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INTRODUCCIÓN
El progreso de la ciencia se facilita compartiendo datos. Esto se ha logrado con éxito en varias disciplinas (desde genómica hasta medicina de laboratorio) adoptando enfoques uniformes de adquisición, almacenamiento e informe que eventualmente conducen a la estandarización, trazabilidad y armonización de datos. 1 El mismo principio puede ser aplicado al eco estrés (EE) Idealmente, la misma técnica de adquisición, el mismo conjunto de parámetros y el mismo significado clínico atribuido a hallazgos observados deberían ser parte de la adquisición, interpretación e informe de imágenes. 2,3 EL EE está evolucionando rápidamente y es cada vez más aplicado en la enfermedad coronaria 4,5 y otras patologías cardíacas. 6,7 En el protocolo ABCDE actual, el EE se ha enriquecido mediante la evaluación no sólo de la fase A (anomalías de la motilidad parietal regional, todavía el pilar reconocido de diagnóstico y estratificación de riesgo), sino también de la fase adicional B (líneas B de edema pulmonar), la fase C (reserva contráctil ventricular izquierda basada en fuerza), la fase D (evaluación Doppler de la microcirculación coronaria) y la fase E no derivada de imagen (reserva de frecuencia cardíaca a partir del electrocardiograma). 8,9 Cada fase se focaliza en un objetivo fisiopatológico y en una ventana de vulnerabilidad del paciente diferente: estenosis coronaria obstructiva epicárdica en la fase A 10, congestión pulmonar en la fase B 11,12,13,14,15, fibrosis y/o necrosis miocárdica en la fase C 16,17, microcirculación coronaria en la fase D 18,19,20,21 y función autonómica cardíaca en la fase E. 22 Todos presentan un valor incremental sobre las anomalías regionales de motilidad parietal para predecir la evolución. 15,17,18,19 No obstante, la metodología, informe y significado clínico atribuidos a estos hallazgos se encuentran lejos de estar estandarizados.
Presentamos el prototipo de Software Integral de Eco Estrés (SIEE) que es parte del estudio EE2020 promovido por el Consejo Nacional de Investigación Italiano y apoyado por la Sociedad Italiana de Ecocardiografía e Imagen Cardiovascular. 23 En este proyecto, el equipo de cardiología trabajó con expertos en tecnología informática durante años para producir un formato unificado de datos para el almacenamiento e informe de datos de EE, esencial para la implementación y difusión del estudio EE2020.
MÉTODOS
El estudio EE2020 comenzó en 2016 y actualmente existen 50 laboratorios acreditados de EE en red en 16 países con el objetivo de reclutar 10.000 pacientes dentro del año 2020, con diversas patologías que abarcan desde enfermedad coronaria a insuficiencia cardíaca, y desde cardiomiopatías a enfermedades congénitas. El prototipo SIEE se desarrolló con el fin de lograr el ingreso integral, estandarizado, flexible y múltiple de datos, mediante la incorporación de datos generales (paciente, enfermedad y datos específicos de estrés) y páginas diseñadas específicamente para el proyecto.
A partir de la integración de datos ingresados seleccionados, el programa calcula algunos puntajes de riesgo clínico, que incluyen la probabilidad pre- estudio de confirmar la patología en pacientes con sospecha de enfermedad coronaria tomando en cuenta la edad, sexo y tipo de angina (ausente, típica o atípica) o disnea. 8
RESULTADOS
El prototipo del programa se desarrolló como una plataforma de prueba entre usuarios seleccionados. El ingreso de datos requiere menos de 2 minutos por paciente. El software corre en computadoras con capacidad de trabajo mediana-baja y con los sistemas operativos más utilizados, como Windows, MAC OS y Linux, de modo de estar al alcance de la mayoría de los usuarios. Las funciones de exportación hacia formatos altamente aceptados permiten compartir los datos fácilmente. El software es capaz de generar un informe personalizado que se puede expandir en PDF y en formatos de valores separados por comas.
Una interfase de usuario gráfica simple abre distintas ventanas para ingresar datos clínicos e información de EE. Mediante funciones de entrada simples que incluyen datos demográficos, edad y sexo, el usuario selecciona de un menú predeterminado variables relacionadas al tipo de enfermedad y tipo de parámetro. La página de apertura incluye la principal información clínica. Las páginas subsiguientes están dedicadas a la fase A de motilidad regional (Figura 1), la fase B de líneas B por ecografía pulmonar (con escaneo simplificado de 4 sitios) (Figura 2), la fase C de reserva contráctil ventricular izquierda (Figura 3), la fase D de velocidad de flujo de reserva coronario en la arteria coronaria descendente anterior (Figura 4), y la fase E de reserva de frecuencia cardíaca a través del electrocardiograma (Figura 5). Una tabla comunica los rangos normales y los valores anormales para cada fase, descriptos mediante un código de color que abarca una respuesta anormal que va desde leve (amarillo), moderado (naranja) a grave (rojo). En la última página (Figura 6) se proporciona la misma información en un formato gráfico con el mismo código de color, que representa la respuesta reposo-estrés para cada parámetro específico, con el correspondiente valor de riesgo para eventos duros derivado de evidencias disponibles.
Fig. 1 Formulario computarizado de un caso para el análisis de motilidad parietal (fase A). En caso de función de reposo normal, no se contempla la fase de viabilidad (panel central). Se presenta una motilidad parietal normal en reposo (todos los segmentos están codificados en verde). En el pico de estrés, se desarrollan anomalías graves de motilidad regional (codificadas en rojo: discinesia; naranja: acinesia y amarillo: hipocinesia). La gradación de la respuesta se informa en formato tabular (panel derecho superior) y gráfico (panel izquierdo inferior), con valores normales en verde y anormales en amarillo (grado leve), naranja (grado moderado) y rojo (grado grave).
Fig. 2 Formulario computarizado de un caso para líneas B pulmonares con escaneo simplificado de 4 sitios (fase B). La gradación de la respuesta se informa en formato tabular (panel derecho superior) y gráfico (panel izquierdo inferior), con el mismo código de colores de la Figura 1 (desde verde, normal, a rojo, anomalía grave)
Fig. 3 Formulario computarizado de un caso para reserva contráctil ventricular (fase C). Los valores de fuerza ventricular izquierda se derivan de datos crudos de presión sistólica de reposo y pico y de volumen de fin de sístole ventricular izquierda. La gradación de la respuesta se informa en formato tabular (panel derecho superior) y gráfico (panel izquierdo inferior), con el mismo código de colores de la Figura 1 (desde verde, normal, a rojo, anomalía grave).
Fig. 4 Formulario computarizado de un caso para velocidad de flujo de reserva coronaria (fase D). Los valores de flujo de reserva coronaria se derivan de datos crudos de velocidad de flujo diastólico coronario de reposo y pico. La gradación de la respuesta se informa en formato tabular (panel derecho superior) y gráfico (panel izquierdo inferior), con el mismo código de colores de la Figura 1 (desde verde, normal, a rojo, anomalía grave).
Fig. 5 Formulario computarizado de un caso para reserva cronotrópica (fase E) Los datos de frecuencia cardíaca se muestra en reposo y pico de estrés. La gradación de la respuesta se informa en formato tabular (panel derecho superior) y gráfico (panel izquierdo inferior), con el mismo código de colores de la Figura 1 (desde verde, normal, a rojo, anomalía grave).
DISCUSIÓN
La implementación del SIEE en la red del estudio EE2020 tendrá in impacto beneficioso potencial sobre la interfase clínica, científica y de comunicación de las actividades clínicas diarias que tienen lugar en los laboratorios de EE.
El beneficio clínico
La implementación de un software específico juega un papel fundamental en el desarrollo de un formato estandarizado uniforme para el almacenamiento y comunicación de datos clínicos y de ecocardiografía. Cualquier software desarrollado en un entorno ecocardiográfico debería mejorar la calidad y eficiencia, y la forma más fácil de empezar es con un conjunto de mediciones estandarizadas diseñadas para las indicaciones del examen. Dependiendo de los resultados, el software indica si los hallazgos son normales y también propone una gradación de la respuesta anormal como leve, moderada o grave. Como siempre ocurre en el campo de la información tecnológica, el programa es actualizado continuamente y periódicamente sobre la base de la retroalimentación de los usuarios y los avances del conocimiento, incluyendo el generado dentro del estudio EE2020. Por ejemplo, el formato ABCDE se actualiza para la enfermedad valvular o la cardiomiopatía hipertrófica con las fases F y G, siendo la fase F la que describe los flujos regurgitantes (por ejemplo insuficiencia mitral) y la fase G los gradientes (valvulares e intravalvulares). En estos pacientes, la caracterización funcional, la estratificación del riesgo y la terapia se logran mejor con el enfoque ABCDEFG.
El beneficio científico
La necesidad de expandir la práctica basada en evidencia en los diversos campos del EE debe ser alimentada con una gran cantidad de datos adquiridos en subconjuntos específicos por medio de una metodología intachable. Mediante la plataforma de software propuesta, todos los centros se ven amablemente forzados a buscar y almacenar el mismo conjunto de datos para cualquier patología, con un ingreso único para el almacenamiento de datos clínicos y el registro de datos científicos, evitando así la pérdida de tiempo y exactitud inherente a la duplicación del ingreso de información. Además, los datos se congelan al momento del su ingreso en el banco centralizado de datos, con la posibilidad de actualizaciones periódicas de seguimiento. Esto solo puede incrementar la calidad de los datos, ingresados en un banco de datos central por investigadores no involucrados en su adquisición y analizados por bioestadísticos que no conocen la identidad del paciente.
El beneficio de la comunicación
La comunicación es de extrema importancia para un uso efectivo de un método novedoso o establecido, y la calidad del informe es primordial para asegurar precisión y consistencia. Con la difusión del SIEE todos los laboratorios podrían adoptar el mimo formato de informe mediante información escrita acoplada a la proporcionada mediante tabla e imagen, que puede ayudar al médico de referencia y al paciente a capturar de una mirada la esencia del informe, evitando así la comunicación descriptiva, clínicamente evasiva que afecta el quehacer cotidiano del EE. Como consecuencia, existe hoy una Torre de Babel metodológica en la que cada laboratorio emplea sus propios enfoques, formas de archivar e informar los resultados y criterios de interpretación de nuevos o viejos parámetros establecidos aplicados a nuevas patologías. El diccionario de Esperanto del EE es un software común, que deberá compartir algunos rasgos básicos; ser amigable para el usuario (claro e informativo, y que requiera pocos minutos para archivar datos); específico para la enfermedad y para el tipo de parámetro ecocardiográfico (ya que sabemos que lo que es bueno e importante para un paciente valvular no es necesariamente relevante para un paciente isquémico); con una interfase gráfica intuitiva; y adecuado para la integración y el análisis de datos sin procesamiento adicional de datos ingresados.
Limitaciones del estudio
El software solamente se focaliza en el EE, y un enfoque similar podría ser útil en otras áreas, tales como la ecocardiografía transtorácica y transesofágica de reposo o la ecocardiografía pediátrica. La estructura de la base de datos implica la necesidad de agregar alguna información clínica y de antecedentes para completar el informe. Esto es esencial para el uso científico del programa, pero puede resultar en un tiempo adicional para el flujo de trabajo en un laboratorio muy atareado que no esté interesado en el almacenamiento sistemático y en el manejo científico de datos acumulados.
Alcances clínicos
El SIEE puede proporcionar una infraestructura adecuada para el estudio multicéntrico EE2020, con una interfase intuitiva, un formato gráfico atractivo y una opción de informe satisfactoria. Puede así representar una solución intermedia entre la recolección integral de información requerida por los estándares científicos y la prioridad de un flujo de trabajo fluido de actividades relacionadas a la clínica con gran volumen de pacientes. Este prototipo puede ahora ser validado, implementado y luego difundido, como ya se ha hecho con un software para el cálculo amigable de riesgo cardiológico en exámenes cardiovasculares, y tenerlo como una herramienta de cabecera para una evaluación simple del balance riesgo-beneficio de estudios de imágenes cardiovasculares, 25 como recomiendan las principales sociedades científicas de cardiología. 26,27
El propósito final es construir la próxima generación de laboratorios de eco estrés sin muros, con enfoques comunes y compartidos para diferentes enfermedades por distintos laboratorios, donde todos hablen el mismo idioma que reemplace la desregulación que hace que la comunicación sea a menudo difícil.
Contribución de los autores y agradecimientos
Marco Paterni es el científico en computación que desarrolló el software, modificándolo de acuerdo a las críticas y sugerencias de los usuarios. Quirino Ciampi contribuyó al desarrollo del software y a su evaluación en la fase inicial, prueba beta, previa a su difusión; también revisó el manuscrito con contribución intelectual crítica. Clara Carpeggiani, Rodolfo Citro, Francesco Antonini-Canterin y Paolo Colonna revisaron críticamente el contenido intelectual del manuscrito. Eugenio Picano tuvo la idea original y redactó el manuscrito.
