INTRODUCCIÓN

Los modelos de predicción de riesgo preoperatorio han sido ampliamente utilizados en las últimas tres décadas para lograr una mejor indicación y optimizar los resultados de la cirugía cardíaca. ^1,2,3,4,5 Entre los más empleados, se destacan el modelo de riesgo de la Society of Thoracic Surgeons (STS) ⁴ y el European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE), en sus versiones I¹ y II. ⁵

Un gran número de estudios han identificado diferencias geográficas y epidemiológicas en el perfil de riesgo, en la estrategia quirúrgica y en la toma de decisión de una eventual cirugía, no solo entre continentes, sino entre centros de una misma ciudad. ^{2,3,6,7,8,9,10,11,12,13,14}

Por tal motivo, los modelos de estratificación de riesgo preoperatorio pierden su efectividad predictiva cuando son aplicados en otro grupo de pacientes, diferentes de la población sobre la cual dicho modelo fue desarrollado, como ya lo han demostrado diversas publicaciones. ^{2,3,6,7,8,9,10} Según lo sugerido por diversos autores, se deberían desarrollar modelos de riesgo locales y geográficamente específicos. ^{2,3,7,10,11,12,13,14} Es necesario que cada país desarrolle su propio score. En particular, estas diferencias socio-epidemiológicas y geográficas podrían ser de relevancia clínica cuando se comparan poblaciones de Latinoamérica con otras poblaciones, donde fueron desarrollados los modelos comúnmente utilizados.

A partir de estos conceptos, en 1999 se desarrolló un modelo aditivo de riesgo de mortalidad intrahospitalaria en cirugía cardíaca en nuestro medio, el Argentinean System for Cardiac Operative Risk Evaluation (ArgenSCORE), sobre una población con mortalidad del 8% y, posteriormente, en 2007, el modelo fue recalibrado sobre una población diferente, cuya mortalidad fue del 4%. ^2,3

Por su parte, el Consejo Argentino de Residentes de Cardiología (CONAREC) realizó un registro prospectivo y multicéntrico que abarcó 2553 pacientes sometidos a cirugía cardíaca en 49 centros de Argentina entre septiembre de 2007 y octubre de 2008, al que designó registro CONAREC XVI. ¹⁵

El heart team y el médico de cabecera deben conocer los resultados reales de sus centros, tanto en cirugía como en intervencionismo, a fin de poder tomar mejores decisiones terapéuticas en el “mundo real”. Esto mejora la ecuación riesgo-beneficio del paciente. Todos los avances terapéuticos, así como las definiciones de los heart teams y la aplicación de guías de prácticas y consensos, están destinados a proponer una determinada estrategia en centros con baja mortalidad. Es por ello que se requiere aplicar el criterio de un score local que, adaptado a la realidad de nuestro país, demuestre su valor predictivo y cómo aplica en aquellos centros con mortalidad baja. La confirmación del beneficio en la utilización del Argenscore II en centros de baja mortalidad sería un importante aporte al manejo de esta población de pacientes.

Teniendo, por un lado, un score local (ArgenSCORE) que ha sido validado y ha demostrado buena precisión estadística, con mejor rendimiento que otros modelos internacionales cuando fue aplicado en poblaciones locales ^2,3,16,17, y, por el otro, un registro multicéntrico que muestra la realidad de la cirugía cardíaca en Argentina, es que diseñamos este estudio, para explorar dos hipótesis.

La primera hipótesis es que probablemente en los centros con baja mortalidad, el ArgenSCORE II (recalibrado-versión 2007) estimaría correctamente la mortalidad, por lo que utilizarlo implicaría unbeneficio en esos casos (correcta aplicación de guías de práctica y consensos). Pero dado que la mortalidad media del registro CONAREC XVI fue del 7,6%, se planteó como segunda hipótesis que, en centros con mayor mortalidad, el ArgenSCORE II subestimaría el riesgo, razón por la cual, para mejorar el poder predictivo del modelo (estimación del riesgo predicho), en estos centros se debería utilizar el ArgenSCORE I (original-versión 1999) y no el ArgenSCORE II.

MATERIAL Y MÉTODOS

ArgenSCORE I y ArgenSCORE II aplicados sobre la base de la mortalidad del centro

El score contempla, como es habitual, diferentes factores de riesgo preoperatorio, pero también incluye múltiples variables relacionadas con el tipo de procedimiento quirúrgico. Este modelo tiene su versión original, desarrollada en 1999 sobre una población de derivación con mortalidad operatoria del 8,2% (ArgenSCORE I), y una segunda versión que surge de la recalibración del modelo original, en 2007, sobre una población de validación con mortalidad operatoria del 3,96% (ArgenSCORE II) ^2,3.

Evaluamos la hipótesis de que el ArgenSCORE II podría estimar mejor el riesgo de mortalidad intrahospitalaria en los centros con baja mortalidad, en cambio, el ArgenSCORE I estimaría mejor la mortalidad en los centros con alta mortalidad.

El ArgenSCORE es un modelo aditivo donde el riesgo estimado corresponde a la suma de los valores absolutos de cada variable positiva detectada en el paciente. En la Figura 1, podemos observar que mediante la recalibración del ArgenSCORE realizada en 2007, en un hipotético ejemplo de un paciente que presenta un valor absoluto sumatorio de riesgo de 30 puntos, el ArgenSCORE I estaría estimándole al paciente un riesgo de mortalidad del 10,91%, mientras que, a igual valor absoluto sumatorio, el ArgenSCORE II le estimaría un riesgo de mortalidad del 4,34%. (material suplementario)

Fig. 1 Relación entre el valor absoluto sumatorio del ArgenSCORE y la mortalidad estimada. Por la recalibración del modelo, a similar valor absoluto sumatorio, el ArgenSCORE I estima un riesgo mayor y el ArgenSCORE II estima un riesgo menor. Ag I = ArgenSCORE I; Ag II = ArgenSCORE II. VASA = valor absoluto sumatorio del ArgenSCORE. 

Por lo tanto, luego de evaluar la mortalidad intrahospitalaria de cada centro, a la cual denominamos “mortalidad media observada” (MO), se calculó el valor absoluto medio del ArgenSCORE (VAMA) para cada institución. Para hacerlo, primero se determina el valor absoluto del ArgenSCORE en cada paciente y, posteriormente, se calcula la media de dicho valor en cada centro. De esta manera, mediante el VAMA se puede calcular la “mortalidad estimada media” de cada centro (ME), tanto a partir del ArgenSCORE II como del ArgenSCORE I. Así, por ejemplo, si un centro tiene un VAMA de 30 puntos, si debe aplicar por su mortalidad el ArgenSCORE II, tiene una ME del 4,34%, mientras que de corresponder el uso del ArgenSCORE I, la ME es del 10,91% (material suplementario).

RESULTADOS

La mortalidad intrahospitalaria en todo el registro fue del 7,69%. La mortalidad de los diferentes centros fue muy heterogénea: entre el 1,3% y el 17%. De los 44 centros analizados, 28 (63,6%) presentaban una mortalidad mayor del 7% y si agrupamos centros con una mortalidad mayor del 6%, esta parte representa el 75% del registro (33 centros).

Como se observa en Tabla 1, al aplicar el ArgenSCORE II recalibrado -el que se está utilizando actualmente en la práctica diaria- en los centros con mortalidad menor del 6% la relación MO/ME mostró valores cercanos a 1, sin diferencias significativas mediante el test Z. Cuanto más próximo a 1 es el valor de dicha relación, más precisa es la estimación del riesgo. Cuando esta relación se aleja de 1 hacia valores mayores, existe una subestimación del riesgo, que redundará en peores resultados observados que los previstos por el score. Por el contrario, cuando el valor es menor que 1, existe sobrestimación del riesgo y mejores resultados observados que los estimados por el score en evaluación.

En cambio, en el grupo de centros con mortalidad mayor del 6%, el ArgenSCORE II subestima significativamente el riesgo, con una relación MO/ME muy lejana al 1, entre 2,22 y 4,17 y, obviamente, con diferencias significativas mediante el test Z. Tabla 2.

En apoyo a la hipótesis del estudio, cuando se les aplica el ArgenSCORE I a estos centros de mayor mortalidad, se observa una mejor estimación del riesgo, demostrada por una relación MO/ME cercana a 1, sin diferencias significativas mediante el test Z. De esta manera, en centros con una mayor mortalidad debería utilizarse (aplicarse) el ArgenSCORE I en lugar del ArgenSCORE II.

DISCUSIÓN

Con el advenimiento de diferentes opciones terapéuticas que han sido desarrolladas en los últimos años para tratar las enfermedades cardiovasculares, resulta de importancia clínica poder establecer adecuadamente el riesgo operatorio de la cirugía cardíaca. Por lo tanto, los modelos de riesgo operatorio han cobrado un papel protagónico, ya que constituyen una herramienta útil y objetiva para la estratificación del riesgo quirúrgico y contribuyen a una mejor selección del tratamiento.

El registro CONAREC XVI permitió conocer parte de la realidad de la cirugía cardíaca en Argentina, donde existen centros con índices de mortalidad muy diferentes, desde aquellos con resultados similares a los de series internacionales hasta otros con muy alta mortalidad.

Pudimos definir que en los centros con una mortalidad media menor del 6%, el empleo del ArgenSCORE II se ajusta mejor a la predicción del riesgo de muerte (aplicación correcta de guías de práctica y consensos). Pero en los centros con una mortalidad mayor del 6%, no se debería aplicar el ArgenSCORE II, ya que subestima el riesgo, y debería reemplazarse por el ArgenSCORE I.

Pero, además, hemos podido adaptar (ajustar) a la realidad de nuestro país este score, que, por haber sido desarrollado en nuestras propias poblaciones (local), ha demostrado tener un mejor rendimiento que otros scores internacionales, cuando se validaron en poblaciones de Argentina. ^2,3,16,17 Todo esto mejora la predicción del riesgo y contribuye a una mejor toma de decisiones en relación con nuestros pacientes (score desarrollado en forma local y aplicado y ajustado en poblaciones y centros de Argentina).

Cada paciente presenta un escenario diferente, para el cual se debe definir la estrategia a seguir considerando factores del paciente (su estado biológico, la patología cardíaca y extracardíaca, etc.) y factores del centro donde será intervenido (recursos, infraestructura, experiencia y resultados previos), conocidos estos últimos como “factor centro” ^29,30,31. La combinación de todas estas variables incide en la mortalidad operatoria. Dado el peso de las variables agrupadas en el llamado “factor centro”, surge la importancia de ajustar los modelos a la realidad de cada institución (“mundo real”). ^{2,3,6,7,8,9,10,11,12,13,14}

El heart team y el médico de cabecera deben conocer los resultados reales de sus centros, tanto en cirugía como en intervencionismo, y los profesionales debemos basarnos en nuestras realidades. Se sabe que los resultados de los trabajos aleatorizados con frecuencia difieren de los observados en los registros. En Argentina, si bien hay centros con mucha experiencia y alto volumen de pacientes que registran una mortalidad similar a la de centros internacionales de referencia, también hay otros grupos con mayor mortalidad. El primer paso para poder definir conductas según las guías y los consensos es que se cumpla la premisa de obtener un resultado esperado. Como pudimos observar en este estudio, esto claramente aplica en los centros de baja mortalidad, donde el ArgenSCORE II es una herramienta de predicción apropiada, pero no aplica en los centros con alta mortalidad, donde el ArgenSCORE I predice mejor los resultados.

Por lo tanto, a partir de lo que observamos, si queremos estratificar el riesgo de un paciente (por sus factores de riesgo clínico) y definirlo sobre la base de los puntos de corte de riesgos que señalan la bibliografía y las guías y consensos ^32,33, podemos tener dos escenarios diferentes según qué mortalidad presenta el centro en el cual se está evaluando el paciente (diferentes por el “factor centro”). Tabla 3

Si el centro presenta una mortalidad menor del 6% y, por ende, debe utilizar el ArgenSCORE II, el paciente de alto riesgo (>8%) equivale a un valor sumatorio absoluto del score >37 puntos (este puntaje es la suma de los factores de riesgo del paciente), mientras que en un centro con una mortalidad mayor del 6% y que debe utilizar el ArgenSCORE I, ese porcentaje de riesgo estimado equivale a un valor sumatorio absoluto de solo >25,8 puntos. (material suplementario) Es decir que, a igual puntaje de riesgo por factores clínicos del paciente, cambia la mortalidad predicha según el centro en el que se opere (según qué versión del ArgenSCORE debe utilizar el centro).

En cambio, en centros con mortalidad menor del 6%, el riesgo intermedio (4-8%) se define con un valor sumatorio absoluto del score >29, mientras que en centros con mortalidad mayor del 6%, este riesgo estimado equivale a un valor sumatorio absoluto de solo >16,5. Finalmente, el paciente de bajo riesgo (<4) equivale a un valor sumatorio absoluto del score de ≤29 en centros con mortalidades menor del 6%, mientras que en centros con mortalidad mayor del 6% y que deben utilizar el ArgenSCORE I, este riesgo estimado equivale a un valor sumatorio absoluto de solo ≤16,5.

Es interesante ver que las diferentes variables que constituyen el ArgenSCORE, que se expresan en una suma de valores aditivos y que permiten evaluar un riesgo estimado, pesan diferente en centros con menor mortalidad que en centros con mayor mortalidad (diferentes riesgos estimados).

Existen en la bibliografía diferentes métodos que permiten ajustar el riesgo. En Estados Unidos se utiliza más frecuentemente la relación MO/ME basada en el STS score²⁰ y es la que nosotros hemos utilizado para evaluar nuestra hipótesis de investigación. Esta relación es ampliamente utilizada y se denomina standardized mortality ratio u hospital standardized mortality ratio si dicha relación se multiplica por 100, o simplemente, relación MO/ME o hazard ratio. ^{19,20,21,22,23,24,25,26,27} Otros métodos utilizados son la tasa de mortalidad ajustada por riesgo, que es el cociente ME de un centro respecto de la ME en todos los centros, multiplicada por la tasa de mortalidad bruta (mortalidad no ajustada de la ciudad). ^20,27,28

Otro mensaje clínico que puede dejar este artículo es que si queremos estratificar el riesgo de nuestro paciente de la forma más correcta y cercana a nuestro mundo real, se deberían seguir los pasos que describimos en el algoritmo de la Tabla 4. Igualmente, lo más confiable y específico para poder ajustar el rendimiento de un modelo de riesgo a las diferentes realidades de los centros de validación es la recalibración del modelo de predicción a la realidad del centro. ^34,35,36

Este estudio tiene varias limitaciones. Primero, este análisis se realizó sobre un registro de datos recolectados entre 2007 y 2008, y sabemos que la cirugía es dinámica y evoluciona con los años. Segundo, el CONAREC XVI no tiene registros de trasplante cardíaco, disección aórtica e insulinodependencia, que son variables que utiliza el ArgenSCORE, y, tal vez, esto podría disminuir el rendimiento del score local. Tercero, se analizaron cirugías cardíacas globales, donde la mortalidad no es uniforme, y esto puede justificar, en parte, la dispersión de datos que observamos entre los centros. ^37,38 Cuarto, este estudio es solo observacional y se debería realizar un análisis prospectivo para validar los hallazgos referidos.

En conclusión, el análisis de la población del registro CONAREC XVI nos permitió conocer, en parte, la realidad heterogénea de los centros con cirugía cardíaca en nuestro país. El ArgenSCORE es un modelo local y, por ser aditivo, permite calcular en forma muy simple la ME del centro mediante el cálculo del VAMA. La relación MO/ME de ambos modelos ArgenSCORE I y II nos permitió evaluar cuál es el más indicado para ser utilizado en los diferentes centros, según su mortalidad (“mundo real”). Esto puede contribuir al manejo de nuestros pacientes mediante la indicación más adecuada de procedimientos, pero también a mejorar los resultados de los centros, ya que, al conocer nuestras realidades, es posible mejorar los resultados quirúrgicos futuros. ^32,33