FUNDAMENTO: A embolia pulmonar apresenta alta mortalidade em pacientes com hipotensão arterial ou choque circulatório. Entretanto, em pacientes hemodinamicamente estáveis, a associação de algumas variáveis clínicas com a mortalidade ainda não está claramente estabelecida. OBJETIVOS: Derivar um modelo de estratificação do risco de mortalidade intra-hospitalar em pacientes com embolia pulmonar hemodinamicamente estáveis. MÉTODOS: Estudo de coorte multicêntrico prospectivo de 582 pacientes consecutivos que foram admitidos em unidades de emergência ou de terapia intensiva, com suspeita clínica de embolia pulmonar, e que tiveram o diagnóstico confirmado por meio de um ou mais dos seguintes exames: arteriografia pulmonar, angiotomografia computadorizada helicoidal, angioressonância magnética, ecodopplercardiograma, cintilografia pulmonar ou duplex-scan venoso. Os dados sobre características demográficas, comorbidades e manifestações clínicas foram coletados e incluídos em uma análise de regressão logística para compor o modelo de predição. RESULTADOS: A mortalidade global foi de 14,1%. Foram identificadas como variáveis independentes de risco de óbito: idade > 65 anos; repouso no leito > 72h; cor pulmonale crônico; taquicardia sinusal e taquipnéia. Após a estratificação por faixas de risco, observaram-se mortalidades de 5,4%, 17,8% e 31,3%, respectivamente nos subgrupos de baixo, moderado e alto riscos. O modelo mostrou sensibilidade de 65,5% e especificidade de 80%, com uma área sob a curva de 0,77. CONCLUSÃO: Em pacientes hemodinamicamente estáveis com embolia pulmonar, a idade > 65 anos, o repouso no leito > 72h, o cor pulmonale crônico, a taquicardia sinusal e a taquipnéia foram preditores independentes da mortalidade intra-hospitalar. Entretanto o modelo de predição necessita ser validado em outras populações para sua incorporação à prática clínica.
ARTIGO ORIGINAL
EMBOLIA PULMONAR
Preditores de mortalidade hospitalar em pacientes com embolia pulmonar estáveis hemodinamicamente
André Volschan
IHospital Pró-Cardíaco
IIUniversidade do Estado do Rio de Janeiro Rio de Janeiro, RJ
IIIHospital Português, Salvador, BA
IVHospital Copa D'Or, Rio de Janeiro, RJ
VHospital São Lucas, Porto Alegre, RS
VIHospital Samaritano, Rio de Janeiro, RJ
VIIHospital de Clínicas de Niterói, Niterói, RJ
VIIIHospital CardioTrauma, Rio de Janeiro, RJ
IXHospital Prontocor, Belo Horizonte, MG - Brasil
A embolia pulmonar (EP) é a terceira causa cardiovascular de admissão hospitalar1, depois da síndrome coronariana aguda e do acidente vascular cerebral, e possui um amplo espectro de manifestações clínicas, principalmente quando associada a descompensações de insuficiência cardíaca2 e doença pulmonar obstrutiva crônica. A EP maciça caracterizada pela instabilidade hemodinâmica define o subgrupo de pacientes de maior gravidade em que observamos a alta taxa de mortalidade3,4, os quais podem se beneficiar de uma abordagem terapêutica mais agressiva. Por outro lado, pacientes estáveis clinicamente e considerados de baixo risco exigem um menor tempo de permanência hospitalar e, em alguns casos, podem ser tratados ambulatorialmente com heparina de baixo peso molecular5,6. Dessa forma a avaliação do prognóstico torna-se útil para guiar a estratégia terapêutica e orientar melhor os demais cuidados.
Se a hipotensão arterial caracteriza os pacientes com EP com maior risco de morte, nos pacientes estáveis hemodinamicamente, o ecocardiograma, a troponina e o peptídeo natriurético cerebral ajudam a identificar pacientes de pior prognóstico. Desde o início da década de 90, a presença de disfunção do ventrículo direito demonstrada pelo ecocardiograma em pacientes normotensos, classificados como EP submaciça, tem sido relacionada à maior mortalidade7,8. Apesar de sua capacidade de estratificar pacientes de maior risco, o ecocardiograma nem sempre está disponível 24 horas diárias, o que limita sua utilização.
A troponina e o peptídeo natriurético cerebral são métodos que indiretamente expressam o comprometimento ventrícular9,10 e ajudam a selecionar pacientes de maior gravidade11,12. Esses exames, apesar de cada vez mais difundidos, ainda são pouco utilizados em centros de menor complexidade que também admitem pacientes com EP.
Marcadores prognósticos clínicos em pacientes estáveis que possam contribuir para uma estratificação de risco de mortalidade dos pacientes com EP têm sido pouco estudados13-15.Dados demográficos, fatores de risco, sinais e sintomas constituem um grupo de variáveis de baixa complexidade que podem ser avaliadas em qualquer ambiente hospitalar, independentemente de exames complementares, o que torna a estratégia possível de ser universalmente utilizada.
O objetivo deste estudo foi elaborar um modelo baseado em indicadores clínicos de estratificação do risco de mortalidade intra-hospitalar em pacientes com EP hemodinamicamente estáveis.
O estudo de coorte multicêntrico prospectivo foi realizado em 24 centros investigadores de 20 hospitais terciários brasileiros, no período de janeiro de 1998 a maio de 2003. A partir de uma base inicial de 727 pacientes consecutivos com suspeita de EP, foram excluídos os que apresentaram instabilidade hemodinâmica, sendo analisada uma amostra de 582 pacientes consecutivos (42,1% homens, mediana de idade de 73 anos, variando de 18 a 102), admitidos em unidades de emergência ou de terapia intensiva. A suspeita clínica foi definida pelo médico que avaliou o paciente, baseado nos fatores de risco, sinais e sintomas de EP. A pressão arterial sistolica
1) Arteriografia pulmonar com visualização do trombo em artéria pulmonar.
2) Angiotomografia helicoidal com visualização do trombo em artéria pulmonar.
3) Angioressonância com visualização do trombo em artéria pulmonar.
4) Ecocardiograma com visualização do trombo em artéria pulmonar.
5) Cintilografia pulmonar de ventilação/perfusão com alta probabilidade de EP.
6) Duplex-scan com visualização do trombo e redução da compressibilidade no sistema venoso profundo.
Foram considerados para análise univariada: idade; gênero; história prévia de tromboembolismo venoso; fratura de bacia ou de membros inferiores nos últimos 90 dias; cirurgia abdominal ou pélvica nos últimos 30 dias; neoplasia; repouso no leito > 72h; cor pulmonale crônico; tabagismo; insuficiência cardíaca; acidente vascular cerebral; dor torácica; taquicardia sinusal ( frequência cardíaca > 100 bpm); síncope; dispnéia; taquipnéia ( frequência respiratória > 20 irpm); febre (temperatura axilar > 37˚ C); tosse; cianose e hemoptise ou hemoptóicos.
As informações coletadas foram incluídas pelos investigadores de cada centro em um formulário padronizado e, posteriormente, foram encaminhadas ao investigador principal para serem colocadas em um banco de dados de formato CSV e exportadas para o pacote estatístico R versão 2.6.0, em que as análises foram realizadas16.
O modelo utilizou variáveis demográficas, comorbidades e manifestações clínicas que pudessem ser facilmente coletadas durante o primeiro atendimento dos pacientes com EP.
Os dados foram descritos por meio de porcentagem, médias e desvio-padrão ou mediana e desvio-interquartílico, de acordo com o tipo de variável (categórica, normal e não-paramétrica). A dicotomização de variáveis contínuas foi realizada por meio do uso de curva ROC (
O modelo multivariado foi ajustado por meio de uma regressão logística com a seleção das variáveis guiada pela razão de verossimilhança, utilizando o menor número de variáveis possíveis sem perda da capacidade de predição, e sua acurácia avaliada pela estatística C. Após a criação do modelo, foi elaborado um escore de cada variável, baseado no valor do
Foi realizada uma análise de sobrevida dos três subgrupos, usando o estimador de Kaplan-Meyer.
Neste estudo, a mortalidade global foi de 14,1%, e as características demográficas e clínicas estão descritas na
A mediana de idade foi de 73 anos, variando de 18 a 102 anos. Por meio da curva ROC16, foi determinada como melhor ponto de corte a idade de 65 anos, com área sob a curva de 0,60 (
A partir do modelo de predição, foi calculado o risco esperado de óbito para cada paciente, e foi construída uma curva ROC18 (
Baseado no poder de predição de cada variável, guiado pelo respectivo
Para o cálculo do escore de pontos de cada paciente, foram utilizados os valores descritos na
Os estudos sobre prognóstico com EP utilizam, na sua maioria, dados ecocardiográficos de disfunção do ventrículo direito19,20 ou laboratoriais, como a elevação da troponina21,22 e do peptídeo natriurético cerebral23-25,para quantificar o risco de pior evolução dos pacientes. Apesar de sua boa acurácia prognóstica, esses exames não estão amplamente disponíveis.
Nesta primeira análise de nosso estudo, optamos pela utilização de um modelo composto puramente por variáveis clínicas, seguindo as recomendações de que, a partir de uma regra de predição mais simples, sua aplicação seja mais abrangente26. Foram excluídos os pacientes com instabilidade hemodinâmica, para que pudéssemos avaliar um subgrupo mais homogêneo e com menor risco de óbito. Apesar da menor gravidade dessa população, quando comparados aos pacientes com hipotensão arterial, a mortalidade global de 14,1% foi superior em relação às outras publicações sobre o tema.
Wicki e cols.27, em um estudo com 296 pacientes consecutivos, construíram um modelo de predição, o escore prognóstico de Geneva, e observaram 10.1% de eventos adversos, sendo a mortalidade global de 8,4%. Esse modelo utilizou como preditores de eventos adversos câncer, hipotensão arterial, hipoxemia, insuficiência cardíaca e história prévia ou documentação de trombose venosa profunda no duplex scan.
Aujesky e cols., no estudo PESI28, derivaram um modelo de estratificação de risco em um total de 10.534 pacientes distribuídos em cinco subgrupos, utilizando 11 variáveis clínicas, e observaram mortalidade global de 9,2%, variando de 1,1% (classe I, muito baixo risco) a 24,5% (classe V, muito alto risco).
Esses dois modelos foram posteriormente comparados quanto à sua capacidade de selecionar pacientes a serem tratados ambulatorialmente e demonstraram uma diferença significativa para a predição de mortalidade em 30 dias (PESI, 0.9%; 95% CI, 0.3 a 2.2;
A maior mortalidade em nossa casuística sugere que, apesar da estabilidade hemodinâmica, a população estudada composta por pacientes admitidos em unidades de terapia intensiva possa ter maior risco de complicações. Por esse mesmo motivo, é possível compreender o maior risco de óbito em cada estrato avaliado e comparado com os estudos citados27,28.
A identificação de um subgrupo cujo tratamento possa ser realizado ambulatorialmente não foi possível nesta análise, uma vez que o risco de mortalidade de 5,4%, atribuído ao estrato baixo risco, é muito alto para assumir essa conduta. Por outro lado, a mortalidade de 31,3% no subgrupo de alto risco indica a necessidade de maior complexidade nas intervenções e na vigilância desses pacientes.
A derivação de um modelo de predição é o início de uma estratégia para se conseguir uma regra de decisão clínica, assim sendo etapas de validação interna e externa são fundamentais para que o modelo possa ser universalmente aplicado26. Bases de dados semelhantes estão sendo coletadas em outros centros investigadores, de maneira que possamos validar o modelo em outras populações.
Em pacientes com EP hemodinamicamente estáveis, a idade > 65 anos, o repouso no leito, o cor pulmonale crônico, a taquicardia sinusal e a taquipnéia foram capazes de predizer de forma independente, por meio da regressão logística, o risco de óbito.
Agradecemos a participação dos seguintes investigadores do EMEP (Estudo Multicêntrico de Embolia Pulmonar) pela coleta de dados do estudo: Evandro Tinoco Mesquita (Hospital Pró-Cardíaco, Rio de Janeiro, RJ); João Mansur Filho e José Kezen Camillo Jorge (Hospital Samaritano, Rio de Janeiro, RJ); Gustavo Nobre (Hospital Rio Mar, Rio de Janeiro, RJ); Marcos Baptista, Nelson Arthur, Marcos Knibel e Marcelo Lugarinho (Hospital São Lucas, Rio de Janeiro, RJ); Gláucia Maria e Ricardo Eiras (Hospital Prontocor, Rio de Janeiro, RJ); Gustavo Gouvêa, Alexandre Drummond, Eduardo Eiras e Emanuel Salgueiro (Casa de Saúde São José, Rio de Janeiro, RJ); Mônica Callafiori (Hospital CardioTrauma, Rio de Janeiro, RJ); Paulo César Pereira da Silva e Souza e Marcelo Magalhães (Hospital de Clínicas de Niterói, Niterói, RJ); Ana Paula Lacerda (Hospital Barra D'Or, Rio de Janeiro, RJ); Fernando Pacheco (Hospital Copa D'Or, Rio de Janeiro, RJ); Marcelo Vieira Gomes e Luis Felipe Camille (Clínica São Vicente, Rio de Janeiro, RJ); Guilherme Aguiar (Hospital São Vicente de Paulo, Rio de Janeiro, RJ); Maria Luiza Toscano e Roberto Caetano (Instituto Nacional do Câncer, Rio de Janeiro, RJ); José Péricles Esteves e Carolina Barbosa (Hospital Português, Salvador, BA); Francisco Silveira (Hospital Prontocor, Belo Horizonte, MG); Alex Macedo (Hospital Santa Casa, Santos, SP); Luis Carlos Bodanese (Hospital São Lucas, Porto Alegre, RS).
Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.
O presente estudo foi parcialmente financiado pela Sanofi-Aventis.
Este artigo é parte de tese de Doutorado de Andre Volschan pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro.
André Volschan Rua Baronesa De Pocone, 137/201 - Lagoa 22471-270 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil
Artigo recebido em 12/08/08; revisado recebido em 12/09/08; aceito em 19/09/08.
Em nome dos investigadores do EMEP (Estudo Multicêntrico de Embolia Pulmonar)
BACKGROUND: Pulmonary embolism is associated with high mortality in patients with hypotension or circulatory shock. However, the association between some clinical variables and mortality is still unclear in hemodynamically stable patients. OBJECTIVES: To derive an in-hospital mortality risk stratification model in hemodynamically stable patients with pulmonary embolism. METHODS: This is a prospective multicenter cohort study of 582 consecutive patients admitted in emergency units or intensive care units with clinically suspected pulmonary embolism and whose diagnosis was confirmed by one or more of the following tests: pulmonary arteriography, spiral CT angiography, magnetic resonance angiography, Doppler echocardiography, pulmonary scintigraphy, or venous duplex scan. Data on demographics, comorbidities and clinical manifestations were collected and included in a logistic regression analysis so as to build the prediction model. RESULTS: Overall mortality was 14.1%. The following parameters were identified as independent death risk variables: age > 65 years, bed rest > 72h, chronic cor pulmonale, sinus tachycardia, and tachypnea. After risk stratification, mortalities of 5.4%, 17.8%, and 31.3% were found in the low, moderate and high-risk subgroups, respectively. The model showed 65.5% sensitivity and 80% specificity, with a 0.77 area under the curve. CONCLUSION: In hemodynamically stable patients with pulmonary embolism, age > 65 years, bed rest > 72h, chronic cor pulmonale, sinus tachycardia and tachypnea were independent predictors of in-hospital mortality. However, further validation of the prediction model in other populations is required so that it can be incorporated into the clinical practice.
André Volschan
IHospital Pró-Cardíaco, Rio de Janeiro, RJ
IIUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ
IIIHospital Português, Salvador, BA
IVHospital Copa D'Or, Rio de Janeiro, RJ
VHospital São Lucas, Porto Alegre, RS
VIHospital Samaritano, Rio de Janeiro, RJ
VIIHospital de Clínicas de Niterói, Niterói, RJ
VIIIHospital CardioTrauma, Rio de Janeiro, RJ
IXHospital Prontocor, Belo Horizonte, MG - Brazil
Mailing address
Pulmonary embolism (PE) is the third cardiovascular cause of hospital admission1, following acute coronary syndrome and stroke. It has a broad spectrum of clinical manifestations, especially when associated with decompensated heart failure2 and chronic obstructive pulmonary disease. Massive PE characterized by hemodynamic instability defines the subgroup of more severely ill patients among whom high mortality rates are observed3,4, and who can benefit from a more aggressive therapeutic approach. On the other hand, clinically stable patients considered at low risk require a shorter length of hospital stay and, in some cases, can be treated as outpatients with low-molecular-weight heparin5,6. Thus, prognostic assessment becomes useful to guide the therapeutic strategy and other care.
If, on one hand, hypotension characterizes patients with PE at a higher risk of death, on the other hand echocardiogram, troponin, and brain natriuretic peptide levels help identify cases with a worse prognosis in hemodynamically stable patients. Since the early 1990's, the presence of right ventricular dysfunction as detected in the echocardiogram of normotensive patients classified as having submassive PE has been related to higher mortality7,8. Despite its ability to stratify patients at a higher risk, echocardiography is not always available 24 hours a day, and this limits its use.
Troponin and brain natriuretic peptide are parameters that indirectly express ventricular involvement9,10 and help select patients at a higher risk11,12. Although the use of these tests has progressively increased, they are still uncommonly used in less complex health centers that also admit patients with PE.
Prognostic clinical markers in stable patients that may contribute to death risk stratification in patients with PE have not been frequently studied13-15. Demographic data, risk factors, signs and symptoms comprise a group of low-complexity variables that can be assessed at any hospital environment, regardless of ancillary tests, and this makes this strategy universally usable.
The objective of this study was to elaborate a model based on clinical stratification markers of in-hospital mortality risk in hemodynamically stable patients with PE.
This is a prospective multicenter cohort study conducted in 24 investigation centers of 20 Brazilian tertiary-care hospitals from January 1988 to May 2003. From an initial group of 727 consecutive patients with suspected PE, those presenting hemodynamic instability were excluded; thus a sample of 582 consecutive patients (42.1% males, median age of 73 years, ranging from 18 to 102) admitted in emergency or intensive care units was analyzed. PE was clinically suspected by the physician who evaluated the patient, based on risk factors, signs and symptoms of the disease. Systolic blood pressure
1. Pulmonary arteriography with visualization of the thrombus in pulmonary artery.
2. Spiral CT angiography with visualization of the thrombus in pulmonary artery.
3. Magnetic resonance angiography with visualization of the thrombus in pulmonary artery.
4. Echocardiography with visualization of the thrombus in pulmonary artery.
5. Ventilation/perfusion pulmonary scintigraphy with a high probability of PE.
6. Duplex scan with visualization of the thrombus and reduced compressibility in the deep venous system.
The following variables were considered for the univariate analysis: age, gender, previous history of venous thromboembolism, hip or lower limb fracture in the past 90 days, abdominal or pelvic surgery in the past 30 days, neoplasia, bed rest > 72h, chronic cor pulmonale, cigarette smoking, heart failure, stroke, chest pain, sinus tachycardia (heart rate > 100 bpm), syncope, dyspnea, tachypnea (respiratory rate > 20 bpm), fever (axillary temperature > 37 ºC), cough, cyanosis and hemoptisis or bloody sputum.
The information collected was included in a standardized form by investigators of each study center and later sent to the chief investigator, to be stored in a CSV-format database and exported to the R statistical package version 2.6.0, where the analyses were carried out16.
The model used demographic variables, comorbidities and clinical manifestations that could be easily collected during the baseline visit of patients with PE.
Data were described as percentages, means and standard deviation or median and interquartile deviation, according to the type of variable (categorical, normal, and nonparametric). Dichotomization of continuous variables was performed using the ROC (Receiver Operating Characteristic) curve. Student's t, Mann-Whitney, chi square or Fisher's exact tests were used to measure the association between clinical variables and the endpoint. P values < 0.20 or the existence of a strong clinical association with mortality were used as selection criteria for inclusion in the multivariate model17.
The multivariate model was adjusted using logistic regression with the selection of variables guided by the likelihood ratio, using the least possible number of variables without loss of the predictive ability; its accuracy was assessed by the C statistics. After the model was created, a score was elaborated based on the odds ratio value approximate to the unit of each variable. The risk score was analyzed using the chi square test of linear trend, and the death risk was further evaluated in each stratum.
Survival analysis was carried out in the three subgroups using the Kaplan-Meyer estimator.
The overall mortality of this study was 14.1%; demographic and clinical characteristics are described in
The median age was 73 years, ranging from 18 to 102 years, and the best cut-off point was the age of 65 years, as determined using the ROC curve16, with an area under the curve of 0.60 (
From the prediction model, the expected death risk was calculated for each patient, and an ROC curve was constructed18 (
Based on the predictive power of each variable, as guided by the respective odds ratio, the model showed a linear association for prediction of death (p>0.001).
For the calculation of the score points of each patient, values described in
Most of the studies on the prognosis of PE use echocardiographic data of right ventricular dysfunction19,20 or laboratory data such as troponin21,22 and brain natriuretic peptide23-25 elevation to quantify the risk of a worse outcome for the patients. Despite their good prognostic accuracy, these tests are not broadly available.
In this first analysis of our study, we chose to use a model comprised of clinical variables only, based on the recommendations that by using a simpler prediction rule its application becomes more encompassing26. Hemodynamically unstable patients were excluded so that we could evaluate a more homogeneous subgroup at a lower death risk. Despite the fact that this population was less severely ill in comparison to patients with hypotension, the overall mortality of 14.1% was higher than those found in related publications.
Wicki et al27 studied 296 consecutive patients and constructed a prediction model, the Geneva prognostic score, and observed 10.1% of adverse events, with an overall mortality of 8.4%. The predictors of adverse events used in this model were cancer, hypotension, hypoxemia, heart failure, history of previous deep-vein thrombosis, and documented deep-vein thrombosis on duplex scan.
In the PESI study28, Aujesky et al derived a risk stratification model in a total of 10,534 patients distributed into five subgroups using 11 clinical variables, and observed an overall mortality of 9.2%, ranging from 1.1% (Class I, very low risk) to 24.5% (Class V, very high risk).
These two models were later compared as to their ability to select patients for treatment as outpatients, and demonstrated a significant difference for the prediction of 30-day mortality (PESI 0.9%; 95% CI, 0.3 to 2.2; vs Geneva, 5.6%; 95% CI, 3.6 to 7.6 - p < 0.0001)5.
The higher mortality in our case series suggests that, despite hemodynamic stability, the population studied, which was comprised of patients admitted in intensive care units, could be at a higher risk of complications. For the same reason, it is possible to understand the higher death risk in each stratum assessed in comparison with those of other studies mentioned27,28.
The identification of a subgroup that could be treated on an outpatient basis was not possible in this analysis, since the 5.4% mortality risk attributed to the low-risk stratum is too high to permit the choice of this treatment modality. On the other hand, the 31.3% mortality in the high-risk subgroup indicates the need for more complex interventions and surveillance of these patients.
Derivation of a prediction model is the starting point of a strategy to obtain a rule for clinical decision making. Thus, internal and external validation phases are fundamental for the model to be universally applied26. Similar databases are being collected in other investigation centers, so that we can validate the model in other populations.
In hemodynamically stable patients with PE, age > 65 years, bed rest, chronic cor pulmonale, sinus tachycardia, and tachypnea were able to independently predict death risk using the logistic regression model.
We acknowledge the participation of the following EMEP (
Evandro Tinoco Mesquita (Hospital PróCardíaco) Rio de Janeiro RJ, João Mansur Filho, José Kezen Camillo Jorge (Hospital Samaritano) Rio de Janeiro RJ, Gustavo Nobre (Hospital Rio Mar) Rio de Janeiro RJ, Marcos Baptista, Nelson Arthur, Marcos Knibel, Marcelo Lugarinho (Hospital Lucas Hospital) Rio de Janeiro RJ, Gláucia Maria, Ricardo Eiras (Hospital Prontocor) Rio de Janeiro RJ, Gustavo Gouvêa, Alexandre Drumond, Eduardo Eiras, Emanuel Salgueiro (Casa de Saúde São José) Rio de Janeiro RJ, Mônica Callafiori (Hospital CardioTrauma) Rio de Janeiro RJ, Paulo César Pereira da Silva e Souza, Marcelo Magalhães (Hospital de Clinicas de Niterói) Niterói RJ, Ana Paula Lacerda (Hospital Barra D`Or) Rio de Janeiro RJ, Fernando Pacheco (Hospital Copa D`Or) Rio de Janeiro RJ, Marcelo Vieira Gomes, Luis Felipe Camille (Clinica São Vicente) Rio de Janeiro RJ, Guilherme Aguiar (Hospital São Vicente de Paulo) Rio de Janeiro RJ, Maria Luiza Toscano, Roberto Caetano (Instituto Nacional do Cancer) Rio de Janeiro RJ, José Péricles Esteves, Carolina Barbosa (Hospital Português) Salvador BA, Francisco Silveira (Hospital Prontocor) Belo Horizonte MG, Alex Macedo (Hospital Santa Casa) Santos SP, Luis Carlos Bodanese (Hospital São Lucas) Porto Alegre RS.
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
This study was partially funded by Sanofi-Aventis.
This article is part of the thesis of doctorla submitted by Andre Volschan, from Universidade do Estado do Rio de Janeiro.
FUNDAMENTO: La embolia pulmonar presenta alta mortalidad en pacientes con hipotensisn arterial o shock circulatorio. Sin embargo, en pacientes hemodinamicamente estables, la asociacisn de algunas variables clmnicas con la mortalidad todavma no esta claramente establecida. OBJETIVO: Derivar un modelo de estratificacisn del riesgo de mortalidad intrahospitalaria en pacientes con embolia pulmonar hemodinamicamente estables. MITODOS: Estudio de cohorte multicintrico prospectivo de 582 pacientes consecutivos que ingresaron en unidades de emergencia o de terapia intensiva, con sospecha clmnica de embolia pulmonar, y que tuvieron el diagnsstico confirmado por medio de uno o mas de los examenes: arteriografma pulmonar, angiotomografma computadorizada helicoidal, angiorresonancia magnitica, ecocardiografma doppler, centellografma pulmonar o duplex scan venoso. Los datos sobre caractermsticas demograficas, comorbilidades y manifestaciones clmnicas se recolectaron e se incluyeron en un analisis de regresisn logmstica para componer el modelo de prediccisn. RESULTADOS: La mortalidad global fue del 14,1%. Se identificaron como variables independientes de riesgo de sbito: edad > 65 aqos; reposo en la cama > 72h; cor pulmonale crsnico; taquicardia sinusal y taquipnea. Tras la estratificacisn por franjas de riesgo, se observaron mortalidades del 5,4%, el 17,8% y el 31,3%, respectivamente en los subgrupos de bajo, moderado y alto riesgos. El modelo revels sensibilidad del 65,5% y especificidad del 80%, con un area bajo la curva de 0,77. CONCLUSISN: En pacientes hemodinamicamente estables con embolia pulmonar, la edad > 65 aqos, el reposo en la cama > 72h, el cor pulmonale crsnico, la taquicardia sinusal y la taquipnea fueron predictores independientes de la mortalidad intrahospitalaria. Sin embargo, el modelo de prediccisn necesita validarse en otras poblaciones para su incorporacisn a la practica clmnica. (Arq Bras Cardiol 2009; 93(2) : 132-137)
André Volschan
IHospital Pró-Cardíaco, Rio de Janeiro, RJ
IIUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ
IIIHospital Português, Salvador, BA
IVHospital Copa D'Or, Rio de Janeiro, RJ
VHospital São Lucas, Porto Alegre, RS
VIHospital Samaritano, Rio de Janeiro, RJ
VIIHospital de Clínicas de Niterói, Niterói, RJ
VIIIHospital CardioTrauma, Rio de Janeiro, RJ
IXHospital Prontocor, Belo Horizonte, MG - Brasil
Correspondencia
La embolia pulmonar (EP) es la tercera causa cardiovascular de ingreso hospitalario1, luego del síndrome coronario agudo y del accidente cerebrovascular, y posee un amplio espectro de manifestaciones clínicas, principalmente cuando asociada a descompensaciones de insuficiencia cardiaca2 y enfermedad pulmonar obstructiva crónica. La EP masiva, caracterizada por la instabilidad hemodinámica, define el subgrupo de pacientes de mayor severidad en el que observamos la alta tasa de mortalidad3,4, los que pueden beneficiarse de un abordaje terapéutico más agresivo. Por otra parte, pacientes clínicamente estables y considerados como de bajo riesgo exigen un menor tiempo de permanencia hospitalaria y, en algunos casos, se pueden tratar en ambulatorio con heparina de bajo peso molecular5,6. De esa forma, la evaluación del pronóstico se vuelve útil para guiar la estrategia terapéutica y orientar de mejor modo los demás cuidados.
Si la hipotensión arterial caracteriza a los pacientes con EP con mayor riesgo de muerte, en los pacientes estable hemodinámicamente, el ecocardiograma, la troponina y el péptido natriurético cerebral ayudan a identificar pacientes de peor pronóstico. Desde el inicio de la década de 1990, la presencia de disfunción del ventrículo derecho, demostrada por el ecocardiograma en pacientes normotensos, clasificados como EP submasiva, ha sido relacionada a la mayor mortalidad7,8. A pesar de su capacidad de estratificar pacientes de mayor riesgo, el ecocardiograma ni siempre está disponible 24 horas diarias, lo que limita su utilización.
La troponina y el péptido natriurético cerebral son métodos que indirectamente expresan el compromiso ventrícular9,10 y ayudan a seleccionar a pacientes de mayor gravedad11,12. Esos exámenes, a pesar de cada vez más difundidos, todavía se utilizan cada vez menos en centros de menor complejidad que admiten también a pacientes con EP.
Marcadores pronósticos clínicos en pacientes estables que puedan contribuir a una estratificación de riesgo de mortalidad de los pacientes con EP han sido poco estudiados13-15. Datos demográficos, factores de riesgo, señales y síntomas constituyen un grupo de variables de baja complejidad que se pueden evaluar en cualquier ambiente hospitalario, independientemente de exámenes complementarios, lo que convierte la estrategia posible de utilizarse universalmente.
El objetivo de este estudio fue elaborar un modelo basado en indicadores clínicos de estratificación del riesgo de mortalidad intrahospitalaria en pacientes con EP, hemodinámicamente estables.
El estudio de cohorte multicéntrico prospectivo se llevó a cabo en 24 centros investigadores de 20 hospitales terciarios brasileños, en el período de enero de 1998 a mayo del 2003. Desde una base inicial de 727 pacientes consecutivos con sospecha EP, se excluyeron a aquellos que presentaron inestabilidad hemodinámica, con el análisis de una muestra de 582 pacientes consecutivos (42,1% varones, mediana de edad de 73 años, variando desde 18 hasta 102), ingresados en unidades de emergencia o de terapia intensiva. El médico que evaluó el paciente definió la sospecha clínica, basado en los factores de riesgo, señales y síntomas de EP. La presión arterial sistólica
1) Arteriografía pulmonar con visualización del trombo en arteria pulmonar.
2) Angiotomografía helicoidal con visualización del trombo en arteria pulmonar.
3) Angiorresonancia con visualización del trombo en arteria pulmonar.
4) Ecocardiograma con visualización del trombo en arteria pulmonar.
5) Centellografía pulmonar de ventilación/perfusión con alta probabilidad de EP.
6) Duplex scan con visualización del trombo y reducción de la compresibilidad en el sistema venoso profundo.
Se tuvieron en cuenta para análisis univariado: edad; género; historia previa de tromboembolismo venoso; fractura de cadera o de miembros inferiores en los últimos 90 días; cirugía abdominal o pélvica en los últimos 30 días; neoplasia; reposo en la cama > 72h; Cor pulmonale crónico; tabaquismo; insuficiencia cardiaca; accidente cerebrovascular; dolor torácico; taquicardia sinusal (frecuencia cardiaca > 100 lpm); síncope; dispnea; taquipnea (frecuencia respiratoria > 20 irpm); fiebre (temperatura axilar > 37º C); tos; cianosis y hemoptisis o hemoptoicos.
Los investigadores incluyeron las informaciones recolectadas de cada centro en un formulario estandarizado y, posteriormente, se remetieron al investigador principal para incluirse en un banco de datos de formato CSV y exportadas a un paquete estadístico R versión 2.6.0, en el que se efectuaron los análisis16.
El modelo utilizó variables demográficos, comorbilidades y manifestaciones clínicas que pudieran recolectarse fácilmente durante la primera atención de los pacientes con EP.
Los datos se describieron por medio de porcentaje, promedios y desviación estándar o mediana y desviación intercuartílica, según el tipo de variable (categórica, normal y no paramétrica). La dicotomización de variables continuas se realizó por medio del uso de curva ROC (
El modelo multivariado se ajustó mediante una regresión logística con la selección de las variables guiada por la razón de verosimilitud, utilizando el menor número de variables posibles sin pérdida de la capacidad de predicción, y su exactitud evaluada por la estadística C. Tras la creación del modelo, se elaboró un score de cada variable, basado en el valor del
Se realizó un análisis de sobrevida de los tres subgrupos, son la utilización del estimador de Kaplan-Meyer.
En este estudio, la mortalidad global fue de un 14,1%, y las características demográficas y clínicas están descritas en la
La mediana de edad fue de 73 años, y varió de 18 a 102 años. Por medio de la curva ROC16, se determinó como mejor punto de corte la edad de 65 años, con área bajo la curva de 0,60 (
A partir del modelo de predicción, se calculó el riesgo esperado de óbito para cada paciente, y se construyó una curva ROC18 (
Basado en el poder de predicción de cada variable, guiado por el respectivo
Para el cálculo del score de puntuación de cada paciente, se utilizaron los valores descritos en la
Los estudios sobre pronóstico con EP utilizan, en su mayoría, datos ecocardiográficos de disfunción del ventrículo derecho19,20 o laboratoriales, como la elevación de la troponina21,22 y del péptido natriurético cerebral23-25, para cuantificar el riesgo de peor evolución de los pacientes. A pesar de su buena exactitud pronóstica, esos exámenes no están ampliamente disponibles.
En este primer análisis de nuestro estudio, optamos por la utilización de un modelo compuesto solamente por variables clínicas, siguiendo las recomendaciones de que, teniendo en cuenta una norma de predicción más simple, su aplicación sea más amplia26. Se excluyeron a los pacientes con inestabilidad hemodinámica, para que pudiéramos evaluar a un subgrupo más homogéneo y con menor riesgo de óbito. A pesar de la menor severidad de esa población, cuando comparados a los pacientes con hipotensión arterial, la mortalidad global del 14,1% fue superior con relación a las otras publicaciones sobre el tema.
Wicki et al.27, en un estudio con 296 pacientes consecutivos, construyeron un modelo de predicción, el score pronóstico de Geneva, y observaron el 10,1% de eventos adversos, con la mortalidad global del 8,4%. Ese modelo utilizó como predictores de eventos adversos cáncer, hipotensión arterial, hipoxemia, insuficiencia cardiaca e historia previa o documentación de trombosis venosa profunda en el duplex scan.
Aujesky et al., en el estudio PESI28, derivaron un modelo de estratificación de riesgo en un total de 10.534 pacientes distribuidos en cinco subgrupos, utilizando 11 variables clínicas, y observaron mortalidad global del 9,2%, variando del 1,1% (clase I, muy bajo riesgo) al 24,5% (clase V, muy alto riesgo).
Esos dos modelos se compararon posteriormente en cuanto a su capacidad de seleccionar a pacientes a tratarse en ambulatorio y evidenciaron una diferencia significativa para la predicción de mortalidad en 30 días (PESI, el 0,9%; el 95% CI, 0,3 a 2,2; vs. Geneva, el 5.6%; el 95% CI, 3.6 a 7.6, p < 0.0001)5.
La mayor mortalidad en nuestra casuística sugiere que, a pesar de la estabilidad hemodinámica, la población estudiada conformada por pacientes ingresados en unidades de terapia intensiva pueda tener mayor riesgo de complicaciones. Por ese mismo motivo, es posible comprender el mayor riesgo de óbito en cada estrato evaluado y comparado a los estudios citados27,28.
La identificación de un subgrupo cuyo tratamiento pueda realizarse en ambulatorio no fue posible en este análisis, una vez que el riesgo de mortalidad del 5,4%, atribuido al estrato bajo riesgo, es muy alto para asumir esa conducta. Por otro lado, la mortalidad del 31,3% en el subgrupo de alto riesgo indica la necesidad de mayor complejidad en las intervenciones y en la vigilancia de esos pacientes.
La derivación de un modelo de predicción es el inicio de una estrategia para lograrse una norma de decisión clínica. De ese modo, etapas de validación interna y externa son fundamentales para que el modelo se pueda aplicar universalmente26. Se están recolectando bases de datos similares en otros centros investigadores, de manera que podamos validar el modelo en otras poblaciones.
En pacientes con EP hemodinámicamente estables, la edad > 65 años, el reposo en la cama, el cor pulmonale crónico, la taquicardia sinusal y la taquipnea fueron capaces de predecir de forma independiente, por medio de la regresión logística, el riesgo de óbito.
Agradecemos la participación de los siguientes investigadores del EMEP (Estudio Multicéntrico de Embolia Pulmonar) por la recolección de datos del estudio:
Evandro Tinoco Mesquita (Hospital Pró-Cardíaco, Río de Janeiro, RJ); João Mansur Filho y José Kezen Camillo Jorge (Hospital Samaritano, Río de Janeiro, RJ); Gustavo Nobre (Hospital Rio Mar, Río de Janeiro, RJ); Marcos Baptista, Nelson Arthur, Marcos Knibel y Marcelo Lugarinho (Hospital São Lucas, Río de Janeiro, RJ); Gláucia Maria y Ricardo Eiras (Hospital Prontocor, Río de Janeiro, RJ); Gustavo Gouvêa, Alexandre Drummond, Eduardo Eiras y Emanuel Salgueiro (Casa de Saúde São José, Río de Janeiro, RJ); Mônica Callafiori (Hospital CardioTrauma, Río de Janeiro, RJ); Paulo César Pereira da Silva e Souza y Marcelo Magalhães (Hospital de Clínicas de Niterói, Niterói, RJ); Ana Paula Lacerda (Hospital Barra D'Or, Río de Janeiro, RJ); Fernando Pacheco (Hospital Copa D'Or, Río de Janeiro, RJ); Marcelo Vieira Gomes y Luis Felipe Camille (Clínica São Vicente, Río de Janeiro, RJ); Guilherme Aguiar (Hospital São Vicente de Paulo, Río de Janeiro, RJ); Maria Luiza Toscano y Roberto Caetano (Instituto Nacional do Câncer, Río de Janeiro, RJ); José Péricles Esteves y Carolina Barbosa (Hospital Português, Salvador, BA); Francisco Silveira (Hospital Prontocor, Belo Horizonte, MG); Alex Macedo (Hospital Santa Casa, Santos, SP); Luis Carlos Bodanese (Hospital São Lucas, Porto Alegre, RS).
Declaro no haber conflicto de intereses pertinentes.
El presente estudio fue parcialmente financiado por el Sanofi-Aventis.
Esteartículo forma parte de tesis de Doctorado de Andre Volschan por la Universidade do Estado do Rio de Janeiro