Un Estudio Revela un Sorprendente Rango de Riesgo Post-IAM entre Pacientes con Diabetes

Confirmando una vez más que no todos los pacientes diabéticos no son iguales, un nuevo estudio sugiere que podría haber una forma de que los médicos identificasen a los de riesgo alto distinguiéndolos de los de riesgo bajo de sufrir episodios adversos tras sufrir un ataque al corazón.

“Nuestros modelos podrían utilizarse para un abordaje individualizado tanto para la estratificación de riesgos en el momento del alta hospitalaria como para la identificación de aquellos pacientes en quienes puede aplicarse, de una forma más agresiva, seguimiento más cercanos y estrategias de prevención secundaria,” tal y como aseguran los investigadores dirigidos por la Dra. Suzanne V. Arnold (Instituto del Corazón Saint Luke’s Mid America, Ciudad de Kansas, MO).

Los modelos predictivos que Arnold y sus colegas construyeron tanto para la moralidad como para la angina nos hablan, sorprendentemente, de una amplia distribución del riesgo dentro de poblaciones diabéticas post-IAM.

El estudio utilizó datos de dos grandes bases de datos de pacientes víctimas de IM: TRIUMPH y PREMIER, para determinar los predictores de mortalidad y angina a largo lazo. La población TRIUMPH consistió en 1.613 pacientes con diabetes (conocida o diagnosticada durante el cuadro de IAM) dados de alta de 24 hospitales de EE.UU. mientras que la población PREMIER, que se usó como modelo de validación, incluyó a 786 pacientes diabéticos tratados en 19 hospitales norteamericanos.

Surgen Predictores Conocidos y Desconocidos

Los índices de mortalidad al cabo de 1 y 5 años después del alta hospitalaria fueron del 8.9% y 27.1%, respectivamente. Los factores que predijeron de forma más precisa la mortalidad tras sufrir un IM fueron: niveles más altos de creatinina en suero, no estar trabajando en el momento de sufrir el IAM, una edad más anciana y niveles más bajos de hemoglobina en el momento del ingreso hospitalario.

El modelo de mortalidad reveló una buena discriminación (índice c = 0.79; remuestreo validado 0.78) así como un calibrado excelente. Los pacientes de la categoría de riesgo más baja de todas arrojaron una tasa de mortalidad a los 5 años del 4% frente al 80% para los pacientes de la categoría más alta de todas. En líneas generales, 1/3 parte de la población del estudio tenía un riesgo de mortalidad al cabo de 5 años por debajo del 10%, mientras que aquellos cuyo riesgo estaba por encima del 50% representaban, solo, el 16% de todos los pacientes.

El índice de angina al cabo de un año fue del 27%. La carga de angina presente antes de sufrir el IAM resultó ser el predictor más importante de ocurrencia de angina post-IAM, si bien otros predictores fueron una edad más joven, los antecedentes de haber sido sometidos a una intervención CABG (bypass aortocoronario con injerto) y la insuficiencia cardíaca crónica.

El modelo de angina demostró tanto una discriminación moderada (índice c = 0.71; remuestreo validado 0.69) como un excelente calibrado. Los pacientes de la categoría de riesgo más baja de todas arrojaron un índice de angina al cabo de 1 año del 12% frente al 59% de aquellos pacientes de la categoría de riesgo más alta de todas. En lo que a la mortalidad se refiere, el riesgo de angina se distribuyó de forma amplia y variable.

Predictores Únicos Pero No Exclusivos de la Diabetes

Según los autores del estudio, utilizar los modelos en el momento de recibir el alta hospitalaria tras sufrir un cuadro de IAM podría permitir identificar a aquellos pacientes a quienes hay que someter a un seguimiento más controlado y a una mayor prevención secundaria intensiva, “incluidos una conveniente formación y asesoramiento antes de dejar el hospital tanto para los pacientes como para sus familias.”

Cabe destacar, aseguran Arnold y sus colegas, que aunque algunos predictores de la mortalidad como no estar trabajando en el momento de sufrir el IAM y tener niveles bajos de hemoglobina no se encuentran en los modelos tradicionales del riesgo, tampoco son específicos de la diabetes subyacente. Además, los niveles máximos de troponina, identificados previamente como predictivos de angina en pacientes víctimas de IAM, no fueron del todo predictivos en la población de pacientes diabétios.

Desde un punto de vista práctico, Arnold y sus colegas aseguran que los modelos de riesgo “nos permitirían identificar mejor el riesgo de los pacientes para que seguimientos y estrategias de tratamiento pudiesen formar parte del proceso de triaje de los pacientes y asignarse en consecuencia, no solo en función de la diabetes.” También tienen implicaciones económicas, aseguran, ya que la angina provoca nuevas hospitalizaciones y acarrea gastos en materia sanitaria.

Menor Riesgo No Equivale a Menos Tratamiento

El Dr. Michael E. Farkouh, del Centro de Excelencia Richard Lewar para el Corazón y los Accidentes Cerebrovasculares de la Universidad de Toronto (Toronto, Canadá), que no tuvo nada que ver con el estudio, dijo a TCTMD que aquí quizá haya un mensaje para la comunidad global “en el sentido de que cuando tengamos recursos limitados, quizá la estratificación del riesgo nos permita poner dichos recursos al servicio de los pacientes de mayor riesgo.”

No obstante, mostró su preocupación de que el mensaje general del estudio podría malinterpretarse y provocar una menor vigilancia de pacientes de menor riesgo.

“El mensaje sigue siendo que todos los pacientes diabéticos son de riesgo alto comparados con los no diabéticos,” dijo Farkouh. “Hay pacientes con mejores resultados en lo que a la mortalidad y la angina se refiere, pero estos son pacientes que tradicionalmente son tratados como pacientes de riesgo alto y que seguirían siendo tratados de este modo. Quizá el mensaje que nos está dejando el estudio es que las estrategias que usamos en la actualidad funcionan.”

Farkouh añadió que demostrar heterogeneidad dentro de la comunidad diabética en relación a los resultados es importante, “aunque yo no estoy del todo seguro de que este estudio nos esté diciendo cómo traducir esto en un cambio del tratamiento. Y en absoluto me convence ser menos agresivo con pacientes de riesgo bajo. Son pacientes que siguen necesitando tratamiento agresivo para poder mantener una ventaja sobre la mortalidad.”

Fuente:

• Arnold SV, Spertus JA, Jones PG, et al. Predicting adverse outcomes after myocardial infarction among patients with diabetes mellitus. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2016;Epub ahead of print.

Declaraciones:

• Ni Arnold ni Farkouh declararon conflicto de interés alguno.

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