ESTRATIFICACIÓN DE RIESGO EN LA

INSUFICIENCIA CARDIACA CRÓNICA

Dr. Rafael Vázquez García Director UGC de Cardiología

Hospital Univ. Puerta del Mar (Cádiz)

Jornadas Andaluzas

Salud Investiga

Cádiz 21 de Octubre de 2010

Presentación basada en los resultados de la Red MUSIC

Diseño del estudio MUSICEstudio prospectivo multicéntrico longitudinal diseñado para identificar predictores de mortalidad, en pacientes ambulatorios con IC crónica.

992 pacientes consecutivos con IC clase II-III, fueron incluidos y tratados según las GPC actuales(1).

Los pacientes fueron excluidos si tenían: (1) SCA reciente. (2) Valvulopatía severa subsidiaria de cirugía. (3) Otras enfermedades concomitantes que pudieran limitar la supervivencia.

(1) IECA/ARAII = 87%. Beta-Bloqueantes = 70%. Digoxina y Espironolactona = 35%

Protocolo del estudio MUSIC

A todos los pacientes se les determinaron parámetros clínicos, ecocardiográficos,

ECG-Holter, radiológicos y analíticos, en el momento de la inclusión.

Seguimientos cada 6 meses, durante una mediana de 44 meses (rango 28-51).

El endpoint primario es la mortalidad cardiaca. Los endpoints secundarios son: Mortalidad total, muerte por fallo de bomba

(MFB) y muerte súbita (MS). Para cada endpoint, se construyeron modelos de Cox, con p<0.05 como criterio de inclusión/exclusión.

Resultados: Características de los Pacientes

La mayoría de los pacientes (71%) estaban en RS, mientras que un 19% tenían FA.

992 pacientes consecutivos ambulatorios con IC (718 hombres y 274 mujeres), entre 18 y 89 años (media 65±12).

La mayoría (78%) estaban en CF II NYHA y el 22% en CF III.

Etiología isquémica de la IC en el 46% de los casos.

La FE media fue 37±14% y la mayoría (75%) presentaban FE<45%.

Resultados: Mortalidad a los 44 meses en 992 pacientes ambulatorios con IC crónica

Mortalidad Total: n = 267 (26.9%)Tasa anual = 7% (igual al SCD-HeFT)

Mortalidad Extracardiaca: n = 54 (5.4%)

Mortalidad Cardiaca: n = 213 (21.5%)

Muerte Súbita (MS): n = 90 (9.1%)

Muerte por Fallo de Bomba (MFB): n = 123 (12.4%)

Total Cardiaca F Bomba Súbita

Hª de Evento Vascular (IAM, AVC, MMII)

Dilatación AI >26 mm/m2

FE < 35%

Fibrilación Auricular

BCRI o TCIV

TVNS + EV frecuentes

Hiponatremia < 138 mEq/L

NTproBNP > 1.000 ng/L

Troponina Positiva (>p99)

eGFR<60 ml/min/1.73m2 (*)

Predictores Multivariados de cada tipo de Mortalidad

Modelos de regresión de Cox(*) eGFR=Filtración Glomerular estimada mediante fórmula MDRD

Hazard Ratio IC-95%

Hª de Evento Vascular (IAM, AVC, MMII)

1.4 1.1 - 1.8

Dilatación AI >26 mm/m2 2.5 1.9 - 3.3

FE < 35% 1.7 1.2 - 2.3

Fibrilación Auricular

BCRI o TCIVTVNS + EV frecuentes 1.6 1.2 - 2.1

Hiponatremia < 138 mEq/L 1.6 1.2 - 2.1

NTproBNP > 1.000 ng/L 1.4 1.1 - 1.8

Troponina Positiva (>p99) 2.2 1.5 - 3.0

eGFR<60 ml/min/1.73m2 1.7 1.3 - 2.4

Predictores Multivariados de Mortalidad Cardiaca

Modelos de regresión de Cox

¿Cómo construir un score de riesgo a partir de estos resultados?

Multiplicando por 10 y redondeando a un dígito el coeficiente Beta de cada uno de los predictores.

Por ejemplo, el coeficiente de la Troponina, pasaría a 4,84 y se redondearía a 5.

Score para cada tipo de Mortalidad Total Cardiaca F Bomba Súbita

Hª de Evento Vascular (IAM, AVC, MMII)

3 3 8

Dilatación AI >26 mm/m2 8 9 9 11

FE < 35% 5 5 5Fibrilación Auricular 3BCRI o TCIV 7TVNS + EV frecuentes 3 4 7Hiponatremia < 138 mEq/L 3 3 4NTproBNP > 1.000 ng/L 7 7 10 7Troponina Positiva (>p99) 4 5 7eGFR<60 ml/min/1.73m2 4 4 5Score máximo posible 40 40 40 40Alto riesgo si score > 20 20 20 20

Probabilidad de muerte

en función del score de riesgoScore de riesgo

Prob

abilid

adde

mue

rte1.00

0.80

0.60

0.40

0.20

10 20 30 40

Mortalidad total

Mortalidad cardiaca

Fallo de bomba

Muerte súbita

Mortalidad en los subgrupos de alto y bajo riesgo

15

11

5 5

15

11

5 5

53

45

29

20

55

47

31

22

0

10

20

30

40

50

60

Mortalidad Total Mortalidad Cardiaca Fallo de bomba Muerte Súbita

Mor

talid

ad %

Alto RiesgoBajo Riesgo

Mortalidad PredichaMortalidad Observada

Alto RiesgoBajo Riesgo Alto RiesgoBajo Riesgo Alto RiesgoBajo Riesgo

ConclusionesEs posible predecir mortalidad en pacientes con IC, usando un score simple, que incluye un número reducido de parámetros incruentos, de forma que puede ser fácilmente usado en la práctica clínica.

El uso de este modelo identifica un pequeño subgrupo de pacientes de alto riesgo, que deberían ser controlados estrechamente en Unidades especializadas de IC.

1

2

¿Se puede establecer el pronóstico de una IC

basándonos exclusivamente en parámetros bioquímicos?

Subestudio del MUSIC (*) de la "Red de Muerte Súbita en IC"

(*) Eur Heart J 2009; Mayo; 30:1088–1096.

Pacientes: 992 pacientes con ICC CF II-III fueron seguidos prospectivamente durante 44 meses (28-51) y tratados según las GPC. La mayoría (n=748, 75.4%) presentaban FE<45%, mientras que los 244 restantes presentaban FE preservada (≥45%).

Métodos: Evaluación clínica, ECG-Holter, Rx, ecocardiográfica y bioquímica.

Mortalidad Cardiovascular (CV) a los 44 meses en 992 pacientes con IC CF II-III

Mortalidad CV: n = 229 (23.1%)

Mortalidad Vascular (pulmonar, aórtica o cerebral):

n = 16 (1.6%)

Mortalidad Cardiaca: n = 213 (21.5%)

Muerte súbita: n = 90 (9.1%)

Fallo de bomba: n = 123 (12.4%)

6 Predictores Multivariados de Mortalidad CV

Hazard Ratio IC 95%

NTproBNP > 1.000 ng/L 3.0 2.2-4.0

Troponina Positiva (>p99) 1.8 1.3-2.4

eGFR<60 ml/min/1.73m2 (*) 1.6 1.2-2.1

Hiponatremia < 138 mEq/L 1.4 1.1-1.8

Hipalbuminemia<4 g/dL 1.4 1.1-1.9

Gamma-GT >50 UI/L 1.4 1.1-1.9

Mediante Regresión de Cox(*) eGFR=Filtración Glomerular estimada mediante fórmula MDRD

Conclusión

Este modelo, integrado por los 6 parámetros bioquímicos mencionados, mostró una buena capacidad discriminativa con un área bajo la curva ROC, de 0.76 (IC-95%=0.72-0.79, p<0.0001).

El uso de un modelo predictivo basado en una simple analítica de rutina, permite identificar pacientes con alto riesgo de mortalidad CV. Estos pacientes deberían ser estrechamente controlados con tratº médico optimizado y además plantearse si cumplen criterios para asociar otras alternativas terapéuticas no-farmacológicas.

Comportamiento del modelo

El Propéptido Carboxy-Terminal del Procolágeno tipo I (PIP): Un nuevo predictor de

mortalidad en la IC

Subestudio del MUSIC de la "Red de Muerte Súbita en IC"

Introducción: El PIP se producecuando una molécula de colágeno detipo I se forma a partir de suprecursor.

Objetivo: Dado que el PIP(Propéptido procolágeno I) es unmarcador de fibrosis miocárdica,pretendemos establecer su valorpronóstico en pacientes con IC.

En la cohorte de la Red MUSIC, diseñamos un estudio caso-controlintegrado por:•64 casos (fallecidos) y •128 controles (supervivientes) En ellos se determinó el PIP por radioinmunoensayo (Prof Javier Díez)

Pacientes

Resultados: Análisis Multivariado

OR (IC-95%) p

CF III 3.22 (1.5-6.8) 0.002

NTproBNP (+1000ng/L)

1.25 (1.1-1.5) 0.004

PIP (+10μg/L) 1.14 (1.1-3.0) 0.030

La Regresión Logística identificó 3 predictores independientes demortalidad total, que se muestran en la tabla, con su Odds Ratio(OR) e Intervalo de Confianza del 95% (IC-95%):

Es decir, por cada 10 μg/L de incremento del PIPel riesgo de mortalidad aumenta en un 14%.

% de mortalidad según nivel de PIP

Se aprecia un incremento en la mortalidad,conforme aumenta el PIP (por cada 10 μg/Lde PIP, la mortalidad aumenta un 14%)

ConclusionesUn exceso de síntesis de PIP podría está involucrado en la mortalidad de los pacientes con ICC.

Por tanto, la concentración sérica de PIP podría constituir un nuevo marcador bioquímico para la estratificación de riesgo en la ICC.

1

2

AUC

0.730.74

0.66

0.710.70

Resumen final del editorial de Richards

Por el momento estos criterios de utilidad clínica se cumplen sólo con los péptidos natriuréticos (PN). Es más útil la

combinación de biomarcadores, especialmente PN + ST2.

La aplicación generalizada de un biomarcador en IC requiere:•Análisis accesibles, estandarizados y de coste aceptable.•Asociación consistente de sus valores con el diagnóstico y/o pronóstico en la IC.

El sST2 es una forma soluble del receptor de lainterleukina 33, inducido mediante la distensiónde los miocardiocitos. La IL-33 interviene en unavía antifibrótica en el corazón y el sST2 reviertelos efectos protectores de la misma, por lo quesería un mediador fisiopatológico de fibrosismiocárdica.

Estratificación de Riesgo en IC:

Una visión personal

La estratificación de riesgo en la práctica

clínica diaria requiere el uso de un nº

reducido de predictores accesibles,

rápidos y baratos.En este sentido se seguirán usando

algunos predictores clásicos:

Clínicos (IAM o ictus previo), Eco (FE y AI),

ECG (FA y TCIV) y menos

frecuentemente de Holter (TVNS, EV, HRT, VFC, QTd) El futuro pasa por

construir un score bioquímico que

asocie: proBNP, TnT, eGFR, Na, Albúmina, ɣGT, Hb, ST2, PIP, etc.

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