abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC São Paulo, SP, Brazil nXDXGLfjHLGmRtbXkCjf47h 00017 S0066-782X2010000400017 S0066-782X(10)09400417 10.1590/S0066-782X2010005000026 Artigos Originais Proposta de escore de risco pré-operatório para pacientes candidatos à cirurgia cardíaca valvar Guaragna João Carlos Vieira da Costa Bodanese Luiz Carlos Bueno Fabiana Lucas Goldani Marco Antonio Porto Alegre Rio Grande do Sul Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul Hospital São Lucas Brazil 04 2010 94 4 541 548 21 10 2009 15 04 2009 24 11 2009 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

FUNDAMENTO: Estabelecer escore de risco para cirurgias cardíacas permite avaliar risco pré-operatório, informar o paciente e definir cuidados durante a intervenção. OBJETIVO: Pesquisar fatores de risco pré-operatórios para óbito em cirurgia cardíaca valvar e construir um modelo de risco simples (escore) para mortalidade hospitalar para os pacientes candidatos à cirurgia no Hospital São Lucas da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS). MÉTODOS: A amostra do estudo inclui 1.086 pacientes adultos que realizaram cirurgia cardíaca valvar entre Janeiro de 1996 a Dezembro de 2007 no HSL-PUCRS. Regressão logística foi usada para identificar fatores de risco e mortalidade hospitalar. O modelo foi desenvolvido em 699 pacientes e seu desempenho foi testado nos dados restantes (n = 387). O modelo final foi criado com a análise da amostra total (n = 1.086). RESULTADOS: A mortalidade global foi 11,8%: 8,8% casos eletivos e 63,8% cirurgia de emergência. Na análise multivariada, 9 variáveis permaneceram preditores independentes para o desfecho: idade avançada, prioridade cirúrgica, sexo feminino, fração de ejeção < 45%, cirurgia de revascularização miocárdica (CRM) concomitante, hipertensão pulmonar, classe funcional III ou IV da NYHA, creatinina (1,5 a 2,49 mg/dl e > 2,5 mg/dl ou diálise). A área sob a curva ROC foi 0,83 (IC: 95%, 0,78 - 0,86). O modelo de risco mostrou boa habilidade para mortalidade observada/prevista: teste Hosmer-Lemeshow foi x² = 5,61; p = 0,691 e r = 0,98 (coeficiente de Pearson). CONCLUSÃO: As variáveis preditoras de mortalidade hospitalar permitiram construir um escore de risco simplificado para a prática diária, que classifica o paciente de baixo, médio, elevado, muito elevado e extremamente elevado risco pré-operatório.

 Probabilidade risco cuidados pré-operatórios cirurgia torácica valvas cardíacas 23 04 2010

ARTIGO ORIGINAL

VALVOPATIAS

Proposta de escore de risco pré-operatório para pacientes candidatos à cirurgia cardíaca valvar

João Carlos Vieira da Costa Guaragna; Luiz Carlos Bodanese; Fabiana Lucas Bueno; Marco Antonio Goldani

Hospital São Lucas da Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS - Brasil

Correspondência

RESUMO

FUNDAMENTO: Estabelecer escore de risco para cirurgias cardíacas permite avaliar risco pré-operatório, informar o paciente e definir cuidados durante a intervenção.

OBJETIVO: Pesquisar fatores de risco pré-operatórios para óbito em cirurgia cardíaca valvar e construir um modelo de risco simples (escore) para mortalidade hospitalar para os pacientes candidatos à cirurgia no Hospital São Lucas da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS).

MÉTODOS: A amostra do estudo inclui 1.086 pacientes adultos que realizaram cirurgia cardíaca valvar entre Janeiro de 1996 a Dezembro de 2007 no HSL-PUCRS. Regressão logística foi usada para identificar fatores de risco e mortalidade hospitalar. O modelo foi desenvolvido em 699 pacientes e seu desempenho foi testado nos dados restantes (n = 387). O modelo final foi criado com a análise da amostra total (n = 1.086).

RESULTADOS: A mortalidade global foi 11,8%: 8,8% casos eletivos e 63,8% cirurgia de emergência. Na análise multivariada, 9 variáveis permaneceram preditores independentes para o desfecho: idade avançada, prioridade cirúrgica, sexo feminino, fração de ejeção < 45%, cirurgia de revascularização miocárdica (CRM) concomitante, hipertensão pulmonar, classe funcional III ou IV da NYHA, creatinina (1,5 a 2,49 mg/dl e > 2,5 mg/dl ou diálise). A área sob a curva ROC foi 0,83 (IC: 95%, 0,78 - 0,86). O modelo de risco mostrou boa habilidade para mortalidade observada/prevista: teste Hosmer-Lemeshow foi x2 = 5,61; p = 0,691 e r = 0,98 (coeficiente de Pearson).

CONCLUSÃO: As variáveis preditoras de mortalidade hospitalar permitiram construir um escore de risco simplificado para a prática diária, que classifica o paciente de baixo, médio, elevado, muito elevado e extremamente elevado risco pré-operatório.

Palavras-chave: Probabilidade, risco, cuidados pré-operatórios, cirurgia torácica, valvas cardíacas/cirurgia.

Introdução

Atualmente são realizadas, aproximadamente, 275.000 cirurgias para troca de valvas cardíacas em todo o mundo1, com mortalidade operatória oscilando de 1 a 15%2,3. No Brasil, na análise de mais de 115.000 cirurgias cardíacas realizadas entre 2000 e 2003, a mortalidade relatada foi de 8%. Dentre os fatores de risco para óbito em cirurgia valvar, destacam-se: idade avançada4, sexo feminino5-7, doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC)8,9, classe funcional da insuficiência cardíaca (NYHA), disfunção ventricular, prioridade cirúrgica (urgência/emergência), hipertensão arterial pulmonar (HAP)10, disfunção renal11, doença valvar associada com cardiopatia isquêmica12, reoperação13-16 e endocardite Infecciosa17-20.

A partir da análise multivariada desses fatores de risco, observados em determinada amostra, torna-se possível a construção de um escore de risco, que deve objetivar21 a obtenção de uma estimativa de risco cirúrgico real, tornando algumas variáveis passíveis de intervenção na fase pré-operatória e monitorar o efeito de alterações técnicas, a dinâmica assistencial e as falhas do tratamento oferecido.

Logo, o objetivo deste estudo foi o de pesquisar fatores pré-operatórios que possam estar associados com a ocorrência de óbito em cirurgia cardíaca valvar, bem como de construir um escore de risco para mortalidade hospitalar para os pacientes candidatos à cirurgia cardíaca valvar no Hospital São Lucas da PUCRS.

Métodos

População e amostra

Entre Janeiro de 1996 e Dezembro de 2007, 3.895 pacientes foram submetidos à cirurgia cardíaca no Hospital São Lucas da PUC - RS. Desses, 1.086 realizaram cirurgia valvar isolada ou combinada com revascularização miocárdica (CRM), sendo motivo deste estudo.

Delineamento do estudo

Estudo observacional de coorte histórica. Os dados foram coletados prospectivamente e inseridos no banco de dados da unidade de pós-operatório em cirurgia cardíaca do Hospital São Lucas da PUCRS.

Critérios de inclusão

Pacientes com idade igual ou maior que 18 anos levados à cirurgia cardíaca valvar (troca ou plastia) isolada ou combinada com cirurgia de revascularização miocárdica.

Critérios de exclusão

Foram excluídas da análise cirurgias de valvas tricúspide e pulmonar, quando isoladas, dado ao pequeno número de pacientes submetidos a estes procedimentos.

Variáveis em estudo

As variáveis incluídas na análise foram:

• Gênero (masculino/feminino)

• Idade

• Prioridade cirúrgica: cirurgia de emergência/urgência colocada como variável única e definida como necessidade de intervenção em até 48 horas, devido a risco iminente de morte ou estado clínico-hemodinâmico instável.

• Classe funcional da insuficiência cardíaca de acordo com critérios da NYHA.

• Fibrilação atrial

• Acidente vascular cerebral prévio

• Cirurgia cardíaca prévia

• Diabete

• DPOC: diagnosticada clinicamente e/ou por estudo radiológico do tórax e/ou espirometria e/ou em tratamento medicamentoso (corticóide, broncodilatadores)

• Hipertensão arterial sistêmica (HAS)

• Endocardite: atual ou história recente (< 60 dias)

• Obesidade: definida quando o índice de massa corporal (IMC) > 30 kg/m2

• Fração de ejeção: medida pela ecocardiografia

• Creatinina sérica

• Hipertensão arterial pulmonar (HAP): detectada no ecocardiograma. Definida como pressão sistólica em artéria pulmonar > 30 mmHg (conforme Diretriz Brasileira de Hipertensão Arterial Pulmonar de 2005). No entanto, para a confecção do escore não houve estratificação quanto ao grau de severidade da mesma, apenas detecção se presente ou não.

Desfecho

Óbito - Considerado no transoperatório e durante todo o período de hospitalização.

Procedimentos

A anestesia, as técnicas de circulação extracorpórea (CEC) e de cardioplegia foram realizadas de acordo com a padronização do Hospital São Lucas da PUC-RS, conforme previamente descrito22. Após a cirurgia, todos os pacientes foram transferidos para a UTI de pós-operatório em cirurgia cardíaca, em ventilação mecânica.

Análise Estatística

As variáveis contínuas foram descritas por média e desvio padrão e comparadas pelo teste t de Student. As categóricas (ou contínuas categorizadas) foram descritas por contagens e percentuais e comparadas pelo teste de qui-quadrado. Para o processo de construção do escore de risco, o banco de dados foi dividido de modo aleatório em duas porções: 2/3 dos dados foram utilizados para modelagem e 1/3 para validação.

Obtenção do modelo de risco preliminar - A consideração inicial das variáveis seguiu um modelo hierárquico baseado em plausibilidade biológica e informações externas (literatura) quanto à relevância e força das associações desses potenciais fatores de risco com a ocorrência do desfecho em estudo (óbito intra-hospitalar).

Uma vez listadas essas variáveis, usamos regressão logística múltipla em processo de seleção retrógrada (backward selection) mantendo-se no modelo todas as variáveis com nível de significância p < 0,05. Em seguida, foi construído um escore de risco ponderado baseado na magnitude dos coeficientes b da equação logística. Ao serem transformados (exp [b]) em odds ratios (razão de chances), os valores foram arredondados para o número inteiro mais próximo para compor o escore.

Validação - O escore de risco preliminar foi aplicado no banco de dados de validação obtendo-se duas estatísticas de desempenho: estatística c (área sob a curva ROC), o qui-quadrado de adequação de ajuste (goodness-of-fit) de Hosmer-Lemeshow (HL) e o, consequente, coeficiente de correlação de Pearson entre os eventos observados e os preditos pelo modelo. Os valores para a área sob a curva ROC entre 0,85 e 0,90 indicam excelente poder discriminatório. Um qui-quadrado de HL não significativo (p > 0,05) sinaliza boa calibração do modelo. Um valor de coeficiente de correlação de Pearson r > 0,7 indica correlação muito forte entre os valores observados e os preditos.

Obtenção do escore de risco final - Uma vez observado um desempenho apropriado do modelo no processo de validação, os bancos de dados (modelagem e validação) foram combinados para a obtenção do escore final. Neste processo não foram incluídas ou removidas variáveis, o que resultou simplesmente na obtenção de estimativas mais precisas para os coeficientes já previamente calculados. Foram também apresentadas as mesmas estatísticas de desempenho descritas acima.

O modelo logístico resultante seguiu a fórmula abaixo e, diferentemente do escore, apresenta estimativas diretas da probabilidade de ocorrência do desfecho. Este processo é entendido por alguns autores como sendo mais apropriado na obtenção de estimativas de evento, apesar de apresentar um certo grau de complexidade matemática para o seu uso na prática médica diária. A aplicação do modelo logístico é mais adequada para prognóstico de risco individual, principalmente em paciente com risco muito elevado no modelo aditivo23.

P(evento) = 1 / 1 + exp (- (β0 + β1x1 + . . . + βk xk))

Os dados foram processados e analisados com o auxílio do programa Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) versão 15.0.

Considerações éticas - O projeto de pesquisa deste estudo foi submetido ao Comitê de Ética em Pesquisa da FAMED PUCRS, sob o registro número 06003478.

Resultados

Características

Na amostra total (1.086) 128 pacientes tiveram óbito (11,8%). Considerando-se apenas as cirurgias eletivas, a taxa de óbito cai para 8,8%. Nos casos onde a intervenção cirúrgica foi de urgência/ emergência (5,3%), a mortalidade foi muito elevada: 63,8%. Esses pacientes contribuíram com 29% do total de óbitos. A idade média da população estudada foi 55,5 anos (± 15,8 anos) e 45% dos pacientes tinham idade igual ou maior que 60 anos. Em relação ao gênero, 56% eram homens. Em 20% dos pacientes, houve necessidade de revascularização miocárdica combinada (tabela 1).

Desenvolvimento do modelo de risco (modelagem)

Em 699 pacientes não consecutivos (escolha aleatória) que constituem 2/3 da amostra total foi realizada regressão logística múltipla dos preditores. Os preditores selecionados, devido à sua significância estatística, para a construção do escore, foram: idade (> 60 anos), prioridade cirúrgica, fração de ejeção (< 45%), sexo feminino, CRM combinada, hipertensão pulmonar, classe funcional III ou IV (NYHA), creatinina > 1,5 a 2,49 mg/dl e creatinina > 2,5 mg/dl ou diálise (tabela 2).

A pontuação do escore, de acordo com o descrito na análise estatística encontra-se na tabela 2. A área sob a curva ROC do modelo obtido foi 0,82 (IC 95% 0,77 a 0,87).

Validação do modelo de risco

A validação externa foi realizada em 387 pacientes (1/3 da amostra total) escolhidos aleatoriamente. O modelo de risco teve acurácia medida pela área sob a curva ROC de 0,84 (IC 95% 0,77 a 0,90) tendo, portanto, boa habilidade discriminatória. Também houve boa correlação entre mortalidade prevista e observada: r = 0,93 com x2 = 8,68 (p = 0,37) (teste de Hosmer - Lemeshow).

Modelo de risco na amostra total: (n = 1.086)

O modelo foi, então, reconstruído a partir da conjugação do escore desenvolvido com dados dos 2/3 da amostra com os dados da validação. Com as variáveis listadas foi usada regressão logística múltipla originando o escore de risco recalibrado baseado na magnitude dos coeficientes β da equação logística (Tabela 3 e Tabela 4). Os fatores associados com risco mais elevado foram: prioridade cirúrgica (emergência/urgência), seguido de creatinina elevada (maior ou igual a 2,5 mg/dl), idade > 60 anos e CRM combinada. A área sob a curva ROC do modelo obtido foi 0,83 (IC 95% 0,78 - 0,86) (figura 1). A tabela 5 mostra o risco de óbito de acordo com o escore e a classificação desse risco (escore aditivo). Para cálculo do escore logístico (avaliação de risco individual) deve ser usada a equação logística inserida na tabela 3. Na amostra total, 70,5% dos pacientes operados tinham risco baixo e médio, isto é, mortalidade estimada pelo escore em 2% e 7,9%, respectivamente. O risco foi considerado extremamente elevado em 6,7% dos pacientes. Para testar a calibração do modelo, foi comparada a mortalidade observada com a prevista entre todos os pacientes em cada um dos cinco intervalos de classificação do escore, obtendo-se um coeficiente de correlação prevista/observada de 0,98 com x2 = 5,61 (p = 0,691) (teste de Hosmer-Lemeshow) (figura 2).

Discussão

Este estudo identificou nove preditores para óbito em cirurgia cardíaca valvar que, de acordo com seu risco, formaram o escore: idade > 60 anos, cirurgia de urgência/emergência, fração de ejeção < 45%, cirurgia em mulheres, cirurgia de revascularização miocárdica concomitante, hipertensão pulmonar, classe funcional III ou IV (NYHA) e insuficiência renal (duas variáveis). Foi desenvolvido, dessa forma, um instrumento de utilidade clínica de fácil aplicação para calcular o risco pré-operatório de óbito para o paciente candidato à cirurgia valvar. A escolha das variáveis foi baseada na própria experiência do setor de pós-operatório de cirurgia cardíaca do Hospital São Lucas da PUC-RS assim como em estudos prévios da literatura3,12,13,24,25. Devemos ter em mente, por outro lado, que ao utilizarmos modelos preditivos de risco à beira do leito, avaliamos a probabilidade de óbito de uma população e não daquele paciente em particular26.

A taxa de óbito neste estudo foi de 11,8%. Quando não consideradas as cirurgias de urgência/emergência, a mortalidade foi de 8,8% (cirurgia valvar isolada ou com CRM combinada). Apesar de ser mais elevada que a maioria dos centros europeus e norte-americanos, é semelhante à relatada no Brasil de acordo com os dados do DATASUS, isto é, 8,9% para cirurgias valvares27,28. Considerando que tanto o registro da STS como o UK Cardiac Surgical Register são voluntários enquanto que o DATASUS é administrativo, a comparação entre os resultados cirúrgicos obtidos é inapropriada. Pons e cols.29 do Catalan Study Group on Open Surgery Heart desenvolveram um modelo de risco para óbito a partir da análise de 1.309 cirurgias cardíacas, onde 47% eram procedimentos valvares. A mortalidade relatada pelos autores, tanto global quanto para casos eletivos, foi semelhante à nossa: 10,9% e 8%, respectivamente. No modelo de risco desenvolvido por Ambler e cols.3, a mortalidade para cirurgias eletivas foi de 5%. Nowicki e cols.12 do Northern New England Cardiovascular Disease Study Group relataram 6,2% de óbitos para cirurgia valvar aórtica e 9,4% para procedimento na valva mitral. No Brasil, Brandão e cols.30, em estudo com implante de próteses mecânicas de duplo folheto, relataram mortalidade mitral de 13,5% e aórtica de 7,5%. De Bacco e cols.15, também em nosso meio, em estudo retrospectivo com 703 pacientes que foram à cirurgia para implante de bioprótese de pericárdio bovino, relataram 14,3% de óbitos hospitalares e 12,1% quando a cirurgia foi eletiva.

O que a literatura demonstra, portanto, é uma ampla oscilação na taxa de óbito, estimulando a busca de fatores que contribuam com a mortalidade hospitalar.

A idade acima de 60 anos foi preditor de óbito importante neste estudo, originando 3 pontos no escore. A idade, como preditor de óbito, faz parte de todos os escores de risco encontrados na literatura3,12,13,24,25. O que é notável em cada escore é a diferença do ponto de corte a partir do qual é estabelecido o risco cirúrgico. O estudo de Hannan e cols.25 constatou que pacientes operados com pelo menos 50 anos de idade tinham maior mortalidade hospitalar, independente da intervenção valvar realizada: troca aórtica, mitral, multivalvar, com ou sem cirurgia de revascularização. O EuroSCORE24 conseguiu determinar que a partir de 60 anos há incremento no risco de óbito e acrescenta um ponto para cada 5 anos a partir de então.

No presente estudo, a mortalidade foi mais elevada nas mulheres: 14,4% contra 9,8% nos homens, sendo fator de risco independente para óbito hospitalar (OR; 1,9 IC 95% 1,2-3,0). No escore de risco originou 2 pontos. Entretanto, deve ser observado que paciente feminina na ausência de outro fator de risco tem baixa mortalidade estimada conforme o escore: 2%, semelhante a paciente masculino na mesma situação. O risco aumentado para mulheres é controverso na literatura3,12,24.

Pacientes em classe funcional III ou IV constituem 44% dos casos da nossa amostra e tiveram mortalidade hospitalar de 18,1% contra 6,8% naqueles em que a classe funcional era I ou II. No escore contribuiu com 2 pontos. Este achado demonstra que a cirurgia em pacientes valvopatas deve ser realizada antes do desenvolvimento de sintomas que limitem a capacidade física de forma importante. Portanto, a classe funcional que é um parâmetro estritamente clínico, é fator prognóstico importante que, a despeito de sua subjetividade, é de fácil registro à beira do leito. É o sintoma do paciente recebendo sua devida valorização.

Neste estudo encontramos que FE < 45% foi importante fator de risco para óbito com OR de 2,1; IC 95% 1,2-3,7 na regressão logística, acrescentando 2 pontos no modelo de risco. Demonstrando a importância da disfunção ventricular, mesmo na ausência de sintomas.

Hipertensão pulmonar, a qual foi considerada como PSAP > 30 mmHg obtida por ecocardiograma, esteve presente em 25% dos pacientes operados e foi fator de risco independente para óbito em nossa série: OR 2,0; IC 95% 1,3-3,2, acrescentando 2 pontos no escore. Embora não avaliada na maioria dos estudos12,29,31, a presença de HAP mostrou-se preditor importante para óbito em algumas séries13,24.

O estudo demonstrou que pacientes candidatos à troca valvar associada com cirurgia de revascularização miocárdica tem risco de óbito três vezes maior no pós-operatório acrescentando 3 pontos ao escore. A ocorrência elevada de óbito nesses pacientes - 25,2% contra 8,5% para troca valvar isolada - demonstra que outras comorbidades estão associadas.

A presença de creatinina elevada é um importante preditor de risco para óbito no presente estudo. Em pacientes com creatinina > 2,5 mg/dl (em diálise ou não) o risco é seis vezes maior (OR 6,00; IC 95% 2,12 - 16,99). Incluímos pacientes em diálise nesse grupo, devido ao pequeno número na amostra (9 pacientes, apenas).

O maior impacto na pontuação do escore desenvolvido em nosso estudo foi a realização de cirurgia valvar em pacientes com risco de vida iminente. Essa situação esteve presente em 5,3% dos casos na amostra e a taxa de óbito foi de 64%, sendo responsável por 29% dos óbitos. Estudo publicado por De Bacco mostrou mortalidade semelhante4. Em nosso meio, recentemente foi publicado, um novo escore de risco para cirurgia valvar (VMCP) que conseguiu predizer maior tempo de internação hospitalar. Entretanto, o risco de óbito não foi previsível na análise multivariada31.

Acurácia do escore

A discriminação do modelo desenvolvido neste estudo de acordo com a curva ROC foi 0,83 (IC 95% 0,78-0,86). A calibração do presente escore, isto é, o grau de concordância entre a mortalidade observada e o risco previsto teste H-L (teste Hosmer-Lemeshow) foi r = 0,98, x2 = 5,61 (p = 0,691) o que indica um bom desempenho do modelo. Na maioria dos escores de mortalidade a área sob a curva ROC encontra-se entre 0,70 e 0,8632,33 (tabela 6).

Limitações

Nosso modelo de risco foi construído e validado numa única instituição. Vários estudos demonstram que os escores apresentam desempenho inferior quando aplicados a grupos de pacientes diferentes dos quais foram desenvolvidos26. Portanto a validação em população externa com novos dados de outras instituições é importante para que o escore tenha ampla aplicação clínica.

Como todos os escores existentes na literatura, o atual não apresenta perfeita discriminação, apesar de ser considerada boa (área sob a curva ROC 0,83; IC 95% 0,78-0,86). É provável que mecanismos ainda desconhecidos de resposta fisiopatológica à cirurgia ou de fatores que influenciam a reserva individual de cada paciente, possam contribuir para que o escore não tenha valor preditivo elevado.

Com a melhora contínua do cuidado médico é possível que o modelo perca a calibração. Essa perda deverá ser compensada recalibrando o índice de risco com o uso de dados mais recentes a partir de novas coortes de pacientes.

A presença de HAP não foi categorizada em graus de gravidade o que poderia agregar maior risco proporcional ao aumento da mesma. Com uma amostra maior talvez isso seja possível.

Implicações

Como o escore tem origem em banco de dados clínicos, o sistema oferece uma estimativa de risco cirúrgico do "mundo real". O escore serve para monitorar deficiência hospitalar, da equipe multidisciplinar (cirurgião, anestesista e equipe de pós-operatório) e da indicação cirúrgica. O modelo tem acurácia suficiente para ser empregado na rotina do Hospital São Lucas da PUC - RS e para ser testado com dados de outra instituição.

Conclusões

Os fatores de risco que se associaram à ocorrência de óbito hospitalar após cirurgia cardíaca valvar foram: idade acima de 60 anos, prioridade cirúrgica, sexo feminino, fração de ejeção FE < 45%, CRM concomitante, hipertensão pulmonar, classe funcional III ou IV da NYHA e creatinina elevada. A partir das variáveis identificadas que foram preditoras de mortalidade hospitalar, foi possível construir um escore de risco que classifica o paciente como de baixo, médio, elevado, muito elevado e extremamente elevado risco de pré-operatório.

Potencial Conflito de Interesses

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

Fontes de Financiamento

O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Vinculação Acadêmica

Este artigo é parte de tese de doutorado de João Carlos Vieira da Costa Guaragna pelo Hospital São Lucas da PUCRS.

Correspondência:

João Carlos Vieira da Costa Guaragna

Rua Paulino Chaves, 84 - Santo Antônio

90640-200 - Porto Alegre, RS - Brasil

E-mail:

guaragna@cardiol.br,

biagua@terra.com.br

Artigo recebido em 15/04/09; revisado recebido em 21/10/09; aceito em 24/11/09.

1. Rabkin E, Schoen FJ. Cardiovascular tissue engineering. Cardiovasc Pathol. 2002;11 (6): 305-17. Cardiovascular tissue engineering Cardiovasc Pathol 2002 305 17 6 11 Rabkin E Schoen FJ 2. Brandão CMA. Avaliação do risco em cirurgia cardíaca valvar. In: Grinberg M, Sampaio RO. (editores). Doença valvar. Barueri: Manole; 2006. p. 199-201. Doença valvar 2006 199 201 Brandão CMA Grinberg M Sampaio RO 3. Ambler G, Omar RZ, Royston P, Kinsman R, Keogh BE, Taylor KM. Generic simple risk stratification model for heart valve surgery. Circulation. 2005; 112 (2): 224-31. Generic simple risk stratification model for heart valve surgery Circulation 2005 224 31 2 112 Ambler G Omar RZ Royston P Kinsman R Keogh BE Taylor KM 4. De Bacco MW, Sant'Anna JRM, De Bacco G, Sant'Anna RT, Santos MF, Pereira E, et al. Fatores de risco hospitalar para implante de bioprótese valvar de pericárdio bovino. Arq Bras Cardiol. 2007; 89 (2): 125-30. Fatores de risco hospitalar para implante de bioprótese valvar de pericárdio bovino Arq Bras Cardiol 2007 125 30 2 89 De Bacco MW Sant'Anna JRM De Bacco G Sant'Anna RT Santos MF Pereira E 5. Brandrup-Wognsen G, Berggren H, Hartford M, Hjalmarson A, Karlsson T, Herlitz J. Female sex is associated with increased mortality and morbity early, but no late, after coronary artery bypass grafting. Eur Heart J. 1996; 17 (9): 1426-31. Female sex is associated with increased mortality and morbity early, but no late, after coronary artery bypass grafting Eur Heart J 1996 1426 31 9 17 Brandrup-Wognsen G Berggren H Hartford M Hjalmarson A Karlsson T Herlitz J 6. Risum O, Abddelnoor M, Nitter-Hauges, Levorstad K, Svennevig JL. Coronary artery bypass surgery in women and in men; early and long-term results: a study of the Norwegian population adjusted by age and sex. Eur J Cardiothorac Surg. 1997; 11 (3): 539-46. Coronary artery bypass surgery in women and in men; early and long-term results: a study of the Norwegian population adjusted by age and sex Eur J Cardiothorac Surg 1997 539 46 3 11 Risum O Abddelnoor M Nitter-Hauges Levorstad K Svennevig JL 7. Findlay IN. Coronary bypass surgery in women. Curr Opin Cardiol. 1994; 9 (6): 650-7. Coronary bypass surgery in women Curr Opin Cardiol 1994 650 7 6 9 Findlay IN 8. Cohen A, Katz M, Katz R, Hauptman E, Schachner A. Chronic obstructive pulmonary disease in patients undergoing coronary artery bypass grafting. J Thorac Cardiovasc Surg. 1995; 109 (3): 574-81. Chronic obstructive pulmonary disease in patients undergoing coronary artery bypass grafting J Thorac Cardiovasc Surg 1995 574 81 3 109 Cohen A Katz M Katz R Hauptman E Schachner A 9. Samuels LE, Kaufman MS, Morris RJ, Promisloff R, Brockman SK. Coronary artery bypass grafting in patients with COPD. Chest. 1998; 113 (4): 878-82. Coronary artery bypass grafting in patients with COPD Chest 1998 878 82 4 113 Samuels LE Kaufman MS Morris RJ Promisloff R Brockman SK 10. Vincens JJ, Temizer D, Post JR, Edmunds LH Jr, Herrmann HC. Long-term outcome of cardiac surgery in patients with mitral stenosis and severe pulmonary hypertension. Circulation. 1995; 92 (Suppl 9:II): 137-42. Long-term outcome of cardiac surgery in patients with mitral stenosis and severe pulmonary hypertension Circulation 1995 137 42 92 Vincens JJ Temizer D Post JR Edmunds LH Jr Herrmann HC 11. Anderson RJ, O'Brien M, Mawhinney S, VillaNueva CB, Moritz TE, Sethi GK, et al. Mild renal failure is associated with adverse outcome after cardiac valve surgery Am J Kidney Dis. 2000; 35 (6): 1127-34. Mild renal failure is associated with adverse outcome after cardiac valve surgery Am J Kidney Dis 2000 1127 34 6 35 Anderson RJ O'Brien M Mawhinney S VillaNueva CB Moritz TE Sethi GK 12. Nowicki ER, Birkmeyer NJO, Weintranb RW, Leavitt BJ, Sanders JH, Dacey LJ, et al. Multivariable prediction of in-hospital mortality associated with aortic and mitral valve surgery in Northern New England. Ann Thorac Surg. 2004; 77 (6): 1966-77. Multivariable prediction of in-hospital mortality associated with aortic and mitral valve surgery in Northern New England Ann Thorac Surg 2004 1966 77 6 77 Nowicki ER Birkmeyer NJO Weintranb RW Leavitt BJ Sanders JH Dacey LJ 13. Parsonnet V, Dean D, Bernstein AD. A method of uniform stratification of risk for evaluating the results of surgery in acquired adult heart disease. Circulation. 1989; 79 (6 Pt 2): I3-12. A method of uniform stratification of risk for evaluating the results of surgery in acquired adult heart disease Circulation 1989 I3 12 6 Pt 2 79 Parsonnet V Dean D Bernstein AD 14. Florath I, Rosendhal UP, Mortasawi A, Bauer SF, Dalladaku F, Ennker IC. Current determinants of operative mortality in 1400 patients requiring aortic valve replacement. Ann Thorac Surg. 2003; 76 (1): 75-83. Current determinants of operative mortality in 1400 patients requiring aortic valve replacement Ann Thorac Surg 2003 75 83 1 76 Florath I Rosendhal UP Mortasawi A Bauer SF Dalladaku F Ennker IC 15. De Bacco G, De Bacco MW, Sant'anna JRM, Santos MF, Sant'anna RT, Prates PR, et al. Aplicabilidade do escore de risco de Ambler para pacientes com substituição valvar por bioprótese de pericárdio bovino. Rev Bras Cir Cardiovasc. 2008; 23 (3): 336-43. Aplicabilidade do escore de risco de Ambler para pacientes com substituição valvar por bioprótese de pericárdio bovino Rev Bras Cir Cardiovasc 2008 336 43 3 23 De Bacco G De Bacco MW Sant'anna JRM Santos MF Sant'anna RT Prates PR 16. Vogt A, Grube E, Glunz HG, Hauptmann KE, Sechtem U, Maurer W, et al. Determinants of mortality after cardiac surgery: results of the Registry of de Arbeitsgemelinshaft Leitender Kardiologischer Krankengausärz.(ALKK) on 10.525 patients. Eur Heart J. 2000; 21 (1): 28-32. Determinants of mortality after cardiac surgery: results of the Registry of de Arbeitsgemelinshaft Leitender Kardiologischer Krankengausärz.(ALKK) on 10.525 patients Eur Heart J 2000 28 32 1 21 Vogt A Grube E Glunz HG Hauptmann KE Sechtem U Maurer W 17. Delahaye F, Célard M, Roth O, de Gevigney G. Indications and optimal timing for surgery in infective endocarditis. Heart. 2004; 90 (6): 618-20. Indications and optimal timing for surgery in infective endocarditis Heart 2004 618 20 6 90 Delahaye F Célard M Roth O de Gevigney G 18. Revilla A, López J, Vilacosta I, Villacorta E, Rollan MJ, Echevarria R, et al. Clinical and prognostic profile of patients with infective endocarditis who need urgent surgery. Eur Heart J. 2007; 28 (1): 65-71. Clinical and prognostic profile of patients with infective endocarditis who need urgent surgery Eur Heart J 2007 65 71 1 28 Revilla A López J Vilacosta I Villacorta E Rollan MJ Echevarria R 19. Richardson JV, Karp RB, Kirklin JW, Dismukes WE. Treatment of infective endocarditis: a ten-year comparative analysis. Circulation. 1978; 58 (4): 589-97. Treatment of infective endocarditis: a ten-year comparative analysis Circulation 1978 589 97 4 58 Richardson JV Karp RB Kirklin JW Dismukes WE 20. Hasbun R, Vikran HR, Barakat LA, Bueconsejo J, Quagliarello VJ. Complicated left-sided native valve endocarditis in adults: risk classification for mortality. JAMA. 2003; 289 (15): 1933-40. Complicated left-sided native valve endocarditis in adults: risk classification for mortality JAMA 2003 1933 40 15 289 Hasbun R Vikran HR Barakat LA Bueconsejo J Quagliarello VJ 21. Méndez FJM. Estratificación del riesgo en cirugía cardíaca. Arch Cardiol Mex. 2002; 72 (Suppl I): 141-7. Estratificación del riesgo en cirugía cardíaca Arch Cardiol Mex 2002 141 7 72 Méndez FJM 22. Guaragna JCVC. Cirurgia cardíaca e hipertensão arterial no pós-operatório imediato: fatores pré e transoperatórios. [Dissertação]. Porto Alegre: Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; 1999. Cirurgia cardíaca e hipertensão arterial no pós-operatório imediato: fatores pré e transoperatórios 1999 Guaragna JCVC 23. Zingone B, Pappalardo A, Dreas L. Logistic versus additive EuroSCORE. A comparative assessment of the two models in an independent population sample. Eur J Cardiothorac Surg. 2004; 26 (6): 1134-40. Logistic versus additive EuroSCORE. A comparative assessment of the two models in an independent population sample Eur J Cardiothorac Surg 2004 1134 40 6 26 Zingone B Pappalardo A Dreas L 24. Roques F, Nashef SAM, Michel P, Gauducheau E, de Vincentilis C, Baudet E, et al. Risk factors and outcome in European cardiac surgery: analysis of the EuroSCORE multinational database of 19.030 patients. Eur J Cardiothorac Surg. 1999; 15 (6): 816-23. Risk factors and outcome in European cardiac surgery: analysis of the EuroSCORE multinational database of 19.030 patients Eur J Cardiothorac Surg 1999 816 23 6 15 Roques F Nashef SAM Michel P Gauducheau E de Vincentilis C Baudet E 25. Hannan EL, Racz MJ, Jones RH, Gold JP, Ryan TJ, Hafner JP, et al. Predictors of mortality for patients undergoing cardiac valve replacements in New York State. Ann Thorac Surg. 2000; 70 (4): 1212-8. Predictors of mortality for patients undergoing cardiac valve replacements in New York State Ann Thorac Surg 2000 1212 8 4 70 Hannan EL Racz MJ Jones RH Gold JP Ryan TJ Hafner JP 26. Shahian DM, Blackstone EH, Edwards FH. Cardiac surgery risk models: a position article. Ann Thorac Surg. 2004; 78 (5): 1868-77. Cardiac surgery risk models: a position article Ann Thorac Surg 2004 1868 77 5 78 Shahian DM Blackstone EH Edwards FH 27. Ribeiro ALP, Gagliardi SPL, Nogueira JLS, Silveira LM, Colosimo EA, Lopes do Nascimento CA. Mortality related to cardiac surgery in Brazil, 2000 -2003. J Thorac Cardiovasc Surg. 2006; 131 (4): 907-9. Mortality related to cardiac surgery in Brazil, 2000 -2003 J Thorac Cardiovasc Surg 2006 907 9 4 131 Ribeiro ALP Gagliardi SPL Nogueira JLS Silveira LM Colosimo EA Lopes do Nascimento CA 28. David TE. Should cardiac surgery be performed in low-volume hospitals. J Thorac Cardiovasc Surg. 2006; 131 (4): 773-4. Should cardiac surgery be performed in low-volume hospitals J Thorac Cardiovasc Surg 2006 773 4 4 131 David TE 29. Pons JMV, Granados A, Espinas JA, Borras JM, Martin I, Moreno V. Assessing open heart surgery mortality in Catalonia (Spain) trhough a predictive risk model. Eur J Cardiothorac Surg. 1997; 11 (3): 415-23. Assessing open heart surgery mortality in Catalonia (Spain) trhough a predictive risk model Eur J Cardiothorac Surg 1997 415 23 3 11 Pons JMV Granados A Espinas JA Borras JM Martin I Moreno V 30. Brandão CMA, Pomerantzeff PMA, Cunha CR, Morales IIE, Puig LB, Grinberg M, et al. Substituição valvar com próteses mecânicas de duplo folheto. Rev Bras Cir Cardiovasc. 2000; 15 (3): 227-33. Substituição valvar com próteses mecânicas de duplo folheto Rev Bras Cir Cardiovasc 2000 227 33 3 15 Brandão CMA Pomerantzeff PMA Cunha CR Morales IIE Puig LB Grinberg M 31. Grinberg M, Jonke VM, Sampaio RO, Spina G, Tarasoutchi F. Validação de um novo escore de risco cirúrgico para cirurgia valvar. Arq Bras Cardiol (online). 2009; 92 (4): 320-5. Validação de um novo escore de risco cirúrgico para cirurgia valvar Arq Bras Cardiol (online) 2009 320 5 4 92 Grinberg M Jonke VM Sampaio RO Spina G Tarasoutchi F 32. Kurki RS. Prediction of outcome in cardiac surgery. Mt Sinai J Med. 2002; 69 (1-2): 68-2. Prediction of outcome in cardiac surgery Mt Sinai J Med 2002 68 2 1-2 69 Kurki RS 33. Dupuis J-Y. Predicting outcomes in cardiac surgery: risk stratification matters? Curr Opin Cardiol. 2008; 23 (6): 560-7. Predicting outcomes in cardiac surgery: risk stratification matters? Curr Opin Cardiol 2008 560 7 6 23 Dupuis J-Y Original Articles Proposed preoperative risk score for patients candidate to cardiac valve surgery

BACKGROUND: To establish a risk score for heart surgery allows the assessment of preoperative risk, informing the patient and defining care during the intervention. OBJECTIVE: To assess preoperative risk factors for death in cardiac valve surgery and construct a simple risk model (score) for in-hospital mortality of patients candidate to surgery at Hospital São Lucas of Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS). METHODS: The study sample included 1,086 adult patients that underwent cardiac valve surgery between January 1996 and December 2007 at HSL-PUCRS. Logistic regression was used to identify risk and in-hospital mortality factors. The model was developed in 699 patients and its performance was tested in the remaining data (n = 387). The final model was created using the total study sample (n = 1,086). RESULTS: Global mortality was 11.8%: 8.8% of elective cases and 63.8% of emergency cases. At the multivariate analysis, 9 variables remained independent predictors for the outcome: advanced age, surgical priority, female sex, ejection fraction < 45%, concomitant myocardial revascularization (CABG), pulmonary hypertension, NYHA functional class III or IV, creatinine levels (1.5 to 2.49 mg/dl and > 2.5 mg/dl or undergoing dialysis). The area under the ROC curve was 0.83 (95% CI: 0.78-0.86). The risk model showed good capacity for observed/predicted mortality: the Hosmer-Lemeshow test was x² = 5.61; p = 0.691 and r = 0.98 (Pearson's coefficient). CONCLUSION: The variables predictive of in-hospital mortality allowed the construction of a simplified risk score for daily practice, which classifies the patient as having low, moderate, high, very high and extremely high preoperative risk.

 Probability risk preoperative care thoracic surgery heart valves

ORIGINAL ARTICLE

Proposed preoperative risk score for patients candidate to cardiac valve surgery

João Carlos Vieira da Costa Guaragna; Luiz Carlos Bodanese; Fabiana Lucas Bueno; Marco Antonio Goldani

Hospital São Lucas da Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS - Brazil

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ABSTRACT

BACKGROUND: To establish a risk score for heart surgery allows the assessment of preoperative risk, informing the patient and defining care during the intervention.

OBJECTIVE: To assess preoperative risk factors for death in cardiac valve surgery and construct a simple risk model (score) for in-hospital mortality of patients candidate to surgery at Hospital São Lucas of Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS).

METHODS: The study sample included 1,086 adult patients that underwent cardiac valve surgery between January 1996 and December 2007 at HSL-PUCRS. Logistic regression was used to identify risk and in-hospital mortality factors. The model was developed in 699 patients and its performance was tested in the remaining data (n = 387). The final model was created using the total study sample (n = 1,086).

RESULTS: Global mortality was 11.8%: 8.8% of elective cases and 63.8% of emergency cases. At the multivariate analysis, 9 variables remained independent predictors for the outcome: advanced age, surgical priority, female sex, ejection fraction < 45%, concomitant myocardial revascularization (CABG), pulmonary hypertension, NYHA functional class III or IV, creatinine levels (1.5 - 2.49 mg/dl and > 2.5 mg/dl or undergoing dialysis).The area under the ROC curve was 0.83 (95%CI: 0.78 - 0.86). The risk model showed good capacity for observed/predicted mortality: the Hosmer-Lemeshow test was x2 = 5.61; p = 0.691 and r = 0.98 (Pearson's coefficient).

CONCLUSIONS: The variables predictive of in-hospital mortality allowed the construction of a simplified risk score for daily practice, which classifies the patient as having low, moderate, high, very high and extremely high preoperative risk. (Arq Bras Cardiol 2010; 94(4):507-514)

Key Words: Probability; risk; preoperative care; thoracic surgery; heart valves/surgery.

Introduction

Currently, a total of 275,000 cardiac valve replacement surgeries are carried out worldwide1, with operative mortality ranging from 1 to 15%2,3. In Brazil, at the analysis of more than 115,000 heart surgeries carried out between 2000 and 2003, the reported mortality was 8%. The main risk factors for death during valve replacement surgeries are: advanced age4, female sex5-7, chronic obstructive pulmonary disease (COPD)8,9, New York Heart Association functional class (NYHA- FC), ventricular dysfunction, surgical priority (urgency/emergency), pulmonary arterial hypertension (PAH)10, renal dysfunction11, valvular disease associated with ischemic cardiopathy12, reoperation13-16 and infectious endocarditis17-20.

The multivariate analysis of these risk factors, observed in a certain sample, enables the construction of a risk score, with the objective21 of obtaining an actual surgical risk estimate, making some variables capable of undergoing intervention in the preoperative phase and monitoring the effect of technical alterations, assistential dynamics and failures in the treatment offered to patients.

Thus, the objective of the present study was to research preoperative factors that could be associated with the occurrence of death in cardiac valve surgery, as well as construct a risk score for in-hospital mortality for patients candidate to cardiac valve surgery in Hospital São Lucas of PUCRS.

Methods

Population and sample

Between Janeiro 1996 and December de 2007, 3,895 patients were submitted to heart surgery in Hospital São Lucas of PUC - RS. Of these, 1,086 underwent isolated cardiac valve surgery or CABG-associated surgery, which was the object of the present study.

Study design

The present was a historical cohort observational study. The data were prospectively collected and inserted in the database of the Cardiac Surgery Postoperative Unit of Hospital São Lucas of PUCRS.

Inclusion criteria

Patients aged 18 or older submitted to cardiac valve replacement surgery (valve replacement or plasty), isolated or in combination with myocardial revascularization surgery (CAGB).

Exclusion criteria

Tricuspid and pulmonary valve surgeries, when isolated surgical procedures, were excluded from the analysis due to the small number of patients submitted to these procedures.

Study variables

The variables included in the analysis were:

• Sex (male/female)

• Age

• Surgical priority: emergency/urgency surgery considered as a single variable and defined as the need to undergo surgical intervention in up to 48 hours, due to imminent risk of death or unstable clinical-hemodynamic condition.

• Heart failure functional class according to NYHA criteria.

• Atrial fibrillation

• Previous cerebrovascular accident

• Previous heart surgery

• Diabetes

• COPD: diagnosed clinically and/or through a radiological study of the thorax and/or spirometry and/or current drug treatment (corticoids, bronchodilators)

• Systemic arterial hypertension (SAH)

• Endocarditis: current or recent history (< 60 days)

• Obesity: defined when the body mass index (BMI) > 30 kg/m2

• Ejection fraction: measured by echocardiography

• Serum creatinine

• Pulmonary arterial hypertension (PAH): detected at the echocardiogram. Defined as systolic pressure in pulmonary artery > 30 mmHg (according to the Brazilian Guideline of Pulmonary Arterial Hypertension of 2005). However, for the construction of the score, there was no stratification regarding the degree of severity of the latter, only detection of its presence or absence.

Outcome

Death - Considered in the transoperative period and throughout the entire hospitalization period.

Procedures

Anesthesia, extracorporeal circulation (ECC) and cardioplegia were carried out according to the standard procedures of Hospital São Lucas of PUC-RS, as previously described22. After the surgery, all patients were transferred to the postoperative intensive care unit (ICU) and mechanically ventilated.

Statistical analysis

The continuous variables were described by means and standard deviations and compared by Student's t test. The categorical variables (or categorized continuous variables) were described by the Chi-square test. To construct the risk score, the database was randomly divided in two portions: 2/3 of the data were used for the modeling and 1/3 for validation.

Obtaining the preliminary risk model - The initial consideration of the variables followed a hierarchical model based on biological plausibility and external information (literature) regarding the relevance and power of the association between these potential risk factors and the occurrence of the outcome being analyzed (in-hospital death).

Once these variables were listed, multiple logistic regression was used in a backward selection process and all variables with a level of significance p < 0.05 were maintained in the model. After that, a weighted risk score was built, based on the magnitude of the b coefficients of the logistic equation. After they were transformed (exp [b]) into odds ratios, the values were rounded to the closest whole number to create the score.

Validation - The preliminary risk score was applied to the validation database and two performance statistics were obtained: c-statistics (area under the ROC curve), the Hosmer-Lemeshow (HL) Chi-square test of goodness-of-fit and the consequent Pearson's coefficient of correlation between the observed events and those predicted by the model. The values for the area under the ROC curve between 0.85 and 0.90 indicate an excellent discriminatory power. A non-significant HL Chi-square test (P > 0.05) shows good model calibration. A Pearson's coefficient of correlation value r > 0.7 indicates a strong correlation between the observed values and the predicted ones.

Obtaining the final risk score - Once an appropriate performance of the model was observed at the validation process, the databases (modeling and validation) were combined to obtain the final risk score. During this process, the variables that had been removed were not included, which simply resulted in the obtaining of more precise estimates for the coefficients that had been previously calculated. The same aforementioned performance statistics were also presented.

The resulting logistic model followed the formula presented below and, differently from the score, it presents direct estimates of outcome occurrence probability. This process is understood by some authors109 as being more appropriate to obtain event estimates, although it presents a certain degree of mathematical complexity for its use in daily medical practice. The use of the logistic model is more adequate for the prognosis of individual risk, mainly in patients with a very high risk in the additive model23.

P(event) = 1 / 1 + exp (-(β0 + β1x1 + . . . + βk xk))

The data were processed and analyzed with the help of the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), release 15.0.

Ethical considerations - The research project of the present study was submitted to the Ethics Committee in Research of FAMED PUCRS, registration # 06003478.

Results

Characteristics

Of the total sample (1,086) 128 patients died (11.8%). Considering only the elective surgeries, the mortality rate decreases to 8.8%. In cases where the surgical intervention was an emergency/urgency (5.3%), mortality was very high: 63.8%. These patients contributed with 29% of the total number of deaths. The mean age of the studied population was 55.5 years (± 15.8 years) and 45% of the patients were aged 60 years or older. Regarding gender, 56% of the patients were males. Combined myocardial revascularization (CABG) was necessary in 20% of the patients (Table 1).

Development of the risk model (modeling)

The multiple logistic regression of the predictors was carried out in 699 non-consecutive patients (random selection), which accounted for 2/3 of the total sample. The selected predictors, due to their statistical importance for the risk score construction, were: age (> 60 years), surgical priority, ejection fraction (< 45%), female sex, combined CABG, pulmonary hypertension, functional class III or IV (NYHA), creatinine > 1.5 to 2.49 mg/dl and creatinine > 2.5 mg/dl or dialysis (Table 2). The scoring system, according to what was described in the statistical analysis, is shown in Table 2. The area under the ROC curve of the obtained model was 0.82 (95%CI: 0.77 to 0.87).

Validation of the risk model

The external validation was carried out in 387 patients (1/3 of the total sample), chosen randomly. The risk model accuracy was measured by the area under the ROC curve of 0.84 (95%CI: 0.77 to 0.90) thus presenting good discriminatory capacity. There was also a good correlation between the predicted and the observed mortality: r = 0.93 with x2 = 8.68 (p = 0.37) (Hosmer-Lemeshow test).

Risk model in the total sample: (n = 1,086)

The model was then reconstructed based on the integration of the score developed with data from 2/3 of the sample and the validation data. The multiple logistic regression was used with the listed variables, originating the recalibrated risk score based on the magnitude of the β coefficients of the logistic equation (Table 3 and Table 4). The factors associated with higher risk were: surgical priority (emergency/urgency), followed by high creatinine levels (> 2.5 mg/dl), age > 60 years and combined CABG. The area under the ROC curve of the obtained model was 0.83 (95%CI: 0.78 - 0.86) (Figure 1). Table 6 shows the risk of death according to the score and the classification of this risk (additive score). To calculate the logistic score (evaluation of individual risk), the logistic equation inserted in Table 3 must be used. In the total sample, 70.5% of the patients submitted to surgery presented low and moderate risk, that is, mortality estimated by the score at 2% and 7.9%, respectively. The risk was considered extremely high in 6.7% of the patients. To test the calibration of the model, we compared the observed mortality with the predicted mortality among all patients in each of the five intervals of score classification, obtaining a predicted/observed coefficient of correlation of 0.98 with x2 = 5.61 (p = 0.691) (Hosmer-Lemeshow test) (Figure 2).

Discussion

This study identified nine predictors for death at cardiac valve surgery, which according to their risk, formed the score: age > 60 years, urgency/emergency surgery, ejection fraction < 45%, female sex, concomitant myocardial revascularization surgery, pulmonary hypertension, functional class III or IV (NYHA) and renal failure (2 variables). A clinical usefulness tool was then developed, which is easy to apply to calculate the preoperative risk of death in patients candidate to cardiac valve surgery. The choice of variables was based on the experience of the postoperative cardiac surgery service of Hospital São Lucas of PUC-RS, as well as from the previous literature studies3,12,13,24,25. One must bear in mind, however, that when using a predictive model of risk at the bedside, we are evaluating the possibility of death of a population and not of that particular patient26.

The mortality rate in the present study was 11.8%. When the urgency/emergency surgeries were not considered, the mortality rate was 8.8% (isolated cardiac valve surgery or with combined CABG). Although higher than the rates reported in most European and North-American centers, the mortality rate was similar to that reported in Brazil, according to data from the DATASUS, that is, 8.9% for valvular surgeries27,28. Considering that both the STS register and the UK Cardiac Surgical Register are voluntary, whereas DATASUS is administrative, the comparison between the obtained surgical results is inappropriate. Pons et al29 from the Catalan Study Group on Open Surgery Heart developed a risk model for death based on the analysis of 1,309 cardiac surgeries, where 47% were valvular procedures. The mortality reported by the authors, global as well as for elective cases, was similar to ours: 10.9% and 8%, respectively. In the risk model developed by Ambler et al3, the mortality for elective surgeries was 5%. Nowicki et al12, from the Northern New England Cardiovascular Disease Study Group, reported 6.2% of deaths for aortic valve surgeries and 9.4% for mitral valve procedures. In Brazil, Brandao et al30, in a study of double-leaflet mechanical prosthesis implant, reported a mitral mortality of 13.5% and an aortic mortality of 7.5%. De Bacco et al15, also in our country, in a retrospective study of 703 patients that were submitted to surgery for the implant of bovine pericardial bioprosthesis, reported a mortality rate of 14.3% of in-hospital deaths and 12.1% when the surgery was elective. What literature demonstrates, therefore, is a broad oscillation in the mortality rate, which stimulates the search for factors that can contribute to in-hospital mortality.

Age older than 60 years was an important predictor of death in the present study, worth 3 score points. Age, as a predictor of death, is a part of all risk scores found in the literature3,12,13,24,25. What is noteworthy in each score is the difference in the cutoff based on which the surgical risk is established. The study by Hannan et al25 verified that patients submitted to surgery when they were at least 50 years of age presented higher in-hospital mortality, regardless of the performed valve intervention: aortic, mitral or multivalve replacement, with or without revascularization surgery. The EuroSCORE24 was able to determine that after 60 years of age, there is an increase in the risk of death and adds a point to the score for every 5 years thereafter.

In the present study, the mortality was higher among women: 14.4% vs 9.8% among men, with the female sex being an independent risk factor for in-hospital death (OR; 1.9 95%CI: 1.2 - 3.0). It added 2 points to the risk score. However, it must be observed that the female patient in the absence of another risk factor has a low mortality, estimated at 2%, similar to the male patient in the same situation. The increased risk for women is a controversial issue in literature3,12,24. Patients with NYHA-FC III or IV constitute 44% of the cases in our sample and presented an in-hospital mortality rate of 18.1% vs 6.8% in those with NYHA-FC I or II. That added 2 points to the score. This finding demonstrates that the surgery in patients with valvulopathies must be carried out before the development of symptoms that can significantly impair the physical capacity. Thus, the functional class, which is a strictly clinical parameter, is an important prognostic factor, which, in spite of its subjective nature, is easily registered at the bedside, taking the patient's symptom into account.

In the present study we verified that EF < 45% was an important risk factor for death with an OR of 2.1; 95%CI: 1.2 - 3.7 at the logistic regression, adding 2 points to the score, which demonstrates the importance of ventricular dysfunction, even in the absence of symptoms.

Pulmonary hypertension, which was considered when PASP > 30 mmHg obtained by echocardiogram, was present in 25% of the patients submitted to surgery and was an independent risk factor for death in our series: OR 2.0; 95%CI: 1.3 - 3.2, adding 2 points to the score. Although it was not evaluated in most studies12,29,31, the presence of PAH showed to be an important predictor of death in some series13,24.

The study demonstrated that patients candidate to valve replacement associated with myocardial revascularization present a 3-fold higher risk of death in the postoperative period, adding 3 points to the score. The high occurrence of death among these patients - 25.2% vs 8.5% for isolated valve replacement - demonstrates that other comorbidities are associated.

The presence of high creatinine levels is an important predictor of death risk in the present study. Patients with creatinine levels > 2.5 mg/dl (undergoing dialysis or not) present a six-fold higher risk (OR 6.00; 95%CI: 2.12 - 16.99). We included patients undergoing dialysis in this group, due to the small number of patients in the sample (only 9 patients).

The highest impact on the score developed in the present study was the performance of cardiac valve surgery in patients presenting imminent risk of death. This situation was observed in 5.3% of the cases in the sample and the rate of mortality was 64%, being responsible for 29% of the deaths. A study published by De Bacco showed a similar rate of mortality4. Recently, in our country, a new risk score for cardiac valve surgery (VMPC) was published, which was able to predict a longer period of hospitalization. However, the risk of death could not be predicted at the multivariate analysis31.

Score accuracy

The discrimination of the model developed in the present study according to the ROC curve was 0.83 (95%CI: 0.78 - 0.86). The calibration of the present score, that is, the degree of concordance between the observed mortality and the predicted risk at the H-L test (Hosmer-Lemeshow test) was r = 0.98, x2 = 5.61 (p = 0.691), which indicates a good model performance. In most mortality scores, the area under the ROC curve is between 0.70 and 0.8632,33 (Table 6).

Limitations

Our risk model was constructed and validated in a single institution. Several studies have demonstrated that the scores present a lower performance when applied to groups of patients that are different from the ones for which the score was developed26. Therefore, the validation in an external population with new data from other institutions is important for the score to have broad clinical use.

As in all scores found in the literature, the present score does not present a perfect discrimination, although it is considered good (area under the ROC curve: 0.83; 95%CI: 0.78 - 0.86). It is probable that unknown mechanisms of physiopathological response to the surgery or of factors that can influence the individual reserve of each patient can contribute to the fact that the score does not have a high predictive value.

It is likely that the model will lose its calibration with the continuous improvement in medical care. This loss must be counterbalanced by recalibrating the risk index, using more recent data from new patient cohorts. The presence of PAH was not categorized in degrees of severity, which could aggregate a higher proportional risk to its increase. Perhaps this will be possible with a larger sample.

Implications

As the score is based on a clinical database, the system offers an estimate of surgical risk in the "real world". The score can be used to monitor deficiencies of the hospital facility, the multidisciplinary team (surgeon, anesthesiologist, and postoperative team) and of the surgical indication. The model presents enough accuracy to be routinely employed at Hospital São Lucas of PUC - RS and to be tested with data from other institutions.

Conclusions

The risk factors associated with the occurrence of in-hospital death after cardiac valve surgery were: age > 60 years, surgical priority, female sex, ejection fraction (EF) < 45%, concomitant cardiac revascularization surgery, pulmonary hypertension, NYHA functional class III or IV and high creatinine levels. Based on the identified variables that were predictors of in-hospital mortality, a risk score was constructed that classified the patients as presenting low, medium, high, very high and extremely high preoperative risk.

Potential Conflict of Interest

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

Sources of Funding

There were no external funding sources for this study.

Study Association

This article is part of the thesis of doctoral submitted by João Carlos Vieira da Costa Guaragna, from Hospital São Lucas da PUCRS.

References

Propuesta de escore de riesgo preoperatorio para pacientes candidatos a cirugía cardiaca valvular

FUNDAMENTO: Establecer un escore de riesgo para cirugías cardiacas permite evaluar el riesgo preoperatorio, informar al paciente y definir cuidados durante la intervención. OBJETIVO: Investigar factores de riesgo preoperatorios de muerte en cirugía cardiaca valvular y construir un modelo de riesgo simple (escore) para mortalidad hospitalaria para los pacientes candidatos a cirugía en el Hospital São Lucas de la Pontificia Universidad Católica del Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS). MÉTODOS: La muestra del estudio incluyó 1.086 pacientes adultos a los que se realizó cirugía cardiaca valvular entre enero de 1996 y diciembre de 2007 en el HSL-PUCRS. Para identificar factores de riesgo y mortalidad hospitalaria se utilizó regresión logística. El modelo fue desarrollado en 699 pacientes y se probó su desempeño en los datos restantes (n = 387). El modelo final fue creado con el análisis de la muestra total (n = 1.086). RESULTADOS: La mortalidad global fue del 11,8%: un 8,8% de casos electivos y un 63,8% de cirugía de emergencia. En el análisis multivariado, 9 variables permanecieron como predictores independientes para el desenlace: edad avanzada, prioridad quirúrgica, sexo femenino, fracción de eyección < 45%, cirugía de revascularización miocárdica (CRM) concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV de la NYHA, creatinina (1,5 - 2,49 mg/dl y > 2,5 mg/dl o diálisis). El área bajo la curva ROC fue 0,83 (IC: 95%,0,78-0,86). El modelo de riesgo mostró buena habilidad para mortalidad observada/prevista: el test Hosmer-Lemeshow fue x² = 5,61; p = 0,691 y r = 0,98 (coeficiente de Pearson). CONCLUSIÓN: Las variables predictoras de mortalidad hospitalaria permitieron construir un escore de riesgo simplificado para la práctica diaria, que clasifica al paciente en bajo, medio, elevado, muy elevado y extremadamente elevado riesgo preoperatorio.

 Probabilidad riesgo cuidados preoperatorios cirugía torácica válvulas cardiacas

ARTÍCULO ORIGINAL

João Carlos Vieira da Costa Guaragna; Luiz Carlos Bodanese; Fabiana Lucas Bueno; Marco Antonio Goldani

Hospital São Lucas da Pontificia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS - Brasil

Correspondencia

RESUMEN

FUNDAMENTO: Establecer un escore de riesgo para cirugías cardiacas permite evaluar el riesgo preoperatorio, informar al paciente y definir cuidados durante la intervención.

OBJETIVO: Investigar factores de riesgo preoperatorios de muerte en cirugía cardiaca valvular y construir un modelo de riesgo simple (escore) para mortalidad hospitalaria para los pacientes candidatos a cirugía en el Hospital São Lucas de la Pontificia Universidad Católica del Rio Grande do Sul (HSL-PUCRS).

MÉTODOS: La muestra del estudio incluyó 1.086 pacientes adultos a los que se realizó cirugía cardiaca valvular entre enero de 1996 y diciembre de 2007 en el HSL-PUCRS. Para identificar factores de riesgo y mortalidad hospitalaria se utilizó regresión logística. El modelo fue desarrollado en 699 pacientes y se probó su desempeño en los datos restantes (n = 387). El modelo final fue creado con el análisis de la muestra total (n = 1.086).

RESULTADOS: La mortalidad global fue del 11,8%: un 8,8% de casos electivos y un 63,8% de cirugía de emergencia. En el análisis multivariado, 9 variables permanecieron como predictores independientes para el desenlace: edad avanzada, prioridad quirúrgica, sexo femenino, fracción de eyección < 45%, cirugía de revascularización miocárdica (CRM) concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV de la NYHA, creatinina (1,5 - 2,49 mg/dl y > 2,5 mg/dl o diálisis). El área bajo la curva ROC fue 0,83 (IC: 95%,0,78-0,86). El modelo de riesgo mostró buena habilidad para mortalidad observada/prevista: el test Hosmer-Lemeshow fue x2 = 5,61; p = 0,691 y r = 0,98 (coeficiente de Pearson).

CONCLUSIÓN: Las variables predictoras de mortalidad hospitalaria permitieron construir un escore de riesgo simplificado para la práctica diaria, que clasifica al paciente en bajo, medio, elevado, muy elevado y extremadamente elevado riesgo preoperatorio.

Palabras clave: Probabilidad, riesgo, cuidados preoperatorios, cirugía torácica, válvulas cardiacas/cirugía.

Introducción

Actualmente se realizan, aproximadamente, 275.000 cirugías valvulares cardiacas en todo el mundo1, con una mortalidad operatoria que oscila entre el 1 y el 15%2,3. En Brasil, en el análisis de más de 115.000 cirugías cardiacas realizadas entre 2000 y 2003, la mortalidad relatada fue del 8%. Entre los factores de riesgo para muerte en la cirugía valvular, se destacan: edad avanzada4, sexo femenino5-7, enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC)8,9, clase funcional de la insuficiencia cardiaca (NYHA), disfunción ventricular, prioridad quirúrgica (urgencia/emergencia), hipertensión arterial pulmonar (HAP)10, disfunción renal11, enfermedad valvular asociada a cardiopatía isquémica12, reoperación13-16 y endocarditis infecciosa17-20.

A partir del análisis multivariado de estos factores de riesgo, observados en determinada muestra, se posibilita la construcción de un escore de riesgo, que debe apuntar21 a la obtención de una estimativa de riesgo quirúrgico real, tornando algunas variables pasibles de intervención en la fase preoperatoria y monitorear el efecto de alteraciones técnicas, la dinámica asistencial y las fallas del tratamiento ofrecido.

Por consiguiente, el objetivo de este estudio fue el de investigar los factores preoperatorios que puedan estar asociados a muerte en la cirugía cardiaca valvular, así como el de construir un escore de riesgo para mortalidad hospitalaria, para los pacientes candidatos a cirugía cardiaca valvular en el Hospital São Lucas de PUCRS.

Métodos

Población y muestra

Entre enero de 1996 y diciembre de 2007, 3.895 pacientes fueron sometidos a cirugía cardiaca en el Hospital São Lucas de PUC - RS. En 1.086 de ellos se llevó a cabo una cirugía valvular aislada o combinada con CRM, y constituyen el motivo de este estudio.

Delineamiento del estudio

Estudio observacional de cohorte histórica. Los datos fueron recogidos prospectivamente e incorporados al Banco de Datos de la unidad de postoperatorio en cirugía cardiaca del Hospital São Lucas de PUCRS.

Criterios de inclusión

Pacientes con edad igual o mayor a 18 años sometidos a cirugía cardiaca valvular (recambio o plástica) aislada o combinada con cirugía de revascularización miocárdica.

Criterios de exclusión

Se excluyó del análisis a las cirugías de válvulas tricúspide y pulmonar, cuando aisladas, dado el pequeño número de pacientes sometidos a estos procedimientos.

Variables en estudio

Las variables incluidas en el análisis fueron:

Género (masculino/femenino)

Edad

Prioridad quirúrgica - cirugía de emergencia/urgencia propuesta como variable única y definida como necesidad de intervención en hasta 48 horas, debido a riesgo inminente de muerte o estado clínico-hemodinámico inestable.

Clase funcional de la insuficiencia cardiaca de acuerdo con los criterios de la NYHA.

Fibrilación auricular

Accidente cerebrovascular previo

Cirugía cardiaca previa

Diabetes

EPOC - diagnosticada clínicamente y/ o por estudio radiológico del tórax y/ o espirometría y/o en tratamiento medicamentoso (corticoide, broncodilatadores)

Hipertensión arterial sistémica (HAS)

Endocarditis - actual o historia reciente (

< 60 días)

Obesidad - definida cuando el Índice de Masa Corporal (IMC)

> 30 kg/m²

Fracción de eyección - medida por ecocardiografía

Creatinina sérica

Hipertensión arterial pulmonar (HAP) - detectada en el ecocardiograma. Definida como presión sistólica en arteria pulmonar

> 30 mmHg. (Conforme Directriz Brasileña de Hipertensión Arterial Pulmonar del año 2005). No obstante, para la confección del escore no hubo estratificación en cuanto al grado de severidad de la misma, tan sólo se detectó si estaba presente o no

Desenlace

Muerte - considerada en el transoperatorio y durante todo el período de hospitalización.

Procedimientos

La anestesia, las técnicas de circulación extracorpórea (CEC) y de cardioplejía fueron realizadas de acuerdo a la estandarización del Hospital São Lucas de PUC-RS, como se describió previamente22. Tras la cirugía, todos los pacientes fueron transferidos a la UTI para postoperatorio de cirugía cardiaca, con ventilación mecánica.

Análisis estadístico

Las variables continuas fueron descritas por promedio y desviación estándar y comparadas mediante el test t de Student. Las categóricas (o continuas categorizadas) fueron descritas por recuentos y porcentuales y comparadas mediante el test de chi-cuadrado. Para el proceso de construcción del escore de riesgo, el banco de datos fue dividido de modo aleatorio en dos partes: 2/3 de los datos fueron utilizados para modelado y 1/3 para validación.

Obtención del modelo de riesgo preliminar

La consideración inicial de las variables siguió un modelo jerárquico basado en plausibilidad biológica e informaciones externas (literatura) en cuanto a relevancia y fuerza de las asociaciones de esos potenciales factores de riesgo con la ocurrencia del desenlace en estudio (muerte intrahospitalaria).

Una vez listadas esas variables, usamos regresión logística múltiple en proceso de selección retrógrada (backward selection) manteniendo en el modelo todas las variables con nivel de significancia P < 0,05. A continuación, se construyó un escore de riesgo ponderado, basado en la magnitud de los coeficientes b de la ecuación logística. Al ser transformados (exp [b]) en odds ratios (razón de chances), los valores fueron redondeados al número entero más próximo para componer el escore.

Validación - el escore de riesgo preliminar fue aplicado en el banco de datos de validación, obteniéndose dos estadísticas de desempeño: estadística c (área bajo la curva ROC), el chi-cuadrado de adecuación de ajuste (goodness-of-fit) de Hosmer-Lemeshow (HL) y el consiguiente coeficiente de correlación de Pearson entre los eventos observados y los predichos por el modelo. Los valores para el área bajo la curva ROC entre 0,85 y 0,90 indican excelente poder discriminatorio. Un chi-cuadrado de HL no significativo (P > 0,05) señala buena calibración del modelo. Un valor de coeficiente de correlación de Pearson r > 0,7 indica correlación muy fuerte entre los valores observados y los predichos.

Obtención del escore de riesgo final

Una vez observado un desempeño apropiado del modelo en el proceso de validación, los bancos de datos (modelado y validación) fueron combinados para obtener el escore final. En este proceso no fueron incluidas ni removidas variables, lo que resultó simplemente en la obtención de estimativas más precisas para los coeficientes ya previamente calculados. Se presentaron también las mismas estadísticas de desempeño descritas más arriba.

El modelo logístico resultante siguió la fórmula que se muestra abajo y, a diferencia del escore, presenta estimativas directas de la probabilidad de aparición de este desenlace. Algunos autores consideran que este proceso resulta más apropiado para la obtención de estimativas de evento, a pesar de presentar un cierto grado de complejidad matemática para su utilización en la práctica médica diaria. La aplicación del modelo logístico es más adecuada para pronóstico de riesgo individual, principalmente en paciente con riesgo muy elevado en el modelo aditivo23.

P(evento) = 1 / 1 +exp(-(β0 +β1x1 + . . . + βk xk))

Los datos fueron procesados y analizados con la ayuda del programa Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) versión 15.0.

Consideraciones éticas

El proyecto de investigación de este estudio fue sometido al Comité de Ética en Investigación de la FAMED PUCRS, bajo el número de registro 06003478.

Resultados

Características

En la muestra total (1086) 128 pacientes sufrieron muerte (11,8%). Considerándose sólo las cirugías electivas, la tasa de muerte cayó al 8,8%. En los casos donde la intervención quirúrgica fue de urgencia/emergencia (5,3%), la mortalidad fue muy elevada: un 63,8%. Esos pacientes contribuyeron con un 29% del total de muertes. La edad promedio de la población estudiada fue 55,5 años (± 15,8 años) y el 45% de los pacientes tenían 60 años o más. Con relación al género, el 56% eran hombres. En un 20% de los pacientes, hubo necesidad de revascularización miocárdica combinada (tabla 1).

Desarrollo del modelo de riesgo (modelado)

En 699 pacientes no consecutivos (elección aleatoria), que constituyen 2/3 de la muestra total, se realizó regresión logística múltiple de los predictores. Los predictores seleccionados, debido a su significancia estadística, para la construcción del escore, fueron: edad (> 60 años), prioridad quirúrgica, fracción de eyección (< 45%), sexo femenino, CRM combinada, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV (NYHA), creatinina > 1,5 a 2,49mg/dl y creatinina > 2,5 mg/dl o diálisis (tabla 2).

La puntuación del escore, de acuerdo a lo descrito en el análisis estadístico se encuentra en la tabla 2. El área bajo la curva ROC del modelo obtenido fue 0,82 (IC 95% 0,77 a 0,87).

Validación del modelo de riesgo

La validación externa fue realizada en 387 pacientes (1/3 de la muestra total) escogidos en forma aleatoria. El modelo de riesgo tuvo una precisión medida por el área bajo la curva ROC de 0,84 (IC 95% 0,77 a 0,90) teniendo, por lo tanto, buena habilidad discriminatoria. También hubo buena correlación entre mortalidad prevista y observada: r = 0,93 con x² = 8,68 (p = 0,37) (test de Hosmer - Lemeshow).

Modelo de riesgo en la muestra total: (n = 1.086)

El modelo fue, en este caso, reconstruido a partir de la conjugación del escore desarrollado con datos de los 2/3 de la muestra con los datos de la validación. Con las variables listadas fue usada regresión logística múltiple originando el escore de riesgo recalibrado basado en la magnitud de los coeficientes β de la ecuación logística. (Tabla 3 y Tabla 4). Los factores asociados con riesgo más elevado fueron: prioridad quirúrgica (emergencia/urgencia), seguido de creatinina elevada (mayor o igual a 2,5 mg/dl), edad > 60 años y CRM combinada. El área bajo la curva ROC del modelo obtenido fue 0,83 (IC 95% 0,78 - 0,86) (figura 1). La tabla 6 muestra el riesgo de muerte de acuerdo con el escore y la clasificación de ese riesgo (escore aditivo). Para cálculo del escore logístico (evaluación de riesgo individual) debe utilizarse la ecuación logística introducida en la tabla 3. En la muestra total, el 70,5% de los pacientes operados tenían riesgo bajo y medio, vale decir, mortalidad estimada por el escore en un 2% y 7,9%, respectivamente. El riesgo fue considerado extremadamente elevado en el 6,7% de los pacientes. Para probar la calibración del modelo, se comparó la mortalidad observada con la prevista entre todos los pacientes, en cada uno de los cinco intervalos de clasificación del escore, obteniéndose un coeficiente de correlación prevista / observada de 0,98 con x² = 5,61 (p= 0,691) (test de Hosmer-Lemeshow) (figura 2).

Ecuación logística

Prob(muerte) =1/(1+exp (-(-4,186 +[0,996*edad > 60]+[2,804*emergencia]+[0,655*sexo femenino]+[0,761*FE < 45%]+[0,938*CRM combinada] + [0,705*HAP]+[0,495*NYHA III o IV]+[0,446*creatinina de 1,5 - 2,49=1]+[1,793*creatinina > 2,5 = 1])))

Discusión

Este estudio identificó nueve predictores de muerte en cirugía cardiaca valvular que, de acuerdo con su riesgo, formaron el escore: edad > 60 años, cirugía de urgencia/ emergencia, fracción de eyección < 45%, cirugía en mujeres, cirugía de revascularización miocárdica concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV (NYHA) e insuficiencia renal (dos variables). Se desarrolló, de esa forma, un instrumento de utilidad clínica de fácil aplicación para calcular el riesgo preoperatorio de muerte para el paciente candidato a la cirugía valvular. La elección de las variables se basó en la propia experiencia del sector de postoperatorio de cirugía cardiaca del Hospital São Lucas de PUC-RS, así como en estudios previos de la literatura3,12,13,24,25. Debemos considerar, por otro lado, que al utilizar modelos predictivos de riesgo al borde de la cama del paciente, evaluamos la probabilidad de muerte de una población y no de aquel paciente en particular26.

La tasa de muerte en este estudio fue del 11,8%. Si no se consideran las cirugías de urgencia/emergencia, la mortalidad fue del 8,8% (cirugía valvular aislada o con CRM combinada). A pesar de ser más elevada que en la mayoría de los centros europeos y norteamericanos, es semejante a la relatada en Brasil de acuerdo con los datos del DATASUS, esto es, un 8,9% para cirugías valvulares27,28. Considerando que, tanto el registro de la STS como el UK Cardiac Surgical Register son voluntarios, mientras que el DATASUS es administrativo, la comparación entre los resultados quirúrgicos obtenidos es inapropiada. Pons et al29 del Catalan Study Group on Open Surgery Heart desarrollaron un modelo de riesgo de muerte a partir del análisis de 1309 cirugías cardiacas, donde el 47% eran procedimientos valvulares. La mortalidad relatada por los autores, tanto global como en casos electivos, fue semejante a la nuestra: un 10,9% y un 8%, respectivamente. En el modelo de riesgo desarrollado por Ambler et al3, la mortalidad en cirugías electivas fue de 5%. Nowicki et al12 del Northern New England Cardiovascular Disease Study Group relataron un 6,2% de muertes en cirugía valvular aórtica y un 9,4% en procedimientos en la válvula mitral. En Brasil, Brandão et al30, en un estudio con implante de prótesis mecánicas de doble hoja, relataron mortalidad mitral del 13,5% y aórtica de 7,5%. De Bacco et al15, también en nuestro medio, en un estudio retrospectivo con 703 pacientes que fueron sometidos a cirugía para implante de bioprótesis de pericardio bovino, relataron un 14,3% de muertes hospitalarias y un 12,1% cuando la cirugía fue electiva.

Lo que la literatura demuestra, por lo tanto, es una amplia oscilación en la tasa de muerte, estimulando la búsqueda de factores que contribuyen a la mortalidad hospitalaria.

La edad superior a 60 años fue factor predictor de muerte importante en este estudio, originando 3 puntos en el escore. La edad, como predictor de muerte, forma parte de todos los escores de riesgo encontrados en la literatura3,12,13,24,25. Lo que es notable en cada escore es la diferencia del punto de corte a partir del cual se establece el riesgo quirúrgico. El estudio de Hannan et al25 constató que pacientes operados con por lo menos 50 años de edad tenían mayor mortalidad hospitalaria, independientemente de la intervención valvular realizada: reemplazo aórtico, mitral, multivalvular, con o sin cirugía de revascularización. El EuroSCORE24 logró determinar que a partir de 60 años hay un incremento en el riesgo de muerte y aumenta un punto por cada 5 años a partir de ese momento.

En el presente estudio, la mortalidad fue más elevada en las mujeres: 14,4% contra 9,8% en los hombres, siendo factor de riesgo independiente de muerte hospitalaria (OR; 1,9 IC 95% 1,2 - 3,0). En el escore de riesgo originó 2 puntos. No obstante, debe considerarse que un paciente de sexo femenino, en ausencia de otro factor de riesgo, tiene baja mortalidad estimada conforme el escore: un 2%, semejante a un paciente masculino en la misma situación. El riesgo aumentado en las mujeres es polémico en la literatura3,12,24.

Pacientes en clase funcional III o IV constituyen el 44% de los casos de nuestra muestra y tuvieron una mortalidad hospitalaria del 18,1% contra el 6,8% en aquellos, cuya clase funcional era I o II. En el escore contribuyó con 2 puntos. Este hallazgo demuestra que la cirugía en pacientes con valvulopatías debe ser realizada antes del desarrollo de síntomas que limiten la capacidad física de forma importante. Por lo tanto, la clase funcional, que es un parámetro estrictamente clínico, es factor pronóstico importante que, pese a su subjetividad, es de fácil registro al borde de la cama del paciente. Es el síntoma del paciente recibiendo su debida valorización.

En este estudio encontramos que FE < 45% fue un importante factor de riesgo para muerte con OR de 2,1; IC 95% 1,2 - 3,7 en la regresión logística, aumentando 2 puntos en el modelo de riesgo. Ello demuestra la importancia de la disfunción ventricular, aún en ausencia de síntomas.

La hipertensión pulmonar, que fue considerada como PSAP > 30mmHg obtenida por Ecocardiograma, estuvo presente en el 25% de los pacientes operados y fue factor de riesgo independiente para muerte en nuestra serie: OR 2,0; IC 95% 1,3 - 3,2, aumentando 2 puntos en el escore. Aún cuando no ha sido evaluada en mayoría de los estudios12,29,31, la presencia de HAP se reveló como un predictor importante para muerte en algunas series13,24.

El estudio demostró que pacientes candidatos a reemplazo valvular asociado a cirugía de revascularización miocárdica tienen un riesgo de muerte tres veces mayor en el postoperatorio, aumentado 3 pontos al escore. La ocurrencia elevada de muerte en esos pacientes - un 25,2% contra un 8,5% para reemplazo valvular aislado - demuestra que otras comorbilidades están asociadas.

En este estudio, la presencia de creatinina elevada es un importante predictor de riesgo de muerte. En pacientes con creatinina > 2,5 mg/dl (en diálisis o no) el riesgo es seis veces mayor (OR 6,00; IC 95% 2,12 - 16,99). Incluimos pacientes en diálisis en este grupo, debido al pequeño número en la muestra (sólo 9 pacientes).

El mayor impacto en la puntuación del escore desarrollado en nuestro estudio fue la realización de cirugía valvular en pacientes con riesgo de vida inminente. Esa situación se hizo presente en el 5,3% de los casos en la muestra y la tasa de muerte fue del 64%, siendo responsable del 29% de las muertes. Un estudio publicado por De Bacco mostró una mortalidad semejante4. En nuestro medio, recientemente fue publicado un nuevo escore de riesgo para cirugía valvular (VMCP) que logró predecir mayor tiempo de internación hospitalaria. Sin embargo, el riesgo de muerte no fue previsible en el análisis multivariado31.

Precisión del Escore: La discriminación del modelo desarrollado en este estudio de acuerdo con la curva ROC fue 0,83 (IC 95% 0,78 - 0,86). La calibración del presente escore, vale decir, el grado de concordancia entre la mortalidad observada y el riesgo previsto, test H-L (teste Hosmer-Lemeshow) fue r = 0,98, x² = 5,61 (p = 0,691), lo que indica un buen desempeño del modelo. En la mayoría de los escores de mortalidad el área bajo la curva ROC se encuentra entre 0,70 y 0, 8632,33 (tabla 6).

Limitaciones

Nuestro modelo de riesgo fue construido y validado en una única institución. Varios estudios demuestran que los escores presentan un desempeño inferior cuando se aplican a grupos de pacientes diferentes a aquellos para los que fueron desarrollados26. Por lo tanto, la validación en una población externa con nuevos datos de otras instituciones es importante para que el escore tenga amplia aplicación clínica.

Como todos los escores existentes en la literatura, el actual no presenta perfecta discriminación, a pesar de ser considerada buena (área bajo la curva ROC 0,83; IC 95% 0,78 - 0,86). Es probable que mecanismos aún desconocidos de respuesta fisiopatológica a la cirugía o de factores que influencian la reserva individual de cada paciente, puedan contribuir para que el escore no tenga valor predictivo elevado.

Con la mejora continua del cuidado médico es posible que el modelo pierda la calibración. Esa pérdida deberá ser compensada recalibrando el índice de riesgo con el uso de datos más recientes a partir de nuevas cohortes de pacientes.

La presencia de HAP no fue categorizada en grados de gravedad, lo que podría agregar mayor riesgo proporcional al aumento de la misma. Con una muestra mayor tal vez eso sea posible.

Implicaciones

Como el escore tiene origen en un banco de datos clínicos, el sistema ofrece una estimativa de riesgo quirúrgico del "mundo real". El escore sirve para monitorear deficiencia hospitalaria, del equipo multidisciplinario (cirujano, anestesista y equipo de postoperatorio) y de la indicación quirúrgica. El modelo tiene precisión suficiente como para ser empleado en la rutina del Hospital São Lucas de PUC - RS y para ser probado con datos de otra institución.

Conclusiones

Los factores de riesgo que se asociaron a la ocurrencia de muerte hospitalaria tras cirugía cardiaca valvular fueron: edad superior a 60 años, prioridad quirúrgica, sexo femenino, fracción de eyección FE < 45%, CRM concomitante, hipertensión pulmonar, clase funcional III o IV de la NYHA y creatinina elevada. A partir de las variables identificadas que fueron predictoras de mortalidad hospitalaria, fue posible construir un escore de riesgo que clasifica al paciente como de bajo, medio, elevado, muy elevado y extremadamente elevado riesgo de preoperatorio.

Potencial Conflicto de Intereses

Declaro no haber conflicto de intereses pertinentes.

Fuentes de Financiación

El presente estudio no tuvo fuentes de financiación externas.

Vinculación Académica

Este artículo es parte de la tesis de doctorado de João Carlos Vieira da Costa Guaragna del Hospital São Lucas de PUCRS.

Referencias