Trastornos que causan muerte súbita en niños asintomáticos
Pesquisas con ECG: Evaluación con ECG de trastornos que causan muerte súbita en niños asintomáticos.
Dres. Angie Mae Rodday, John K. Triedman, Mark E. Alexander, Joshua T. Cohen, Stanley Ip, Jane W. Newburger, Susan K. Parsons, Thomas A. Trikalinos, John B. Wong and Laurel K. Leslie
Pediatrics 2012; 129; e999
Desarrollo
Aunque la muerte súbita cardíaca (MSC) en niños y adolescentes (en adelante "los niños") es poco frecuente (incidencia anual de 0,8-6,2 por 100000), este hecho en un niño es una tragedia y tiene amplias repercusiones. La preocupación por la MSC provoca demandas para su detección en centros de atención primaria o en escuelas para todos los niños; mientras que otros han recomendado la detección de subgrupos de niños que comienzan con estimulantes o a participar en atletismo competitivo, lo que aumenta el ritmo cardíaco y, teóricamente, la precipitación del MSC.
Los programas de cribado basados en población que identifican a niños en riesgo de MSC tienen un amplio atractivo en el público en general, ya que el sentido común sugiere que el diagnóstico presintomático puede salvar vidas, y el costo social se presume que es el costo de la prueba de cribado en sí. Japón es el único país con datos publicados sobre detección masiva de niños en edad escolar, incluyendo una historia específica cardíaca y física y electrocardiograma (ECG). No existen datos disponibles sobre cribado masivo pediátrico y sus costos asociados en los Estados Unidos.
En 2008, la Asociación Americana de Cardiología dio a conocer un comunicado ampliamente interpretado con la recomendación de realizar ECG antes de iniciar el tratamiento con estimulantes en niños con desórdenes de déficit de atención/hiperactividad, estimado en un 4% a 12% de los niños. La Academia Americana de Pediatría luego emitió una declaración, en colaboración con la Asociación Americana de Cardiología, recomendando que los niños con desorden de déficit de atención/hiperactividad se evalúen con una historia específica y un examen cardíaco, pero que una evaluación adicional, incluyendo un electrocardiograma, debe obtenerse solamente si está indicado. Un reciente análisis de decisión recomienda que los niños que participan en deportes competitivos se sometan a la pesquisa.
Diversos estudios describieron programas de pesquisa para atletas. Italia utiliza pesquisas previas a la participación, incluyendo ECGs, para atletas de entre 12 y 35 años, y algunas universidades estadounidenses utilizan detecciones previas a la participación y ECGs para los atletas de la universidad. Debido a que 10 millones de personas en los Estados Unidos pueden ser clasificados como "atletas competitivos jóvenes", las convocatorias para la detección tienen implicaciones a largo plazo.
Los programas de detección son más efectivos si (1) la prevalencia preclínica es lo suficientemente alta en la población pesquisada, (2) está disponible una prueba altamente discriminatoria, (3) la enfermedad o trastorno es grave, y (4) el tratamiento mientras se encuentra asintomático disminuya la morbilidad y la mortalidad más que el tratamiento después de que se desarrollen los síntomas. Estos criterios permiten la evaluación de la eficacia del ECG para detectar los trastornos que pueden causar MSC en niños asintomáticos.
Varias enfermedades raras causan MSC pediátrica, pero no todas tienen hallazgos en el ECG. Los trastornos más comunes detectables por ECG son la miocardiopatía hipertrófica (MCH), el síndrome de QT prolongado (SQTP), y el síndrome de Wolff-Parkinson-White (WPW). Sus tasas de prevalencia estimadas son bajas en niños por lo demás sanos, asintomáticos; además, el valor del ECG como prueba "altamente discriminatoria" no está bien establecido. El ECG podría identificar de forma selectiva trastornos responsables de MSC en todos los pacientes afectados (es decir, sensibilidad) y descartar estos trastornos en niños sanos (es decir, especificidad). En conjunto, la baja prevalencia y las estimaciones imperfectas de sensibilidad y especificidad podrían resultar en una estrategia de pesquisa ineficiente con costos sociales y económicos imprevistos.
Los autores realizaron una revisión sistemática y meta-análisis de la literatura de estos 3 trastornos que causan MSC. El primer objetivo de los autores fue resumir la frecuencia con que, en base al ECG o ecocardiograma (ECO), y la prevalencia fenotípica, podría identificarse por pesquisa masiva la MCH, el SQTP, o el WPW en niños asintomáticos y no diagnosticados. Los autores se centraron en la prevalencia fenotípica, en lugar de la prevalencia genética, debido a que la prueba genética es actualmente impracticable en programas masivos de detección y se limita a la estratificación de diagnóstico o de riesgo. El segundo objetivo de los autores fue examinar la sensibilidad y la especificidad reportada del ECG, solo o con ECO, para detectar estos trastornos y calcular valores predictivos. En conjunto, estos datos de prevalencia fenotípica (basada en ECG o ECO), sensibilidad, especificidad, y valor predictivo conforman una evidencia que facilitará la evaluación ulterior de la eficiencia y las implicancias derivadas de programas de pesquisa con ECG para MSC.
Métodos
Los autores se centraron en la MCH, el SQTP, y WPW porque son los trastornos más comunes potencialmente detectables por ECG entre los niños. Debido a que los hallazgos del ECG en la MCH son sensibles a la edad (es decir, pueden no ser detectados hasta la adolescencia tardía o la edad adulta temprana) y pueden ser inespecíficos, requieren un ECO para orientar el diagnóstico, por lo que se optó por incluir artículos que examinaran las características del ECG solo, el ECO solo, o el ECG combinado con ECO (ECG/ECO).
Búsquedas en la literatura
Se realizó una revisión sistemática y búsqueda en la base de datos Medline (desde 1950 a diciembre de 2010) de los estudios que reportaran MCH, SQTP, WPW, y MSC o la detección de estos trastornos por ECG y/o ECO. Los autores combinaron las palabras clave y los términos MeSH de miocardiopatía hipertrófica, síndrome de QT prolongado, síndrome de Wolff-Parkinson-White, muerte súbita cardiaca, electrocardiografía, ecocardiografía, sensibilidad, y especificidad. La búsqueda estuvo limitada a las publicaciones en idioma Inglés de estudios primarios en humanos sin restricciones geográficas. Seis revisores seleccionaron los títulos y los resúmenes para identificar los estudios relevantes y luego examinaron los artículos completos para su elegibilidad.
Criterios de Elegibilidad
Para resumir la frecuencia con que el ECG o el ECO (prevalencia fenotípica) sugieren MCH, SQTP, o WPW en niños asintomáticos o adultos jóvenes (3 a 25 años), los autores incluyeron estudios de corte transversal o de cohorte en la población general que utilizaron ECG o criterios diagnósticos de ECO para cada trastorno consistente con estándares clínicos. Se excluyeron estudios en los que la media de edad fue de 2 desviaciones estándar a partir de los 25 años, entre ellos un estudio que se centró en neonatos.
Los autores también excluyeron estudios de subgrupos muy seleccionados que no eran representativos de la población general. Por ejemplo, fueron excluidos los atletas de elite, que compitieron en eventos regionales, nacionales o internacionales, pero se incluyeron los estudios de los atletas con actividad normal en la escuela secundaria. Fueron excluidos los estudios que utilizaron técnicas de muestreo que podrían resultar en una muestra no representativa (por ejemplo, muestreo de conveniencia, estudios que requieren el consentimiento informado de los participantes). Los estudios que evalúan la frecuencia de variaciones genéticas relacionadas con MCH, SQTP, o WPW fueron excluidos, dado que el enfoque de los autores fue la detección por ECG de pacientes asintomáticos y los niños sin diagnóstico previo.
Para el segundo objetivo los autores incluyeron estudios con datos sobre la sensibilidad o la especificidad del ECG (con o sin ECO) para identificar niños que pudieran tener un diagnóstico de MCH, SQTP, o WPW de acuerdo a los criterios clínicos. Específicamente, se consideró que una referencia adecuada ("estándar de oro") de MCH es el ECO, la genotipificación, o un diagnóstico de MCH bien documentado. Para el SQTP, los autores aceptaron como pruebas de referencia estándar las variaciones patogénicas (por ejemplo, los genes KCNQ1, KCNH2, y SCN5A) o una combinación de historia personal y familiar, el seguimiento clínico y el ECG. Para el WPW, el ECG es el estándar de referencia, por lo que no se recolectó información sobre sensibilidad y especificidad. Basado en estos criterios, fueron elegibles los estudios con sesgo de incorporación (donde el test índice comprende parte del estándar de referencia contra el cual se mide).
Los autores incluyeron estudios en los que sólo aquellos con resultados positivos del ECG y/o ECO fueron verificados con el estándar de referencia (sesgo de verificación, lo que puede sobreestimar la sensibilidad y subestimar la especificidad de la prueba índice). Para los estudios que tenían varios conjuntos alternativos de criterios de ECG y/o ECO, se seleccionaron los criterios más ampliamente utilizados, o los criterios más sensibles para evitar la duplicación de información.
Extracción de datos
Cuatro revisores extrajeron los datos, y por lo menos 2 realizaron la extracción de forma independiente o revisaron cada artículo. Los 4 revisores discutieron y resolvieron las discrepancias por consenso. De los estudios que informan sobre la prevalencia fenotípica (basados en ECG o ECO), se extrajo información sobre la población de estudio (descripción, país), el diseño del estudio (prospectivo, retrospectivo), técnica de muestreo (representativo o no), edad de la muestra del estudio, tamaño de la muestra, criterios diagnósticos, y el número de participantes con cada trastorno.
A partir de estudios sobre sensibilidad y especificidad del ECG y/o el ECO para identificar SQTP o MCH, los autores extrajeron información de la población de estudio (descripción, país), edad de la muestra del estudio, tipo de prueba (ECG y/o ECO), criterio diagnóstico y umbrales para la prueba, definición del estándar de referencia, verdaderos positivos, falsos negativos, falsos positivos, verdaderos negativos, y la presencia de sesgo de verificación. Si el estudio proporcionó solo sensibilidad y especificidad, los autores utilizaron esta información para calcular los valores verdaderos positivos, falsos negativos, falsos positivos y verdaderos negativos.
Análisis
Debido a las complejidades de los métodos utilizados, los autores analizaron brevemente los análisis en los siguientes párrafos y proporcionaron información complementaria detallada que describe las características de las pruebas de detección en general (por ejemplo, sensibilidad, especificidad, valor predictivo) y los métodos analíticos utilizados (por ejemplo, la creación de la curva ROC).
Análisis de Prevalencia Fenotípica
Las estimaciones de prevalencia fenotípica (basada en ECG o ECO) por cada 100000 y los intervalos de confianza del 95% (IC 95%) de la MCH, el SQTP, y el WPW se calcularon utilizando distribución binomial exacta. Los autores obtuvieron las estimaciones de resumen de la prevalencia fenotípica mediante el uso de meta-análisis de efectos aleatorios. Para evaluar el grado en que la variación en los resultados reportados puede ser solo resultado de la casualidad, utilizaron el test Q de Cochran para probar heterogeneidad (valor significativo cuando P <0,10) y se cuantificó la magnitud en términos de I2, con rangos que oscilan entre 0% y 100%, y expresa la proporción de la variabilidad entre los estudios atribuible a la heterogeneidad y no al azar. Los autores consideraron los valores de I2 superiores a 75% sugestivos de heterogeneidad sustancial. Estos cálculos fueron realizados mediante el uso de Stata, versión 11 (StataCorp LP, College Station, TX).
Análisis de sensibilidad y Especificidad
Para cada trastorno, los autores resumieron la relación entre sensibilidad (es decir, la probabilidad de tener un test positivo entre aquellos con el trastorno) y especificidad (es decir, la probabilidad de tener un test negativo entre los que no tienen el trastorno) del ECG y/o el ECO con un modelo de curva ROC. Para cada trastorno y para la combinación de herramientas de pesquisa, los autores trazaron una curva ROC para los estudios individuales y una curva ROC resumiendo los estudios revisados. Estas curvas permiten una comparación visual entre los estudios individuales y la curva resumida. Los puntos a lo largo de las curvas de resumen incorporan diferentes criterios diagnósticos y no corresponden directamente a los puntos de corte específicos observados en el estudio para ECG y/o ECO. Restringiendo el rango al que se observa en los datos, el área bajo la estimación posterior de la zona de la curva ROC (ABC), calculada por integración numérica, indica el rendimiento del test. Un ABC de 1,0 representa una prueba perfecta, mientras que un ABC de 0,5 representa una prueba cuyo rendimiento no es mejor que el azar.
Para cada curva resumen, los autores identificaron dos ejemplos ilustrativos para demostrar como los cambios en la sensibilidad y especificidad dan lugar a diferentes valores predictivos, el número necesario de personas pesquisadas, los falsos positivos, y los falsos negativos. Los autores seleccionaron 2 puntos en la curva ROC: (1) el punto con "máxima precisión" (es decir, la maximización de la suma de la sensibilidad y especificidad), dando un peso igual a la determinación de personas enfermas (sensibilidad) y al descarte de aquellas sin enfermedad (especificidad); y (2) el punto con "máxima especificidad", donde la especificidad fue cercana a 1 con la correspondiente sensibilidad, dando más peso a descartar a aquellos sin enfermedad (especificidad). Los autores no seleccionaron un punto en la curva donde la sensibilidad fuera máxima porque la especificidad correspondiente era baja (0,001).
Al utilizar los 2 puntos ilustrativos, los autores calcularon 5 parámetros: (1) valor predictivo positivo (VPP, es decir, la probabilidad de tener el trastorno al tener un test positivo), (2) valor predictivo negativo (VPN, es decir, la probabilidad de no tener el trastorno al tener un test negativo), (3) el número necesario de personas a pesquisar para detectar 1 caso, (4) el número de falsos positivos para detectar 1 caso, y (5) el número de falsos negativos cada 100 000 niños pesquisados. Para explorar el efecto de las tasas alternativas de prevalencia, los autores repitieron estos cálculos utilizando las prevalencias muchas veces citadas de 200 cada 100000 para la MCH, 50 cada 100000 para el SQTP, y 200 cada 100000 para el WPW.
Análisis de Sensibilidad
Para determinar si los supuestos alternativos afectan sustancialmente los resultados del meta-análisis, los autores realizaron un extenso análisis de sensibilidad. Para las preguntas clave relacionadas con la prevalencia fenotípica (basada en ECG o ECO), los autores repitieron los análisis excluyendo los estudios donde (1) los criterios diagnósticos no estaban especificados, (2) la prevalencia fenotípica informada excedía los rangos de prevalencia citados a menudo, o (3) la prevalencia fenotípica estaba basada en casos previamente diagnosticados y no en casos asintomáticos. Para las preguntas clave que abordan la capacidad de las pruebas basadas en ECG o ECO para diagnosticar a las personas con las condiciones de interés, los autores repitieron el análisis excluyendo los estudios que no aplicaron el estándar de referencia a los participantes con un ECG y/o ECO no sugestivo (es decir, sesgo de verificación).
Para los análisis de sensibilidad adicionales, los autores calcularon de nuevo la prevalencia de la enfermedad aplicando un estándar de referencia sin ECG para definir enfermedad. Un resultado positivo del cribado de ECG (por ejemplo, un resultado que sugiere SQTP) puede ser tanto un verdadero positivo (la persona tiene SQTP) o un falso positivo (la persona no tiene y no tendrá SQTP). Por lo tanto, la frecuencia de un "ECG sugestivo" no es la misma que la prevalencia de la enfermedad. Uno puede calcular de nuevo la prevalencia del SQTP por una referencia estándar aceptable alternativa sin ECG para diagnosticar SQTP (por ejemplo, pruebas genéticas para mutaciones deletéreas en genes de SQTP), y de la proporción de pruebas positivas de ECG en una población. Los autores realizaron este análisis solo para el SQTP, como un ejemplo para contextualizar sus comentarios en la discusión. Como se describe en la Información complementaria, los autores ampliaron el Método Bayesiano de Joseph y col.
Resultados
De 6954 títulos y resúmenes examinados para determinar elegibilidad, los autores recuperaron y evaluaron el texto completo de 396 artículos, con 30 que cumplieron los criterios de elegibilidad.
Características de los estudios revisados
En los 11 estudios primarios que reportaron hallazgos de prevalencia fenotípica (basada en ECG o ECO), las poblaciones de estudio oscilaron de la población general a subgrupos de atletas de escuelas secundarias y reclutas del ejército. Los estudios se realizaron en América del Norte, Europa y Asia y tenían un tamaño de muestra de 1369 a 1.336.377.
Veinte estudios primarios informaron sensibilidad y especificidad estimada utilizando ECG para detectar SQTP y/o MCH, ECO para detectar MCH, o ECG/ECO para detectar MCH. Las poblaciones de estos estudios eran principalmente casos índice de enfermedad y sus familiares. Los estudios se realizaron en América del Norte, Europa y Asia y los tamaños de las muestras variaron de 23 a 2770.
Miocardiopatía hipertrófica
En base a 7 estudios, la prevalencia fenotípica de MCH (basada en ECG o ECO) varió desde 0 hasta 170 por 100000 con una tasa de prevalencia fenotípica resumida de 45 por 100000 (IC 95%: 10-79), pero con sustanciales variaciones entre los estudios (I2=91%, P<0,001). La inclusión del estudio con una estimación de la prevalencia fenotípica de cero ayudó a informar los límites superiores de la estimación. A pesar de que 1 estudio no especificó los criterios de diagnóstico, los autores lo incluyeron porque su exclusión no tuvo ningún efecto sobre la prevalencia fenotípica (se mantuvo en 45 por 100000) y este estudio se basó en un programa bien establecido de pesquisa en Japón. Al añadir 2 estudios no representativos para el análisis de sensibilidad, la tasa de prevalencia fenotípica resumida, disminuyó a 13 por 100000 (IC 95%: 7-19), con una heterogeneidad significativa (I2=92%, P<0,001). Sobre la base de las curvas ROC sumarias, los valores del ABC fueron elevados.
Para proporcionar un contexto clínico para la interpretación de estos resultados, se utilizó el resumen de las estimaciones de prevalencia fenotípica de MCH y los 2 puntos ilustrativos descritos previamente (el punto de máxima precisión y el punto de máxima especificidad) en las curvas ROC para la detección de MCH utilizando ECG, ECO, y ECG/ECHO. Independientemente de si se utilizó un ECG, ECO o ECG/ECO, ambos puntos ilustrativos dieron un VPN cercano al 100%, pero el VPP, el número necesario a pesquisar, los falsos positivos, y los falsos negativos difirieron sustancialmente. En el punto de máxima precisión, los VPPs cayeron por debajo de 1% en comparación con los VPPs del 2% al 21% en el punto de máxima especificidad.
El punto de máxima precisión lleva a un menor número de falsos negativos (16%) y a la necesidad de un menor número de pesquisas para detectar un caso de MCH (2600). En contraste, el punto de máxima especificidad llevó a tasas del 40% a 96% de falsos negativos y a 4000 a 57000 pesquisas necesarias para detectar un caso de MCH. Por último, el punto de máxima precisión condujo a un mayor número de falsos positivos por cada verdadero caso detectado de MCH (400 vs 4-57) que el punto de máxima especificidad. Mediante el uso de la frecuentemente citada prevalencia de 200 por 100000 (4 veces la estimación de los autores) dio como resultado un VPN similar, un aumento de cuatro veces en el VPP y de los falsos negativos por 100000 pesquisados, y una disminución en el número necesario para detectar 1 caso y el número de falsos positivos cuando se detecta un caso.
Síndrome de QT prolongado
La tasa de prevalencia fenotípica (basada en ECG) de los 3 estudios que informan sobre el SQTP varió de 1 a 12 por 100000, con una tasa de prevalencia fenotípica resumen del 7 por 100000 (IC 95%: 0-14) y una heterogeneidad significativa (I2=93%, P<0,001). Aunque 1 estudio no especificó los criterios de diagnóstico, los autores lo incluyeron debido a que su exclusión aumentaba la prevalencia fenotípica a sólo 9 por 100000 y este estudio se basa en un programa de pesquisa bien establecido en Japón. El estudio Kobza fue excluido debido a que su tasa de prevalencia (550 por 100000) superó las tasas de prevalencia citadas frecuentemente para el SQTP (40-50 por 100000). Al incorporar Kobza, la prevalencia resumida aumentó por cinco al 38 por 100000 (IC 95%: 19-58) y la heterogeneidad se incrementó (I2=99%, P<0,001). El análisis de sensibilidad Bayesiano dando a Schwartz un bajo peso (1/2500) resultó en similares prevalencias fenotípicas del 7 por 100000 (IC95%: 1-30), mientras que dando un mayor peso a Schwartz aumentó más la prevalencia fenotípica al 34 por 100000 (IC 95%: 20-54).
Para proporcionar un contexto clínico, los autores utilizaron las estimaciones de prevalencia fenotípica resumen para SQTP y 2 puntos ilustrativos (el punto de máxima precisión y el punto de máxima especificidad) en la curva ROC para la detección de SQTP utilizando ECG. Para ambos puntos, el VPN fue cercano al 100%. El VPP fue muy bajo (0,04% [1 en 2324]) en el punto de máxima precisión, pero aumentó ligeramente en el punto de máxima especificidad (0,7% [1 en 136]). Con una precisión máxima, el número que es necesario pesquisar para detectar un caso de SQTP con ECG fue más de 16000, con sólo 14% de las personas con SQTP no detectadas (falsos negativos), pero más de 2000 falsos positivos por cada caso de SQTP detectado.
Con la máxima especificidad, el número que es necesario pesquisar para detectar 1 caso se incrementa a 135000 y el 91% de las personas con SQTP podrían no detectarse, pero habría sólo 135 falsos positivos por cada caso de SQTP detectado. Mediante el uso de la prevalencia frecuentemente citada de 50 por 100000 (7 veces la estimación de los autores) dio lugar a un VPN similar, un incremento de siete veces del VPP y en los falsos negativos por 100000 pesquisados, y una disminución en el número necesario para detectar 1 caso y el número de falsos positivos cuando se detecta 1 caso.
Síndrome de WPW
Tres estudios informaron tasas de prevalencia fenotípica (basada en ECG) de WPW que van desde 68 a 222 por 100000, con una tasa de prevalencia fenotípica resumida de 136 por 100 000 (IC 95%: 55-218) y una heterogeneidad significativa (I2=95%, P<0,001). Debido que el ECG se considera el estándar de referencia y no hay estudios que informen estimaciones de sensibilidad y especificidad por otras pruebas de pesquisa para detectar WPW, los autores asumieron que su sensibilidad y especificidad eran uno y las estimaciones de VPP y VPN eran perfectas y no se discutieron. Al utilizar la prevalencia frecuentemente citada de 200 por 100000 no se alteró sustancialmente el número necesario para pesquisar.
Discusión
Mediante el uso de la literatura publicada, los autores reportaron una tasa de prevalencia fenotípica (basada en ECG o ECO) de MCH, SQTP, y WPW en niños asintomáticos y las características del test de ECG y/o ECO en la detección de estos trastornos. En base a los criterios de inclusión/exclusión especificados por los autores y la metodología, la estimación de la prevalencia fenotípica demostró una amplia variación entre los estudios, y fue inferior en aquellos de neonatos (por ejemplo, Schwartz y colaboradores) o en los estudios que examinan la prevalencia del genotipo. En consecuencia, los autores exploraron los efectos de las estimaciones de la prevalencia alternativa en sus resultados. Aunque el ABC varió de 0,88 a 0,92, lo que indica que el ECG y/o ECO son pruebas estadísticamente aceptables de pesquisa para detectar los trastornos más comunes que causan MSC, la baja prevalencia fenotípica afecta sustancialmente el valor predictivo.
Debido a que estos trastornos tienen una prevalencia fenotípica muy baja, la elección de un punto de la curva ROC que maximice la precisión o maximice la especificidad tuvo poco impacto en el VPN (casi 100% de VPN para la MCH y el SQTP); sin embargo, el punto de máxima especificidad resultó en una mejora del VPP (0,74% [1 en 136] a 21%) a costa de la necesidad de pesquisar más individuos para detectar 1 caso y la falta de detección de personas enfermas a causa de la reducción de la sensibilidad. Con la máxima precisión, el número necesario para detectar un caso disminuyó y se registraron menos casos perdidos, pero a costa de un menor VPP (0,04% [1 en 2324] a 0,26% [1 en 390]) y más falsos positivos por caso detectado. Estos resultados ayudan a definir los límites de la utilidad teórica del ECG y/o ECO como pruebas de detección de estos trastornos, pero son difíciles de comprender de manera aislada. A diferencia de los "típicos" programas de pesquisa donde el valor se centra en los que pueden tener la enfermedad (es decir, la sensibilidad), estos puntos ilustrativos demuestran que cuando la prevalencia fenotípica es baja, dar prioridad a la especificidad sobre la sensibilidad puede mejorar el VPP mientras que no afecta el VPN (similar a la pesquisa de VIH).
Los autores realizaron cálculos para entender cómo estas estimaciones podrían aplicarse a una pesquisa poblacional de ECG. En primer lugar, asumiendo independencia, la estimación combinada de prevalencia de MCH, SQTP, y WPW del presente meta-análisis es de 188 por 100000. Al maximizar la precisión, el VPN se acerca al 100%, lo que indica una baja tasa de falsa seguridad. Sin embargo, el VPP de utilizar un ECG para pesquisar cualquiera de los 3 trastornos es del 1%, lo que indica una alta tasa de falsas alarmas (99% de los niños con un ECG positivo podría no tener ninguno de los trastornos). A la inversa, cuando se maximiza la especificidad, el VPN todavía se acerca al 100% (la tasa de falsa seguridad se mantiene cerca del 0%), pero el VPP es del 41% (la tasa de falsa alarma disminuye a 59%). Un análisis de sensibilidad utilizando las tasas de prevalencia frecuentemente citadas (40-50 por 100000 para el SQTP, 200 por 100000 para MCH, 100-200 por 100000 para WPW) mostró un pronóstico más favorable para la detección (mayor VPP, menor necesidad de pesquisar para detectar 1 caso, menor número de falsos positivos cuando se detecta 1 caso, pero más falsos negativos por 100000 pesquisados).
Aunque estos resultados sugieren que el ECG podría ser considerado para la pesquisa masiva desde un punto de vista estadístico y desde los criterios del US Preventive Services Task Force, no se ocupa de otros componentes de los programas de pesquisa, incluyendo los cambios en la mortalidad, morbilidad, costo, calidad de vida, y funcionamiento que necesitan ser evaluados. Debido a la muy baja prevalencia fenotípica y a la inexactitud inherente a casi todas las pruebas médicas (incluyendo a los cardiólogos pediátricos revisando ECGs), la detección de enfermedades raras llevará a muchos falsos positivos que provocan evaluaciones de diagnóstico adicionales y, posiblemente, tratamientos innecesarios y restricciones de la actividad física. Además, los falsos positivos pueden conducir a la injustificada ansiedad del niño y de los padres; trabajos anteriores sugieren que esta ansiedad puede no disiparse inmediatamente después una evaluación cardíaca y puede influir en las decisiones del estilo de vida a lo largo de toda la vida.
Se ha expresado preocupación acerca del aumento de las tasas de enfermedad cardíaca diagnosticada donde el diagnóstico puede no ser útil (que resulta en diagnóstico de cardiopatía no patológica y sobretratamiento). Algunos niños pueden ser diagnosticados en última instancia por otros medios (por ejemplo, historia familiar, aparición de síntomas subletales, pruebas de diagnóstico por indicaciones no relacionadas), incluso en ausencia de pesquisas masivas, y el diagnóstico precoz de la enfermedad puede no proporcionar beneficios en la supervivencia. Entre los niños detectados por pesquisa, la seguridad, eficacia, y aceptabilidad de terapias específicas y recomendaciones para profilaxis de la MSC en niños asintomáticos es a veces incierta y a menudo se basan en el consenso de expertos como oposición a la evidencia clínica.
Además, las familias deben ser conscientes que un ECG negativo no descarta definitivamente el riesgo de MSC. Otros trastornos cardíacos raros causan MSC, como origen anómalo de la arteria coronaria, cardiomiopatía arritmogénica de ventrículo derecho, taquicardia ventricular catecolaminérgica y síndrome de Brugada. Con la excepción del síndrome de Brugada, que se manifiesta a finales de la adolescencia, estas enfermedades no se diagnostican típicamente por el ECG. Además, dado que la clínica y los hallazgos del ECG pueden no manifestarse en la MCH hasta la adolescencia, los programas que pesquisan niños pequeños pueden pasar por alto los genéticamente predispuestos a desarrollar MCH, los cuales pueden necesitar repetir ECGs durante la adolescencia.
Este estudio tiene varias limitaciones. En primer lugar, la búsqueda de los autores se restringió a la literatura catalogada por Medline. Medline indexa la mayoría de los artículos biomédicos, por lo que es poco probable que los autores hayan omitido resultados importantes. En segundo lugar, las estimaciones de los autores pueden reflejar el sesgo de publicación, ya que es concebible que los estudios “sin éxito” de intervenciones de diagnóstico o detección pueden no haber sido publicados. Este fenómeno, si tuviera lugar, podría exagerar las estimaciones de la precisión de las pruebas. En tercer lugar, existía heterogeneidad entre los estudios. Las poblaciones variaron según la edad y los estudios variaron en su enfoque de detección y en sus criterios diagnósticos. En cuarto lugar, los cálculos de los autores omitieron la historia clínica y el examen físico.
Aunque los autores incluyeron la historia clínica, el examen físico y la historia familiar en su búsqueda, encontraron datos insuficientes para nuevos análisis. Los estudios publicados sugieren que la historia cínica y el examen físico tienen baja sensibilidad, bajo VPP, y limitado valor desde la perspectiva de la economía de la salud. En quinto lugar, los autores definieron la prevalencia fenotípica en base a resultados de ECG o ECO (no genotipo) porque éstas eran las opciones de pesquisa consideradas en su análisis y porque la determinación del genotipo ha estado disponible recientemente y sigue evolucionando.
En la estimación de la sensibilidad y la especificidad del ECG y/o ECO, sin embargo, los autores permitieron cohortes genotípicamente identificadas debido a que las pruebas genéticas es probable que desempeñen un papel más destacado en la detección y el diagnóstico de los trastornos que causan MSC. El utilizar el genotipo como norma de referencia le permitió a los autores incorporar cierta variabilidad en la penetrancia (que conduce a falsos positivos), lo que probablemente será importante para la interpretación de la prueba de detección. Por último, este estudio está limitado ya que considera sólo 3 trastornos, pero estos son los 3 trastornos más comunes detectables por ECG y/o ECO.
A pesar de estas limitaciones, este estudio proporciona un importante punto de partida para la evaluación de programas de pesquisa de MSC. Los programas de detección pueden estar ganando popularidad debido al sesgo de disponibilidad en la percepción del riesgo (es decir, la reciente publicidad de eventos en la probabilidad sobreestimada de que un evento similar se produzca). Teniendo en cuenta los resultados de los autores en la baja prevalencia fenotípica (basada en ECG o ECO) y la variación en la tasa de falsos positivos en base de diferentes sensibilidades y especificidades, serán necesarios más análisis de costos o efectividad comparativa para determinar si los programas de pesquisa para la detección de la MSC en niños asintomáticos deben ser promovidos como una política de salud pública
Comentario: El presente metaanálisis provee una base para evaluar la realización de una pesquisa con ECG solo o con ECO de 3 de los trastornos cardíacos que causan muerte súbita cardíaca en niños asintomáticos. Serán necesarios más estudios de costoefectividad en diferentes países para considerar su implementación.
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