Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC VWqphfYvb9HZjFZYNNs9ZNv S0066-782X2023000800305 00305 10.36660/abc.20220584 Artigo Original Uso do Modelo de Risco ADHERE como Preditor de Piora Intra-Hospitalar de Insuficiência Cardíaca em uma Coorte 0000-0002-7092-6322 Bernardes Daniela de Souza Concepção e desenho da pesquisa e Obtenção de financiamento Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 1 Santos Marina Scherer Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito 2 Mantovani Vanessa Monteiro Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito 2 Almeida Omar Pereira de Neto Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 1 3 Goldraich Livia Adams Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 4 0000-0003-4207-3809 Clausell Nadine Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 4 0000-0002-4374-4419 Rabelo-Silva Eneida Rejane Concepção e desenho da pesquisa e Obtenção de financiamento Obtenção de dados Análise e interpretação dos dados Análise estatística e Redação do manuscrito Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante 1 2 4 Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares Universidade Federal do Rio Grande do Sul Porto Alegre RS Brasil Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brasil Escola de Enfermagem Universidade Federal do Rio Grande do Sul Porto Alegre RS Brasil Escola de Enfermagem, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brasil Departamento de Enfermagem Universidade Federal de Uberlândia Uberlândia MG Brasil Departamento de Enfermagem, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, MG – Brasil Grupo de Insuficiência Cardíaca e Transplante Cardíaco Hospital de Clínicas de Porto Alegre Porto Alegre RS Brasil Divisão de Cardiologia, Grupo de Insuficiência Cardíaca e Transplante Cardíaco, Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA), Porto Alegre, RS – Brasil Correspondência: Eneida Rejane Rabelo da Silva • Rua São Manoel, 963. CEP 90620-110, Rio Branco, Porto Alegre, RS - Brasil Email: eneidarabelo@gmail.com

Potencial conflito de interesse

Não há conflito com o presente artigo

 01 09 2023 2023 120 8 e20220584 30 08 2022 20 05 2023 14 06 2023 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. Resumo Fundamento

Pacientes hospitalizados com insuficiência cardíaca (IC) aguda descompensada estão sujeitos a desenvolver episódios de piora que requerem intervenções mais complexas. O modelo de predição de risco “Acute Decompensated Heart Failure National Registry” (ADHERE) foi desenvolvido nos Estados Unidos para prever o risco de piora intra-hospitalar da IC.

 Objetivo

Utilizar o modelo de predição de risco ADHERE para avaliar o risco de piora intra-hospitalar da IC e determinar a sua sensibilidade e especificidade em pacientes hospitalizados.

 Métodos

O presente estudo de coorte foi realizado em um hospital universitário público brasileiro e os dados de 2013 a 2020 foram coletados retrospectivamente. Foram considerados estatisticamente significativos valores de p < 0,05.

 Resultados

Foram incluídos 890 pacientes com idade média de 74 ± 8 anos. O modelo mostrou que no grupo de 490 pacientes de risco, 254 (51,8%) desenvolveram piora intra-hospitalar da IC. No grupo de 400 pacientes sem risco, apenas 109 (27,2%) apresentaram piora da IC. Os resultados demonstraram uma curva estatisticamente significativa (área sob a curva = 0,665; erro padrão = 0,018; p < 0,01; intervalo de confiança = 0,609 a 0,701), indicando boa precisão. O modelo apresentou sensibilidade de 69,9% e especificidade de 55,2%, com valor preditivo positivo de 52% e valor preditivo negativo de 72,7%.

 Conclusões

Na presente coorte, demonstramos que o modelo de predição de risco ADHERE foi capaz de discriminar pacientes que, de fato, desenvolveram piora da IC durante o período de internação daqueles que não desenvolveram.

 Insuficiência Cardíaca Hospitalização Grupos de Risco

: Uso do Modelo de Risco ADHERE como Preditor de Piora Intra-Hospitalar de Insuficiência Cardíaca em uma Coorte

Introdução

As internações hospitalares por insuficiência cardíaca (IC) aguda descompensada representam um marco no curso natural da síndrome e constituem um fator de risco relevante para a mortalidade no ano seguinte à internação e para re-hospitalizações recorrentes.1 A cada novo episódio de descompensação e internação hospitalar, o prognóstico piora, de modo que aproximadamente 50% dos pacientes que recebem alta são readmitidos nos 12 meses seguintes.2

Pacientes hospitalizados com IC aguda descompensada estão sujeitos a desenvolver episódios de piora durante a internação que requerem intervenções mais complexas, por exemplo, medicamentos inotrópicos e/ou vasodilatadores intravenosos, ou mesmo transferência para unidades de terapia intensiva.3 Nesse contexto, foi desenvolvido o “Acute Decompensated Heart Failure National Registry” (ADHERE) nos Estados Unidos para prever o risco de piora intra-hospitalar da IC. O ADHERE é considerado o maior registro internacional de IC e foi concebido para possibilitar estudos que avaliam características clínicas, manejo do cuidado e suas implicações em uma grande amostra de pacientes internados por IC.4

O ADHERE foi aplicado em um estudo de coorte realizado no Brasil com 634 pacientes hospitalizados. Foram testados parâmetros ecocardiográficos que, associados ao ADHERE, melhorariam sua precisão para avaliar o risco de mortalidade intra-hospitalar. A estimativa do risco de mortalidade usando apenas o ADHERE foi limitada. O parâmetro ecocardiográfico da pressão sistólica da artéria pulmonar teve valor prognóstico independente, aumentando discretamente a precisão do escore.5

Subsequentemente, foi realizado um novo estudo para validar o modelo predição de risco ADHERE para prever a piora intra-hospitalar da IC.6 Os resultados demonstraram que 37% dos pacientes que estavam com risco de desenvolver piora da IC de acordo com o modelo realmente desenvolveram, enquanto 89% dos pacientes sem risco não apresentaram piora da IC.6 Para avaliar o risco de piora da IC para cada paciente, foram incluídas 9 variáveis demográficas, clínicas e laboratoriais no modelo: idade, frequência cardíaca, pressão arterial, fração de ejeção do ventrículo esquerdo (FEVE), peptídeo natriurético tipo B (BNP), troponina, sódio, nitrogênio ureico no sangue e creatinina.6

Os resultados do modelo de predição de risco ADHERE permitem que a equipe de saúde avance e planeje intervenções individualizadas com a finalidade de potencialmente minimizar ou diminuir o risco de instabilidade clínica durante a hospitalização. Essa ferramenta ainda não foi testada em uma amostra brasileira de pacientes com IC aguda descompensada, o que surge como uma proposta interessante para a avaliação de sua aplicabilidade. Portanto, o objetivo foi usar o modelo de risco ADHERE para predizer a piora da IC em pacientes hospitalizados e avaliar sua sensibilidade e especificidade. O presente estudo é relevante para a prática clínica, pois agrega mais uma ferramenta que pode auxiliar na tomada de decisões no âmbito hospitalar.

 Métodos Desenho e local do estudo

O presente estudo de coorte foi realizado a partir da coleta retrospectiva de dados de pacientes com IC aguda descompensada admitidos na unidade de emergência de um hospital universitário público da Região Sul do Brasil no período de 2013 a 2020. O hospital atende cerca de 60 especialidades médicas e é referência para transplante cardíaco. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa Institucional, de acordo com a Resolução 466/2012.

 Participantes

O estudo incluiu homens e mulheres com idade ≥ 60 anos, hospitalizados com IC aguda descompensada, cujos resultados do exame de BNP estavam disponíveis na admissão. Foram excluídos pacientes cuja internação foi eletiva e/ou que necessitaram do uso de drogas vasoativas para o manejo do episódio de IC aguda descompensada (medicamentos inotrópicos e/ou vasodilatadores intravenosos) no momento da admissão ou que foram transferidos para unidades de terapia intensiva nas primeiras 12 horas de hospitalização. Foram identificados os pacientes elegíveis por meio de uma busca com filtros relacionados ao código I50 da CID-10 e unidades como o pronto-socorro, a unidade intensiva de cardiologia e a enfermaria clínica.

 Variáveis e fonte de dados

Foi elaborada uma lista de pacientes respeitando os critérios de inclusão e exclusão. A partir dessa lista, foram coletados retrospectivamente os dados de admissão dos pacientes (variáveis clínicas, laboratoriais e demográficas): idade e história médica prévia (hipertensão, diabetes mellitus, fibrilação atrial, dislipidemia, doença arterial coronariana, doença renal crônica, doença pulmonar obstrutiva crônica, hipotireoidismo, acidente vascular cerebral e história de tabagismo). Também foram consultados os prontuários eletrônicos para dados faltantes.

Foram usadas as 9 variáveis do modelo de risco ADHERE (idade, frequência cardíaca, pressão arterial sistólica, FEVE, BNP, troponina, sódio, nitrogênio ureico no sangue e creatinina) para prever o risco de piora da IC. Em seguida, foi calculada uma pontuação para cada paciente.6

Com base nas pontuações, a amostra foi dividida em dois grupos: a) grupo de risco para desenvolver piora intra-hospitalar da IC; b) grupo sem risco de desenvolver piora intra-hospitalar da IC. Foi realizada a análise dos dados de internação hospitalar do prontuário eletrônico com o objetivo de verificar se cada grupo apresentou piora da IC de acordo com o modelo de predição de risco.

Os critérios de piora da IC intra-hospitalar foram: necessidade de medicação inotrópica e vasodilatadora > 12 horas após a admissão, ventilação mecânica, hemodiálise, suporte circulatório mecânico e transferência para unidades de cuidado intensivo. A presença de qualquer um desses critérios, isoladamente ou combinados, foi considerada piora da IC. O modelo de predição de risco foi calculado usando a fórmula do estudo original. Esse cálculo é baseado na análise de regressão logística para predizer o risco de piora intra-hospitalar da IC, utilizando como ponto de corte o valor de 15%, ou seja, valores de probabilidade predita abaixo de 0,2559150, obtidos pelo cálculo da pontuação de risco.6

 Análise estatística

Todas as variáveis contínuas apresentaram distribuição normal, de acordo com o resultado do teste de normalidade de Shapiro-Wilk; portanto, foram expressos em média e desvio padrão. As variáveis categóricas foram descritas como frequências absolutas e relativas. Foi utilizado o teste t de Student não pareado para comparar dois grupos de variáveis contínuas. A associação de variáveis categóricas entre os dois grupos de risco foi analisada pelo teste qui-quadrado. Foi utilizado o modelo de análise de regressão logística para predizer o risco de piora intra-hospitalar. A análise da área sob a curva (AUC) foi realizada para avaliar a precisão do modelo.

Foi avaliada a mortalidade intra-hospitalar pela regressão de Cox de acordo com o grupo de risco e o modelo foi ajustado para a variável sexo. Todas as análises estatísticas foram realizadas no SPSS 18.0 e foram considerados estatisticamente significativos valores de p < 0,05.

 Resultados

Em total, foram incluídos 890 pacientes. Destes, o modelo de risco ADHERE colocou 490 (55%) pacientes no grupo de risco de piora intra-hospitalar da IC e 400 (45%) pacientes ao grupo sem risco de piora intra-hospitalar da IC. A Tabela 1 exibe as variáveis do modelo e as características demográficas e clínicas da amostra. A média de idade foi semelhante nos dois grupos. Sexo, diabetes mellitus, doença renal crônica e doença pulmonar obstrutiva crônica foram significativos (p < 0,01) e mais frequentes no grupo de risco quando comparado ao grupo sem risco.

– Variáveis do modelo e características de pacientes com insuficiência cardíaca aguda descompensada
Variáveis Com risco (490) Sem risco (400) p OR IC 95%
Idade* 72 ± 8 77 ± 8 -- -- --
Pressão arterial sistólica* 126 ± 30 132 ± 24 -- -- --
Pulso* 89 ± 21 83 ± 22 -- -- --
Fração de ejeção do ventrículo esquerdo* 37 ± 16 47 ± 16 -- -- --
Peptídeo natriurético tipo B* 1384 ± 1317 382 ± 326 -- -- --
Troponina* 0,110 ± 0,174 0,026 ± 0,083 -- -- --
Sódio* 138 ± 8 140 ± 4 -- -- --
Nitrogênio ureico no sangue* 94 ± 50 61 ± 29 -- -- --
Creatinina* 2,02 ± 1,74 1,24 ± 0,44 -- -- --
Sexo †
Masculino 303 (61,8) 197 (49,3) 0,01 1,66 1,27-2,18
Feminino 187 (38,2) 203 (50,8) -- -- --
Cor da pele†
Branca 433 (88,4) 356 (89,0) -- -- --
Parda 48 (9,8) 35 (8,8) 0,79 0,45 0,77-0,79
Preta 9 (1,8) 9 (2,3) -- -- --
Comorbidades†
Hipertensão 361 (73,7) 310 (77,5) 0,21 1,23 0,90-1,67
Diabetes 245 (50,0) 166 (41,5) 0,01 0,70 0,54-0,92
Fibrilação 199 (40,6) 177 (44,3) 0,27 1,16 0,88-1,51
Dislipidemia 38 (7,8) 38 (9,5) 0,39 1,24 0,78-1,99
Doença arterial coronariana 136 (27,8) 99 (24,8) 0,32 0,85 0,63-1,15
Doença renal crônica 185 (37,8) 67 (16,8) 0,01 0,33 0,24-0,45
Doença pulmonar obstrutiva crônica 84 (17,1) 97 (24,3) 0,01 1,54 1,15-2,14
Hipotireoidismo 58 (11,8) 58 (14,5) 0,27 1,26 0,85-1,86
Acidente vascular cerebral 86 (17,5) 65 (16,3) 0,65 0,91 0,64-1,30
Tabagismo 39 (8,0) 38 (9,5) 0,47 1,21 0,76-1,93

*Variável contínua expressa em média e desvio padrão (±); †variável categórica expressa em número e porcentagens (%). IC: intervalo de confiança; OR: odds ratio. Fonte: Dados da pesquisa, 2022.

No grupo de 490 pacientes de risco, 254 (51,8%) desenvolveram piora intra-hospitalar da IC, enquanto no grupo de 400 pacientes sem risco, 291 (72,8%) não pioraram. Em relação aos desfechos de piora intra-hospitalar, todos os critérios apresentaram diferença significativa em ambos os grupos, com exceção do uso de ventilação mecânica. Para o cálculo da odds ratio , o grupo sem risco foi considerado o grupo de referência. O uso de vasodilatadores foi mais prevalente que os demais critérios, de acordo com os dados apresentados na Tabela 2 .

– Desfechos da piora intra-hospitalar da insuficiência cardíaca nos grupos de risco e sem risco
Critérios de piora da insuficiência cardíaca Com risco (490) N (%) Sem risco (400) N (%) p OR IC 95%
Vasodilatador > 12 horas após a admissão 188 (38) 79 (20) < 0,001 1,74 1,43-2,13
Medicamento inotrópico > 12 horas após a admissão 96 (19) 32 (8) < 0,001 1,93 1,42-2,63
Ventilação mecânica 42 (9) 55 (14) 0,014 0,76 0,63-0,93
Hemodiálise 62 (13) 7 (2) < 0,001 4,72 2,33-9,56
Suporte circulatório mecânico 25 (5) 1(0,3) < 0,001 12,0 1,75-82,2

*Variável categórica expressa em número (%). IC: intervalo de confiança; OR: odds ratio. Fonte: Dados da pesquisa, 2022.

A análise de sobrevida foi realizada por meio da regressão de Cox, onde foi observada mortalidade intra-hospitalar de acordo com a classificação de risco (p = 0,063), em um modelo ajustado por sexo, conforme demonstrado na Figura 1 . Durante o período de acompanhamento hospitalar (média do tempo de internação de 13 dias), ocorreram 56 óbitos (6,3%). De acordo com a classificação de risco do ADHERE, não houve diferença na mortalidade intra-hospitalar ( hazard ratio: 1,82; intervalo de confiança de 95%: 0,97 a 3,43; p = 0,063).

– Análise de sobrevida por regressão de Cox. Fonte: Dados da pesquisa, 2022.

Conforme mostrado na Figura 2 , para avaliar a precisão do modelo ADHERE para risco de piora da IC, os resultados demonstraram uma curva estatisticamente significativa (AUC = 0,665; erro padrão = 0,018; p < 0,01; intervalo de confiança = 0,609 a 0,701), indicando boa precisão. O modelo de risco ADHERE apresentou sensibilidade de 69,9% e especificidade de 55,2%, com valor preditivo positivo de 52% e valor preditivo negativo de 72,7%.

– Análise de sensibilidade e especificidade de pacientes com insuficiência cardíaca aguda descompensada. Fonte: Dados da pesquisa, 2022.

Discussão

Não há descrição prévia na literatura científica de outros estudos que utilizaram escores para avaliar o prognóstico admissional no âmbito de piora intra-hospitalar da IC em centros da América Latina. Em contraste, a diretriz brasileira para IC aguda recomenda (classe de recomendação I e nível de evidência A) o uso de escores de estratificação de risco intra-hospitalar no momento da admissão.7 , 8 Diretrizes internacionais também recomendam o uso de escores de estratificação de risco intra-hospitalar no momento da admissão.6 - 10

Os achados do presente estudo foram semelhantes aos do estudo original que avaliou o modelo de predição de risco ADHERE para piora da IC, uma vez que aproximadamente metade dos pacientes de risco realmente apresentou piora intra-hospitalar da IC. A maioria dos pacientes sem risco não desenvolveu piora da IC.

Em relação aos critérios de piora da IC, medicamentos vasodilatadores e inotrópicos foram usados em 30% e 14% da amostra total, respectivamente, > 12 horas após a admissão. No Registro Brasileiro de Insuficiência Cardíaca Aguda (BREATHE), menos de 15% da amostra recebeu essas terapias intravenosas.11 , 12 Esses medicamentos são indicados pelas atuais diretrizes de IC aguda porque atuam controlando os sintomas e corrigindo distúrbios hemodinâmicos, como a redução do débito cardíaco e o aumento das pressões de enchimento.9 , 13 , 14

De acordo com as diretrizes brasileiras para IC aguda, o uso de vasodilatadores intravenosos no âmbito de IC aguda é considerado classe de recomendação I e nível de evidência B.1 Vasodilatadores como nitroprussiato de sódio e nitroglicerina são altamente indicados para alívio da congestão pulmonar, pois aumentam o débito e, portanto, a diurese, sendo importantes para controlar a pressão arterial em pacientes com hipertensão e melhorar a dispnéia.9 , 14 Embora os medicamentos inotrópicos estejam associados a um aumento de isquemia e arritmias, eles não são tão eficazes para os desfechos hemodinâmicos.14 - 17

No presente estudo, 11% da amostra necessitou de ventilação mecânica, 8% de terapia dialítica e 3% de suporte circulatório mecânico. Tais fatores são típicos da piora da IC, embora a sua definição permaneça controversa na literatura.18 - 20 De modo geral, essa condição é caracterizada por aumento de diuréticos (por exemplo, aumento de dose, adição de um diurético tiazídico a diuréticos de alça ou reinício de terapia intravenosa); início de medicamentos inotrópicos, vasopressores ou vasodilatadores intravenosos; e uso de ventilação mecânica ou suporte circulatório.4

Embora o uso de ventilação mecânica tenha sido relativamente baixo (11%) no presente estudo, sabe-se que pacientes com IC aguda descompensada apresentam múltiplas morbidades, inclusive não cardíacas, desencadeando complicações respiratórias.17 Um estudo anterior mostrou uma incidência de ventilação mecânica que variava de 5,0% a 13,9% em pacientes internados com IC aguda descompensada. No entanto, a relação entre o uso de estratégias de suporte ventilatório em pacientes com disfunção ventricular e como a insuficiência respiratória afeta os resultados clínicos ainda não está clara na literatura.8 - 13 O suporte ventilatório invasivo é considerado para pacientes com IC aguda descompensada que permanecem sintomáticos e/ou hipoxêmicos apesar de outras formas não invasivas de suporte ventilatório.8

Uma pequena parcela da amostra (8%) necessitou de hemodiálise. Um estudo anterior constatou que pacientes com IC aguda descompensada apresentaram melhora significativa da congestão com o início da ultrafiltração venovenosa. No entanto, essa intervenção clínica deve ser ajustada de acordo com as necessidades individuais de cada paciente, pois pode paradoxalmente induzir uma piora da função renal, sem quaisquer benefícios clínicos.15

O prognóstico admissional da IC aguda descompensada permite um planejamento terapêutico precoce, proporcionando intervenções específicas e individualizadas para minimizar o risco previsto da piora intra-hospitalar da IC e permitindo o acompanhamento dos pacientes com protocolos e unidades terapêuticas mais adequados.

A coleta retrospectiva de dados e o fato de ser um estudo unicêntrico são limitações do presente estudo, o que pode restringir a aplicação e a análise de escores de predição de risco a coortes diferentes.

 Conclusões

Nossos resultados demonstram que a aplicação do ADHERE na admissão hospitalar pode melhorar a previsão de risco de piora da IC. Nesta coorte de pacientes com IC aguda descompensada, o escore de risco apresentou maior sensibilidade do que especificidade. No entanto, devido à sua capacidade limitada de predizer a piora da IC, não deve ser utilizado isoladamente na prática clínica. Mais estudos multicêntricos são necessários para investigar outras possíveis aplicações desses achados.

 Referências 1. Rohde LEP, Montera MW, Bocchi EA, Clausell NO, Albuquerque DC, Rassi S, et al. Diretriz Brasileira de Insuficiência Cardíaca Crônica e Aguda. Arq Bras Cardiol. 2018;111(3):436-539. doi: 10.5935/abc.20180190. Rohde LEP Montera MW Bocchi EA Clausell NO Albuquerque DC Rassi S et al Diretriz Brasileira de Insuficiência Cardíaca Crônica e Aguda Arq Bras Cardiol 2018 111 3 436 539 10.5935/abc.20180190 2. Yancy CW, Jessup M, Bozkurt B, Butler J, Casey DE Jr, Colvin MM, et al. 2017 ACC/AHA/HFSA Focused Update of the 2013 ACCF/AHA Guideline for the Management of Heart Failure: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Failure Society of America. Circulation. 2017;136(6):e137-e161. doi: 10.1161/CIR.0000000000000509. Yancy CW Jessup M Bozkurt B Butler J Casey DE Jr Colvin MM et al 2017 ACC/AHA/HFSA Focused Update of the 2013 ACCF/AHA Guideline for the Management of Heart Failure: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines and the Heart Failure Society of America Circulation 2017 136 6 e137 e161 10.1161/CIR.0000000000000509 3. Bassan F, Bassan R, Esporcatte R, Santos B, Tura B. Very Long-Term Prognostic Role of Admission BNP in Non-ST Segment Elevation Acute Coronary Syndrome. Arq Bras Cardiol. 2016;106(3):218-25. doi: 10.5935/abc.20160021. Bassan F Bassan R Esporcatte R Santos B Tura B Very Long-Term Prognostic Role of Admission BNP in Non-ST Segment Elevation Acute Coronary Syndrome Arq Bras Cardiol 2016 106 3 218 225 10.5935/abc.20160021 4. Adams KF Jr, Fonarow GC, Emerman CL, LeJemtel TH, Costanzo MR, Abraham WT, et al. Characteristics and Outcomes of Patients Hospitalized for Heart Failure in the United States: Rationale, Design, and Preliminary Observations from the First 100,000 Cases in the Acute Decompensated Heart Failure National Registry (ADHERE). Am Heart J. 2005;149(2):209-16. doi: 10.1016/j.ahj.2004.08.005. Adams KF Jr Fonarow GC Emerman CL LeJemtel TH Costanzo MR Abraham WT et al Characteristics and Outcomes of Patients Hospitalized for Heart Failure in the United States: Rationale, Design, and Preliminary Observations from the First 100,000 Cases in the Acute Decompensated Heart Failure National Registry (ADHERE) Am Heart J 2005 149 2 209 216 10.1016/j.ahj.2004.08.005 5. Gripp EA, Sousa AS, Mendes FSNS, Marinho TAS, Garcia MI, Feijó LA, et al. Echocardiographic Predictors of In-Hospital Mortality for Decompensated Heart Failure: Added Value for ADHERE Score. Rev Bras Cardiol. 2012;96(2):157-64. Gripp EA Sousa AS Mendes FSNS Marinho TAS Garcia MI Feijó LA et al Echocardiographic Predictors of In-Hospital Mortality for Decompensated Heart Failure: Added Value for ADHERE Score Rev Bras Cardiol 2012 96 2 157 164 6. DeVore AD, Greiner MA, Sharma PP, Qualls LG, Schulte PJ, Cooper LB, et al. Development and Validation of a Risk Model for In-Hospital Worsening Heart Failure from the Acute Decompensated Heart Failure National Registry (ADHERE). Am Heart J. 2016;178:198-205. doi: 10.1016/j.ahj.2016.04.021. DeVore AD Greiner MA Sharma PP Qualls LG Schulte PJ Cooper LB et al Development and Validation of a Risk Model for In-Hospital Worsening Heart Failure from the Acute Decompensated Heart Failure National Registry (ADHERE) Am Heart J 2016 178 198 205 10.1016/j.ahj.2016.04.021 7. Montera MW, Pereira SB, Colafranceschi AS, Almeida DR, Tinoco EM, Rocha RM, et al. Summary of the II Brazilian Guideline update on Acute Heart Failure 2009/2011. Arq Bras Cardiol. 2012;98(5):375-83. doi: 10.1590/s0066-782x2012000500001. Montera MW Pereira SB Colafranceschi AS Almeida DR Tinoco EM Rocha RM et al Summary of the II Brazilian Guideline update on Acute Heart Failure 2009/2011 Arq Bras Cardiol 2012 98 5 375 383 10.1590/s0066-782x2012000500001 8. Marcondes-Braga FG, Moura LAZ, Issa VS, Vieira JL, Rohde LE, Simões MV, et al. Emerging Topics Update of the Brazilian Heart Failure Guideline - 2021. Arq Bras Cardiol. 2021;116(6):1174-212. doi: 10.36660/abc.20210367. Marcondes-Braga FG Moura LAZ Issa VS Vieira JL Rohde LE Simões MV et al Emerging Topics Update of the Brazilian Heart Failure Guideline - 2021 Arq Bras Cardiol 2021 116 6 1174 1212 10.36660/abc.20210367. 9. McDonagh TA, Metra M, Adamo M, Gardner RS, Baumbach A, Böhm M, et al. 2021 ESC Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure: Developed by the Task Force for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure of the European Society of Cardiology (ESC). With the Special Contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC. Eur J Heart Fail. 2022;24(1):4-131. doi: 10.1002/ejhf.2333. McDonagh TA Metra M Adamo M Gardner RS Baumbach A Böhm M et al 2021 ESC Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure: Developed by the Task Force for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure of the European Society of Cardiology (ESC). With the Special Contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC Eur J Heart Fail 2022 24 1 4 131 10.1002/ejhf.2333. 10. Maddox TM, Januzzi JL Jr, Allen LA, Breathett K, Butler J, Davis LL, et al. 2021 Update to the 2017 ACC Expert Consensus Decision Pathway for Optimization of Heart Failure Treatment: Answers to 10 Pivotal Issues About Heart Failure with Reduced Ejection Fraction: A Report of the American College of Cardiology Solution Set Oversight Committee. J Am Coll Cardiol. 2021;77(6):772-810. doi: 10.1016/j.jacc.2020.11.022. Maddox TM Januzzi JL Jr Allen LA Breathett K Butler J Davis LL et al 2021 Update to the 2017 ACC Expert Consensus Decision Pathway for Optimization of Heart Failure Treatment: Answers to 10 Pivotal Issues About Heart Failure with Reduced Ejection Fraction: A Report of the American College of Cardiology Solution Set Oversight Committee J Am Coll Cardiol 2021 77 6 772 810 10.1016/j.jacc.2020.11.022 11. BREATHE Investigators. Rationale and design: BREATHE Registry--I Brazilian Registry of Heart Failure. Arq Bras Cardiol. 2013;100(5):390-4. doi: 10.5935/abc.20130093. BREATHE Investigators Rationale and design: BREATHE Registry--I Brazilian Registry of Heart Failure Arq Bras Cardiol 2013 100 5 390 394 10.5935/abc.20130093. 12. Albuquerque DC, Souza JD Neto, Bacal F, Rohde LE, Bernardez-Pereira S, Berwanger O, et al. I Brazilian Registry of Heart Failure - Clinical Aspects, Care Quality and Hospitalization Outcomes. Arq Bras Cardiol. 2015;104(6):433-42. doi: 10.5935/abc.20150031. Albuquerque DC Souza JD Neto Bacal F Rohde LE Bernardez-Pereira S Berwanger O et al I Brazilian Registry of Heart Failure - Clinical Aspects, Care Quality and Hospitalization Outcomes Arq Bras Cardiol 2015 104 6 433 442 10.5935/abc.20150031 13. Miller PE, van Diepen S, Ahmad T. Acute Decompensated Heart Failure Complicated by Respiratory Failure. Circ Heart Fail. 2019;12(5):e006013. doi: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.119.006013. Miller PE van Diepen S Ahmad T Acute Decompensated Heart Failure Complicated by Respiratory Failure Circ Heart Fail 2019 12 5 e006013 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.119.006013 14. Ponikowski P, Voors AA, Anker SD, Bueno H, Cleland JGF, Coats AJS, et al. 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. doi: 10.1093/eurheartj/ehw128. Ponikowski P Voors AA Anker SD Bueno H Cleland JGF Coats AJS et al 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 2200 10.1093/eurheartj/ehw128 15. Ponikowski P, Voors AA, Anker SD, Bueno H, Cleland JG, Coats AJ, et al. 2016 ESC Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure. Kardiol Pol. 2016;74(10):1037-147. doi: 10.5603/KP.2016.0141. Ponikowski P Voors AA Anker SD Bueno H Cleland JG Coats AJ et al 2016 ESC Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Acute and Chronic Heart Failure Kardiol Pol 2016 74 10 1037 1147 10.5603/KP.2016.0141 16. Ernandes CM, Bernardes DS, Mantovani VM, Pedraza LL, Rabelo-Silva ER. Predição de Risco e Acurácia Diagnóstica em Pacientes Internados com Insuficiência Cardíaca Descompensada: Estudo de Coorte. Rev Gaúcha Enferm. 2019;40(8):e20180032. doi: 10.1590/1983-1447.2019.20180032. Ernandes CM Bernardes DS Mantovani VM Pedraza LL Rabelo-Silva ER Predição de Risco e Acurácia Diagnóstica em Pacientes Internados com Insuficiência Cardíaca Descompensada: Estudo de Coorte Rev Gaúcha Enferm 2019 40 8 e20180032 10.1590/1983-1447.2019.20180032 17. Win S, Hussain I, Hebl VB, Dunlay SM, Redfield MM. Inpatient Mortality Risk Scores and Postdischarge Events in Hospitalized Heart Failure Patients: A Community-Based Study. Circ Heart Fail. 2017;10(7):e003926. doi: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.117.003926. Win S Hussain I Hebl VB Dunlay SM Redfield MM Inpatient Mortality Risk Scores and Postdischarge Events in Hospitalized Heart Failure Patients: A Community-Based Study Circ Heart Fail 2017 10 7 e003926 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.117.003926 18. Kurmani S, Squire I. Acute Heart Failure: Definition, Classification and Epidemiology. Curr Heart Fail Rep. 2017;14(5):385-92. doi: 10.1007/s11897-017-0351-y. Kurmani S Squire I Acute Heart Failure: Definition, Classification and Epidemiology Curr Heart Fail Rep 2017 14 5 385 392 10.1007/s11897-017-0351-y 19. Agrawal A, Naranjo M, Kanjanahattakij N, Rangaswami J, Gupta S. Cardiorenal Syndrome in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction-An Under-Recognized Clinical Entity. Heart Fail Rev. 2019;24(4):421-37. doi: 10.1007/s10741-018-09768-9. Agrawal A Naranjo M Kanjanahattakij N Rangaswami J Gupta S Cardiorenal Syndrome in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction-An Under-Recognized Clinical Entity Heart Fail Rev 2019 24 4 421 437 10.1007/s10741-018-09768-9 20. Al-Jarallah M, Rajan R, Al-Zakwani I, Dashti R, Bulbanat B, Sulaiman K, et al. Incidence and Impact of Cardiorenal Anaemia Syndrome on All-Cause Mortality in Acute Heart Failure Patients Stratified by Left Ventricular Ejection Fraction in the Middle East. ESC Heart Fail. 2019;6(1):103-110. doi: 10.1002/ehf2.12351. Al-Jarallah M Rajan R Al-Zakwani I Dashti R Bulbanat B Sulaiman K et al Incidence and Impact of Cardiorenal Anaemia Syndrome on All-Cause Mortality in Acute Heart Failure Patients Stratified by Left Ventricular Ejection Fraction in the Middle East ESC Heart Fail 2019 6 1 103 110 10.1002/ehf2.12351

Vinculação acadêmica

Este artigo é parte do Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aprovação ética e consentimento informado

Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital de Clínicas de Porto Alegre sob o número de protocolo 17-0125. Todos os procedimentos envolvidos nesse estudo estão de acordo com a Declaração de Helsinki de 1975, atualizada em 2013.

Fontes de financiamento: O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

 Original Article Use of the ADHERE Risk Model as a Predictor of Risk of in-Hospital Worsening Heart Failure in a Cohort 0000-0002-7092-6322 Bernardes Daniela de Souza Conception and design of the research and Obtaining financing Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for important intellectual content 1 Santos Marina Scherer Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript 2 Mantovani Vanessa Monteiro Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript 2 Almeida Omar Pereira de Neto Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for important intellectual content Critical revision of the manuscript for important intellectual content 1 3 Goldraich Livia Adams Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for important intellectual content 4 0000-0003-4207-3809 Clausell Nadine Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for important intellectual content 4 0000-0002-4374-4419 Rabelo-Silva Eneida Rejane Conception and design of the research and Obtaining financing Acquisition of data Analysis and interpretation of the data Statistical analysis and Writing of the manuscript Critical revision of the manuscript for important intellectual content 1 2 4 Brasil Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde: Cardiologia e Ciências Cardiovasculares, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brasil Brasil Escola de Enfermagem, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS – Brasil Brasil Departamento de Enfermagem, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, MG – Brasil Brasil Divisão de Cardiologia, Grupo de Insuficiência Cardíaca e Transplante Cardíaco, Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA), Porto Alegre, RS – Brasil Mailing Address: Eneida Rejane Rabelo da Silva • Rua São Manoel, 963. Postal Code 90620-110, Rio Branco, Porto Alegre, RS - Brazil Email: eneidarabelo@gmail.com

Potential conflict of interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 Abstract Background

Patients admitted with acute decompensated heart failure (HF) are subject to developing worsening episodes that require more complex interventions. The Acute Decompensated Heart Failure National Registry (ADHERE) risk model was developed in the United States to predict the risk of in-hospital worsening HF.

 Objective

To use the ADHERE risk model in the assessment of risk of in-hospital worsening HF and to determine its sensitivity and specificity in hospitalized patients.

 Methods

This cohort study was conducted at a Brazilian public university hospital, and data from 2013 to 2020 were retrospectively collected. P values < 0.05 were considered statistically significant.

 Results

A total of 890 patients with a mean age of 74 ± 8 years were included. The model showed that, in the group of 490 patients at risk, 254 (51.8%) developed in-hospital worsening HF. In the group of 400 patients not at risk, only 109 (27.2%) experienced worsening HF. The results demonstrated a statistically significant curve (area under the curve = 0.665; standard error = 0.018; P < 0.01; confidence interval = 0.609 to 0.701), indicating good accuracy. The model had a sensitivity of 69.9% and a specificity of 55.2%, with a positive predictive value of 52% and a negative predictive value of 72.7%.

 Conclusions

In this cohort, we showed that the ADHERE risk model was able to discriminate patients who in fact developed worsening HF during the admission period, from those who did not.

 Heart Failure Hospitalization Risk Groups

: Use of the ADHERE Risk Model as a Predictor of Risk of in-Hospital Worsening Heart Failure in a Cohort

Introduction

Hospital admissions for acute decompensated heart failure (HF) represent a milestone in the natural course of this syndrome and constitute a relevant risk factor for mortality during the year following hospitalization and for recurrent readmissions.1With each new episode of decompensation and admission, the prognosis becomes poorer, so that approximately 50% of discharged patients are readmitted within the following 12 months.2

Patients admitted with acute decompensated HF are subject to developing worsening episodes during hospitalization that require more complex interventions, such as inotropic medications and/or intravenous vasodilators, or even transfer to intensive care units.3Within this context, the Acute Decompensated Heart Failure National Registry (ADHERE) was developed in the United States. The ADHERE is considered the largest HF international registry, and was designed to enable studies that assess clinical characteristics, management of care, and their implications in a large sample of patients hospitalized for HF.4

The ADHERE was applied in a cohort study that took place in Brazil with 634 hospitalized patients. Echocardiographic parameters that, associated with the ADHERE, would improve its accuracy to assess the risk of hospital mortality were tested. Estimation of mortality risk using the ADHERE alone was limited. The echocardiographic parameter pulmonary artery systolic pressure had independent prognostic value, slightly increasing the score’s accuracy.5

Subsequently, a new study was performed to validate the ADHERE risk model for predicting in-hospital worsening HF.6The results showed that 37% of patients who were at risk of developing worsening HF according to the model actually developed it, while 89% of patients who were not at risk did not experience worsening HF.6To assess the risk of worsening HF for each patient, 9 demographic, clinical, and laboratory variables were included in the model: age, heart rate, blood pressure, left ventricular ejection fraction (LVEF), B-type natriuretic peptide (BNP), troponin, sodium, blood urea nitrogen, and creatinine.6

The ADHERE risk model results allow the health care team to advance and plan individualized interventions in order to potentially minimize or decrease the risk of clinical instability during hospitalization. This tool has not yet been tested in a Brazilian sample of patients with acute decompensated HF, which emerges as an interesting proposal for evaluating its applicability. Therefore, the aim was to use the ADHERE risk model for predicting worsening HF in hospitalized patients and to assess its sensitivity and specificity. This study is relevant to clinical practice as it adds another tool that can assist in decision-making within hospital settings.

 Methods Study design and setting

This cohort study was based on retrospective data collection of patients with acute decompensated HF admitted to the emergency department of a public university hospital in the South Region of Brazil from 2013 to 2020. This hospital provides assistance in about 60 medical specialties and is a reference for heart transplantation. The study was approved by the Institutional Research Ethics Committee, in accordance with Brazilian Resolution No. 466/2012.

 Participants

The study included men and women aged ≥ 60 years, hospitalized with acute decompensated HF, whose BNP test results were available at admission. Patients whose admission was elective and/or who required the use of vasoactive drugs for the management of the acute decompensated HF episode (inotropic medications and/or intravenous vasodilators) at the time of admission or who were transferred to intensive care units within the first 12 hours of hospitalization were excluded. Eligible patients were identified by running a query using filters related to ICD-10 code I50 and units such as the emergency room, cardiology intensive unit, and clinical ward.

 Variables and data source

A list of patients was prepared respecting the inclusion and exclusion criteria. From this list, patient admission data (clinical, laboratory, and demographic variables) were collected retrospectively: age and previous medical history (hypertension, diabetes mellitus, atrial fibrillation, dyslipidemia, coronary artery disease, chronic kidney disease, chronic obstructive pulmonary disease, hypothyroidism, stroke, and history of smoking). Electronic medical records were also consulted for missing data.

The 9 ADHERE risk model variables (age, heart rate, systolic blood pressure, LVEF, BNP, troponin, sodium, blood urea nitrogen, and creatinine) were used to predict the risk of worsening HF. Then, a score was calculated for each patient.6

Based on the scores, the sample was divided into two groups: a) group at risk of developing in-hospital worsening HF; b) group not at risk of developing in-hospital worsening HF. The analysis of hospital stay data from the electronic medical records aimed to ascertain whether each group had worsening HF according to the risk prediction model.

In-hospital worsening HF criteria were the need for vasodilator or inotropic medication > 12 hours after admission, mechanical ventilation, hemodialysis or mechanical circulatory support, and transfer to intensive care units. The presence of any of these criteria, alone or combined, was considered worsening HF. The risk prediction model was calculated using the formula from the original study. This calculation is based on logistic regression analysis for predicting the risk of in-hospital worsening HF using a cutoff point of 15%, that is, predicted probability values below 0.2559150, obtained through calculation of the risk score.6

 Statistical analysis

All continuous variables presented normal distribution, according to the result of the Shapiro-Wilk normality test; therefore, they were expressed as mean and standard deviation. Categorical variables were described as absolute and relative frequencies. Unpaired Student’s t test was used to compare two groups of continuous variables. The association of categorical variables between the two risk groups was analyzed by the chi-square test. The logistic regression analysis model was used to predict the risk of in-hospital worsening. AUC (area under the curve) analysis was performed to assess the accuracy of the score.

In-hospital mortality was assessed using Cox regression according to the risk group, and the model was adjusted for the variable of sex. All statistical analyses were performed using SPSS 18.0, and p values < 0.05 were considered statistically significant.

 Results

In total, 890 patients were included. Of these, the ADHERE risk model assigned 490 (55%) patients to the group at risk of developing in-hospital worsening HF and 400 (45%) patients to the group not at risk of worsening HF. Table 1 shows score variables and demographic and clinical characteristics of the sample. Mean age was similar in both groups. Sex, diabetes mellitus, chronic kidney disease, and chronic obstructive pulmonary disease were significant (p < 0.01) and more frequent in the at-risk group when compared to the no-risk group.

– Score variables and characteristics of patients with acute decompensated heart failure
Variables At risk (490) No risk (400) p OR 95% CI
Age* 72 ± 8 77 ± 8 -- -- --
Systolic blood pressure* 126 ± 30 132 ± 24 -- -- --
Pulse* 89 ± 21 83 ± 22 -- -- --
Left ventricular ejection fraction* 37 ± 16 47 ± 16 -- -- --
B-type natriuretic peptide* 1384 ± 1317 382 ± 326 -- -- --
Troponin* 0.110 ± 0.174 0.026 ± 0.083 -- -- --
Sodium* 138 ± 8 140 ± 4 -- -- --
Blood urea nitrogen* 94 ± 50 61 ± 29 -- -- --
Creatinine* 2.02 ± 1.74 1.24 ± 0.44 -- -- --
Sex †
Male 303 (61.8) 197 (49.3) 0.01 1.66 1.27-2.18
Female 187 (38.2) 203 (50.8) -- -- --
Skin color†
White 433 (88.4) 356 (89.0) -- -- --
Brown 48 (9.8) 35 (8.8) 0.79 0.45 0.77-0.79
Black 9 (1.8) 9 (2.3) -- -- --
Comorbidities†
Hypertension 361 (73.7) 310 (77.5) 0.21 1.23 0.90-1.67
Diabetes 245 (50.0) 166 (41.5) 0.01 0.70 0.54-0.92
Fibrillation 199 (40.6) 177 (44.3) 0.27 1.16 0.88-1.51
Dyslipidemia 38 (7.8) 38 (9.5) 0.39 1.24 0.78-1.99
Coronary artery disease 136 (27.8) 99 (24.8) 0.32 0.85 0.63-1.15
Chronic kidney disease 185 (37.8) 67 (16.8) 0.01 0.33 0.24-0.45
Chronic obstructive pulmonary disease 84 (17.1) 97 (24.3) 0.01 1.54 1.15-2.14
Hypothyroidism 58 (11.8) 58 (14.5) 0.27 1.26 0.85-1.86
Stroke 86 (17.5) 65 (16.3) 0.65 0.91 0.64-1.30
Smoking 39 (8.0) 38 (9.5) 0.47 1.21 0.76-1.93

*Continuous variable expressed as mean and standard deviation (±);†categorical variable expressed as n and percentages (%). CI: confidence interval; OR: odds ratio. Source: Research data, 2022.

In the group of 490 patients at risk, 254 (51.8%) developed in-hospital worsening HF, whereas, in the group of 400 patients without risk, 291 (72.8%) did not worsen. Regarding the in-hospital worsening outcomes, all criteria presented significant difference in both groups, with the exception of mechanical ventilation use. For calculation of the odds ratio, the group without risk was considered the reference group. The use of vasodilators was more prevalent than the other criteria, according to data presented in Table 2 .

– Outcomes of in-hospital worsening heart failure in the at risk and no risk groups
Worsening heart failure criteria At risk (490) N (%) No risk (400) N (%) p OR 95% CI
Vasodilator > 12 hours after admission 188 (38) 79 (20) < 0,001 1,74 1,43-2,13
Inotropic medication > 12 hours after admission 96 (19) 32 (8) < 0,001 1,93 1,42-2,63
Mechanical ventilation 42 (9) 55 (14) 0,014 0,76 0,63-0,93
Hemodialysis 62 (13) 7 (2) < 0,001 4,72 2,33-9,56
Mechanical circulatory support 25 (5) 1(0,3) < 0,001 12,0 1,75-82,2

*Categorical variable expressed as n (%). CI: confidence interval; OR: odds ratio. Source: Research data, 2022.

Survival analysis was performed using Cox regression, where in-hospital mortality was observed according to the risk classification (p = 0.063), in a model adjusted for sex, as demonstrated in Figure 1 . During the in-hospital follow-up period (mean length of stay 13 days), there were 56 deaths (6.3%). According to the ADHERE risk categorization, there was no difference in in-hospital mortality (hazard ratio = 1.82; 95% confidence interval = 0.97 to 3.43; p = 0.063).

– Survival analysis using Cox regression. Source: Research data, 2022.

As shown in Figure 2 , to assess the accuracy of the ADHERE risk model for risk of worsening HF, the results demonstrated a statistically significant curve (AUC = 0.665; standard error = 0.018; p < 0.01; confidence interval = 0.609 to 0.701), indicating good accuracy. The ADHERE risk model had a sensitivity of 69.9% and a specificity of 55.2%, with a positive predictive value of 52% and a negative predictive value of 72.7%.

– Sensitivity and specificity analysis of patients with acute decompensated heart failure. Source: Research data, 2022.

Discussion

There is no previous description in the scientific literature of other studies that used scores to assess prognosis at admission in the setting of in-hospital worsening HF in Latin American centers. In contrast, the Brazilian guideline for acute HF recommends (class of recommendation I and level of evidence A) the use of in-hospital risk stratification scores at the time of admission.7 , 8 International guidelines also recommend the use of in-hospital risk stratification scores at the time of admission.6 - 10

The findings of the present study were similar to those of the original study that evaluated the ADHERE risk model for worsening HF, since approximately half of the patients at risk actually experienced in-hospital worsening HF. Most patients not at risk did not develop worsening HF.

Regarding worsening HF criteria, vasodilators and inotropic medications were used in 30% and 14% of the total sample, respectively, > 12 hours after admission. In the Brazilian Registry of Acute Heart Failure (BREATHE), less than 15% of the sample received those intravenous therapies.11 , 12 These drugs are indicated by current acute HF guidelines because they act by controlling symptoms and correcting hemodynamic disorders, such as reduced cardiac output and increased filling pressures.9 , 13 , 14

According to the Brazilian guidelines for acute HF, intravenous vasodilator use in the setting of acute HF is considered class of recommendation I and level of evidence B.1Vasodilators such as sodium nitroprusside and nitroglycerin are highly indicated for pulmonary congestion relief, as they increase cardiac output and, therefore, diuresis, making them important for controlling blood pressure in patients with hypertension and improving dyspnea.9 , 14 While inotropic medications are associated with an increase in ischemia and arrhythmias, they are not as effective for hemodynamic outcomes.14 - 17

In this study, 11% of the sample required mechanical ventilation, 8% dialysis therapy, and 3% mechanical circulatory support. Such factors are typical of worsening HF, although its definition remains controversial in the literature.18 - 20 In general, this condition is characterized by an increase in diuretics (e.g., increase in dose, addition of a thiazide diuretic to loop diuretics, or reinstitution of intravenous therapy); initiation of inotropic medications, vasopressors, or intravenous vasodilators; and use of mechanical ventilatory or circulatory support.4

Although mechanical ventilation use was relatively low (11%) in this study, it is known that patients with acute decompensated HF have multiple morbidities, including noncardiac ones, triggering respiratory complications.17A previous study showed an incidence of mechanical ventilation ranging from 5.0% to 13.9% in patients hospitalized with acute decompensated HF. However, the relationship between the use of ventilatory support strategies in patients with ventricular dysfunction and how respiratory failure affects clinical outcomes is still unclear in the literature.8 - 13 Invasive ventilatory support is considered in patients with acute decompensated HF who remain symptomatic and/or hypoxemic despite other noninvasive forms of ventilatory support.8

A small portion of the sample (8%) required hemodialysis. A previous study found that patients with acute decompensated HF showed a significant improvement in congestion with initiation of venovenous ultrafiltration. However, this clinical intervention should be adjusted according to the individual needs of each patient, as it can paradoxically induce worsening renal function, without any clinical benefits.15

Prognosis of acute decompensated HF at admission allows for early therapeutic planning, providing specific and individualized interventions to minimize the predicted risk of in-hospital worsening HF and allowing patients to be followed up by more appropriate protocols and therapeutic units.

Retrospective data collection and being a single-center study are limitations of this study, which may restrict the application and analysis of risk prediction scores to different cohorts.

 Conclusions

Our findings demonstrate that applying the ADHERE at hospital admission may improve risk prediction of worsening HF. In this cohort of patients with acute decompensated HF, the risk score had greater sensitivity than specificity. However, due to its limited capacity to predict worsening HF, it should not be used alone in clinical practice. More multicenter studies are needed to investigate other possible applications of these findings.

Study association

This article is part of the thesis of Graduate Program in Health Sciences: Cardiology and Cardiovascular Sciences from Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Ethics approval and consent to participate

This study was approved by the Ethics Committee of the Hospital de Clínicas de Porto Alegre under the protocol number 17-0125. All the procedures in this study were in accordance with the 1975 Helsinki Declaration, updated in 2013.

Sources of funding: There were no external funding sources for this study.