed 6,362 patients from the Gulf Registry of Acute Coronary Events-2 (Gulf RACE-2), and found that a history of diabetes or new-onset hyperglycemia at admission was associated with higher in-hospital, 30 day, and one-year mortality rates. A retrospective cohort study by Kaul et al.29 with 25,324 ACS patients in Canada also found diabetes to be an independent risk factor for one-year mortality (HR 1.41; 95%CI 1.24–1.61). A recent study by Savonitto et al.30 analyzed 645 individuals aged 75 years or older with a non-ST-elevation ACS diagnosis. In that sample, diabetes and admission hyperglycemia were associated with higher one-year mortality rates. A study of 2,027 patients with MI by Nicolau et al.31 also found that hyperglycemia was associated with in-hospital mortality, with a more pronounced effect in younger individuals. However, this is still subject of debate in the literature. The Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) study investigators built a risk predictor model for six-month mortality. Although diabetes was associated with higher mortality in their cohort, a model with eight other clinical predictors (age, congestive heart failure, systolic blood pressure, Killip class, initial serum creatinine concentration, positive initial cardiac markers, cardiac arrest on admission, and ST-segment deviation) contained more than 90% of the predictive information32. This suggested that the impact of diabetes diagnosis on long-term mortality was probably mediated by its association with one of the risk factors in the model. In addition, in Aune et al.’s study18, based on two cohorts of patients from a hospital without catheterization capabilities in Norway, diabetes was not a predictor of higher one-year mortality (HR 1.01; 95%CI 0.64–1.59). Differences in study populations may explain conflicting results between Aune et al.’s study and ours. For example, their cohorts had higher median ages but lower frequency of hypertension, diabetes, and previous CAD prevalence compared with ours. Lower diabetes prevalence, interaction among these factors on mortality risk, and the impact of selection or survival bias may be partially responsible for this difference.
Our data pointed to a non-significant trend for higher one-year mortality risk in non-smokers compared with current and past smokers. Other authors have also described similar findings33. Some explanations have been raised to explain this apparent paradox. First, post-ACS studies only include individuals who actually reached the hospital alive. As some studies associate smoking with sudden coronary death34, it is possible that these results may be partially explained by survival bias. Second, non-smokers who had an ACS event usually have more other cardiovascular risk factors compared with non-smokers. However, there have been conflicts in the data regarding the profile for other cardiovascular risk factors if they were sufficient to explain the worse prognosis observed in non-smokers. Robertson et al.35 evaluated 13,819 patients with non-ST elevation ACS from the Acute Catheterization and Urgent Intervention Triage Strategy (ACUITY) trial. They found smoking to be associated to lower one-year mortality compared with non-smokers in crude models (HR 0.80; 95%CI 0.65–0.98). After adjustment for other cardiovascular risk factors, they described higher one-year mortality risk in smokers (HR 1.37; 95%CI 1.07–1.75). On the other hand, Lee et al.36, using data from 41,025 participants from the GUSTO-I trial, found that current smoking was associated to lower 30-day mortality after an ACS event and this protective effect persisted even after adjustment for other cardiovascular risk factors (p < 0.0001). In our cohort, the association between smoking and lower one-year mortality risk vanished after adjustment for age, sex, and ACS subtype. In addition, the frequency of diabetes, a strong risk factor for mortality in our sample, was higher in non-smokers compared with smokers (48.2% vs. 25.5%; p < 0.001), which may at least partially explain the trend towards a higher risk in non-smokers. This negative association between diabetes and smoking is expected, as others have demonstrated that the body-mass index is usually higher in non-smokers37.
At HU-USP, emergencists, intensive care and internal medicine professionals provided treatment during the index event for all ERICO participants. It must be noted that some cardiology procedures as coronary tomography, echocardiogram, and treadmill exercise tests are available onsite. In addition, several cardiologists are on the hospital staff and actively participated in the discussion of ACS cases in the emergency room, although they were not specifically responsible for the treatment of all ACS patients.
Although one could raise concerns that treatment in community hospitals could induce potential biases mediated by inequalities in treatment compared with specialized centers, we did not observe it in the present study. Comparing our treatment strategies with data from the Brazilian Registry on Acute Coronary Syndromes (BRACE) study, we found that rates of pharmacological treatment in the ERICO cohort were similar or slightly higher compared with the Brazilian southeastern hospitals that were included in BRACE study. We believe that the higher rates in ERICO may be associated with a low frequency of medical treatment contraindications, as we can speculate that the patients in a community hospital often have a lower number of comorbidities compared with those treated in tertiary hospitals. In addition, rates for reperfusion treatment in STEMI patients were also very similar compared with the findings of the BRACE study. The main reason for contraindications (late patient presentation to emergency care) was the same in both studies.
Some important features of the present study should be highlighted. This was a long-term cohort of post-ACS patients treated in a community, non-cardiology hospital, which has been a scenario that has been frequently neglected. As a community hospital, most patients who sought treatment (including the emergency department) lived in the Butantã borough. Although ERICO was not a population-based study, it had a community basis and its results could be generalized to similar areas. We had very small loss of vital status information or refusals during the follow-up period, which allowed us to adequately calculate mortality rates. Death official records could confirm death causes for more than 90% of the participants who died during follow-up. Thus, we could also study the prognostic role of the clinical variables focusing specifically on cardiovascular mortality. Our study had some limitations. First, this was a single-center study, so its findings cannot be directly extended to all Brazilian population, or compared directly with other populations. However, we do believe that these results from this ongoing cohort, although still described with a follow-up time shorter than in other studies, added novel information on the understanding of ACS patients treated in non-referral centers, who typically had a different risk factor profile compared with those treated in specialized centers19,38,39. Second, we did not include information about the influence of pharmacological and non-pharmacological treatment on results. Nevertheless, we do not believe that inequalities in treatment would invalidate, as confounding factors, the associations presented in this paper. Third, for some variables we probably did not have enough power to conclude for significant risk. As ERICO was a long-term cohort, we can re-evaluate the prognostic role of these variables in the future. Fourth, although the number of lost vital status information during follow-up was small, the predominance of men and younger individuals in the group with censored data may have had some influence on our results. Fifth, we could not retrieve death certificate information from 6.4% of the occurred deaths. In addition, we could not add systematic information for causes of death from chart reviews or interviews with patients’ families and doctors. In both cases, these may also have had an impact in the analyses for cardiovascular mortality.
Conclusion
We found an overall one-year mortality rate of 12.0% in a sample of post-ACS patients in HU-USP, a community, non-cardiology hospital in São Paulo, Brazil. Age, ACS subtype, and diabetes were independent predictors of poor one-year survival for overall and cardiovascular-related causes.
Sources of Funding
This study was funded by FAPESP
Study Association
This study is not associated with any thesis or dissertation work.
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Analysis of the Brazilian Registry on Acute Coronary Syndromes (BRACE)Arq Bras Cardiol2012984282289Mortalidade em um Ano após Evento Coronário Agudo e seus Preditores Clínicos: O estudo ERICOSantosItamar de Souza12GoulartAlessandra Carvalho2BrandãoRodrigo Martins2SantosRafael Caire de Oliveira1BittencourtMárcio Sommer2SitnikDébora2PereiraAlexandre Costa3PastoreCarlos Alberto3SamesimaNelson3LotufoPaulo Andrade12BensenorIsabela Martins12Universidade de São PauloFaculdade de MedicinaSão PauloSPBrasilFaculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrasilUniversidade de São PauloUniversidade de São PauloHospital UniversitárioSão PauloSPBrasilHospital Universitário da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrasilUniversidade de São PauloUniversidade de São PauloFaculdade de MedicinaInstituto do CoraçãoSão PauloSPBrasilInstituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP – BrasilUniversidade de São PauloCorrespondência: Itamar de Souza Santos, Universidade de São Paulo. Av. Prof. Lineu Prestes, 2565, Cidade Universitária. CEP 05508000, São Paulo, SP – Brasil. E-mail: itamarss@usp.br,itamarss@gmail.com
Contribuição dos autores
Concepção e desenho da pesquisa: Santos IS, Goulart AC, Bittencourt MS, Sitnik D, Pereira AC, Lotufo PA, Bensenor IM. Obtenção de dados: Santos IS, Goulart AC, Brandão RM, Santos RCO, Bittencourt MS, Sitnik D, Pastore CA, Samesima N. Análise e interpretação dos dados: Santos IS, Goulart AC, Brandão RM, Santos RCO, Bittencourt MS, Sitnik D, Pereira AC, Pastore CA, Samesima N, Lotufo PA, Bensenor IM. Análise estatística: Santos IS, Goulart AC. Obtenção de financiamento: Santos IS, Bensenor IM. Redação do manuscrito: Santos IS, Bensenor IM. Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Goulart AC, Brandão RM, Santos RCO, Bittencourt MS, Sitnik D, Pereira AC, Pastore CA, Samesima N, Lotufo PA.
Potencial conflito de interesse
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
Fundamento:
Dados sobre sobrevida após uma síndrome coronariana aguda (SCA) são geralmente de curto prazo ou baseados em centros cardiológicos.
Objetivo:
Descrever a frequência de ocorrência de óbito em um ano no Estudo de Registro de Insuficiência Coronariana (ERICO), e seus preditores.
Métodos:
Foram analisados 964 participantes ERICO incluídos de fevereiro/2009 a dezembro/2012. O estado vital dos participantes foi obtido por telefone e fontes oficiais de óbito. A causa de morte foi determinada pelos certificados de óbito. Foi utilizado o teste log-rank para comparar probabilidades de sobrevivência. Construímos modelos de regressão de Cox, brutos e ajustados (para idade, sexo e subtipo de SCA), para estudar se o subtipo de SCA ou características de entrada no estudo foram preditores independentes de mortalidade.
Resultados:
Identificamos 110 óbitos (frequência de ocorrência de óbito, 12,0%). A idade (risco relativo [RR] em 10 anos = 2,04; intervalo de confiança de 95% [IC95%]=1,75-2,38), infarto do miocárdio sem elevação do segmento ST (RR = 3,82; IC95% = 2,21-6,60) ou infarto do miocárdio com elevação do segmento ST (RR = 2,59; IC95% = 1,38‑4,89) e diabetes (RR = 1,78; IC95% = 1,20-2,63) foram fatores de risco significativos para mortalidade geral em modelos ajustados. Encontramos resultados semelhantes para mortalidade cardiovascular. Diagnóstico prévio de doença arterial coronariana também foi um preditor independente de mortalidade geral (RR = 1,61; IC95% = 1,04-2,50), mas não de mortalidade cardiovascular.
Conclusão:
Encontramos uma frequência de ocorrência de óbito em um ano de 12,0% nesta amostra de pacientes pós-SCA de um hospital comunitário em São Paulo. Idade, subtipo de SCA e diabetes foram preditores independentes de pior sobrevida em um ano.
Síndrome Coronariana Aguda / mortalidadeFatores de RiscoPrognósticoLetalidadeEstudos de CoortesIntrodução
A síndrome coronariana aguda (SCA) é um termo amplo que abrange infarto do miocárdio com elevação do segmento ST (IMEST), infarto do miocárdio sem elevação do segmento ST (IMSEST) e angina instável (AI). Eventos de SCA são frequentes no Brasil e no mundo 1. Nas últimas décadas, o aumento da população idosa e da prevalência de alguns fatores de risco cardiovasculares, como a obesidade 2 e o diabetes 3, contribuíram para aumentar o numero de indivíduos que sofrem de SCA. Além disso, estratégias bem-sucedidas de organização no sistema de prestação de cuidados 4,5, melhorias no tratamento hospitalar da SCA 6, melhores opções para o controle de complicações a longo prazo para a insuficiência cardíaca 7, bem como, para prevenção secundária 8, aumentaram o tempo médio de sobrevivência dos pacientes com SCA que são tratados.
Desta forma, informações a longo prazo sobre a sobrevivência após um evento de SCA são de grande interesse. A maioria dos estudos de pós-SCA de longo prazo concentram-se em pacientes tratados em centros de referência em cardiologia ou em unidades que tenham divisões de cardiologia9-14. Contudo, a maioria dos pacientes com SCA procura por tratamento em hospitais comunitários não especializados15-17. Normalmente, esses locais não realizam cateterismo e revascularização cardíaca e não possuem uma unidade coronariana. Em um dos poucos estudos com essa abordagem, Aune e cols.18 descreveram uma taxa de mortalidade em um ano de 16% em 307 pacientes pós-IM (Infarto do Miocárdio), tratados em um hospital não especializado na Noruega, após a instituição de um sistema de referência para procedimentos cardíacos invasivos em um centro de referência em cardiologia.
A Estratégia de Registro de Insuficiência Coronariana (ERICO) é um estudo de coorte de indivíduos internados para o tratamento de um evento de SCA no Hospital Universitário da USP (HU-USP), um hospital comunitário de São Paulo, Brasil. Os principais objetivos deste artigo são: (1) descrever a mortalidade geral em um ano em pacientes participantes do ERICO, uma vez que hospitais não referenciados compõem um cenário sub-representado no tratamento da SCA na maioria dos estudos de pós-SCA e (2) estudar as características basais preditoras para um desfecho fatal durante o primeiro ano de acompanhamento. Como objetivo secundário, descrevemos também as taxas e preditores clínicos para a mortalidade cardiovascular nessa amostra.
MétodosDelineamento e amostra do estudo
O delineamento do estudo ERICO foi detalhadamente descrito anteriormente19. Resumidamente, é um estudo de coorte de indivíduos internados por SCA em um dos 260 leitos do HU-USP, um hospital-escola comunitário regional no bairro do Butantã, São Paulo, sudeste do Brasil. O Butantã tinha uma área 12,5 km2 e uma população de 428,000 habitantes em 201020. Essa área destaca-se pelas desigualdades socioeconômicas; embora a sua renda familiar média seja mais elevada do que a média da cidade, 13,1% dos habitantes vivem em favelas (a média da cidade de São Paulo é de 11,1%)21. Como a maioria dos hospitais comunitários não especializados, o HU-USP não realiza procedimentos de cateterização ou revascularização. Grande parte dos pacientes que necessitam de cuidados cardiológicos especializados são transferidos imediatamente para o Instituto do Coração (InCor), um centro de referência em cardiologia, localizado a oito quilômetros de distância do hospital comunitário, com serviços de emergência ininterruptos. Essa cooperação entre o HU-USP e InCor foi estabelecida vários anos antes do ERICO e persiste até agora. Durante a fase intra-hospitalar, os pacientes são tratados na enfermaria de emergência, enfermarias de medicina interna e/ou na unidade de terapia intensiva.
Os participantes do ERICO devem cumprir critérios diagnósticos de IMEST, IMSEST ou de AI (Tabela 1). No início do estudo, entrevistadores treinados obtiveram dados sobre características sociodemográficas, fatores de risco cardiovascular e medicamentos. Durante a fase intra-hospitalar, todos os assuntos foram tratados com discrição pelos funcionários do hospital, através de procedimentos padrão, sem a influência do protocolo do estudo. Os participantes foram reavaliados (clínica e laboratorialmente) por um médico 30 dias após o evento agudo. De acordo com o protocolo do estudo ERICO, após 6 meses, um ano, e anualmente, todos os participantes foram contatados por telefone para atualizar as informações sobre o seu estado vital e os desfechos não fatais. Aqui, apresentamos informações de 964 participantes inscritos no ERICO de fevereiro de 2009 a dezembro de 2012.
Critérios de diagnostico do ERICO (adaptado de Goulart e cols.<xref ref-type="bibr" rid="B19">19</xref>)
Infarto do miocárdio:
Ambos os seguintes critérios:
•Sintomas compatíveis com isquemia cardíaca dentro de 24 horas da apresentação hospitalar
•Níveis de troponina I acima do percentil 99, com um coeficiente de variação < 10% do teste específico.
Infarto do miocárdio com elevação de ST:
Ambos os seguintes critérios:
•Critérios para diagnostico de IM
•(a) Um dos seguintes: (a) elevação persistente do segmento ST de > 1 mm em duas derivações eletrocardiográficas contíguas; (b) presença de um novo ou presumivelmente novo bloqueio do ramo esquerdo.
Infarto do miocárdio sem elevação de ST:
Ambos os seguintes critérios:
• Criterios para diagnostico de IM
•Ausência de critérios para diagnóstico de IM com elevação de ST.
Angina instável:
Todos os três critérios:
• Sintomas compatíveis com isquemia cardíaca 24 horas antes da admissão hospitalar
• Ausência de critérios do IM
• Pelo menos um dos seguintes: (a) história de doença arterial coronariana; (b) teste de estratificação positivo para doença coronariana (invasiva ou não-invasiva); (c) alteração transitória do segmento ST ≥0,5 milímetros em duas derivações contíguas, nova inversão de onda T de ≥1 mm e/ou pseudo normalização de ondas T anteriormente invertidas; (d) troponina I > 0,4 ng / ml; ou (e) concordância diagnóstica de dois médicos independentes.
Informações complementares
Definimos a mortalidade em um ano com base no estado vital aos 360 dias após a internação. Registros oficiais de morte foram pesquisados para obter informações sobre todos os participantes que (1) sabíamos que haviam falecido ou (2) não podíamos entrar em contato naquele momento. O estado vital durante o acompanhamento era atualizado através de registros médicos e certidões de óbito em colaboração com as secretarias de saúde do município e do Estado. A equipe da pesquisa preparava regularmente uma lista dos óbitos e das pessoas com quem o contato havia sido perdido. Secretarias de saúde do estado e do município realizaram uma pesquisa em seus arquivos para a obtenção das certidões de óbito e passaram esse resultado para a equipe de pesquisa do ERICO. Dois médicos analisaram esses dados e classificaram a causa da morte dos participantes de acordo com informações das certidões de óbito. Se necessário, um terceiro médico analisava a certidão de óbito e uma reunião para consenso era realizada. Havia morte por causa cardiovascular (mortalidade cardiovascular) se a causa identificada da morte classificava-se na versão 10 da Classificação Internacional de Doenças (CID-10), capítulo IX "Doenças do aparelho circulatório" ou se identificássemos a causa da morte de acordo com o código CID-10 R57.0 "Choque cardiogênico”.
Outras Variáveis
Dados sociodemográficos foram obtidos por meio de entrevista e complementados com registros do hospital. A idade foi usada como uma variável contínua (para a maioria das análises) ou categorizada em < 55, 55-64, 65-74 e ≥ 75 anos. O nível de escolaridade formal foi categorizado em: nenhuma escolaridade, 1-7 e ≥ 8 anos. Na avaliação inicial, foram utilizados dados auto-relatados de tabagismo (nunca, passado ou atual) e diagnóstico de hipertensão arterial, diabetes, dislipidemia, sedentarismo e doença arterial coronariana (DAC) prévia.
Considerações Éticas
O Protocolo do estudo está em conformidade com a Declaração de Helsinki. O conselho de revisão institucional do hospital aprovou o protocolo de pesquisa (Comitê de Ética Aprovação 866/08). Termo de consentimento informado foi obtido de todos os pacientes com SCA internados no hospital que concordaram em participar do estudo, e cada participante recebeu uma cópia do formulário de consentimento.
Análise Estatística
Testes Qui-quadrado e Wilcoxon foram utilizados para comparar indivíduos que possuíam dados censurados com aqueles com informações completas do estado vital. As variáveis contínuas são apresentados como média ± desvio padrão e as variáveis categóricas como números absolutos e proporções. As taxas de letalidade, com os respectivos intervalos de confiança de 95%, são apresentadas de acordo com o subtipo de SCA, idade, sexo, anos de escolaridade formal, tabagismo, hipertensão, diabetes e diagnósticos de dislipidemia, inatividade física e diagnóstico prévio de DAC. Os dados de sobrevivência são também apresentados de acordo com o subtipo da SCA na admissão hospitalar e características clínicas basais, utilizando curvas de Kaplan-Meier. Testes de log-rank foram usados para comparar as probabilidades de sobrevivência em 30 dias, 180 dias e um ano entre os subgrupos.
Modelos de regressão de Cox brutos e ajustados foram construídos para estudar se o sexo, a escolaridade, o tabagismo, a hipertensão arterial, o diabetes, a dislipidemia, o sedentarismo ou DAC prévia foram preditores independentes de causas de mortalidade geral ou cardiovascular em nosso estudo de coorte. Todos os modelos ajustados incluíram sexo, idade e subtipo de SCA como co-variáveis. Nós construímos um modelo post hoc, incluindo disfunção sistólica (fração de ejeção abaixo de 40%) e tratamento com angioplastia transluminal percutânea (ATP) para o evento índice como co-variáveis. Resultados da regressão de Cox restringindo a variável dependente para a ocorrência de óbitos por causas cardiovasculares, censurando participantes que foram a óbito por causas não cardiovasculares, são também apresentados. O nível de significância foi estabelecido em 0,05. Foi utilizado o software R versão 2.13.122.
Resultados
A amostra incluiu 269 (27,9%) indivíduos com IMEST, 378 (39,2%) com IMSEST e 317 (32,9%) com diagnóstico de AI. Encontramos altas frequências de hipertensão arterial (77,2%), inatividade física (71,9%), dislipidemia (54,9%) e diabetes (39,6%). A Tabela 2 mostra as características basais da amostra do estudo. A mediana da duração de hospitalização foi de 4 dias para os indivíduos com AI e de 8 dias para os indivíduos com IMEST e IMSEST, com uma taxa de 3,0% de mortalidade intra-hospitalar. Dados preliminares sobre tratamento médico hospitalar revelaram que a aspirina foi administrada a 98,3% dos pacientes, o clopidogrel a 95,9%, heparina a 96,0%, as estatinas a 91,9%, os betabloqueadores a 83,6% e os inibidores da enzima conversora da angiotensina e/ou bloqueadores do receptor da angiotensina a 84,0% (Tabela 3). Quanto às estratégias de estratificação, 69,9%, 82,0% e 48,3% dos pacientes com IMSEST, IMEST e AI, respectivamente, no ERICO submeteram-se à cinecoronariografia para o índice do evento. A angioplastia foi realizada em 58,2% dos participantes do ERICO, dos quais se obteve uma cinecoronariografia, com uma taxa de sucesso de 96,3%. Terapia de reperfusão para o índice do evento foi realizada em 72,2% dos casos de IMEST. Trombólise foi a estratégia escolhida em 79,9% dos pacientes com IMEST para os quais a estratégia de reperfusão foi indicada. A causa mais frequente de contraindicação do tratamento de reperfusão em pacientes com IMEST foi a apresentação tardia do paciente ao atendimento de emergência (69,2% dos participantes IMEST sem tratamento de reperfusão). Nenhuma das características basais estudadas foi associada com a decisão de reperfusão ou a seleção estratégia. Apesar de não constaremno protocolo do estudo, ecocardiogramas foram realizados em 66,4% e 77,3% dos participantes do ERICO com IMSEST e IMEST respectivamente. Com base nesses dados, uma fração de ejeção abaixo de 50% foi observada em 35,9% e 36,5% dos participantes e uma fração de ejeção abaixo de 40% em 14,3% e 7,2% dos participantes do ERICO com IMSEST e IMEST respectivamente.
Características basais dos participantes do estudo
IMESTn = 269
IMSESTn = 378
AIn = 317
Totaln = 964
Idade (anos)
Mediana
59,0
64,5
62,0
62,0
Variação Interquartil
51,0 - 68,0
55,0 - 75,0
54,0 - 73,0
53,0 - 73,0
Sexo masculino (%)
181 (67,3%)
223 (59,0%)
166 (52,4%)
570 (59,1%)
Nível de escolaridade (%)
Sem escolaridade
27 (10,1%)
50 (13,3%)
49 (15,5%)
126 (13,1%)
1 - 7 anos
113 (42,2%)
169 (44,8%)
132 (41,6%)
414 (43,0%)
≥8 anos
128 (47,8%)
158 (41,9%)
136 (42,9%)
422 (43,9%)
Tabagismo (%)
Nunca
68 (26,4%)
120 (34,0%)
100 (34,0%)
288 (31,8%)
Ex-fumante
88 (34,1%)
121 (34,3%)
130 (44,2%)
339 (37,5%)
Ativo
102 (39,5%)
112 (31,7%)
64 (21,8%)
278 (30,7%)
Hipertensão (%)
164 (63,3%)
291 (78,0%)
272 (87,7%)
727 (77,2%)
Diabetes (%)
77 (30,1%)
165 (44,5%)
127 (41,6%)
369 (39,6%)
Dislipidemia (%)
102 (46,6%)
187 (55,0%)
166 (61,5%)
455 (54,9%)
Inatividade física (%)
173 (69,8%)
261 (72,5%)
210 (72,9%)
644 (71,9%)
DAC prévia (%)
37 (14,9%)
83 (24,1%)
129 (45,4%)
249 (28,4%)
DAC: Doença arterial coronaria; IMEST: infarto do miocárdio com elevação ST; IMSEST: infarto do miocárdio sem elevação ST; AI: Angina instável.
Medicação durante o tratamento hospitalar na amostra
Medicamento
IMEST
IMSEST
AI
Aspirina
99,2%
98,6%
97,8%
Clopidogrel
99,2%
97,7%
95,6%
Heparina
95,9%
97,7%
96,3%
Estatinas
95,5%
92,6%
89,7%
Betabloqueadores
87,2%
80,9%
84,6%
Inibidores ECA e/ou BRA
86,4%
85,1%
81,0%
ECA: Enzima conversora de angiotensina; BRA: bloqueador do receptor de angiotensina.
Durante o primeiro ano de seguimento, tivemos informações completas do estado vital de 918 (95,2%) participantes nesta amostra. Indivíduos com dados de estado vital censurados durante o acompanhamento eram mais propensos a ser do sexo masculino e mais jovens (p < 0,001 para ambos), em comparação com aqueles com informações completas.
Foram identificadas 42 (taxa de letalidade, 4,4%), 90 (taxa de letalidade, 9,6%) e 110 (taxa de letalidade, 12,0%) mortes em 30 dias, 180 dias e um ano, respectivamente. As taxas de letalidade por subgrupos (com os respectivos intervalos de 95% de confiança) em 30 dias, 180 dias e um ano estão apresentadas na Tabela 4. A análise de sobrevivência utilizando curvas de Kaplan-Meier de acordo com o subtipo de SCA na apresentação (Figura 1) e as características basais (Figura 2) também são apresentadas. A análise das taxas de sobrevivência em 30 dias, 180 dias e um ano, indica a idade e os subtipos de SCA como preditores para mortalidade em 30 dias (p < 0,001 para ambos). Idade, diagnóstico de IMSEST, baixa escolaridade, nunca ter fumado, hipertensão e diabetes foram significativamente associados à pior sobrevida em 180 dias e um ano de acompanhamento. Além disso, verificou-se que sexo feminino e inatividade física apresentaram uma associação com pior prognóstico para um ano, com significância limítrofe (p = 0,05 para ambos).
Taxas de letalidade de acordo com características clínicas basais em 30 dias, 180 dias e um ano de acompanhamento
Taxas de letalidade (95% de intervalo de confiança)
30 dias
180 dias
Um ano
Subtipo de SCA
IMEST
4,9% (2,7% - 8,3%)
7,5% (4,8% - 11,6%)
9,6% (6,4% - 14,0%)
IMSEST
7,2% (4,9% - 10,4%)
16,2% (12,7% - 20,5%)
19,2% (15,3% - 23,7%)
AI
0,6% (0,1% - 2,5%)
3,3% (1,7% - 6,1%)
5,4% (3,2% - 8,8%)
Idade
< 55 anos
1,5% (0,5% - 4,1%)
1,6% (0,5% - 4,2%)
2,4% (1,0% - 5,5%)
55 - 64 anos
1,1% (0,3% - 3,4%)
5,5% (3,2% - 9,2%)
6,8% (4,2% - 10,7%)
65 - 74 anos
4,7% (2,4% - 8,6%)
11,8% (7,9% - 17,1%)
13,8% (9,6% - 19,4%)
≥75 anos
12,4% (8,3% - 17,9%)
22,9% (17,4% - 29,4%)
28,6% (22,6% - 35,5%)
Sexo
Masculino
3,9% (2,5% - 5,9%)
8,2% (6,1% - 10,9%)
10,4% (8,0% - 13,3%)
Feminino
5,1% (3,2% - 7,9%)
11,5% (8,6% - 15,2%)
14,2% (11,0% - 18,2%)
Nível de escolaridade
Sem escolaridade
4,8% (2,0% - 10,5%)
13,1% (7,9% - 20,7%)
18,3% (12,1% - 26,7%)
1 - 7 anos
4,9% (3,1% - 7,5%)
11,1% (8,3% - 14,6%)
13,1% (10,0% - 17,0%)
≥8 anos
3,6% (2,1% - 6,0%)
6,8% (4,7% - 9,9%)
8,8% (6,3% - 12,1%)
Tabagismo
Nunca
4,9% (2,8% - 8,2%)
13,2% (9,6% - 17,9%)
16,1% (12,1% - 21,1%)
Ex-fumante
3,3% (1,7% - 5,9%)
8,7% (6,0% - 12,4%)
11,0% (8,0% - 15,1%)
Ativo
3,3% (1,6% - 6,3%)
4,1% (2,2% - 7,4%)
5,3% (3,0% - 8,9%)
Hipertensão
Sim
4,4% (3,1% - 6,3%)
10,7% (8,6% - 13,3%)
13,5% (11,1% - 16,3%)
Não
2,8% (1,1% - 6,3%)
4,8% (2,4% - 8,9%)
6,0% (3,3% - 10,5%)
Diabetes
Sim
4,9% (3,0% - 7,7%)
13,7% (10,4% - 17,8%)
16,8% (13,1% - 21,1%)
Não
3,8% (2,4% - 5,8%)
6,6% (4,7% - 9,1%)
8,5% (6,3% - 11,3%)
Dislipidemia
Sim
3,8% (2,3% - 6,1%)
10% (7,5% - 13,3%)
12,4% (9,5% - 15,9%)
Não
4,6% (2,8% - 7,3%)
8,5% (6,0% - 12,0%)
11,0% (8,0% - 14,8%)
Inatividade física
Sim
4,8% (3,4% - 6,9%)
10,6% (8,4% - 13,4%)
13,1% (10,6% - 16,1%)
Não
3,2% (1,5% - 6,4%)
7,0% (4,2% - 11,1%)
8,4% (5,3% - 12,9%)
DAC prévia
Sim
5,2% (2,9% - 9,0%)
11,4% (7,9% - 16,3%)
13,9% (9,9% - 19,1%)
Não
3,5% (2,3% - 5,4%)
8,0% (6,1% - 10,6%)
9,8% (7,6% - 12,5%)
SCA: síndrome coronária aguda; DAC: Doença coronária arterial; IMEST: infarto do miocárdio com elevação ST; IMSEST: infarto do miocárdio sem elevação ST; AI: angina instável.
Curvas de Kaplan-Meier de acordo com o subtipo de SCA na apresentação.
Curvas de Kaplan-Meier de acordo com as características clínicas basais.
Pudemos identificar a causa da morte, usando a informação oficial das certidões de óbito disponíveis, para 102 (99%) dos 103 participantes que morreram no primeiro ano de acompanhamento com apenas uma causa indefinida da morte. A Tabela 5 apresenta as causas e a hora da morte de acordo com a 10ª revisão da Classificação Internacional de Doenças (CID-10) capítulos versão 2015. A Tabela 6 apresenta as taxas de risco ajustado e bruto (RR) para a Mortalidade geral e mortalidade cardiovascular de acordo com os subtipos SCA e características iniciais. Idade, diagnóstico de IMSEST ou IMEST e diabetes, foram associados com ambos os resultados dos modelos ajustados. DAC prévia também foi um preditor independente de mortalidade geral, embora apenas uma tendência não significativa tenha sido observada para a mortalidade cardiovascular (p = 0,066) em modelos ajustados, provavelmente devido a um número menor de eventos. Depois de mais ajustes para a disfunção sistólica e tratamento com ATP para o índice do evento, diabetes (p = 0,013) e idade (p = 0,010) permaneceram como fatores de risco significativos para todas as causas de mortalidade. Diagnóstico de IMSEST (p = 0,047) manteve-se como um importante fator de risco para a mortalidade cardiovascular.
Causas de morte (CID-10 capítulos) durante o acompanhamento de acordo com as certidões de óbito
Causa da morte
0 a 30 dias
31 a 180 dias
180 dias a um ano
Total
n = 42
n = 43
n = 18
n = 103
IX. Doenças do sistema circulatório
36 (85,7%)
31 (72,1%)
8 (44,4%)
75 (72,8%)
II. Neoplasias
2 (4,8%)
4 (9,3%)
2 (11,1%)
8 (7,8%)
X. Doenças do sistema respiratório
1 (2,4%)
2 (4,7%)
3 (16,7%)
6 (5,8%)
I. Algumas doenças infecciosas e parasitárias
3 (7,1%)
1 (2,3%)
0
4 (3,9%)
XX. Causas externas de morbidade e de mortalidade
0
1(2,3%)
2 (11,1%)
3 (2,9%)
XI. Doenças do sistema digestivo
0
3 (7,0%)
0
3 (2,9%)
XII. Doenças da pele e do tecido subcutâneo
0
1(2,3%)
1 (5,6%)
2 (1,9%)
XIV. Doenças do sistema geniturinário
0
0
1 (5,6%)
1 (1,0%)
Indefinida
0
0
1 (5,6%)
1 (1,0%)
Razões de riscos brutos e ajustados (Intervalo de confiança de 95%) para Mortalidade geral e cardiovascular, de acordo com a classificação SCA e as características iniciais dos pacientes
Mortalidade geral
Mortalidade cardiovascular
Razão de risco bruto (95%IC)
Razão de risco multivariada (95%IC)
Razão de risco bruto(95%IC)
Razão de risco multivariada (95%IC)
Idade (a cada 10 anos)
2,09 (1,79 - 2,43)
2,04 (1,75 - 2,38)
2,06 (1,71 - 2,48)
1,98 (1,65 - 2,39)
Subtipo de SCA
IMEST
1,89 (1,01 - 3,54)
2,59 (1,38 - 4,89)
1,69 (0,75 - 3,81)
2,28 (1,004 - 5,16)
IMSEST
3,90 (2,27 - 6,72)
3,82 (2,21 - 6,60)
4,56 (2,32 - 8,99)
4,39 (2,22 - 8,67)
AI
Reference
Reference
Reference
Reference
Sexo
Masculino
1,45 (1,00 - 2,11)
1,33 (0,91 - 1,94)
1,49 (0,95 - 2,34)
1,33 (0,84 - 2,10)
Feminino
Reference
Reference
Reference
Reference
Nível de escolaridade
Sem escolaridade
2,16 (1,27 - 3,69)
1,31 (0,75 - 2,28)
1,64 (0,85 - 3,18)
0,96 (0,48 - 1,91)
1 - 7 anos
1,54 (1,00 - 2,36)
1,16 (0,75 - 1,79)
1,30 (0,78 - 2,16)
0,96 (0,57 - 1,60)
≥ 8 anos
Reference
Reference
Reference
Reference
Tabagismo
Nunca
0,31 (0,17 - 0,57)
0,55 (0,29 - 1,04)
0,37 (0,18 - 0,73)
0,65 (0,31 - 1,35)
Ex-fumante
0,67 (0,43 - 1,05)
0,81 (0,51 - 1,29)
0,61 (0,35 - 1,05)
0,75 (0,42 - 1,33)
Ativo
Reference
Reference
Reference
Reference
Hipertensão
2,38 (1,31 - 4,34)
1,84 (1,00 - 3,37)
2,15 (1,07 - 4,32)
1,63 (0,80 - 3,29)
Diabetes
2,08 (1,41 - 3,06)
1,78 (1,20 - 2,63)
2,35 (1,47 - 3,75)
1,97 (1,23 - 3,16)
Dislipidemia
1,13 (0,75 - 1,71)
1,10 (0,72 - 1,67)
1,53 (0,91 - 2,56)
1,47 (0,87 - 2,49)
Inatividade física
1,62 (0,99 - 2,65)
1,37 (0,84 - 2,25)
1,46 (0,83 - 2,59)
1,22 (0,69 - 2,17)
DAC prévia
1,45 (0,95 - 2,23)
1,61 (1,04 - 2,50)
1,50 (0,90 - 2,52)
1,64 (0,97 - 2,78)
O ajuste multivariado incluiu idade, sexo e subtipo de SCA, exceto por ele mesmo; SCA; síndrome coronariana aguda; DAC: doença arterial coronariana; IMEST: Infarto do miocárdio com elevação do ST; IMSEST; infarto do miocárdio sem elevação do ST; AI; angina instável.
Discussão
No presente estudo, observamos uma taxa de letalidade global de um ano de 12,0% para os pacientes com diagnóstico de SCA internados em um hospital comunitário. Uma diferença significativa na taxa de mortalidade foi observada quando os resultados foram estratificados por tipo de SCA (5,4%, 9,6% e 19,2% para os participantes com diagnósticos de AI, IMEST e IMSEST, respectivamente). Os preditores mais precoces de pior sobrevida (em 30 dias de acompanhamento) foram idade e subtipo de SCA. Idade, subtipo de SCA, diabetes e diagnóstico de DAC prévia foram fatores de risco independentes para Mortalidade em um ano de nosso estudo de coorte. Restringindo os dados de mortalidade para os óbitos por causas cardiovasculares específicas, observamos que idade, subtipo de SCA e diabetes permaneceram como preditores independentes significativos de pior sobrevida a longo prazo.
Outros autores também estudaram mortalidade pós-SCA. O Registro Sueco de Terapia Cardíaca Intensiva (The Swedish Register of Cardiac Intensive Care) é um estudo observacional prospectivo, em unidades de cuidados intensivos coronários de 58 hospitais na Suécia. Em uma análise de 19.599 participantes desse grupo, Stenestrand e cols.9 encontraram uma taxa de mortalidade pós-IM em um ano de 7,8%. O Registro de Eventos Coronários Agudos do Golfo (Gulf Registry of Acute Coronary Events) é um estudo de coorte de 7.930 pacientes pós-SCA realizado em 65 hospitais (71% com uma unidade coronariana, 43% com cateterismo no local) em seis países do Oriente Médio. AlHabib e cols.10 analisaram os dados dessa coorte e encontraram uma taxa de mortalidade em um ano de 11,5% para pacientes com IMEST e de 7,7% para pacientes com SCA sem elevação de ST (AI ou IMSEST). Skelding e cols.11, analisaram os dados observacionais de um único centro especializado na Pensilvânia, e encontraram uma taxa de mortalidade em um ano, de 8% em 2.066 pacientes que foram submetidos à avaliação invasiva. Semelhantemente, Kleopatra e cols.23 analisaram dados de 1.986 mulheres com IMSEST em 155 hospitais do registro alemão de Síndromes Coronarianas Agudas (German Acute Coronary Syndromes registry) e encontraram uma taxa de mortalidade em um ano de 8,1% para as que foram submetidas à estratificação invasiva e de 24,0% para as que não o fizeram. Recentemente, Ruano-Ravina e cols.12, em uma coorte de 1.461 indivíduos que apresentaram IMEST, submetidos à angioplastia primária em dois hospitais na Espanha, encontrou uma taxa de mortalidade em um ano de 9,3%. No Brasil, a Avaliação de Práticas de Registro dos Cuidados Coronarianos Agudo (Acute Coronary Care Evaluation of Practice Registry) (estudo ACCEPT), um estudo brasileiro pós-SCA multicêntrico com 2.485 pacientes, encontrou uma taxa de mortalidade em 30 dias de 1,8%, 3,0% e 3,4% em indivíduos com AI, IMEST e IMSEST, respectivamente13. Um estudo de 1.027 pacientes com IMSEST a partir de um único centro de referência em cardiologia na cidade de São Paulo14constatou que 5,3% dos participantes morreram ou tiveram um novo infarto em 30 dias.
A comparação das taxas de mortalidade em todos os estudos pós-SCA deve ser interpretada com cautela. Diferenças na seleção dos pacientes e nas opções de tratamento, incluindo os avanços acelerados em tratamento nos últimos anos, podem ser parcialmente responsáveis pelos resultados díspares. Em comparação com os resultados do estudo ACCEPT publicado recentemente, um estudo brasileiro de acompanhamento de pacientes pós-SCA, apresentou taxas de mortalidade de 30 dias mais elevadas para pacientes com IMSEST (7,2% vs 3,0%) e menores para pacientes com AI (0,6% vs 1,8 %). Ambos, o ACCEPT (até 30 dias) e o ERICO (até um ano) tiveram pequena perda de informações do estado vital durante o decorrer do estudo, e foram conduzidos quase simultaneamente. Nesse caso, a seleção dos pacientes pode ter sido um importante contribuinte para a desigualdade dos resultados. Em primeiro lugar, os critérios de inclusão não foram os mesmos nas duas coortes. No estudo ACCEPT, o diagnóstico de AI baseou-se em alterações eletrocardiográficas evidentes (depressão de ST de pelo menos 1,0 mm ou de elevação ST transitória ou elevação do segmento ST de 1,0 mm ou menos, ou inversão de onda T de mais que 3,0 mm)24. Embora isso permita um subgrupo AI mais homogêneo, alguns portadores de AI de baixo risco podem ter sido perdidos com essa estratégia. Nós optamos por um critério menos restritivo, semelhante aos adotados para o estudo GRACE (registro global de eventos coronarianos agudos)25. Assim, as diferenças nas taxas de mortalidade de 30 dias para pacientes portadores de AI nos estudos ERICO e ACCEPT podem ter ocorrido devido à inclusão de portadores AI menos graves em nossa amostra. Além disso, como os valores-limite de troponina I variam de acordo com o kit de diagnóstico utilizado e os critérios de normalidade, a definição IMSEST pode ter variado de um centro para o outro. Optamos por um ponto de corte de troponina que atendesse tanto os critérios da Associação Americana do Coração (American Heart Association) quanto os da Sociedade Europeia de Cardiologia (European Society of Cardiology)26, bem como os da Comissão da Padronização de marcadores de lesão cardíaca da Federação Internacional de Química Clínica e Medicina Laboratorial (Committee on Standardization of Markers of Cardiac Damage of the International Federation of Clinical Chemistry and Laboratory Medicine)27. Assim, é possível que alguns pacientes que foram incluídos no grupo IMSEST do ACCEPT, não seriam incluídos como tal no ERICO. Portanto, a menor mortalidade de IMSEST no ACCEPT pode ter sido devida à inclusão de casos menos graves. Isso também pode explicar parcialmente as diferenças nas taxas de mortalidade entre os estudos. Finalmente, assim como a maioria dos registros de SCA e estudos de acompanhamento pós-SCA, centros terciários e outros hospitais de referência em cardiologia podem estar super-representados em ACCEPT. Por exemplo, um diagnóstico de DAC antes da entrada no estudo foi mais frequente em ACCEPT que em ERICO para todos os subtipos da SCA. É importante ressaltar que o tratamento em centros de referência ocorre apenas em uma minoria de pacientes em muitas regiões do mundo, incluindo o Brasil. Isso evidencia a necessidade de dados de alta qualidade de outros centros não especializados em cardiologia, o que permitirá uma melhor compreensão de toda a população pós-SCA.
Em consonância com outros estudos, diabetes foi um fator de risco independente para a mortalidade em um ano em nossa coorte. Em nosso país, o estudo anteriormente citado por Santos e cols.14descreve que o diagnóstico de diabetes foi associado significativamente à mortalidade por qualquer causa ou re-infarto em 30 dias. AlFaleh e cols.28, analisando 6.362 pacientes do Registro de Eventos Coronários Agudos do Golfo - 2 (Gulf Registry of Acute Coronary Events-2) (Gulf RACE-2), relataram que a história de diabetes ou o desencadeamento de novos casos de hiperglicemia na admissão foram associados à alta permanência no hospital e às taxas de mortalidade em 30 dias e em um ano. Um estudo de coorte retrospectivo realizado por Kaul e cols.29, com 25.324 pacientes com SCA no Canadá, também identificou diabetes como um fator de risco independente para a mortalidade em um ano (RR 1,41; IC 95% 1,24-1,61). Um estudo recente de Savonitto e cols.30, analisando 645 indivíduos de 75 anos ou mais velhos com diagnóstico IMSEST, demonstrou a associação de diabetes e hiperglicemia na admissão com maiores taxas de mortalidade em um ano. Um estudo de 2.027 pacientes com IM realizado por Nicolau e cols.31, também constatou que a hiperglicemia foi associada à mortalidade intra-hospitalar, com um efeito mais pronunciado em indivíduos mais jovens. No entanto, isso ainda é tema de debate na literatura. Os pesquisadores do Registro Global de Eventos Coronarianos Agudos (Global Registry of Acute Coronary Events) (GRACE) construíram um modelo preditor de risco para mortalidade de 6 meses. E apesar do diabetes estar associado com uma maior mortalidade nessa coorte, um modelo com outros oito preditores clínicos (idade, insuficiência cardíaca congestiva, pressão arterial sistólica, classe Killip, concentração inicial de creatinina sérica, marcadores cardíacos iniciais positivos, parada cardíaca no momento da admissão e desvio do segmento ST) apresentava mais de 90% da informação preditiva32. Isso sugere que o impacto do diagnóstico de diabetes sobre a mortalidade a longo prazo é provavelmente mediada por sua associação com um dos fatores de risco no modelo. Além disso, em estudo de Aune e cols.18, com base em duas coortes de pacientes de um hospital sem facilidades de cateterismo na Noruega, o diabetes não foi um preditor de maior mortalidade em um ano (RR 1,01; IC 95% 0,64-1,59). Diferenças nas populações de estudo podem explicar os resultados conflitantes entre Aune e cols.18 e nosso estudo. Por exemplo, no estudo de Aune e cols.18 os pacientes tinham idades medianas maiores, mas menor frequência de hipertensão, diabetes e prevalências de DAC prévias, quando comparados aos do nosso estudo. A menor prevalência de diabetes, a interação desses fatores no risco de mortalidade, bem como o impacto da seleção ou viés de sobrevivência podem ser parcialmente responsáveis por essa diferença.
Nossos dados apontam para uma tendência não significativa para um maior risco de mortalidade em um ano em pacientes não-fumantes quando comparados aos fumantes ativos e ex-fumantes. Outros autores também descreveram achados similares33. Algumas explicações foram levantadas para explicar esse aparente paradoxo. Em primeiro lugar, estudos de pós-SCA incluem apenas os indivíduos que, na verdade, chegaram ao hospital com vida. Como alguns estudos associam o tabagismo com morte coronária súbita34, é possível que esses resultados possam ser parcialmente explicados pelo viés da sobrevivência. Em segundo lugar, não-fumantes apresentando um evento SCA, geralmente têm mais fatores adicionais de risco cardiovascular em comparação a indivíduos não-fumantes que não apresentem esse evento. No entanto, há dúvidas se as diferenças no perfil de outros fatores de risco cardiovascular são suficientes para explicar o pior prognóstico observado em não-fumantes. Robertson e cols.35 avaliaram 13.819 pacientes com IMSEST do estudo de Estratégia de Triagem para Cateterismo Agudo e Intervenção Urgente (Acute Catheterization and Urgent Intervention Triage Strategy) (ACUITY). Esses autores descobriram que o tabagismo está associado a uma menor mortalidade em um ano em comparação aos não-fumantes em modelos brutos (RR 0,80; IC 95% 0,65-0,98). Após o ajuste para outros fatores de risco cardiovasculares, observaram maior risco de mortalidade em um ano em fumantes (RR 1,37; IC 95% 1,07-1,75). Por outro lado, Lee e cols.36 utilizando dados de 41.025 participantes do estudo clínico GUSTO-I descobriram que fumantes ativos foram relacionados a menor mortalidade em 30 dias depois de um evento SCA e esse efeito protetor persistiu mesmo após o ajuste para outros fatores de risco cardiovascular (p < 0,0001). Em nossa coorte, a associação entre tabagismo e menor risco de mortalidade em um ano desapareceu após ajuste para idade, sexo e subtipo de SCA. Além disso, a frequência de diabetes, um forte fator de risco para a mortalidade em nossa amostra, foi maior nos não-fumantes em comparação aos fumantes (48,2% vs 25,5%; p < 0,001), o que pode explicar, pelo menos em parte, a tendência para um maior risco em não-fumantes. Essa associação negativa entre diabetes e tabagismo é esperada, uma vez que outros estudos têm demonstrado que o índice de massa corporal é geralmente mais elevado em não-fumantes37.
No HU-USP, os profissionais da emergência, da terapia intensiva e da medicina interna, proveram tratamento durante o todo o evento para todos os participantes do ERICO. Deve-se notar que alguns procedimentos de cardiologia como a tomografia coronariana, o ecocardiograma e o teste ergométrico estão disponíveis no local. Além disso, vários cardiologistas que compõem a equipe do hospital participaram ativamente das discussões de casos SCA na sala de emergência, embora não fossem especificamente responsáveis pelo tratamento de todos os pacientes com SCA.
Embora possa haver preocupações de que o tratamento em hospitais comunitários poderia induzir potenciais vieses mediados por desigualdades no tratamento em relação aos centros especializados, isso não foi observado no presente estudo. Comparando nossas estratégias de tratamento com dados do Registro Brasileiro de Síndromes Coronarianas Agudas (Brazilian Registry on Acute Coronary Syndromes) (BRACE), observamos que as taxas de tratamento farmacológico no ERICO foram semelhantes ou ligeiramente mais elevadas que as observadas em hospitais do sul do Brasil incluídos no estudo BRACE. É possível que as taxas mais elevadas obtidas no ERICO estejam associadas a uma baixa frequência de contraindicações de tratamento médico, pois podemos especular que os pacientes de um hospital comunitário frequentemente têm um menor número de comorbidades se comparados àqueles tratados em hospitais terciários. Além disso, as taxas de tratamento de reperfusão em pacientes com IMEST também foram muito semelhantes às relatadas no estudo BRACE. A principal razão para contraindicação (apresentação tardia do paciente ao atendimento de emergência) foi a mesma em ambos os estudos.
Algumas características importantes do presente estudo devem ser destacadas. Essa é uma coorte de longo prazo de pacientes pós-SCA tratados em um hospital comunitário, não especializado em cardiologia, um cenário que muitas vezes é negligenciado. Por ser um hospital comunitário, a maioria de seus pacientes (incluindo os que procuram tratamento no departamento de emergência) reside no bairro do Butantã. Embora não seja um estudo de base populacional, o ERICO tem uma base comunitária e seus resultados podem ser generalizados para áreas similares. Tivemos pequena perda de informações sobre o estado vital e poucas recusas durante o período de acompanhamento, o que permitiu calcular adequadamente as taxas de mortalidade. Registros oficiais de óbito confirmaram a morte de mais de 90% dos participantes que faleceram durante o acompanhamento. Assim, foi possível estudar o papel prognóstico das variáveis clínicas com foco específico na mortalidade cardiovascular. Nosso estudo tem algumas limitações. Em primeiro lugar, ele foifeito em um único hospital, por isso seus achados não podem ser diretamente extrapolados para toda a população brasileira ou diretamente comparados a outras populações. No entanto, acreditamos que os resultados desse estudo de coorte em andamento, embora descritos com um tempo de acompanhamento mais curto do que em outros estudos, acrescentam novas informações sobre a compreensão de pacientes com SCA tratados em centros não referência, que normalmente têm um perfil de risco diferente daqueles tratados em centros especializados19,38,39. Em segundo lugar, não foram incluídas informações sobre a influência do tratamento farmacológico e não farmacológico nos resultados. No entanto, não acreditamos que as desigualdades no tratamento possam invalidar as associações apresentadas no presente artigo. Em terceiro lugar, para algumas variáveis não tivemos provavelmente dados suficientes para concluir por riscos significantes. Como o ERICO é uma coorte de longo prazo, o papel prognóstico dessas variáveis poderá ser reavaliado no futuro. Em quarto lugar, embora o número de informações perdidas sobre o estado vital durante o acompanhamento tenha sido pequeno, a predominância de homens e indivíduos mais jovens no grupo com dados censurados podem ter exercido alguma influência sobre os nossos resultados. Em quinto lugar, não foi possível recuperar informações das certidões de óbito de 6,4% das mortes ocorridas. Além disso, não foi possível adicionar informações sistemáticas sobre causas de morte a partir de avaliações do quadro ou de entrevistas com familiares e médicos dos pacientes. Em ambos os casos, essas informações podem também ter um impacto nas análises da mortalidade cardiovascular.
Conclusão
Encontramos uma taxa global de mortalidade de um ano de 12,0% em uma amostra de pacientes pós-SCA no HU-USP, um hospital comunitário, não especializado em cardiologia em São Paulo, Brasil. Idade, subtipo de SCA e diabetes foram preditores independentes de baixa sobrevida em 1 ano por causas gerais e relacionadas a eventos cardiovasculares.
Fontes de financiamento
O presente estudo foi financiado por FAPESP.
Vinculação acadêmica
Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.