Arq Bras CardiolabcArquivos Brasileiros de CardiologiaArq. Bras. Cardiol.0066-782X1678-4170Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBCJmyrbyT6y88Q9gWmsbQHh7DS0066-782X201600450055710.5935/abc.20160178Artigos OriginaisHeart FailureAcute Heart Failure Registry: Risk Assessment Model in Decompensated Heart FailureDelgadoAnne1RodriguesBruno1NunesSara2BaptistaRui3MarmeloBruno1MoreiraDavide1GamaPedro1NunesLuís1SantosOliveira1CabralCosta1Centro Hospitalar Tondela ViseuServiço de CardiologiaViseuPortugalServiço de Cardiologia, Centro Hospitalar Tondela Viseu; Viseu - PortugalEscola Superior de GestãoInstituto Politécnico de Castelo BrancoViseuPortugalInstituto Politécnico de Castelo Branco - Escola Superior de Gestão; Viseu - PortugalUniversidade de CoimbraFaculdade de MedicinaIBILI Research ConsortiumViseuPortugalCNC.IBILI Research Consortium - Faculdade de Medicina Universidade de Coimbra, Viseu - PortugalUniversidade de CoimbraMailing address: Anne Paula Delgado Bohlen, Serviço de Cardiologia - Centro Hospitalar Tondela Viseu. Edifício EuroViso- LT E. nº 403, 4º Post, Santa Eugénia. CEP 3500-034, Santa Eugénia, Viseu - Portugal. E-mail: anne_delgado@hotmail.com, annepdbohlen@gmail.com
Author contributions
Conception and design of the research: Bohlen APD, Rodrigues B; Acquisition of data: Bohlen APD, Rodrigues B, Marmelo B, Moreira D, Gama P, Santos O; Analysis and interpretation of the data and Statistical analysis: Bohlen APD, Nunes S; Writing of the manuscript: Bohlen APD, Rodrigues B, Baptista R; Critical revision of the manuscript for intellectual content: Baptista R, Nunes L, Santos O, Cabral C.
Potential Conflict of Interest
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
1220161076557567050720163108201631082016This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.AbstractBackground:
Heart failure (HF) is a highly prevalent syndrome. Although the long-term prognostic factors have been identified in chronic HF, this information is scarcer with respect to patients with acute HF. despite available data in the literature on long-term prognostic factors in chronic HF, data on acute HF patients are more scarce.
Objectives:
To develop a predictor of unfavorable prognostic events in patients hospitalized for acute HF syndromes, and to characterize a group at higher risk regarding their clinical characteristics, treatment and outcomes.
Methods:
cohort study of 600 patients admitted for acute HF, defined according to the European Society of Cardiology criteria. Primary endpoint for score derivation was defined as all-cause mortality and / or rehospitalization for HF at 12 months. For score validation, the following endpoints were used: all-cause mortality and / or readmission for HF at 6, 12 and 24 months. The exclusion criteria were: high output HF; patients with acute myocardial infraction, acute myocarditis, infectious endocarditis, pulmonary infection, pulmonary artery hypertension and severe mitral stenosis.
Results:
505 patients were included, and prognostic predicting factors at 12 months were identified. One or two points were assigned according to the odds ratio (OR) obtained (p < 0.05). After the total score value was determined, a 4-point cut-off was determined for each ROC curve at 12 months. Two groups were formed according to the number of points, group A < 4 points, and group B = 4 points. Group B was composed of older patients, with higher number of comorbidities and predictors of the combined endpoint at 6, 12 and 24 months, as linearly represented in the survival curves (Log rank).
Conclusions:
This risk score enabled the identification of a group with worse prognosis at 12 months.
Heart failure (HF) is a syndrome with high prevalence (1-3% of the population, 5-10% among individuals aged 65-79 years, and 10-20% in older than 80 years), which has been increasing in the last decade due to population ageing and higher survival of subjects suffering from certain diseases, such as ischemic heart disease and arterial hypertension.1
HF is characterized by a defective cardiac feeling and/or impairment of blood ejection according to metabolic needs, resulting in a classic constellation of signs and symptoms of pulmonary or systemic congestion.2,3
HF is the first cause of early rehospitalizations (in the first 30 days) in elderly individuals. A high rate of readmission for acute HF is observed in the first month after hospital discharge.4 Despite the significant increase in hospitalizations due to acute decompensated HF, models of risk stratification in patients hospitalized for acute HF have not been well established.5 For this reason, clinical, analytical (including biomarkers) and echocardiographic tools for risk stratification may be useful in the medical decision making.6 Among the biomarkers, natriuretic peptides, which are correlated with left ventricular telediastolic pressure (LVTP), usually increased in the HF, are strong prognostic predictors of rehospitalizations and/or death.7
LVTP can also be predicted by echocardiography. The assessment of the relationship between mitral ring velocity and transmitral flow velocity curves by tissue Doppler echocardiography provides better estimates of LVTP as compared with other echocardiographic methods8.
There are other classical biomarkers with prognostic value in HF. Natremia is inversely correlated with plasma renin activity and is a strong predictor of cardiovascular mortality.9 Serum urea and creatinine levels are also predictors of a worse prognostic in HF10. Kidney injury in HF generally represents a combination of previous kidney injury, aggravation of renal perfusion, venous congestion and effect of therapy, namely angiotensin-converting-enzyme inhibitor (ACE inhibitor)/ angiotensin II receptor blockers (ARBs), diuretics and mineralocorticoid receptor antagonists (MRAs).10
The benefits of the therapy with ACE inhibitors are noticed since the beginning of the therapy that continue in long-term, with greater reduction in the risk of death or rehospitalization for HF in patients with reduced left ventricular ejection fraction (LVEF).11
Therefore, despite available data in the literature on long-term prognostic factors in chronic HF, data on (acute or chronic) decompensated HF patients are more scarce.12
The aim of this analysis was to develop an AHFR (acute heart failure registry) score, predictor of unfavorable prognostic events in hospitalized patients with acute HF syndromes.
MethodsStudy design
We designed an observational, retrospective cohort study.
Study population
The total population consisted of 600 patients hospitalized for acute HF in a cardiology service of a non-tertiary hospital from 2009 to 2011. All patients signed the informed consent form, according to the protocol.
Inclusion criterion was diagnosis of acute HF, defined according to the European Society of Cardiology criteria.3,13 Exclusion criteria were high-output HF, high suspicion for acute coronary syndrome as the etiology of HF at hospital admission (including patients requiring urgent reperfusion therapy), acute myocarditis, infectious endocarditis, pulmonary infection, pulmonary arterial hypertension, and severe mitral stenosis. Patients admitted and discharged in the emergency service were also excluded.
Variables and definitions
Variables of anthropometry, clinical presentations, comorbidities, precipitating factors, echocardiographic measurements, intra-hospital treatment and medications prescribed at discharge were included.
Data collection and electrocardiography were conducted at patient's admission in the emergency service.
Anemia and chronic kidney disease (CKD) were defined according to the National Kidney Foundation as hemoglobin ≤12g/dL for men and postmenopausal women, and estimated glomerular filtration rate (eGFR) calculated by the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) equation lower than 60 mL/min/1.73m2 prior to hospital admission.
Hypertensive crisis was defined as a relatively abrupt and symptomatic rise in systolic arterial pressure ≥ 180 mmHg and/or diastolic arterial pressure ≥ 110 mmHg.
Non-hypertensive acute pulmonary edema (APE) was defined as a gradual or sudden onset of dyspnea, tachypnea, hypoxemia and/or radiologic changes compatible to pulmonary edema, and not precipitated by severe hypertension.
Arrhythmia was defined as sustained ventricular tachycardia, atrial fibrillation (AF) or flutter with rapid response or any other supraventricular tachycardia. HF with preserved LVEF, evaluated approximately 72 hours after hospital admission for decompensated HF, was defined as the presence of HF signs and symptoms and LVEF higher than 50% and/or atrial dilation, mitral inflow E/A ratio <1 or >2, E/e' ratio >15.14 HF caused by valve heart disease included moderate or severe valve disease. Multifactorial HF refered to multiple anomalies; it is not possible to identify the main one.
Endpoints
Clinical follow-up of patients were performed up to 24 months (median time [interquartile range]. The primary endpoint for score derivation was defined as all-cause mortality and/or rehospitalization for HF at 12 months. For score validation, the following endpoints were used: (i) all-cause mortality and/or (ii) rehospitalization for HF at 6, 12 and 24 months of clinical follow-up.
Echocardiographic study
Transthoracic echocardiography was conducted during hospitalization (mean of 3.2 ± 2.8 days of hospital admission) with a GE Vivid 7® echo machine. LVEF was determined by the biplane Simpson's method. The echocardiographic parameters 'estimated pulmonary artery systolic pressure' (PASP) and 'E/e' ratio' were also evaluated in the study.
Statistical analysis
Continuous variables were reported as mean and standard deviation, and percentage of patients in the intervals obtained with the cutoff points. Categorical variables were described as absolute and relative frequencies (%).
The Student's t-test was used for continuous variables (that had previously passed the Kolmogorov-Smirnov normality test) and the chi-square test for comparisons between categorical variables.
Logistic regression analysis and Cox regression were performed when appropriate (95% confidence interval). A significance level of p<0.05 was adopted.
Of the 600 patients included, 95 were lost to clinical follow-up. In the population of 505 patients, six independent, predicting variables of the event (death/rehospitalization for HF) were identified using the endpoint in 242 patients. Then, 337 patients were classified according to the risk score as Group A (lower risk) or Group B (higher risk) (Figure 1).
Diagram of study design with number of patients and number of variables.
It is important to assess this prognostic score regarding its discrimination and calibration. Discrimination was estimated by the area under the curve (AUC), and calibration was estimated by the Hosmer-Lemeshow test.
All analyses were performed by the Statistical Package for The Social Sciences (SPSS) software, version 18.0.
ResultsCharacterization of the study population
Clinical characteristics of the patients from whom the score was obtained are shown in table 1. Clinical, analytical and echocardiographic markers that were independent predictors of the primary endpoint (death for any cause a/or rehospitalization at 12 months of clinical follow-up) were determined by Cox regression analysis. These markers corresponded to the variables included in the score (Table 2).
Characterization of the study population and predicting variables of mortality and/or rehospitalization at 12 months
Characteristics
Without endpoint at 12 M (n=263)
With endpoint at 12 M (n=242)
p value *
Age >75 years (%)
55.5
70.2
< 0.001
Female (%)
46.4
52.7
0.03
BMI (Kg/m2) mean ± SD
28.2±4.9
26.2±5.2
0.01
Risk/etiologic factors and associated comorbidities (%)
Diabetes mellitus
36.1
36.8
NS
Arterial hypertension
29.7
25.6
NS
Dyslipidemia
30.8
21.1
NS
Previous AMI
14.8
14.5
NS
Previous CTS
9.1
12
NS
Stroke
7.2
7.4
NS
Atrial fibrillation
48
53.5
0.01
CKD
21.0
42.3
0.02
Anemia
33.8
43.4
0.02
Clinical parameters (%)
SAP < 140 mmHg
52.5
61.2
0.04
Mean AP < 95 mmHg
41.9
50.6
0.04
BMI > 30Kg/m2
32.8
24.8
NS
HR > 100 bpm
27
38.5
0.01
Radiologic parameters (%)
Pulmonary edema
45.1
54.7
0.03
Laboratory parameters (%)
Hyponatremia (< 135 mmoL/mL)
14.4
22.3
< 0.01
BNP ≥ 400 pg/mL at admission
48.3
61.4
< 0.01
Urea ≥ 60 mg/dL
39.2
52.5
< 0.01
eGFR (MDRD) < 60 mL/min/1.73m2
52.5
66.1
0.01
BNP at discharge ≥ 400 pg/mL
27.3
46.0
< 0.01
Echocardiographic parameters (%)
E/e’ ratio > 15
38
56.6
< 0.01
LVEF < 35%
23.6
24.8
NS
PASP > 50 mmHg
26.6
41.7
0.01
Medication at discharge (%)
Loop diuretics
96.6
97.9
NS
Mineralocorticoid receptor antagonists
42.2
46.9
NS
ACE inhibitor/ARBs
86.7
76.3
< 0.01
BB
44.5
37.3
NS
Statins
40.7
35.9
NS
BB or ACE inhibitors
69.6
66.5
NS
ARBs: angiotensin II receptor blockers; ACE: angiotensin-converting-enzyme; AMI: acute myocardial infarction; AP: arterial pressure; BB: beta-blockers; BMI: body mass index ; BNP: brain natriuretic peptide; CTS: cardiothoracic surgery; CKD: chronic kidney disease; eGFR: estimated glomerular filtration rate; HR: heart rate; LVEF: left ventricular ejection fraction; MDRD: modification of diet in renal disease; PASP: pulmonary artery systolic pressure; SAP: systolic arterial pressure;
between-group comparison.
Independent predictors of primary endpoint (mortality and/or rehospitalization for heart failure at 12 months of follow-up) by Cox multivariate regression analysis
One or two points (p.) were given according to the odds ratio (OR) obtained (p<0.05); 1 point for OR<1.5 and 2 points for OR>1.5. The maximum total score was 9 points (Table 2). After calculation of total score, a 4-point cut-off was determined for each ROC curve at 12 months (Figure 2). Two groups were formed based on the number of points, group A (n=195) < 4 points versus group B (n=142) ≥ 4 points.
After the total score value was determined, a 4-point cut-off was determined for each ROC curve at 12 months.
AHFR score: validation
Clinical, analytical, echocardiographic parameters as well as event rate (death for any cause and/or rehospitalization for HF) at 6, 12 and 24 months were compared between the two groups.
Therefore, the area under the ROC curve for the endpoint (mortality and/or rehospitalization at 12 months) was 0.74, with an intermediate discrimination score. The score was predictor of the event (p<0.001), with 65% accuracy.
In table 3, comparisons of the two groups according to the AHFR score are found. Group B was composed of older patients, with lower body mass index and higher prevalence of kidney disease. Other risk factors for anemia observed in the study group included female gender and CKD.15 In addition, group B had lower eGFR than group A (p<0.001).
Clinical characterization by risk groups
Characteristics
Group A (n=195)
Group B (n=142)
p value *
Age (mean ± SD)
Mean
75.2±9.6
80.1±9.6
< 0.001
Women
77.2±8.2
81.6±7.9
0.05
Men
73.3±10.2
78.5±11.0
0.002
Female (%)
49.2 (n=195)
52.1(n=142)
0.6
Mean BMI (Kg/m2) ± SD
28.2±4.9
26.2±5.2
0.01
Mean RICA score ± SD
2.4±1.4
5.8±1.3
<0.001
Risk/etiologic factors and associated comorbidities (%)
DM
38.5
32.4
0.25
Arterial hypertension
72.8
57.0
0.003
Dyslipidemia
30.8
21.1
0.048
Known CHD
36.9
38.7
0.7
Previous AMI
13.4
17.4
0.6
Previous CTS
4.6
10.6
0.03
Stroke
9.7
7
0.38
AF
50
42.3
0.03
CKD
21.0
42.3
<0.001
Anemia
37.4
57.7
<0.001
Clinical presentation of HF (%)
Decompensated HF
67.7
72.5
0.01
APE (nh)
13.3
11.3
APE (h)
16.9
7.7
Cardiogenic shock
0.5
2.8
Right HF
1.5
5.6
Precipitating factors (%)
Ischemia/ type 2 ACS
11.8
14.1
0.03
Cardiac arrhythmias
22.1
16.9
Hypertensive crisis
15.9
7.0
Multifactorial (renal dysfunction, anemia, infection, poor compliance to therapy, diet and others)
50.3
62.0
HF subtypes (%)
HF with decreased LVEF
47.7
59.6
HF with preserved LFEV
52.3
40.4
Hypertensive heart diseases (including those associated with AF and DM)
33.3
28.9
0.02
HF etiology (%)
Ischemic CM
25.6
40.1
Non-ischemic DCM
21.0
15.5
Valve disease
11.8
8.5
Cor pulmonale
3.6
6.3
Multifactorial
4.6
0.7
Parameters at admission
AP (mean ± SD)
SAP (mmHg)
146.2±30.5
130.9±29.5
< 0.001
DAP (mmHg)
83.7±19.9
75.4±16.0
<0.001
Laboratory
eGFR (mL/min) mean± SD
51.0±21.8
37.7±17
< 0.001
eGFR MDRD < 60 mL/min/1.73m2 (%)
21
42.3
<0.001
Sodium < 135 mmoL/L (%)
7.7
29.6
< 0.01
Potassium (mmol/L) mean ± SD
4.5±0.6
4.7±0.7
< 0.01
Hemoglobin (g/dL) mean± SD
13.0±2.0
12.2±2.1
< 0.001
RDW > 15 (%)
49.7
68.3
0.02
BNP > 400 pg/mL at admission (%)
31.8
43.7
< 0.001
BNP > 400 pg/mL at discharge (%)
10.3
37.3
< 0.001
PCR (mg/dl) mean ± SD
1.8±2.4
2.5±3.4
0.02
Echocardiographic
Mean LVEF (%)
50.1±15.1
46.0±16.8
0.02
LVEF < 30% (%)
10.8
17.0
0.04
LVEF 30-44% (%)
28.7
35.5
0.04
LVEF ≥ 50% (%)
52.3
40.4
0.04
PASP (mmHg) mean± SD
42.2±12.9
50.0±14.7
< 0.001
Medication at discharge (%)
BB
46.2
33.1
0.02
ACE inhibitors
68.7
52.1
< 0.001
ARBs
24.1
12.7
< 0.001
BB+ ACE inhibitors/ARBs
44.1
23.9
0.04
Furosemide
95.4
96.5
0.6
Spironolactone
39
46.5
0.1
ACE: angiotensin-converting-enzyme; ACS: acute coronary syndrome; AF: atrial fibrillation; AHFR: acute heart failure registry; AMI: acute myocardial infarction; APE (h): acute pulmonary edema (hypertensive); APE (nh): acute pulmonary edema (non-hypertensive); ARBs: angiotensin II receptor blockers; BB: beta-blockers; BMI: body mass index; CAD: coronary artery disease; CG: Cockcroft-Gault; CKD: chronic kidney disease; CM: cardiomyopathy; CTS: cardiothoracic surgery; DAP: diastolic arterial pressure; DCM: dilated cardiomyopathy; DM: diabetes mellitus; eGFR:- estimated glomerular filtration rate; LVEF: left ventricular ejection fraction; HF: heart failure; MDRD: modification of diet in renal disease ; PCR: protein chain reaction; PASP: pulmonary artery systolic pressure; RDW: red cell distribution width; SAP: systolic arterial pressure; SD: standard-deviation;
comparison between the risk groups (A e B).
With respect to electrocardiographic changes, AF rhythm was predominant in group A, whereas other non-sinus rhythm was predominant in group B (p<0.01). No statistically significant differences in intraventricular conduction (QRS) duration were detected between the groups.
The identification of the precipitating factor is crucial for patient's stabilization.16,17 In our study, the most frequent precipitating factor was multifactorial (including low compliance to diet and therapy) in both groups.
The most frequent HF etiology was ischemic heart disease (40.1%).
In group B, we found a high proportion of older patients non-adherent to the therapy and posology proposed.
In group B, nearly 40% of patients had LVEF higher than 50%. Other echocardiographic parameters are described in table 3.
Medication started during hospitalization was considered of higher relevance and prognostic impact. At hospital discharge, approximately 52% of patients in group B were receiving ACE inhibitors and 46% spironolactone, and 20% of them had LVEF lower than 30%. Medications received by the patients at discharge are described in table 3.
Mean hospital stay duration was 8.6 ± 7 days, with a mean of 10 (±7.7) days in group B.
AHFR score as predictor of events during clinical follow-up
Rehospitalization rates at 6, 12 and 24 months are shown in table 4.
Rate of rehospitalization for heart failure at 6, 12 and 24 months by risk groups
Rehospitalization (%)
Group A
Group B
OR (IC 95%)
p value
6 months
21.5
30.5
1.6 (1.2-2.6)
0.04
12 months
34.7
44.4
1.6 (1.2- 2.5)
0.04
24 months
48.2
58.7
1.5 (0.9-2.4)
0.06
Nearly one-fourth of patients in group B were rehospitalized within 90 days after hospital discharge. Approximately 25% of patients in group A and 50% in group B reached the endpoint at 6 months after discharge (p<0.001). However, in both groups, the rehospitalization rate for decompensated HF and/or all-cause mortality was higher at three months after discharge, as indicated in the Kaplan Meier curves (Figures 3A, B and C).
Kaplan Meier curves showing the rate of combined endpoint (mortality and/or rehospitalization) of group A (score < 4) and group B (score > 4) at 6 (A), 12 (B) and 24 months (C) of clinical follow-up.
Discussion
In this retrospective study, a new risk score for medium-term events was constructed in patients hospitalized for acute HF syndrome. The inclusion of four variables previously identified in risk models and the identification of two new variables - E/e' ratio and lack of ACE inhibitor/ARBs (for those intolerant to ACE inhibitors) prescription at discharge - enabled the identification of a high-risk group, with score higher than 4 (group B). This group was mostly constituted of older patients, who exhibited higher number of comorbidities, higher hemodynamic instability at admission, higher left ventricular dysfunction and worse prognosis in short, medium and long term.
The identification and clinical characterization of a higher risk group for events facilitates an earlier multidisciplinary approach, and promotes the correct identification of decompensating factors, higher therapy compliance, and reduced hospital stay, hospital morbimortality and readmission that consume most of the resources involved in this syndrome.5
Four of the variables included in the score developed in this study are also present in many models. Nevertheless, our study is original in including an echocardiographic variable (E/e' ratio) determined during hospitalization and another variable determined on the day of discharge (lack of ACE inhibitor/ARBs prescription). As in previous models, this score enabled the identification of a higher risk, older group, with higher number of comorbidities, named cardiorenal syndrome.
The risk models used in acute HF have several particularities. First, patients are assessed at admission or at the emergency service, which generally prioritizes the assessment of a very short- term risk (during hospitalization) or a medium-term risk (from 2 to 6 months after discharge), as the identification of high-risk patients contributes to a closer follow-up and more intensive therapy in this period when patients are more vulnerable.18 For this reason, the variables of these models may be similar but are slightly different as compared with those of chronic HF scores, in emphasizing easy, rapidly accessible clinical, demographic and analytical factors.18
The aim of this study was to evaluate medium-term risk (12 months) by including a variable different from the majority of the models - the lack of ACE inhibitor/ARBs (if intolerant to ACE inhibitor) prescription at discharge. Although "intra-hospital mortality" or "mortality at 90 days" endpoints seem to be more relevant in acute diseases, including acute HF, long-term follow-up cannot be neglected, and other variables such as evidence-based therapy that has a later impact on the prognosis should be included.
Several prognostic models in the context of acute HF are available in the literature. These models can be classified into three groups: five models were conducted with hospitalized patients, one included hospitalized patients included in clinical trials, and two models were conducted in an emergency service. Table 5 describes the summary of the prognostic models in acute HF.5,6,19-25 Three markers included in the score created by us - age, natremia, and uremia - are common in most of the models. The prognosis of acute HF progressively worsens with age, for the effect of age per se and for its association with higher comorbidity and frailty.26 Renal failure is common among patients with acute HF. Some studies have reported that high levels of urea triplicate the risk for intra-hospital mortality and post-discharge mortality.10 With respect to hyponatremia, a multivariate analysis showed that a 3 mmoL/L decrease in case of natremia lower than 140mmoL/L increases the intra-hospital mortality by 19.5%.9
Prognostic models in acute heart failure <xref ref-type="table-fn" rid="TFN7">*</xref>
Mortality in 30 days or non-fatal event in 14 days /BNP 0.77. no BNP 0.75
EHRMG25 Lee
2012
National Multicentric Community (7,433)
Multicentric Community (5,158)
Clinical Laboratory Comorbidities (10)
Mortality in 7 days/0.8
AUC: area under the curve; ADHERE: Acute Decompensated Heart Failure National Registry; AHFI: Acute Heart Failure Index; EFFECT: Enhanced Feedback for Effective Cardiac Treatment; EHMRG: Emergency Heart Failure Mortality Risk; GWTG-HF: Get With the Guidelines-Heart Failure; OPTIMIZE-HF: Organized Program to initiate Lifesaving Treatment in Hospitalized Patients with Heart Failure; OPTIME-CHF: Outcomes of a Prospective Trial of Intravenous Milrinone for Exacerbations of Chronic Heart Failure; Ottawa: Ottawa Heart Failure Risk Model;
Adapted from Ferrero P. et al. Int J Cardiol. 2015;188:1-92018.
Despite higher availability and proved prognostic utility of natriuretic peptides, these compounds have not been included in most of the risk prediction models. Some studies suggest that an increment by 30% in normal NT-proBNP levels at admission increases by six times the risk of rehospitalization.27
The assessment of the relationship of mitral ring velocity with transmitral flow velocity curves (E/e' ratio) by tissue Doppler was found to be an independent predictor of yearly mortality in patients hospitalized for acute HF.28
Although the benefits of an early start of ACE inhibitors in acute HF have not been demonstrated in the literature, their prescription is mandatory within the first 48h-72h after admission, with proven benefits in reducing mortality and rehospitaization rate, according to the European Society of Cardiology recommendations.3
Despite numerous studies showing that the lack of the prescription of beta-blockers at discharge is a mortality predicting factor, this was not observed in this study, probably due to a selection bias.
The estimated risk at hospital admission may help to decide whether or not a patient is candidate for intensive therapy. However, several studies have shown that risk scores estimated on the day of discharge (including biomarkers and therapy prescribed at discharge) have better prognostic value as compared with those determined at admission.29 Risk predicting tools are crucial to determine the prognosis in HF. Although these risk models can precisely determine short-term prognosis of acute HF, they should be extensively tested in elderly patients or those with multiple comorbidities.29 Besides, prospective, randomized studies are needed to establish the impact of long term risk stratification on acute HF patients.29
Limitations
Some limitations inherent in the construction of this score should be considered in the interpretation of the results. The fact that this is a retrospective study opens up the possibility of selection bias. An external validation of the model is needed, preferentially in another center. The diagnosis of acute HF was based only on the European Society of Cardiology criteria and the date of onset of symptoms was not determined. For this reason, it is not possible to differentiate de novo acute HF from acutely worsened chronic HF. In addition, analysis of treatment and prognosis should be adjusted because of the heterogeneity of the sample. Another limitation refers to the fact that we did not include patients discharged home from the emergency department. Also, there was a large number of missing variables when the completion of data was optional, which affected the results. The echocardiography was performed some days post-admission, rather than on the day of admission, which may influence the measurements used in the score construction.
Conclusions
In this study, we constructed a new risk score of medium-term events in patients hospitalized for acute HF syndrome. The inclusion of four variables previously identified in risk models, in addition to the identification of two additional variables: E/e' ratio and lack of ACE inhibitor/ARBs prescription on the day of discharge enabled the identification of group at high risk for all-cause mortality at 12 months after discharge. This group (group B), with score higher than 4, was mostly constituted of older patients, who exhibited higher number of comorbidities, higher hemodynamic instability at admission, higher left ventricular dysfunction and worse prognosis in short, medium and long term. This group may benefit from a closer monitoring and early start of evidence-based therapy.
Sources of Funding
There were no external funding sources for this study.
Study Association
This study is not associated with any thesis or dissertation work.
References1 Anguita Sanchez M, Crespo Leiro MG, de Teresa Galvan E, Jiménez Navarro M, Alonso-Pulpón L, Muñiz García J; PRICE Study Investigators. Prevalence of heart failure in the Spanish general population aged over 45 years. The PRICE Study. Rev Esp Cardiol. 2008;61(10):1041-9.Anguita SanchezMCrespo LeiroMGde Teresa GalvanE.Jiménez NavarroM.Alonso-PulpónL.Muñiz GarcíaJPRICE Study InvestigatorsPrevalence of heart failure in the Spanish general population aged over 45 years. The PRICE StudyRev Esp Cardiol20086110104110492 Jessup M, Brozena S. Heart failure. N Engl J Med. 2003;348(20):2007-18.JessupMBrozenaSHeart failureN Engl J Med200334820200720183 Ponikowski P, Voors AA, Anker SD, Bueno H, Cleland JG, Coats, et al; Authors/Task Force Members. 2016 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: The Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC) Developed with the special contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC. Eur Heart J. 2016;37(27):2129-200.PonikowskiPVoorsAAAnkerSDBuenoHClelandJGCoatsAuthors/Task Force Members2016 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: The Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC) Developed with the special contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESCEur Heart J20163727212922004 Dharmarajan K, Hsieh AF, Lin Z, Bueno H, Ross JS, Horwitz LI, et al. Diagnoses and timing of 30-day readmissions after hospitalization for heart failure, acute myocardial infarction, or pneumonia. JAMA. 2013;309(4):355-63.DharmarajanKHsiehAFLinZBuenoHRossJSHorwitzLIDiagnoses and timing of 30-day readmissions after hospitalization for heart failure, acute myocardial infarction, or pneumoniaJAMA201330943553635 Abraham WT, Fonarow GC, Albert NM, Stough WG, Gheorghiade M, Greenberg BH, et al; OPTIMIZE-HF Investigators and Coordinators. Predictors of in-hospital mortality in patients hospitalized for heart failure: insights from the Organized Program to Initiate Lifesaving Treatment in Hospitalized Patients with Heart Failure (OPTIMIZE-HF). J Am Coll Cardiol. 2008;52(5):347-56.AbrahamWTFonarowGCAlbertNMStoughWGGheorghiadeMGreenbergBHOPTIMIZE-HF Investigators and CoordinatorsPredictors of in-hospital mortality in patients hospitalized for heart failure: insights from the Organized Program to Initiate Lifesaving Treatment in Hospitalized Patients with Heart Failure (OPTIMIZE-HF)J Am Coll Cardiol20085253473566 Fonarow GC, Adams KF Jr, Abraham WT, Yancy CW, Boscardin WJ; ADHERE Scientific Advisory Committee, Study Group, and Investigators. Risk stratification for in-hospital mortality in acutely decompensated heart failure: classification and regression tree analysis. JAMA. 2005;293(5):572-80.FonarowGCAdamsKFJrAbrahamWTYancyCWBoscardinWJADHERE Scientific Advisory Committee, Study Group, and InvestigatorsRisk stratification for in-hospital mortality in acutely decompensated heart failure: classification and regression tree analysisJAMA200529355725807 Maisel A, Mueller C, Adams K Jr, Anker SD, Aspromonte N, Cleland JG, et al. State of the art: using natriuretic peptide levels in clinical practice. Eur J Heart Fail. 2008;10(9):824-39.MaiselAMuellerCAdamsKJrAnkerSDAspromonteNClelandJGState of the art: using natriuretic peptide levels in clinical practiceEur J Heart Fail20081098248398 Ommen SR, Nishimura RA, Appleton CP, Miller FA, Oh JK, Redfield MM, et al. Clinical utility of Doppler echocardiography and tissue Doppler imaging in the estimation of left ventricular filling pressures: a comparative simultaneous Doppler-catheterization study. Circulation. 2000;102(15):1788-94.OmmenSRNishimuraRAAppletonCPMillerFAOhJKRedfieldMMClinical utility of Doppler echocardiography and tissue Doppler imaging in the estimation of left ventricular filling pressures: a comparative simultaneous Doppler-catheterization studyCirculation200010215178817949 Gheorghiade M, Abraham WT, Albert NM, Gattis Stough W, Greenberg BH, O'Connor CM, et al; OPTIMIZE-HF Investigators and Coordinators. Relationship between admission serum sodium concentration and clinical outcomes in patients hospitalized for heart failure: an analysis from the OPTIMIZE-HF registry. Eur Heart J. 2007;28(8):980-8.GheorghiadeMAbrahamWTAlbertNMGattis StoughWGreenbergBHO'Connor CMOPTIMIZE-HF Investigators and CoordinatorsRelationship between admission serum sodium concentration and clinical outcomes in patients hospitalized for heart failure: an analysis from the OPTIMIZE-HF registryEur Heart J200728898098810 Singh G, Peterson EL, Wells K, Williams LK, Lanfear DE. Comparison of renal predictors for in-hospital and postdischarge mortality after hospitalized heart failure. J Cardiovasc Med (Hagerstown). 2012;13(4):246-53.SinghGPetersonELWellsKWilliamsLKLanfearDEComparison of renal predictors for in-hospital and postdischarge mortality after hospitalized heart failureJ Cardiovasc Med (Hagerstown)201213424625311 Flather MD, Yusuf S, Kober L, Pfeffer M, Hall A, Murray G, et al. Long-term ACE-inhibitor therapy in patients with heart failure or left-ventricular dysfunction: a systematic overview of data from individual patients. ACE-Inhibitor Myocardial Infarction Collaborative Group. Lancet. 2000;355(9215):1575-81.FlatherMDYusufSKoberLPfefferMHallAMurrayGLong-term ACE-inhibitor therapy in patients with heart failure or left-ventricular dysfunction: a systematic overview of data from individual patients.ACE-Inhibitor Myocardial Infarction Collaborative GroupLancet200035592151575158112 Felker GM, Adams KF Jr, Konstam MA, O'Connor CM, Gheorghiade M. The problem of decompensated heart failure: nomenclature, classification, and risk stratification. Am Heart J. 2003;145(2 Suppl):S18-25.FelkerGMAdamsKFJrKonstamMAO'ConnorCMGheorghiadeMThe problem of decompensated heart failure: nomenclature, classification, and risk stratificationAm Heart J20031452SupplS18S2513 McMurray JJ, Adamopoulos S, Anker SD, Auricchio A, Böhm M, Dickstein K, et al; ESC Committee for Practice Guidelines. ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2012: The Task Force for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure 2012 of the European Society of Cardiology. Developed in collaboration with the Heart Failure Association (HFA) of the ESC. Eur Heart J. 2012;33(14):1787-847. Erratum in: Eur Heart J. 2013;34(2):158.McMurrayJJAdamopoulosSAnkerSDAuricchioABöhmMDicksteinKESC Committee for Practice GuidelinesESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure 2012: The Task Force for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure 2012 of the European Society of CardiologyDeveloped in collaboration with the Heart Failure Association (HFA) of the ESCEur Heart J.2012331417871847Erratum in: Eur Heart J. 2013;34(2):15814 Zile MR, Brutsaert DL. New concepts in diastolic dysfunction and diastolic heart failure: Part I: diagnosis, prognosis, and measurements of diastolic function. Circulation. 2002;105(11):1387-93.ZileMRBrutsaertDLNew concepts in diastolic dysfunction and diastolic heart failure: Part I: diagnosis, prognosis, and measurements of diastolic functionCirculation2002105111387139315 Tang YD, Katz SD. Anemia in chronic heart failure: prevalence, etiology, clinical correlates, and treatment options. Circulation. 2006;113(20):2454-61.TangYDKatzSDAnemia in chronic heart failure: prevalence, etiology, clinical correlates, and treatment optionsCirculation2006113202454246116 Diaz A, Ciocchini C, Esperatti M, Becerra A, Mainardi S, Farah A. Precipitating factors leading to decompensation of chronic heart failure in the elderly patient in South-American community hospital. J Geriatr Cardiol. 2011;8(1):12-4.DiazACiocchiniCEsperattiMBecerraAMainardiSFarahAPrecipitating factors leading to decompensation of chronic heart failure in the elderly patient in South-American community hospitalJ Geriatr Cardiol201181121417 Fonarow GC, Abraham WT, Albert NM, Stough WG, Gheorghiade M, Greenberg BH, et al; OPTIMIZE-HF Investigators and Hospitals. Factors identified as precipitating hospital admissions for heart failure and clinical outcomes: findings from OPTIMIZE-HF. Arch Intern Med. 2008;168(8):847-54.FonarowGCAbrahamWTAlbertNMStoughWGGheorghiadeMGreenbergBHOPTIMIZE-HF Investigators and HospitalsFactors identified as precipitating hospital admissions for heart failure and clinical outcomes: findings from OPTIMIZE-HFArch Intern Med2008168884785418 Ferrero P, Iacovoni A, D'Elia E, Vaduganathan M, Gavazzi A, Senni M. Prognostic scores in heart failure: critical appraisal and practical use. Int J Cardiol. 2015;188:1-9FerreroPIacovoniAD'EliaEVaduganathanMGavazziASenniMPrognostic scores in heart failure: critical appraisal and practical useInt J Cardiol20151881919 Auble TE, Hsieh M, Gardner W, Cooper GF, Stone RA, McCausland JB, et al. A prediction rule to identify low-risk patients with heart failure. Acad Emerg Med. 2005;12(6):514-21.AubleTEHsiehMGardnerWCooperGFStoneRAMcCauslandJBA prediction rule to identify low-risk patients with heart failureAcad Emerg Med200512651452120 O'Connor CM, Abraham WT, Albert NM, Clare R, Gattis Stough W, Gheorghiade M, et al. Predictors of mortality after discharge in patients hospitalized with heart failure: an analysis from the Organized Program to Initiate Lifesaving Treatment in Hospitalized Patients with Heart Failure (OPTIMIZE-HF). Am Heart J. 2008;156(4):662-73.O'ConnorCMAbrahamWTAlbertNMClareRGattis StoughWGheorghiadeMPredictors of mortality after discharge in patients hospitalized with heart failure: an analysis from the Organized Program to Initiate Lifesaving Treatment in Hospitalized Patients with Heart Failure (OPTIMIZE-HF)Am Heart J2008156466267321 Peterson PN, Rumsfeld JS, Liang L, Albert NM, Hernandez AF, Peterson ED, et al; American Heart Association Get With the Guidelines-Heart Failure Program. A validated risk score for in-hospital mortality in patients with heart failure from the American Heart Association get with the guidelines program. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2010;3(1):25-32.PetersonPNRumsfeldJSLiangLAlbertNMHernandezAFPetersonEDAmerican Heart Association Get With the Guidelines-Heart Failure ProgramA validated risk score for in-hospital mortality in patients with heart failure from the American Heart Association get with the guidelines programCirc Cardiovasc Qual Outcomes201031253222 Lee DS, Austin PC, Rouleau JL, Liu PP, Naimark D, Tu JV. Predicting mortality among patients hospitalized for heart failure: derivation and validation of a clinical model. JAMA. 2003;290(19):2581-7.LeeDSAustinPCRouleauJLLiuPPNaimarkDTuJVPredicting mortality among patients hospitalized for heart failure: derivation and validation of a clinical modelJAMA2003290192581258723 Felker GM, Leimberger JD, Califf RM, Cuffe MS, Massie BM, Adams KF Jr, et al. Risk stratification after hospitalization for decompensated heart failure. J Card Fail. 2004;10(6):460-6.FelkerGMLeimbergerJDCaliffRMCuffeMSMassieBMAdamsKFJrRisk stratification after hospitalization for decompensated heart failureJ Card Fail200410646046624 Stiell IG, Clement CM, Brison RJ, Rowe BH, Borgundvaag B, Aaron SD, et al. A risk scoring system to identify emergency department patients with heart failure at high risk for serious adverse events. Acad Emerg Med. 2013;20(1):17-26StiellIGClementCMBrisonRJRoweBHBorgundvaagBAaronSDA risk scoring system to identify emergency department patients with heart failure at high risk for serious adverse eventsAcad Emerg Med2013201172625 Lee DS, Stitt A, Austin PC, Stukel TA, Schull MJ, Chong A, et al. Prediction of heart failure mortality in emergent care: a cohort study. Ann Intern Med. 2012;156(11):767-75, W-261, W-262.LeeDSStittAAustinPCStukelTASchullMJChongAPrediction of heart failure mortality in emergent care: a cohort studyAnn Intern Med201215611767775W-261, W-26226 Gustafsson F, Torp-Pedersen C, Seibaek M, Burchardt H, Køber L; DIAMOND study group. Effect of age on short and long-term mortality in patients admitted to hospital with congestive heart failure. Eur Heart J. 2004;25(19):1711-7.GustafssonFTorp-PedersenCSeibaekMBurchardtHKøberLDIAMOND study groupEffect of age on short and long-term mortality in patients admitted to hospital with congestive heart failureEur Heart J200425191711171727 Januzzi JL, van Kimmenade R, Lainchbury J, Bayes-Genis A, Ordonez-Llanos J, Santalo-Bel M, et al. NT-proBNP testing for diagnosis and short-term prognosis in acute destabilized heart failure: an international pooled analysis of 1256 patients: the International Collaborative of NT-proBNP Study. Eur Heart J. 2006;27(3):330-7.JanuzziJLvan KimmenadeRLainchburyJBayes-GenisAOrdonez-LlanosJSantalo-BelMNT-proBNP testing for diagnosis and short-term prognosis in acute destabilized heart failure: an international pooled analysis of 1256 patients: the International Collaborative of NT-proBNP StudyEur Heart J200627333033728 Santas E, Garcia-Blas S, Minana G, Sanchis J, Bodí V, Escribano D, et al. Prognostic implications of tissue Doppler imaging-derived e/ea ratio in acute heart failure patients. Echocardiography. 2015;32(2):213-20.SantasEGarcia-BlasSMinanaGSanchisJBodíVEscribanoDPrognostic implications of tissue Doppler imaging-derived e/ea ratio in acute heart failure patientsEchocardiography201532221322029 Cohen-Solal A, Laribi S, Ishihara S, Vergaro G, Baudet M, Logeart D, et al. Prognostic markers of acute decompensated heart failure: the emerging roles of cardiac biomarkers and prognostic scores. Arch Cardiovasc Dis. 2015;108(1):64-74.Cohen-SolalALaribiSIshiharaSVergaroGBaudetMLogeartDPrognostic markers of acute decompensated heart failure: the emerging roles of cardiac biomarkers and prognostic scoresArch Cardiovasc Dis201510816474Artigos OriginaisInsuficiência CardíacaRegistro de Insuficiência Cardíaca Aguda: Modelo de Avaliação de Risco na Insuficiência Cardíaca DescompensadaDelgadoAnne1RodriguesBruno1NunesSara2BaptistaRui3MarmeloBruno1MoreiraDavide1GamaPedro1NunesLuís1SantosOliveira1CabralCosta1Serviço de Cardiologia, Centro Hospitalar Tondela Viseu; Viseu - PortugalInstituto Politécnico de Castelo Branco - Escola Superior de Gestão; Viseu - PortugalCNC.IBILI Research Consortium - Faculdade de Medicina Universidade de Coimbra, Viseu - PortugalCorrespondência: Anne Paula Delgado Bohlen, Serviço de Cardiologia - Centro Hospitalar Tondela Viseu. Edifício EuroViso- LT E. nº 403, 4º Post, Santa Eugénia. CEP 3500-034, Santa Eugénia, Viseu - Portugal. E-mail: anne_delgado@hotmail.com, annepdbohlen@gmail.com
Contribuição dos autores
Concepção e desenho da pesquisa: Bohlen APD, Rodrigues B; Obtenção de dados: Bohlen APD, Rodrigues B, Marmelo B, Moreira D, Gama P, Santos O; Análise e interpretação dos dados e Análise estatística: Bohlen APD, Nunes S; Redação do manuscrito: Bohlen APD, Rodrigues B, Baptista R; Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Baptista R, Nunes L, Santos O, Cabral C.
Potencial conflito de interesse
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
ResumoFundamento:
A insuficiência cardíaca (IC) é uma síndrome de elevada prevalência. Apesar de existir na literatura informação relativa aos fatores prognósticos a longo prazo na IC crônica, esta é mais escassa no que diz respeito aos pacientes com IC aguda.
Objetivos:
Desenvolver um score preditor de eventos prognósticos desfavoráveis em doentes admitidos com síndromes de IC aguda e caracterizar um grupo de maior risco quanto às suas características clínicas, terapêutica e resultados.
Métodos:
Estudo de coorte de 600 doentes internados com IC aguda, definida de acordo com os critérios da Sociedade Europeia de Cardiologia. O endpoint primário para a derivação do score foi definido como mortalidade de qualquer causa e/ou reinternação por IC aos 12 meses. Para a validação do score, foram utilizados como endpoints: mortalidade de qualquer causa e/ou reinternação por IC aos 6, 12 e 24 meses. Os critérios de exclusão foram: IC de alto débito, pacientes com infarto agudo do miocárdio, miocardite aguda, endocardite infeciosa, infeção pulmonar, hipertensão arterial pulmonar e estenose mitral grave.
Resultados:
Foram incluídos 505 doentes e identificados preditores prognósticos aos 12 meses. Atribuíram-se 1 ou 2 pontos (p.) de acordo com os odds ratio (OR) obtidos (p < 0,05). Após a determinação do valor de score total, foi estabelecido um cut-off de 4 pontos por curva ROC. Constituíram-se 2 grupos de acordo com a pontuação, grupo A < 4 p. versus grupo B = 4 p. O grupo B era constituído por idosos, com maior número de comorbidades e preditor de endpoint combinado aos 6, 12 e 24 meses traduzido linearmente nas curvas de sobrevida (Log rank).
Conclusões:
Este score de risco permitiu identificar um grupo com pior prognóstico aos 12 meses.
A insuficiência cardíaca (IC) é uma síndrome de elevada prevalência (1-3% da população geral, 5-10% na faixa dos 65-79 anos e 10-20% em maiores de 80 anos), tendo aumentado nas últimas décadas devido ao envelhecimento populacional e à maior sobrevida de indivíduos acometidos por certas doenças, como a cardiopatia isquêmica e a hipertensão arterial.1
É caracterizada por uma deficiente capacidade de enchimento do coração e/ou deficiente capacidade em ejetar o sangue de acordo com as necessidades metabólicas do organismo, resultando numa constelação clássica de sinais e sintomas de congestão pulmonar ou sistémica.2,3
A IC é a primeira causa de reinternações precoces (nos primeiros 30 dias) em idosos. Verifica-se um elevado número de readmissões por IC aguda no primeiro mês após a alta hospitalar.4 Apesar do aumento significativo do número de internamentos por descompensação aguda de IC, os modelos para a estratificação de risco dos doentes internados por IC aguda não se encontram bem estabelecidos.5 Deste modo, ferramentas clínicas, analíticas (incluindo biomarcadores) e ecocardiográficas de estratificação de risco podem ser úteis para orientar a decisão médica.6 Entre os biomarcadores, peptídeos natriuréticos, que se correlacionam com a pressão telediastólica do ventrículo esquerdo (PTDVE), habitualmente elevada na IC, são potentes preditores prognósticos de reinternação e/ou morte.7
Outra forma de se estimar a PTDVE é por ecocardiografia. A avaliação da relação entre a velocidade do anel mitral e das curvas de velocidade do fluxo transmitral (E/e' ratio) por doppler tecidual fornece melhores estimativas da PTDVE do que outros métodos ecocardiográficos.8
Outros biomarcadores clássicos também têm valor prognóstico no contexto da IC. A natremia tem uma correlação inversa com atividade da renina plasmática e é um forte preditor de mortalidade cardiovascular.9 A ureia e creatinina séricas são igualmente preditores de pior prognóstico na IC.10 A lesão renal na IC geralmente representa uma combinação de lesão renal prévia, agravamento da perfusão renal, congestão venosa e efeito da terapêutica, nomeadamente inibidores da enzima de conversão da angiotensina-aldosterona (IECA)/ antagonistas dos receptores da angiotensina II (ARA II), diuréticos e antagonistas dos receptores dos mineralocorticóides (ARM).10
Os benefícios da terapêutica com IECAs são observados logo após o início do tratamento e persistem a longo prazo, existindo uma maior redução no risco de morte ou readmissão por IC em doentes com fração de ejeção ventricular esquerda (FEVE) diminuída.11
Assim, apesar de existir na literatura informação relativa aos fatores prognósticos a longo prazo na IC crônica, esta é mais escassa no que diz respeito aos doentes com IC descompensada (aguda ou crônica).12
O objetivo desta análise foi desenvolver um score- RICA score (Registo de Insuficiência Cardíaca Aguda) preditor de eventos prognósticos desfavoráveis em doentes admitidos com síndromes de IC aguda.
MétodosDesenho do estudo
Desenhamos um estudo, observacional, de coorte retrospectivo.
População do estudo
A população total foi de 600 doentes internados por IC aguda num serviço de cardiologia de um hospital não terciário de 2009 a 2011. Todos os doentes assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido, segundo o protocolo.
O critério de inclusão foi diagnóstico IC aguda, definida de acordo com os critérios da Sociedade Europeia de Cardiologia.3,13 Os critérios de exclusão foram IC de alto débito, pacientes com suspeita elevada de síndrome coronária aguda como etiologia da IC à admissão (incluído doentes com necessidade de terapêutica de reperfusão urgente), miocardite aguda, endocardite infeciosa, infeção pulmonar, hipertensão arterial pulmonar e estenose mitral grave. Os doentes admitidos no serviço de urgência (SU), e que tiveram alta a partir do SU para o domicílio foram igualmente excluídos.
Variáveis e definições
As variáveis incluídas corresponderam a dados antropométricos, tipos de apresentação clínica, comorbidades, fatores precipitantes, medidas ecocardiográficas, tratamento intra-hospitalar e medicação prescrita à data de alta.
A colheita de dados e o eletrocardiograma foram efetuados à admissão no SU.
A anemia e a doença renal crônica (DRC) foram definidas segundo a National Kidney Foundation como hemoglobina ≤ 12 g/dL no homem e na mulher pós-menopáusica, e taxa de filtração glomerular estimada (TFGe) pela fórmula Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) inferior a 60 mL/min/1.73m2 prévia à internação.
A crise hipertensiva foi definida como elevação, relativamente abrupta e sintomática, da pressão arterial sistólica ≥ 180 mmHg e /ou pressão arterial diastólica ≥ 110 mmHg.
O edema agudo do pulmão (EAP) não hipertensivo foi definido como início gradual ou súbito de dispneia, taquipneia, hipoxemia e/ou alterações radiológicas compatíveis com edema pulmonar, e não precipitado por hipertensão grave.
A arritmia foi definida por taquicardia ventricular sustentada, fibrilação atrial (FA) ou flutter atrial com resposta ventricular rápida ou qualquer outra taquicardia supraventricular. A IC com FEVE preservada, avaliada aproximadamente 72 horas após a admissão por IC descompensada, foi definida como presença de sinais e sintomas de IC e FEVE superior a 50% e/ou presença de dilatação atrial, razão E/A de influxo mitral <1 ou >2 , razão E/e' >15.14 A IC devido à doença cardíaca valvular incluiu a doença valvular moderada ou grave. A IC multifatorial referiu-se à existência de várias anomalias, não sendo possível identificar a responsável primária.
Endpoints
Foi efetuado um seguimento clínico até aos 24 meses (tempo mediano [intervalo inter-quartil]). O endpoint primário para a derivação do score foi definido como mortalidade de qualquer causa e/ou reinternação por IC aos 12 meses. Para a validação do score, foram utilizados os seguintes endpoints: (i) mortalidade de qualquer causa e/ou (ii) reinternação por IC aos 6, 12 e 24 meses de seguimento clínico.
Estudo ecocardiográfico
A ecocardiografia transtorácica foi efetuada em regime de internação (em média, 3,2 ± 2,8 dias após admissão) com um ecocardiógrafo GE Vivid 7®. A FEVE foi determinada pelo método Simpson biplanar. Outros parâmetros ecocardiográficos foram pressão sistólica na artéria pulmonar (PSAP) estimada e a razão E/e'.
Análise estatística
As variáveis contínuas foram caracterizadas por médios e desvio-padrão, e porcentagens de doentes contidos nos intervalos obtidos a partir dos pontos de corte. As variáveis categóricas foram descritas em frequências absolutas e relativas (%).
Utilizou-se o teste t de Student para as variáveis contínuas (tendo sido previamente assegurada a normalidade dos dados pelo teste Kolmogorov-Smirnov) para amostras independentes e o teste χ-quadrado para comparações entre variáveis categóricas.
Foram conduzidas análises de regressão logística e regressão de Cox quando apropriadas (com intervalo de confiança a 95%). Utilizou-se um nível de significância de p < 0,05.
Dos 600 pacientes que entraram na análise, 95 doentes perderam seguimento clínico. Na população de 505 pacientes, seis variáveis de predição do evento (morte/reinternação por IC) independentes foram identificadas em 242 pacientes utilizando-se o endpoint, o que permitiu a seleção de 337 doentes, classificados, segundo o score de risco, em Grupo A (menor risco) ou Grupo B (maior risco) (Figura 1).
Diagrama do desenho do estudo com número de pacientes e número de variáveis.
É importante avaliar a representação deste score prognóstico mediante a sua discriminação e calibração. A discriminação foi estimada pela área sob a curva (AUC- area under the curve) e a calibração foi estimada pelo teste de Hosmer-Lemeshow.
Todas as análises foram realizadas com o softwareStatistical Package for The SocialSciences (SPSS), versão 18.
ResultadosCaracterização da população de estudo
As características clínicas da população de doentes da qual derivou o score são apresentadas na tabela 1. Os marcadores clínicos, analíticos e ecocardiográficos que foram preditores independentes do endpoint primário (morte por qualquer causa e/ou reinternação aos 12 meses de seguimento clínico) foram determinados pela análise de regressão de Cox. Estes marcadores constituíram as variáveis incluídas no score (Tabela 2).
Caracterização da população de estudo e varáveis preditores de mortalidade e/ou reinternamento aos 12 meses
Características
Sem endpoint aos 12 M (n=263)
Com endpoint aos 12 M (n=242)
Valor de p*
Idade >75 anos (%)
55,5
70,2
< 0,001
Gênero feminino (%)
46,4
52,7
0,03
IMC (Kg/m2) média± DP
28,2±4,9
26,2±5,2
0,01
Fatores de risco/etiológicos e Comorbidades associadas (%)
DM
36,1
36,8
NS
HTA
29,7
25,6
NS
DL
30,8
21,1
NS
IAM prévio
14,8
14,5
NS
CCT prévia
9,1
12
NS
AVC
7,2
7,4
NS
FA
48
53,5
0,01
DRC
21,0
42,3
0,02
Anemia
33,8
43,4
0,02
Parâmetros clínicos (%)
PAS< 140 mmHg
52,5
61,2
0,04
PA média < 95 mmHg
41,9
50,6
0,04
IMC > 30 Kg/m2
32,8
24,8
NS
FC > 100 bpm
27
38,5
0,01
Parâmetros radiológicos (%)
Edema pulmonar
45,1
54,7
0,03
Parâmetros laboratoriais (%)
Hiponatremia (< 135 mmoL/mL)
14,4
22,3
< 0,01
BNP ≥ 400 pg/mL à admissão
48,3
61,4
< 0,01
Ureia ≥ 60 mg/dL
39,2
52,5
< 0,01
TFGe (MDRD) < 60 mL/min/1.73m2
52,5
66,1
0,01
BNP à alta ≥ 400 pg/mL
27,3
46,0
< 0,01
Parâmetros ecocardiográficas (%)
Razão E/e’> 15
38
56,6
< 0,01
FEVE < 35%
23,6
24,8
NS
PSAP > 50 mmHg
26,6
41,7
0,01
Medicação à alta (%)
Diuréticos da alça
96,6
97,9
NS
Antagonistas dos receptores dos mineralocorticoides
42,2
46,9
NS
IECA/ ARA II
86,7
76,3
< 0,01
BB
44,5
37,3
NS
Estatinas
40,7
35,9
NS
BB ou IECA
69,6
66,5
NS
ARA II: antagonistas dos receptores da angiotensina II; AVC: acidente vascular cerebral; BB: betabloqueador; BNP: peptídeo natriurético cerebral; CCT: cirurgia cardiotorácica; DRC: doença renal crônica; IAM: infarto agudo do miocárdio; FA: fibrilação atrial; FC: frequência cardíaca; FEVE: fração de ejeção do ventrículo esquerdo; HTA: hipertensão arterial; IECA: inibidores da enzima de conversão de angiotensina; IMC: índice de massa corporal; MDRD: modification of diet in renal disease; PA: pressão arterial; PSAP: pressão sistólica arterial pulmonar; Distribution Width; PAS: pressão arterial sistólica; TFGe: taxa de filtração glomerular estimada;
comparação entre os grupos.
RICA score: derivação
Atribuíram-se 1 ou 2 pontos (p.) de acordo com os oddsratio (OR) obtidos (p <0,05); 1 ponto se o OR fosse inferior a 1,5 e 2 pontos quando o OR fosse superior a 1,5. O score total máximo foi de 9 pontos (Tabela 2). Após a determinação do valor de score total, foi estabelecido um cut-off de 4 pontos por curva ROC aos 12 meses (Figura 2).Constituíram-se 2 grupos de acordo com a pontuação, grupo A (n = 195) < 4 pontos versus grupo B (n = 142) ≥ 4 pontos.
Preditores independentes do endpoint primário (mortalidade e/ou reinternação por insuficiência cardíaca aos 12 meses de seguimento) por análise de regressão de Cox multivariada
Variáveis
HR
Intervalo de confiança (95%)
Valor de p
Score
Idade ≥ 75 anos
1,7
1,1-2,5
0,01
2
Razão E/e´ ≥ 15
1,6
1,1-2,3
0,009
2
BNP≥400 pg/mL
1,37
1,0-1,9
0,04
1
Uremia ≥ 60 mg/dL
1,15
1,0-1,5
0,04
1
Natremia < 135 mEq/L
1,37
1,0-1,8
0,03
1
Sem IECA/ARA II* à alta
1,9
1,2-2,9
0,004
2
BNP: brain-type natriuretic peptide; IECA/ARA II: inibidores da enzima de conversão da angiotensina/antagonistas dos receptores da angiotensina II;
se intolerância a IECA.
Após a determinação do valor de score total, foi estabelecido um cut-off de 4 pontos por curva ROC aos 12 meses.
RICA score: validação
Compararam-se os parâmetros clínicos, analíticos, ecocardiográficos e taxa de eventos (morte por qualquer causa e/ou reinternação por IC) aos 6, 12 e 24 meses de seguimento clínico entre os 2 grupos.
Assim, a área sob a curva ROC para o endpoint (mortalidade e/ou reinternação aos 12 meses) foi de 0,74, sendo o poder de discriminação deste score intermediário. O score foi preditor de evento (p <0,001), com capacidade de acurácia de 65%.
Na tabela 3, encontram-se comparados os dois grupos, separados pelo score RICA. O grupo B era constituído por doentes mais idosos, com menor índice de massa corporal e maior prevalência de doença renal e anemia. Outros fatores de risco para anemia presentes no grupo de estudo foram o gênero feminino e a presença de DRC.15 Além disso, o grupo B apresentou valores de TFGe inferiores ao grupo A (p< 0,001).
Caracterização clínica de acordo com os grupos de risco
Características
Grupo A (n=195)
Grupo B (n=142)
Valor de p*
Idade (média ± DP)
Media
75,2±9,6
80,1±9,6
< 0,001
Mulheres
77,2±8,2
81,6±7,9
0,05
Homens
73,3±10,2
78,5±11,0
0,002
Género feminino (%)
49,2 (n=195)
52,1(n=142)
0,6
IMC (Kg/m2) média± DP
28,2±4,9
26,2±5,2
0,01
RICA score média± DP
2,4±1,4
5,8±1,3
<0,001
Fatores de risco/etiológicos e Comorbidades associadas (%)
DM
38,5
32,4
0,25
HTA
72,8
57,0
0,003
DL
30,8
21,1
0,048
DAC conhecida
36,9
38,7
0,7
EAM prévio
13,4
17,4
0,6
CCT prévia
4,6
10,6
0,03
AVC
9,7
7
0,38
FA
50
42,3
0,03
DRC
21,0
42,3
<0,001
Anemia
37,4
57,7
<0,001
Apresentação clínica da IC (%)
IC descompensada
67,7
72,5
0,01
EAPnh
13,3
11,3
EAPh
16,9
7,7
CC
0,5
2,8
IC direita
1,5
5,6
Fatores precipitantes (%)
Isquemia/ SCA tipo2
11,8
14,1
0,03
Arritmias cardíacas
22,1
16,9
Crise hipertensiva
15,9
7,0
Multifatorial (disfunção renal, anemia, infecção, má adesão terapêutica e à dieta e outros)
50,3
62,0
Subtipos de IC (%)
IC com FEVE diminuída
47,7
59,6
IC com FEVE preservada
52,3
40,4
Etiologia de IC (%)
Cardiopatia hipertensiva (inclui associada a FA e DM)
33,3
28,9
0,02
CD isquêmica
25,6
40,1
MCD não isquêmica
21,0
15,5
Doença valvular
11,8
8,5
Cor pulmonale
3,6
6,3
Multifatorial
4,6
0,7
Parâmetros à admissão
PA (média± DP)
PAS (mmHg)
146,2±30,5
130,9±29,5
< 0,001
PAD (mmHg)
83,7±19,9
75,4±16,0
<0,001
Laboratoriais
TFGe CG (ml/min) média± DP
51,0±21,8
37,7±17
< 0,001
TFGe MDRD < 60 ml/min/1,73m2 (%)
21
42,3
<0,001
Sódio < 135 mmol/L (%)
7,7
29,6
< 0,01
Potássio (mmol/L) média± DP
4,5±0,6
4,7±0,7
< 0,01
Hemoglobina (g/dL) média± DP
13,0±2,0
12,2±2,1
< 0,001
Continuação
RDW > 15 (%)
49,7
68,3
0,02
BNP > 400 pg/mL à admissão (%)
31,8
43,7
< 0,001
BNP > 400 pg/mL à alta (%)
10,3
37,3
< 0,001
PCR (mg/dL) média± DP
1,8±2,4
2,5±3,4
0,02
Ecocardiográficas
FEVE média (%)
50,1±15,1
46,0±16,8
0,02
FEVE 30% (%)
10,8
17,0
0,04
FEVE 30-44% (%)
28,7
35,5
0,04
FEVE ≥ 50% (%)
52,3
40,4
0,04
PSAP (mmHg) média± DP
42,2±12,9
50,0±14,7
< 0,001
Medicação à alta
BB
46,2
33,1
0,02
IECA
68,7
52,1
< 0,001
ARAII
24,1
12,7
< 0,001
BB+ IECA/ARAII
44,1
23,9
0,04
Furosemida
95,4
96,5
0,6
Espironolactona
39
46,5
0,1
ARA II: antagonistas dos recetores da angiotensina II; AVC: acidente vascular cerebral; BB: betabloqueador; BNP: peptídeo natriurético cerebral; CCT: cirurgia cardiotorácica; CC: choque cardiogênico; CD: cardiopatia dilatada; CG: Cockcroft-Gault; DAC: doença arterial coronária; DL: dislipidemia; DM: diabetes mellitus; DP: desvio-padrão; DRC: doença renal crónica; EAM: enfarte agudo do miocárdio; EAP h: edema agudo do pulmão hipertensivo; EAP nh: edema agudo do pulmão não hipertensivo; FA: fibrilação atrial; FEVE: fração de ejeção do ventrículo esquerdo; FRCV: fatores de risco cardiovasculare; HTA: hipertensão arterial; IC: insuficiência cardíaca; IECA: inibidores da enzima de conversão de angiotensina; IMC: índice de massa corporal; MCD: miocardiopatia dilatada; MDRD: Modification of Diet in Renal Disease; PA: pressão arterial; PAD: pressão arterial diastólica; PAS: pressão arterial sistólica; PCR: protein chain reaction; PSAP: pressão sistólica arterial pulmonar; RDW: Red cell Distribution Width; RICA: registo de insuficiência cardíaca aguda; SCA: síndrome coronária aguda; TFGe: taxa de filtração glomerular estimada;
comparação entre os grupos de risco (A e B).
Quanto às alterações eletrocardiográficas, o predominou no grupo A, enquanto que outro ritmo não sinusal foi predominante no grupo B (p< 0,01). Não se verificaram diferenças estatisticamente significativas quanto à duração da condução intraventricular (QRS) entre os grupos.
A identificação do fator precipitante é fundamental para a estabilização do doente.16,17 No nosso estudo, o fator precipitante mais frequente foi multifatorial (incluindo a má adesão à dieta e à terapêutica) em ambos os grupos.
A etiologia da IC mais frequente no grupo B foi a cardiopatia isquêmica (40,1%).
Encontramos no grupo B uma elevada proporção de idosos que não aderiram ao esquema terapêutico e posológico com betabloqueadores proposto.
No grupo B, cerca de 40% dos doentes apresentavam FEVE superior a 50%. Outros parâmetros ecocardiográficos encontram-se discriminados na tabela 3.
De maior relevância e com impacto prognóstico, foi a medicação introduzida ainda na fase hospitalar. À alta, cerca de 52% dos doentes do grupo B estavam medicados com IECA e 46% com espironolactona, sendo que 20% dos doentes apresentava FEVE inferior a 30%. A medicação à data de alta está explicitada na tabela 3.
A duração média da internação foi de 8,6 ± 7 dias atingindo uma média de 10 (±7,7) dias no grupo B.
RICA score como preditor de eventos durante o período de seguimento clínico
As taxas de reinternações aos 6, 12 e 24 meses estão expressas na tabela 4.
Taxa de reinternação por insuficiência cardíaca aos 6, 12 e 24 meses segundo os grupos
Reinternação (%)
Grupo A
Grupo B
OR (IC 95%)
Valor de p
6 meses
21,5
30,5
1,6 (1,2-2,6)
0,04
12 meses
34,7
44,4
1,6 (1,2- 2,5)
0,04
24 meses
48,2
58,7
1,5 (0,9-2,4)
0,06
Em cerca de um quarto dos casos, os pacientes pertencentes ao grupo B foram reinternados em um período de 90 dias após a alta hospitalar.
Aproximadamente 25% dos doentes do grupo A e 50% dos doentes do grupo B atingiram o endpoint aos 6 meses após a alta hospitalar (p<0,001). O grupo B apresentou menor sobrevida aos 6 e 24 meses comparativamente ao grupo A (p<0,001). Contudo, em ambos os grupos observou-se que a taxa de reinternação por IC descompensada e/ou mortalidade por qualquer causa foi mais acentuada nos três meses seguintes à alta hospitalar, conforme indicado nas curvas de Kaplan Meier ilustradas na figura 3 (A, B e C).
A; B e C) Curvas de Kaplan Meier que demonstram a taxa de endpoint combinado (mortalidade e/ou reinternação) do grupo A (score< 4) e grupo B (score > 4) aos 6, 12 e 24 meses de seguimento clínico, respeti vamente.
Discussão
Neste estudo retrospectivo, construiu-se um novo score de risco de eventos a médio prazo em doentes que são internados por síndromes de IC aguda. A inclusão de quatro variáveis previamente identificadas em modelos de risco e a identificação de duas novas variáveis - razão E/e' e a ausência de prescrição de iECA/ARA (se intolerantes a IECA) à data de alta - permitiram identificar um grupo de elevado risco, com score superior a 4 (grupo B). Esse grupo era majoritariamente constituído por idosos com maior número de comorbidades, maior instabilidade hemodinâmica à admissão, maior grau de disfunção ventricular esquerda e pior prognóstico a curto, médio e longo prazo.
A identificação e caracterização clínica de um grupo em maior risco de eventos permite uma abordagem multidisciplinar mais precoce, promovendo a identificação correta dos fatores de descompensação, maior adesão à terapêutica, e redução do tempo de internação, de morbimortalidade e readmissão hospitalar, que consomem a maior parte dos recursos envolvidos nessa síndrome.5
Quatro das variáveis incluídas no score por nós desenvolvido estão presentes em muitos modelos. No entanto, a inclusão de uma variável ecocardiográfica (razão E/e') determinada durante o internamento e outra variável determinada à data de alta (ausência de prescrição de IECA/ARA) confere originalidade ao nosso trabalho. Tal como em modelos prévios, este score permitiu identificar um grupo de maior risco, mais idoso e com maior número de comorbidades, nomeadamente síndrome cardiorrenal.
Os modelos de risco utilizados nas síndromas de IC aguda apresentam várias particularidades. Em primeiro lugar, os doentes são avaliados na internação ou no serviço de urgência, em que habitualmente se prioriza a avaliação do risco a muito curto prazo (intra-hospitalar) ou a curto-médio prazo (entre 2 e 6 meses após a alta), já que a identificação de doentes de alto risco ajudaria a fazer um seguimento mais estreito e a intensificar os tratamentos nesse período em que se encontram mais vulneráveis.18 Por esta razão, as variáveis destes modelos, ainda que similares às dos scores de IC crônica, diferem ligeiramente, dando mais importância a fatores clínicos, demográficos e analíticos fáceis e rapidamente acessíveis.18
Neste trabalho, pretendeu-se avaliar o risco a médio prazo (12 meses), com a inclusão de uma variável diferente da maioria dos modelos: a ausência de prescrição de IECA/ARA (se intolerância a IECA) à data da alta hospitalar. Embora o endpoint mortalidade intra-hospitalar ou a 90 dias pareça mais relevante em síndromes agudas como a IC aguda, não pode ser ignorado o seguimento clínico a longo prazo com a inclusão de variáveis, como a terapêutica baseada na evidência cujo impacto no prognóstico é mais tardio.
Existem na literatura vários modelos prognósticos, desenvolvidos no âmbito de IC aguda, que podem ser classificados em 3 grupos: cinco modelos realizados com registro de doentes internados, um modelo que inclui doentes internados provenientes de ensaios clínicos e dois modelos realizados no serviço de urgência. Na tabela 5, apresenta-se um resumo dos modelos prognósticos na IC aguda.5,6,19-25 Três marcadores incluídos no score criado por nós - a idade, a natremia e a uremia - são comuns à maioria destes modelos. O prognóstico da IC aguda agrava progressivamente com a idade, pelo efeito da idade em si mesma e por sua associação a uma maior comorbidade e fragilidade.26 A insuficiência renal é comum em doentes com IC aguda. Alguns estudos referem que os níveis elevados de ureia triplicam o risco de mortalidade intra-hospitalar e mortalidade pós-alta.10 Relativamente à hiponatremia, um achado habitual nos pacientes com IC descompensada, após análise multivariada, concluiu-se que para uma natremia inferior a 140 mmol/L, o decréscimo em 3 mmol/L aumenta o risco de mortalidade intra-hospitalar em 19,5%.9
Modelos prognósticos na insuficiência cardíaca C aguda<xref ref-type="table-fn" rid="TFN16">*</xref>
Autor
Ano de publicação
Corte de derivação (n)
Corte de validação (n)
Variáveis (n)
Resultado/AUC
ADHERE6 Fonarrow
2005
Multicêntrico Internacional (33 046)
Multicêntrico (32.229)
Idade, Clínicas Laboratoriais (4)
MIH/ 0,75
AHFI 19 Auble
2005 (derivação) 2008 (validação)
Multicêntrico Nacional (33 533)
Amostra aleatorizada (8384)
Demográficas Clínicas Laboratoriais Testes diagnósticos não invasivos (21)
Mortalidade aos 30 dias ou evento não fatal aos 14 dias/BNP 0,77, não BNP 0,75
EHRMG 25 Lee
2012
Comunitário Multicêntrico Nacional (7433)
Comunitário Multicêntrico (5.158)
Clínicas Laboratoriais Comorbidades (10)
Mortalidade 7 dias/0,8
AUC: área sob a curva; ADHERE: Acute Decompensated Heart Failure National Registry; AHFI: Acute Heart Failure Index; EFFECT: Enhanced Feedback for Effective Cardiac Treatment; EHMRG: Emergency Heart Failure Mortality Risk; GWTG-HF: Get With the Guidelines-Heart Failure; OPTIMIZE-HF: Organized Program to initiate Lifesaving Treatment in Hospitalized Patients with Heart Failure; OPTIME-CHF: Outcomes of a Prospective Trial of Intravenous Milrinone for Exacerbations of Chronic Heart Failure; Ottawa: Ottawa Heart Failure Risk Model;
Adaptado de Ferrero P, et al. Int J Cardiol. 2015;188:1-92018.
Apesar da disponibilidade cada vez mais generalizada e da utilidade prognóstica comprovada dos peptídeos natriuréticos, esses não constam na maioria dos modelos preditores de risco. Alguns estudos sugerem que um incremento de 30% nos valores normais de NT-proBNP à admissão multiplica em 6 vezes o risco de nova hospitalização.27
A avaliação por doppler tecidular da relação entre a velocidade do anel mitral e das curvas de velocidade do fluxo transmitral (razãoE/e´) revelou-se um preditor independente de mortalidade ao ano em doentes internados por IC aguda.28
Apesar de não existirem dados na literatura que evidenciem o benefício da introdução precoce de IECA na IC aguda nas primeiras horas após admissão hospitalar, a sua prescrição é mandatória nas 48 h a 72 horas após internamento, com benefícios comprovados, em termos de redução de mortalidade e taxa de reinternação, de acordo com a recomendações da Sociedade Europeia de Cardiologia.3
Apesar de inúmeros estudos o demonstrarem, a falta de prescrição de betabloqueadores à data de alta não foi, neste trabalho, um fator preditor de mortalidade e/ou reinternação por IC, possivelmente por um viés de seleção.
O risco estimado à admissão pode ajudar a decidir se o doente é candidato a tratamento intensivo ou não. Contudo, vários estudos têm demonstrado que os scores de risco estimados à data de alta (incluindo biomarcadores e terapêutica prescrita à alta) apresentam melhor valor prognóstico em relação aos determinados à admissão.29 As ferramentas de previsão de risco são imprescindíveis para determinar o prognóstico da IC. Embora estes modelos de risco possam pontuar com precisão o prognóstico na IC aguda a curto-prazo, devem ser testados extensivamente em doentes idosos ou com múltiplas comorbidades.29 Além disso, estudos prospectivos, randomizados, são necessários a fim de determinar o impacto da estratificação de risco a longo prazo nos doentes com IC aguda.29
Limitações
Algumas limitações inerentes à criação deste score devem ser consideradas na interpretação dos seus resultados. O fato de se tratar de um estudo retrospectivo possibilita o aparecimento de viés de seleção. Será necessária uma validação externa do modelo, preferencialmente em outro centro. O diagnóstico da IC aguda foi baseado apenas nos critérios da Sociedade Europeia de Cardologia e não foi definida a data de início dos sintomas, não sendo possível diferenciar a IC aguda de novo da IC crônica agudizada. Além disso, por haver heterogeneidade da população, a análise do tratamento e prognóstico exigirá ajuste. Outra limitação prende-se ao fato de não terem sido incluídos doentes que tiveram alta para o domicílio diretamente do serviço de urgência. Ainda, o número de dados faltantes foi elevado para algumas variáveis de preenchimento não obrigatório, interferindo nos resultados encontrados. A ecocardiografia não foi realizada à admissão, mas alguns dias após a internação, o que poderá influir nas medições que foram efetuadas para derivar o score.
Conclusões
Neste estudo, construímos um novo score de risco de eventos a médio prazo em pacientes internados por síndromes de IC aguda. A inclusão de quatro variáveis previamente identificadas em modelos de risco e a identificação de mais duas variáveis: razão E/e' e a ausência de prescrição de iECA/ARA à data de alta, permitiram identificar um grupo de elevado risco de mortalidade por qualquer causa ou reinternação por IC aos 12 meses após a alta. Tal grupo (grupo B), com score superior a 4, era maioritariamente constituído por idosos, com maior número de comorbidades, maior instabilidade hemodinâmica à admissão, maior grau de disfunção ventricular esquerda e pior prognóstico a curto, médio e longo prazo.
Este grupo de maior risco que poderá beneficiar de uma monitorização mais apertada e instituição precoce de terapêutica baseada na evidência.
Fontes de financiamento
O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.
Vinculação acadêmica
Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.