Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC zqp47tqxhS6krCC7BwgcKpg S0066-782X2023000200901 00901 10.36660/abc.2022050 Carta ao Editor Escore de Risco Clínico Simples para Prever a Mortalidade Pós Alta Hospitalar em Pacientes Chineses Hospitalizados por Insuficiência Cardíaca 0000-0003-2979-0088 Morales Guillermo Alberto Arana 1 0000-0002-6805-6786 Alpaca-Salvador Hugo 1 0000-0002-8941-7368 Salazar-Ramírez Ricardo 1 Universidade Nacional de Santa Chimbote Peru Universidade Nacional de Santa, Chimbote - Peru Correspondência: Guillermo Alberto Aran a Morales • Rua As Gaviotas A1 Lote 19 Urbanização Buenos Aires Nuevo Chimbote - Província de Santa, departamento de Ancash - Perú E-mail: guillearana@gmail.com 27 02 2023 2023 120 2 e20220250 This 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.

Lemos com grande interesse o artigo de Wang et al.,1 sobre o escore de risco clínico para prever mortalidade em pacientes chineses hospitalizados por insuficiência cardíaca (IC). Os autores desenvolveram uma escala com cinco variáveis para prever mortalidade por IC um ano após a alta hospitalar: idade, sexo feminino, pontuação na escala da New York Heart Association (NYHA) >3, diâmetro do átrio esquerdo e índice de massa corporal; com boa capacidade preditiva.1 Uma limitação do estudo é o método de divisão aleatória em dois grupos, um para o desenvolvimento do modelo preditivo e outro para avaliar seu desempenho, que, quando extraídos da mesma coorte, têm características semelhantes e, portanto, o desempenho preditivo pode ser superestimado.2

Um aspeto muito interessante do estudo é que ele se concentra na avaliação de pacientes com IC na alta hospitalar, utiliza variáveis preditivas simples facilmente avaliáveis e prevê a mortalidade em um ano. Há uma variedade de estudos de escores prognósticos para IC, em pacientes ambulatoriais, hospitalizados ou de emergência e preveem mortalidade durante a internação, nos primeiros 30 dias ou um ano; muitos deles com vieses que limitam sua validez.

Uma revisão sistemática avaliou escores prognósticos em pacientes com IC aguda na sala de emergência. Oito estudos foram identificados. O resultado preditivo mais frequentemente estimado foi mortalidade em 30 dias. Os escores avaliaram os seguintes preditores: idade, classe NYHA, pressão sistólica, pressão diastólica, saturação de oxigênio, pCO2 (pressão parcial de dióxido de carbono), creatinina, e peptídeo natriurético atrial. Apenas duas escalas avaliadas foram muito precisas e devidamente validadas.3

Iwakami et al. avaliaram o desempenho de escores prognósticos existentes em uma coorte de pacientes japoneses com IC aguda para prever mortalidade em 30 dias. Avaliaram as características do estudo de referência e aplicou as ferramentas para determinar o viés. Dos 6340 artigos identificados, eles estudaram 224 escores. Apenas 30 (13%) relataram c-estatística na coorte de derivação. Quando os modelos identificados foram aplicados à coorte japonesa, foi encontrada uma estatística-c geral de 0,64. O estudo encontrou uma boa correlação entre o baixo risco de viés na seleção da amostra e a estatística-c. Concluíram que uma amostra ótima no estudo de derivação é fundamental para determinar o desempenho dos escores prognósticos de IC.4

O modelo preditivo proposto por Wang et al.,1 ou outros modelos, podem ser aplicados a pacientes da população latino-americana? Sprockel et al.,5 avaliaram três modelos preditivos existentes para estimar a morte intra-hospitalar em pacientes com IC aguda em um hospital na Colômbia; foram avaliados os modelos ADHERE, OPTIMIZE-HF e GWTG-HF. O estudo conclui que os escores de risco avaliados apresentaram baixa capacidade de discriminar o risco de mortalidade hospitalar.5

Estudos de validade externa na América Latina são definitivamente necessários para avaliar o desempenho, estabilidade e reprodutibilidade de modelos preditivos aplicados em outras áreas geográficas ou, melhor ainda, realizar estudos para desenvolver e validar seus próprios modelos.

Palavras-chave: Insuficiência Cardíaca/mortalidade; Hospitalização; População; China; América Latina.

Referências 1. Wang L, Wang L-Q, Gu M, Li L, Wang C, Xia Y. Escore de risco clínico simples para prever a mortalidade pós-alta hospitalar em pacientes chineses hospitalizados por insuficiência cardíaca. Arq Bras Cardiol. 2021;117(4):615-23. doi: 10.36660/abc.20200435 Wang L Wang L-Q Gu M Li L Wang C Xia Y Escore de risco clínico simples para prever a mortalidade pós-alta hospitalar em pacientes chineses hospitalizados por insuficiência cardíaca Arq Bras Cardiol 2021 117 4 615 623 10.36660/abc.20200435 2. Steyeberg E, Bleeker S, Moll H, Grobbee D, Moons K. Internal and external validation of predictive models: a simulation study of bias and precision in small samples. J Clin Epidemiol. 2003;56(5):441-7. doi: 10.1016/s0895-4356(03)00047-7 Steyeberg E Bleeker S Moll H Grobbee D Moons K Internal and external validation of predictive models: a simulation study of bias and precision in small samples J Clin Epidemiol 2003 56 5 441 447 10.1016/s0895-4356(03)00047-7 3. Miró O, Rossello X, Platz E, Masip J, Gualandro D, Peacock W, et al. Risk stratification scores for patients with acute heart failure in the Emergency Department: A systematic review. Eur Heart J Acute Cardiovasc Care. 2020;9(5):375–98. doi: 10.1177/2048872620930889 Miró O Rossello X Platz E Masip J Gualandro D Peacock W et al Risk stratification scores for patients with acute heart failure in the Emergency Department: A systematic review Eur Heart J Acute Cardiovasc Care 2020 9 5 375 398 10.1177/2048872620930889 4. Iwakami N, Nagai T, Furukawa T, Tajika A, Onishi A, Nishimura K, et al. Optimal sampling in derivation studies was associated with improved discrimination in external validation for heart failure prognostic models. J Clin Epidemiol.2020;121:71-80. doi: 10.1016/j.jclinepi.2020.01.011 Iwakami N Nagai T Furukawa T Tajika A Onishi A Nishimura K et al Optimal sampling in derivation studies was associated with improved discrimination in external validation for heart failure prognostic models J Clin Epidemiol 2020 121 71 80 10.1016/j.jclinepi.2020.01.011 5. Sprockel J, Alfaro L, Cifuentes J, Jiménez M, Baron R, Chaves W. Escalas de estratificación del pronóstico en pacientes con falla cardíaca aguda. Rev Argent Cardiol. 2016; 84(6):574-80. Sprockel J Alfaro L Cifuentes J Jiménez M Baron R Chaves W Escalas de estratificación del pronóstico en pacientes con falla cardíaca aguda Rev Argent Cardiol 2016 84 6 574 580 Letter to the Editor A Simple Clinical Risk Score to Predict Post-Discharge Mortality in Chinese Patients Hospitalized with Heart Failure 0000-0003-2979-0088 Morales Guillermo Alberto Arana 1 0000-0002-6805-6786 Alpaca-Salvador Hugo 1 0000-0002-8941-7368 Salazar-Ramírez Ricardo 1 Peru Universidade Nacional de Santa, Chimbote - Peru Mailing Address: Guillermo Alberto Arana Morales • Rua As Gaviotas A1 Lote 19 Urbanização, Buenos Aires, Nuevo Chimbote - Província de Santa, departamento de Ancash - Perú E-mail: guillearana@gmail.com Heart Failure/mortality Hospitalization Population China Latin America

We have read with great interest the article published by Wang et al.1 on the clinical risk score to predict mortality in Chinese patients hospitalized for heart failure (HF). The authors developed a scale with five variables to predict mortality from HF after hospital discharge within one year: age, female sex, New York Heart Association (NYHA) score >3, left atrial diameter, and body mass index; with good predictive ability.1 One limitation of the study is the design of random division into two groups, one for the development of the predictive model and the other to evaluate its performance, which, when drawn from the same cohort, have similar characteristics and therefore the predictive performance may be overestimated.2

A very interesting aspect of the study is that it focuses on the evaluation of patients with HF at hospital discharge, uses simple, easily assessable predictive variables, and predicts mortality at one year. There are a variety of studies of prognostic scores for HF, in outpatient, hospitalized, or emergency patients, and they predict mortality during hospitalization, within the first 30 days, or a year; many of them with biases that limit their validity.

A systematic review evaluated prognostic models in patients with acute HF in the emergency room. Eight studies were identified. The most frequently estimated predictive outcome was 30-day mortality. The scales evaluated the following predictors: age, NYHA class, systolic pressure, diastolic pressure, oxygen saturation, pCO2 (partial pressure of carbon dioxide), creatinine, atrial natriuretic peptide. Only two scales evaluated were very precise and duly validated.3

Iwakami et al. evaluated the performance of existing prognostic scores in a cohort of Japanese patients with acute HF to predict 30-day mortality. It evaluated the characteristics of the derivation study and applied tools to determine biases. Of 6,340 items identified, he studied 224 models. Only 30 (13%) reported c-statistic in the derivation cohort. When the identified models were applied to the Japanese cohort, an overall c-statistic of 0.64 was found. The study found a good correlation between low risk of bias in sample selection and c-statistic. It concludes that an optimal sample in the derivation study is key to determining the performance of HF prognostic models.4

Can the predictive model proposed by Wang et al.,1 or other models be applied to patients in a Latin American population? Sprockel et al.5 evaluated three existing predictive models for estimating in-hospital death in patients with acute HF from a hospital in Colombia; the ADHERE, OPTIMIZE-HF and GWTG-HF models were evaluated. The study concludes that the risk scales evaluated showed a poor ability to discriminate the risk of intra hospital death.5

Studies in Latin America of external validity are definitely required to evaluate the performance, stability and reproducibility of predictive models applied in other geographical areas or, better still, carry out studies to develop and validate their own models.