Un modelo pronóstico para la muerte prematura: Se presenta un modelo pronóstico para la muerte prematura en pacientes con hemorragia por traumatismo. La escala de coma de Glasgow, la edad y la presión sistólica fueron los factores pronósticos de mortalidad más fuertes.
Dres. Perel P, Prieto-Merino D, Shakur H,
BMJ 2012; 345
Introducción
Alrededor de un tercio de las muertes hospitalarias debidas a traumatismo se producen por hemorragia grave. La falta de tratamiento temprano y apropiado en estos pacientes es una causa evitable de muerte. Los criterios de triage (clasificación de los pacientes previa al tratamiento según su gravedad) que permiten identificar rápidamente a los pacientes de alto riesgo pueden disminuir la mortalidad. Datos recientes sobre la disminución significativa de la mortalidad en estos pacientes con la administración temprana de ácido tranexámico, subrayan aún más la importancia de la identificación oportuna de la hemorragia potencialmente mortal. Sin embargo, este pronóstico temprano debería estar basado sobre variables que se puedan medir fácilmente poco después de sufrida la lesión. Varias variables clínicas relacionadas con la respuesta fisiológica a la disminución del volumen intravascular pronostican el riesgo de muerte en pacientes con traumatismo y hemorragia. Éstas comprenden la presión arterial, el tiempo de relleno capilar, el nivel de conciencia (puntuación de coma de Glasgow), la frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria. Son necesarios modelos pronósticos que combinen estas variables a fin de aumentar la exactitud pronóstica. Un modelo exacto y de fácil empleo, podría ayudar a los profesionales en el triage prehospitalario. Al emplearlo se aplicarían antes los procedimientos diagnósticos y terapéuticos que pueden salvar vidas (como la cirugía y el ácido tranexámico).
Alrededor de un tercio de las muertes hospitalarias debidas a traumatismo se producen por hemorragia grave. La falta de tratamiento temprano y apropiado en estos pacientes es una causa evitable de muerte. Los criterios de triage (clasificación de los pacientes previa al tratamiento según su gravedad) que permiten identificar rápidamente a los pacientes de alto riesgo pueden disminuir la mortalidad. Datos recientes sobre la disminución significativa de la mortalidad en estos pacientes con la administración temprana de ácido tranexámico, subrayan aún más la importancia de la identificación oportuna de la hemorragia potencialmente mortal. Sin embargo, este pronóstico temprano debería estar basado sobre variables que se puedan medir fácilmente poco después de sufrida la lesión. Varias variables clínicas relacionadas con la respuesta fisiológica a la disminución del volumen intravascular pronostican el riesgo de muerte en pacientes con traumatismo y hemorragia. Éstas comprenden la presión arterial, el tiempo de relleno capilar, el nivel de conciencia (puntuación de coma de Glasgow), la frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria. Son necesarios modelos pronósticos que combinen estas variables a fin de aumentar la exactitud pronóstica. Un modelo exacto y de fácil empleo, podría ayudar a los profesionales en el triage prehospitalario. Al emplearlo se aplicarían antes los procedimientos diagnósticos y terapéuticos que pueden salvar vidas (como la cirugía y el ácido tranexámico).
Los modelos pronósticos se deben basar sobre datos contemporáneos, ya que las prácticas terapéuticas cambiaron y la edad de los pacientes con traumatismo aumentó en los países de altos ingresos. Además, aunque la mayoría de las muertes por traumatismo se producen en países de ingresos bajos y medios, la mayoría de los modelos pronósticos se basan sobre datos de países de ingresos altos.
El objetivo de este trabajo fue crear y validar un modelo pronóstico para la muerte prematura en pacientes con hemorragia por traumatismo.
Métodos
Creación del modelo
Para crear el modelo pronóstico, los autores se reunieron con profesionales pertenecientes a tres contextos: prehospitalario, campo de batalla y servicios de urgencias. Identificaron las variables y las interacciones que consideraron importantes y convenientes para esos ámbitos de trabajo y obtuvieron información sobre la mejor manera de presentar el modelo. Incorporaron a 20.127 pacientes del estudio CRASH-2 que sufrieron traumatismo con hemorragia significativa o que estaban en riesgo de sufrirla, dentro de las ocho horas de la lesión. El estudio se realizó en 274 hospitales de 40 países. El criterio principal de valoración fue la mortalidad por todas las causas.
Factores pronósticos
Factores pronósticos
Se tomaron variables de los formularios de ingreso del paciente completados antes de la aleatorización, para ser analizadas como posibles factores pronósticos, Las variables fueron: las características demográficas del paciente (edad y sexo), las características del traumatismo (tipo de traumatismo [penetrante o cerrado y penetrante] y tiempo desde el traumatismo hasta la aleatorización) y variables fisiológicas (puntuación de coma de Glasgow, presión sistólica, frecuencia cardíaca, frecuencia respiratoria y tiempo de relleno capilar central).
Análisis multifactorial
Análisis multifactorial
Inicialmente se incluyeron todos los factores pronósticos en la regresión logística multifactorial. Se incluyó también una variable para la región económica (país de ingresos bajos, medios o altos). Se exploraron específicamente las interacciones según la edad y el tipo de traumatismo.
Se empleó un enfoque escalonado regresivo. Primero se incluyeron todos los posibles factores pronósticos y los términos de interacción que se consideraron aceptables. Estas interacciones incluyeron todos los posibles factores pronósticos con el tipo de traumatismo, el tiempo desde el traumatismo y la edad. Después se eliminaron, uno por vez, los términos para los que no se halló fuerte evidencia de una asociación, según los valores de P (< 0,05) de la prueba de Wald. Por fin, se llegó a un modelo en el que todos los términos eran estadísticamente significativos.
Se empleó un enfoque escalonado regresivo. Primero se incluyeron todos los posibles factores pronósticos y los términos de interacción que se consideraron aceptables. Estas interacciones incluyeron todos los posibles factores pronósticos con el tipo de traumatismo, el tiempo desde el traumatismo y la edad. Después se eliminaron, uno por vez, los términos para los que no se halló fuerte evidencia de una asociación, según los valores de P (< 0,05) de la prueba de Wald. Por fin, se llegó a un modelo en el que todos los términos eran estadísticamente significativos.
Evaluación
Los autores evaluaron la capacidad pronóstica del modelo en lo referente a la calibración y la discriminación. La primera indica si los riesgos observados están de acuerdo con los riesgos pronosticados. La discriminación indica si se puede separar a los pacientes de bajo riesgo de los de alto riesgo.
Para la validación externa los autores emplearon los datos del Trauma Audit and Research Network (TARN), que incluye al 60% de los hospitales que reciben a pacientes con traumatismos en Inglaterra y Gales y a algunos hospitales del resto de Europa. Se seleccionaron sólo pacientes con hemorragia estimada en por lo menos el 20%, a quienes los autores consideraron comparables a los pacientes del estudio CRASH-2.
Validacion externa
Para la validación externa los autores emplearon los datos del Trauma Audit and Research Network (TARN), que incluye al 60% de los hospitales que reciben a pacientes con traumatismos en Inglaterra y Gales y a algunos hospitales del resto de Europa. Se seleccionaron sólo pacientes con hemorragia estimada en por lo menos el 20%, a quienes los autores consideraron comparables a los pacientes del estudio CRASH-2.
Modelo pronóstico sencillo
Para emplear con facilidad en el lugar de atención del paciente, los autores crearon un modelo pronóstico sencillo. En el mismo incluyeron los factores pronósticos más fuertes con los mismos términos cuadráticos y cúbicos empleados en el modelo completo, con ajuste para el ácido tranexámico.
El modelo pronóstico se presenta como un gráfico que cruza entre sí estos factores pronósticos recodificados en varias clases. Para armar las clases se consideraron criterios clínicos y estadísticos. En cada casillero del gráfico se estimó el riesgo para una persona con los valores de cada factor pronóstico en el punto medio de los límites superior e inferior para ese casillero. Se colorearon los casilleros del gráfico en cuatro grupos según la probabilidad de muerte:<6%, 6-20%, 21-50% y >50%. (véase figura)
El modelo pronóstico se presenta como un gráfico que cruza entre sí estos factores pronósticos recodificados en varias clases. Para armar las clases se consideraron criterios clínicos y estadísticos. En cada casillero del gráfico se estimó el riesgo para una persona con los valores de cada factor pronóstico en el punto medio de los límites superior e inferior para ese casillero. Se colorearon los casilleros del gráfico en cuatro grupos según la probabilidad de muerte:<6%, 6-20%, 21-50% y >50%. (véase figura)
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Figura. Gráfico para pronosticar la muerte en pacientes con traumatismo. ECG: Escala de coma de Glasgow. Los ingresos no se refieren a la persona, sino al país de origen.
Resultados
En total murieron 3.076 pacientes (15%) de los 20127pacientes del estudio CRASH-2 y 1.765 (12%) de los 14.220 del TARN. La edad se asoció de manera positiva y creciente con el riesgo de muerte; la presión sistólica, la frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria mostraron relaciones en forma de U; la puntuación de coma de Glasgow tuvo asociación negativa con el riesgo de muerte. En el estudio CRASH-2, la edad se asoció positivamente con la mortalidad para cada una de las causas de muerte mencionadas. En el análisis multifactorial, la puntación de coma de Glasgow, la presión sistólica y la edad fueron los tres factores pronósticos más fuertes. La frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y las horas pasadas desde el traumatismo se asociaron con la mortalidad y se incluyeron en el modelo definitivo. Los pacientes pertenecientes a países de ingresos bajos y medios tuvieron más probabilidad de morir en relación con aquéllos de países de ingresos altos. Aunque el tiempo de relleno capilar se asoció débilmente con la mortalidad, no se lo incluyó en el modelo pronóstico porque en situaciones con mala visibilidad, como en el campo de batalla, es difícil de determinar. Se halló alguna evidencia de interacción estadística entre la puntuación de coma de Glasgow y el tipo de traumatismo. La puntuación baja se asoció con peor pronóstico para los traumatismos cerrados.
En total murieron 3.076 pacientes (15%) de los 20127pacientes del estudio CRASH-2 y 1.765 (12%) de los 14.220 del TARN. La edad se asoció de manera positiva y creciente con el riesgo de muerte; la presión sistólica, la frecuencia cardíaca y la frecuencia respiratoria mostraron relaciones en forma de U; la puntuación de coma de Glasgow tuvo asociación negativa con el riesgo de muerte. En el estudio CRASH-2, la edad se asoció positivamente con la mortalidad para cada una de las causas de muerte mencionadas. En el análisis multifactorial, la puntación de coma de Glasgow, la presión sistólica y la edad fueron los tres factores pronósticos más fuertes. La frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y las horas pasadas desde el traumatismo se asociaron con la mortalidad y se incluyeron en el modelo definitivo. Los pacientes pertenecientes a países de ingresos bajos y medios tuvieron más probabilidad de morir en relación con aquéllos de países de ingresos altos. Aunque el tiempo de relleno capilar se asoció débilmente con la mortalidad, no se lo incluyó en el modelo pronóstico porque en situaciones con mala visibilidad, como en el campo de batalla, es difícil de determinar. Se halló alguna evidencia de interacción estadística entre la puntuación de coma de Glasgow y el tipo de traumatismo. La puntuación baja se asoció con peor pronóstico para los traumatismos cerrados.
Validación
El modelo mostró buena validación interna y buena calibración, excepto en pacientes de muy alto riesgo para los que el modelo pronosticó más riesgo que el real. Para la validación externa se emplearon las mismasvariables, salvo las horas desde el traumatismo, ya que para esta variable había demasiados pacientes con datos incompletos. La discriminación fue buena y la calibración fue satisfactoria.
Presentación del modelo
Al ingresar el valor de los factores pronósticos se muestra el riesgo esperable de muerte a los 28 días. Por ejemplo, un paciente de 70 años de un país de bajos ingresos, con puntuación de coma de Glasgow de 14, presión sistólica de 100 mm Hg, frecuencia cardíaca de 110 por minuto y frecuencia respiratoria de 35 por minuto, tiene el 32% de probabilidad de muerte a los 28 días.También es importante un modelo pronóstico sencillo que se pueda emplear a la cabecera del paciente. Este modelo comprende las tres variables pronósticas más fuertes: la puntuación de coma de Glasgow, la presión sistólica y la edad.
Consecuencias del estudio
El efecto de la edad es importante, ya que en los países de ingresos altos la edad promedio de los pacientes con traumatismos está en aumento. Este efecto de la edad probablemente refleja el aumento de la incidencia de enfermedades coexistentes, especialmente enfermedades cardiovasculares. Los pacientes ancianos son más proclives a sufrir enfermedad coronaria y la disminución del aporte de oxígeno debido al traumatismo con hemorragia puede aumentar el riesgo de isquemia del miocardio. Otra posible explicación para el mayor riesgo de muerte por enfermedad vascular oclusiva se relaciona con el desencadenamiento del proceso inflamatorio tras el traumatismo. La respuesta inflamatoria desencadenada comprende el aumento de la concentración plasmática de interleucina-1, interleucina-2, factor de necrosis tumoral-α, interleucina-6, interleucina-12 e interferón-γ. En pacientes con hemorragia por traumatismo, también se produce la activación de la plasmina, que es clave en la respuesta fibrinolítica de las primeras horas posteriores al traumatismo.
Los autores reconocen que estimar el riesgo de muerte en el paciente traumatizado con hemorragia es un desafío. Es un proceso que emplea no sólo variables fisiológicas, sino exámenes complementarios, así como la respuesta a los tratamientos. Un modelo pronóstico nunca podría reemplazar al criterio medico, pero lo puede apoyar.
Este modelo pronóstico puede servir para obtener pronósticos válidos de la mortalidad en pacientes con hemorragia por traumatismo, ayudar en el triage y posiblemente aplicar antes los procedimientos diagnósticos y terapéuticos que pueden salvar vidas. La edad es un factor pronóstico importante, especialmente en países de ingresos altos donde la población que sufre traumatismos es de mayor edad.
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Los autores reconocen que estimar el riesgo de muerte en el paciente traumatizado con hemorragia es un desafío. Es un proceso que emplea no sólo variables fisiológicas, sino exámenes complementarios, así como la respuesta a los tratamientos. Un modelo pronóstico nunca podría reemplazar al criterio medico, pero lo puede apoyar.
Conclusiones
Este modelo pronóstico puede servir para obtener pronósticos válidos de la mortalidad en pacientes con hemorragia por traumatismo, ayudar en el triage y posiblemente aplicar antes los procedimientos diagnósticos y terapéuticos que pueden salvar vidas. La edad es un factor pronóstico importante, especialmente en países de ingresos altos donde la población que sufre traumatismos es de mayor edad.
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