Investigadores del CIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP) y de la Unidad de Bioestadística Clínica del Hospital Universitario Ramón y Cajal (IRYCIS), han desarrollado una calculadora que permite predecir con gran precisión las posibles complicaciones después de una cirugía cardíaca en pacientes con endocarditis infecciosa.

La endocarditis infecciosa es una enfermedad poco frecuente pero asociada con una alta morbilidad/mortalidad y cuyo manejo es a menudo complejo. El tratamiento de elección para un porcentaje elevado (20-50%) de los pacientes con esta patología es quirúrgico, pero la mortalidad asociada a la cirugía cardíaca es alta.

Dicha cirugía consiste en la exéresis y resección de los tejidos afectos por la inflamación e infección que permite la reconstrucción cardíaca de las áreas dañadas, contribuye junto con el tratamiento antibiótico a la erradicación del microorganismo causal y reduce la morbimortalidad asociada a la enfermedad. A pesar de que la cirugía puede ser el tratamiento definitivo de la enfermedad, la decisión de realizarla sigue siendo un desafío en la práctica clínica y debe surgir después de un cuidadoso equilibrio entre el riesgo del procedimiento y su beneficio por su elevada complejidad.

En la imagen, los investigadores del CIBERESP-IRYCIS Javier Zamora y Borja M. Fernandez-Felix, coordinadores de trabajo

Partiendo de estos antecedentes los autores del trabajo, publicado recientemente en la prestigiosa revista Clinical Microbiology and Infection, han desarrollado una nueva calculadora de riesgo de mortalidad en pacientes con endocarditis infecciosa sometidos a cirugía cardíaca. Dicha calculadora permite predecir con gran precisión las posibles complicaciones después de la operación.

Para ello el equipo investigador identificó 11 modelos de predicción para mortalidad postoperatoria desarrollados en la última década. Analizaron cuidadosamente tanto el diseño de los estudios incluidos en la revisión sistemática como su calidad metodológica y el riesgo de proporcionar resultados poco fiables. Ocho de los 11 modelos presentaron carencias en los métodos estadísticos o se desarrollaron usando una muestra de tamaño muy limitado. Esto sugiere que dichos modelos pueden ser poco fiables y que sus predicciones no serán precisas cuando se apliquen a nuevos pacientes y, en consecuencia, pueden conducir a decisiones de salud incorrectas en la práctica.

Por su parte los investigadores de este estudio desarrollaron un meta-modelo aplicando técnicas de regresión que permiten agregar los resultados de los modelos existentes usando los datos del registro nacional de endocarditis GAMES (Grupo de Apoyo al Manejo de la Endocarditis infecciosa en España).

Se seleccionaron los 1.453 episodios infecciosos de pacientes adultos sometidos a cirugía cardíaca con diagnóstico preoperatorio de endocarditis infecciosa activa de 34 hospitales españoles de 2008 a 2018. El meta-modelo propuesto usa información que puede ser recogida de forma rutinaria como edad, sexo, insuficiencia renal, cirugía cardíaca previa, enfermedad pulmonar crónica, hipertensión pulmonar, fracción de eyección del ventrículo izquierdo, estado preoperatorio crítico, clasificación del estado funcional de la New York Heart Association (NYHA), presencia de complicaciones paravalvulares (absceso y/o fístula), urgencia del procedimiento, número de válvulas/prótesis tratadas, ubicación de la válvula y la etiología de la infección.

Esta información se emplea para estimar la probabilidad de que un paciente con endocarditis infecciosa fallezca en los 30 días posteriores a la cirugía o en el periodo que dura el ingreso. La calculadora desarrollada está a disposición de los clínicos a través de una plataforma online de libre acceso y permite identificar pacientes con alto riesgo de mortalidad ayudando en la toma de decisiones para un mejor control  asistencial y quirúrgico de estos pacientes.

El autor principal de esta publicación es Borja M. Fernández Félix, integrante del Grupo Epidemiología y Bioestadística Clínica (Área 4 del IRYCIS) cuyo Responsable es el Dr. Javier Zamora, responsable de la Unidad de Bioestadística Clínica del Hospital Universitario Ramón y Cajal y autor sénior del trabajo.

Se trata de una colaboración nacional en la que participa el CIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), la Red Española de Investigación en Patología Infecciosa (REIPI), GAMES, la Universidad Autónoma de Madrid, el Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz, el Hospital Universitari Vall d’Hebron y su Instituto de Investigación Vall d’Hebron (VHIR), el Grupo Enfermedades Infecciosas y SIDA (Área 2 del IRYCIS), la Responsable de la Biblioteca de nuestro Hospital; e internacional con la WHO Collaborating Centre for Global Women’s Health, Institute of Metabolism and Systems Research, University of Birmingham de Reino Unido.

Pueden acceder aquí al artículo «Prognostic models for mortality after cardiac surgery in patients with infective endocarditis: a systematic review and aggregation of prediction models».