Un Modelo de Riesgo Predice las Readmisiones Hospitalarias post-PCI a los 30 Días
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Investigadores han desarrollado modelos avanzados predictivos capaces de identificar a pacientes de alto riesgo de readmisión hospitalaria 30 días después de someterse a una intervención coronaria percutánea (PCI), lo cual posibilita que los médicos puedan realizar tareas preventivas. Los resultados se publicaron en Internet el pasado 2 de julio de 2013, previo a su edición impresa en Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes.
El Dr. Robert W. Yeh, del Hospital General de Massachusetts (Boston, MA), y sus colegas analizaron todas las rehospitalizaciones dentro de los 30 días que siguieron al alta tras una PCI en hospitales no federales de Massachusetts entre el 1 de octubre de 2005 y el 30 de septiembre de 2008.
Se desarrollaron dos modelos predictivos independientes: un modelo pre-PCI para predecir el riesgo de rehospitalización en el momento de la presentación inicial y un modelo de alta para predecir el riesgo de rehospitalización en el momento del alta.
Rehospitalización y Características de los Pacientes
De los 36.060 pacientes PCI que sobrevivieron al alta, el 10.4% (n = 3.760) fueron readmitidos dentro de los 30 días siguientes. En las comparativas bivariadas, los pacientes readmitidos solían ser:
- Ancianos (68.1 frente a 64.3 años; P < 0.001)
- Mujeres (38.3% frente al 29.6%; P < 0.001)
- Afro-americanos (4.0% frente al 2.4%; P < 0.001)
Además, los pacientes de Medicare o aquellos que gozaban de financiación estatal eran más propensos que los que tenían seguro médico privado o seguro HMO a ser rehospitalizados (P < 0.001).
Hubo varias características clínicas y angiográficas más comunes entre aquellos pacientes más propensos a ser rehospitalizados (P < 0.001 para todas las comparativas), incluidas:
- Antecedentes de insuficiencia cardíaca crónica, IM, diabetes, enfermedad cerebrovascular, enfermedad vascular periférica, enfermedad pulmonar crónica y antecedentes de PCI
- Presentación con SCA (síndrome coronario agudo)
- Necesidad de PCI urgente o emergente
- Enfermedad coronaria multivaso
- Lesión diana en un injerto de bypass
- Lesiones de alto riesgo
Además, la prescripción de beta bloqueadores en el momento del alta se asoció a un menor riesgo de rehospitalización (cociente de probabilidades-CP 0.81; IC del 95% 0.67-0.96).
Escala de Riesgo basada en un Modelo Pre-PCI
Tras el ajuste multivariable, 10 variables se mantuvieron en el modelo pre-PCI: la edad, el sexo, el tipo de seguro, la categoría del índice de filtración glomerular (IFG), la insuficiencia cardíaca crónica (presente y pasada), la enfermedad pulmonar crónica, la enfermedad vascular periférica, el shock cardiogénico en la presentación, el estado de rehospitalización y los antecedentes de CABG. Como el modelo pre-PCI tenía una discriminación similar al modelo de alta y podía utilizarse en el curso del ingreso hospitalario de un determinado paciente, se creó una escala de riesgo basada, solo, en el modelo pre-PCI:
- Sexo femenino: 2 puntos
- Antecedentes de CABG: 1 punto
- Insuficiencia cardíaca crónica en la actualidad: 2 puntos
- Enfermedad pulmonar crónica: 2 puntos
- EAP: 1 point
- Shock Cardiogénico: 2 puntos
- Edad
- < 50 años: 0 puntos
- > 50 años: -1 punto
- IFG, mL/min
- < 30: 4 puntos
- 30-60: 1 punto
- > 60: 0 puntos
- Estado de la Hospitalización
- Derivado de un centro de cuidados intensivos: 3 puntos
- Derivado de una residencia de ancianos: 4 puntos
- Urgencias: 4 puntos
- Estado del Seguro Médico
- Medicare/estatal: 3 puntos
- Desconocido: 4 puntos
Una puntuación < 6 denota un riesgo bajo, entre 6 y 10 riesgo intermedio y ≥ 11 alto riesgo.
La escala de riesgo fue capaz de discriminar entre pacientes de riesgo bajo (< 9%), intermedio (10%-21%) y alto (> 24%) de ser rehospitalizados 30 días después de una PCI. En una cohorte de validación del estudio, la escala de riesgo indicó que el 6.7% eran pacientes de bajo riesgo, el 15.9% pacientes de riesgo intermedio y el 26.5% pacientes de alto riesgo que, en realidad, fueron rehospitalizados. Una aplicación de cálculo por Internet ad hoc está disponible en la página web Mass-DAC para todos aquellos médicos que deseen utilizar este modelo.
“Que sepamos, nuestra escala de riesgo es la primera para rehospitalizaciones 30 días después de someterse a una PCI y podría ser útil para médicos, administradores de hospital o investigadores que se dedican a diseñar intervenciones para reducir las rehospitalizaciones tras una PCI,” aseguran los autores.
Los Beta Bloqueadores podrían Evitar las Rehospitalizaciones
En concreto, advierten, identificar a un paciente de riesgo alto de rehospitalización “podría desencadenar una atención en el manejo de su caso más intensiva o, en determinados casos, influir en la decisión de someter, o no, al paciente una PCI.”
Una forma específica de reducir las rehospitalizaciones en pacientes de alto riesgo podría ser la prescripción de un beta bloqueador, observan el Dr. Yeh y sus colegas. “Si tenemos en cuenta que una gran proporción de readmisiones tras la realización de una PCI son por dolor torácico, el beta bloqueo podría reducir, directamente, las rehospitalizaciones con solo reducir la demanda de oxígeno miocárdico y la subsiguiente isquemia,” concluyen.
Los autores subrayan que “necesitamos más investigaciones que nos ayuden a identificar qué intervenciones son capaces de minimizar, de forma rentable, el índice de rehospitalizaciones. Estos modelos para identificar a pacientes de mayor riesgo son un importante paso en el diseño de tales estrategias.”
Esto es importante, advierten, ya que la Ley de Asistencia Asequible (Affordable Care Act) incluye disposiciones que incentivan a los hospitales a que mejoren la transición de una antención sanitaria prestada en un ámbito hospitalario a uno ambulatorio y reduzan los 26 billones de dólares que le cuestan a Medicare las rehospitalizaciones. Aproximadamente el 14.6% de los pacientes de Medicare son rehospitalizados tras someterse a una PCI, variando, notablemente, los índices de rehospitalización entre uno y otro hospital, según los autores.
Es el Paciente, No la Intervención
En entrevista telefónica con TCTMD, la Dra. Véronique L. Roger, de la Clínica Mayo (Rochester, MN), advirtió, “aquí el hallazgo más interesante es que los factores operatorios, o los factores intra hospitalario, de hecho, no suman mucho, a nivel estadístico, a la hora de predecir el riesgo de hospitalización.”
Lo que esto significa, añadió la Dra. Dr. Roger, “es que casi toda la acción de predicción del riesgo ocurre en el sentido contrario, es decir, antes de la hospitalización o en el momento en el que el paciente acude a ser intervenido.”
Subrayó que para poder aplicar tal escala de riesgo a la práctica clínica, ésta debe informatizarse. “No voy a sentarme a pie de cama y hacer cuentas, pero esto no es algo único de esta herramienta,” dijo la Dra. Roger.
Además, dijo que el estudio no aborda si los médicos deberían, o no, basarse en esta escala de riesgo para decidir si un determinado paciente corre, o no, un mayor riesgo de rehospitalización. “El siguiente paso es decir qué tipo de intervención podemos programar para minimizar las rehospitalizaciones” dijo la Dra. Roger. “Y vamos a aleatorizar a los pacientes y a utilizar esta escala de riesgo para ver si podemos minimizar los riesgos.”
La Dra. Roger dijo que son muchos los factores que los investigadores no fueron capaces de calcular pero que sería interesante incluir en futuros ensayos. Dichos factores incluyen los efectos de:
- Intervenciones por sesiones
- Transición de atención hospitalaria a ambulatoria
- Sistemas de atención domiciliaria para los pacientes
“Hemos calculado los factores de los pacientes,” concluyó. “Ahora hagamos un estudio que mida los factores del sistema.”
Fuente:
Wasfy JH, Rosenfield K, Zelevinsky K, et al. A prediction model to identify patients at high risk for 30-day readmission after percutaneous coronary intervention. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2013;Epub ahead of print.
Declaraciones:
- El Dr. Yeh no declaró conflicto de interés alguno.
- La Dra. Roger dijo ser editora asociada de Circulation: Cardiovascular Quality and Outcomes.
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