tesis score gps-gf para predecir mortalidad a 30 días en
TRANSCRIPT
1
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
FACULTAD DE MEDICINA
ESCUELA PROFESIONAL DE MEDICINA
Score GPS-GF para predecir mortalidad a 30 días
en pacientes con ICTUS isquémico
cardioembólico por fibrilación auricular
AUTOR:
Timaná Cabrera, Renzo Martín
ASESORA:
Dra. Rojas Benites, Mayra Janett
TRUJILLO – PERÚ
2019
PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE:
MÉDICO CIRUJANO
TESIS
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
2
DEDICATORIA
Esta tesis se la dedico a Dios, quien me ha
brindado paciencia, dedicación y curiosidad
todos los días de mi corta vida, además supo
guiarme por el buen camino y darme la fuerza
necesaria para seguir adelante en los
momentos más difíciles.
A mis abuelos y hermanos por ser la base de mis
logros, mi incentivo cada día, el apoyo que nunca
me faltará.
A mi madre, por estar en todo momento a mi lado,
por dedicar su vida a cuidar de mi y mis
hermanos, por darme la vida y por enseñarme
que, con esfuerzo, dedicación y mucho trabajo
todo se puede lograr. A mi padre por enseñarme a
ser responsable desde muy pequeño, por
enseñarme a ser disciplinado.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
3
AGRADECIMIENTOS
Agradezco a la Dra Mayra Janett Rojas Benites
por sus enseñanzas impartidas, por su tiempo y
dedicación en esta tesis.
A mis hermanos de estudio The Viruslike por
estar conmigo desde antes de iniciar la carrera
de medicina, por compartir los 6 mejores años
de mi vida, y por ayudarme en la recolección
de datos de mi tesis desinteresadamente; y
aunque nos distanciemos como la Luna y
Marte, siempre estaremos conectados en
pensamiento y lazos de amor.
A mis compañeros de estudio del Grupo E por
todas las experiencias compartidas, proyectos
realizados y días de aprendizaje mutuo.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
4
INDICE
I. RESUMEN 5
II. ABSTRACT 6
III. INTRODUCCIÓN 7
IV. MATERIALES Y METODOS 14
V. RESULTADOS 24
VI. DISCUSIÓN 28
VII. CONCLUSIONES 37
VIII. RECOMENDACIONES 38
IX. XI. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS 39
X. ANEXOS 50
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
5
I. RESUMEN
El accidente cerebrovascular (ACV) isquémico cardioembólico por fibrilación auricular (FA)
presenta una mortalidad tan alta como 22-27% a los 30 días post-inicio. El score GPS-GF es el
primer puntaje de riesgo para predecir mortalidad, realizado específicamente para pacientes
con ACV causado por FA. OBJETIVO: Evaluar la validez del score GPS-GF para predecir
mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS cardioembólico por fibrilación auricular,
hospitalizados en el Hospital Regional Docente de Trujillo (HRDT). MATERIALES Y
METODOS: Estudio analítico retrospectivo realizado en el HRDT, con una muestra de 82
historias clínicas de pacientes hospitalizados en el servicio de Neurología durante el periodo
2012-2018 que cumplían criterios de inclusión, a los que se aplicó el score GPS-GF. Se
construyó curva ROC para ver capacidad discriminativa y mejor punto de corte.
RESULTADOS: El área bajo la curva para score GPS-GF fue de 0.946, con p=0.000,
IC=95% (0.899-0.993), siendo estadísticamente significativo. El punto de corte 4 fue el mejor
para la predicción de mortalidad a 30 días (Sensibilidad: 81.81%, Especificidad: 93.33%,
VPP: 81.81% y VPN: 93.33%). CONCLUSIÓN: El score GPS-GF es válido para predecir
mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS cardioembólico por fibrilación auricular del
HRDT.
Palabras clave: Score, GPS-GF, mortalidad, ICTUS isquémico, fibrilación auricular
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
6
II. ABSTRACT
The cardioembolic ischemic stroke due to atrial fibrillation (AF) has a mortality as high as
22-27% at 30 days post-onset. The GPS-GF score is the first risk score to predict mortality,
performed specifically for patients with stroke caused by AF. OBJECTIVE: To assess the
validity of the GPS-GF score to predict 30-day mortality in patients with cardioembolic
ICTUS due to atrial fibrillation, hospitalized at the Hospital Regional Docente de Trujillo
(HRDT). MATERIALS AND METHODS: A retrospective analytical study conducted at
the HRDT, with a sample of 82 medical records of patients hospitalized in the Neurology
department during the 2012-2018 period that met inclusion criteria, to which the GPS-GF
score was applied. ROC curve was constructed to see discriminative capacity and better cut
point. RESULTS: The area under the curve for GPS-GF score was 0.946, with p = 0.000, CI
= 95% (0.899-0.993), being statistically significant. Cut-off point 4 was the best for
prediction of 30-day mortality (Sensitivity: 81.81%, Specificity: 93.33%, PPV: 81.81% and
NPV: 93.33%). CONCLUSION: The GPS-GF score is valid for predicting 30-day mortality
in patients with cardioembolic ICTUS due to atrial fibrillation of the HRDT.
Keywords: Score, GPS-GF, mortality, ischemic ICTUS, atrial fibrillation
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
7
III. INTRODUCCIÓN
El accidente cerebrovascular (ACV) es definido por la Organización Mundial de la Salud
como "el rápido desarrollo de signos clínicos de alteración focal (o global) de la función
cerebral, que dura más de 24 horas o conduce a la muerte, sin otra causa aparente que de
origen vascular. (1)
El AVC, ICTUS o stroke representa actualmente la 5ta causa de muerte a nivel mundial,
aunque durante el 2013 llegó a ser la 2da causa con alrededor de 6,5 millones de muertes de
los que 3,3 millones fueron causados por ACV isquémico y 3,2 millones por ACV
hemorrágico. Representa también la 3ra causa de invalidez a nivel mundial con 62 millones
de sobrevivientes en todo el mundo, de los cuales hasta un tercio viven con discapacidad
grave. Según la AHA/ASA en su último reporte en el 2017 la prevalencia mundial del
accidente cerebrovascular es de 2.7% en mayores de 20 años. Por otro lado, cada año 795000
personas tienen un nuevo ACV, ya sea primario (610000) o recurrente (185000). (2) (3) De
todos los casos de stroke los causados por isquemia son el 68 por ciento, mientras que la
incidencia de ACV por causa hemorrágica (hemorragia intracerebral y hemorragia
subaracnoidea) es del 32 por ciento. (4)
En Perú se ha reportado una prevalencia de ACV de 6,8 % en la zona urbana y 2,7% en la
zona rural en mayores de 65 años, en donde representan el 28,6 y 13,7%, respectivamente,
de las causas de muerte. Además, el Ministerio de Salud informó un incremento en la
mortalidad por ACV entre los años 2000 y 2006, lo cual muestra su impacto como problema
de salud pública. (5)
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
8
De los 2 tipos de ACV, el causado por isquemia actualmente es definido como un episodio
de disfunción neurológica causada por un infarto focal cerebral, espinal o retiniano. (6) La
fisiopatología de dicho infarto se divide en dos procesos secuenciales: 1) eventos vasculares
y hematológicos como trombosis o embolismo, que causan la reducción inicial y la
subsecuente alteración del flujo sanguíneo cerebral local; 2) las anormalidades celulares
inducidas por la hipoxia y anoxia que producen la necrosis y muerte neuronal. (7)
El ACV isquémico cardioembólico, de acuerdo a la clasificación etiológica de TOAST (8),
es aquel infarto que se produce como consecuencia de la oclusión de una arteria por un
émbolo de origen cardíaco. Representan del 14% al 30% de todos los accidentes
cerebrovasculares isquémicos. (9) Este produce cuadros clínicos más graves e incapacitantes
que otros subtipos de ACV isquémico, además de imágenes de infartos de tamaño medio a
grande y de topografía habitualmente cortical. Todo esto debido al bloqueo repentino del
embolo, al tamaño de dicho embolo y a la capacidad de lisarse durante su trayectoria. (8)
Debido a lo antes mencionado, el ACV cardioembólico tienen un peor pronóstico
presentando la tasa de mortalidad intrahospitalaria más alta de los subtipos de ACV
isquémicos con un 27,3% en comparación con los infartos lacunares de 0,8% y del ACV
aterotrombóticos con un 21,7%. (9) (10)
Existen múltiples patologías que son factores de riesgo para desarrollar stroke
cardioembólico, entre estos encontramos a: la fibrilación atrial intermitente o continuo, el
infarto de miocardio reciente (< 3 meses), la insuficiencia cardíaca congestiva, la
valvulopatía mitral o aórtica, el trombo o tumor cardíaco, las válvulas protésicas, la
endocarditis, etc. (9)
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
9
De todos los antes mencionados, la fibrilación auricular (FA) representa el 40-50% de todas
las causas de ACV isquémico cardioembólico. (11) Esta patología cardíaca es la arritmia más
común, afectando a 33 millones de personas en todo el mundo con una prevalencia que
aumenta con la edad, 0.1% entre adultos <55 años, 5% en mayores de 65 años, alcanzando
casi el 10% entre aquellos > 80 años. (12) (13) El riesgo de ACV debido a la fibrilación
auricular aumenta de 1.5% a la edad de 50 años a 24% a la edad de 80 años. (9)
Además de la edad existen otros factores de riesgo para el ACV en el contexto de la FA como
la hipertensión, la insuficiencia cardíaca, la diabetes mellitus, el ICTUS o accidente
isquémico transitorio previo, la enfermedad vascular y el sexo femenino. (14) (15) Con la
modificación de algunos factores y/o el inicio de tratamiento anticoagulante, guiado por la
estratificación clínica, se puede prevenir hasta el 80% de los ACV en personas con FA. (9)
(16) El esquema de clasificación CHADS2 (insuficiencia cardíaca congestiva, hipertensión,
edad> 75 años, diabetes, accidente cerebrovascular o ataque isquémico transitorio) es el más
validado y estratifica con precisión el riesgo de ACV. (17)
Una vez establecido el ACV cardioembólico por FA es frecuentemente devastador con una
mortalidad tan alta como 22-27% a los 30 días post-inicio. (18) (19) Por otro lado, el riesgo
de recurrencia temprana, definido como un nuevo evento que ocurre dentro de las 2 semanas,
se encontró entre 0.1% y 1.3% por día (20)(21); así como se evidenció un riesgo de
recurrencia a 90 días igual a 7.6%. (22)
Las complicaciones neurológicas y médicas después de un ACV son factores independientes
de mortalidad. Dentro de las complicaciones neurológicas se encuentran: el edema cerebral,
hemorragia intracerebral, hidrocefalia y convulsiones; y dentro de las complicaciones
médicas se encuentran: neumonía, hiperglicemia, hipertermia, infección del tracto urinario,
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
10
sepsis, trombosis venosa profunda, embolia pulmonar, edema pulmonar, ulceras de presión.
(23) (24)
Los pacientes con un ACV por FA desarrollan con más frecuencia neumonía, edema cerebral
e ITU; así la neumonía está presente en 23% de pacientes con FA en comparación con 12.4%
en pacientes sin FA, el edema cerebral presente en 16% de pacientes con FA, e ITU en 18%
de dichos pacientes. Este aumento de las complicaciones se postula es causado por el déficit
neurológico agudo y súbito que conduce a problemas de conciencia, inmovilización e
incontinencia. (25) (26)
Debido a lo antes mencionado, una herramienta exclusiva de predicción desarrollada
específicamente para pacientes con FA y ACV, sería de gran valor. En la actualidad, existen
varios modelos de predicción de la mortalidad después del ingreso hospitalario por ACV
isquémico, que incluyen iScore (27), PLAN score (28), puntaje de riesgo de stroke GWTG
(29). Sin embargo, estos sistemas de puntuación se han desarrollado para todos los tipos de
accidente cerebrovascular isquémico y se basan en las variables en el momento de la
admisión. Además, estos modelos omiten las complicaciones después del inicio del ACV,
que tienen una influencia directa en la mortalidad.
El score GPS-GF es el primer puntaje de riesgo para predecir mortalidad, realizado
específicamente para pacientes con ACV causado por FA. Gao, et. al diseñaron esta escala y
encontraron buena validez interna por su capacidad de discriminación alta. Además, el
puntaje 4 de 8 mostró una sensibilidad de 76,3% y especificidad de 91,4% para la predicción
de la mortalidad a 30 días. Esto debido en parte a que el score GPS-GF considera las
complicaciones del ACV por FA que son modificadoras directas de mortalidad. Así la escala
de Glasgow, la pneumonia, el desplazamiento de línea media por edema, glucosa alta al
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
11
ingreso y sexo femenino son los parámetros medidos por el score y son los factores más
significativos que modifican el riesgo de muerte en los primeros 30 días después de un ACV
cardioembólico causado por FA. (30)
En el Perú, no existen estudios que hayan evaluado el valor de score GPS-GF para predecir
mortalidad a 30 días en pacientes con ACV cardioembólico por FA. Debido a esto, el objetivo
del presente estudio es evaluar la validez del score GPS-GF para predecir mortalidad a 30
días en pacientes con ACV cardioembólico por FA, realizándolo en un hospital de referencia
regional como es el Hospital Regional Docente de Trujillo.
Justificación
El ACV cardioembólico causado por FA es una enfermedad de gran relevancia y creciente
prevalencia. Esta se genera en uno de cada cinco ACV y puede ser tan devastador con una
mortalidad a los 30 días post-inicio de 1 de cada 4 pacientes. Es por esto que, la importancia
del siguiente trabajo radica en las consecuencias que podría traer la validez de un score fácil
de usar, rápido y eficaz para la estimación precisa del riesgo de muerte en un plazo corto en
medios con escasos recursos como el nuestro, pues el reconocimiento temprano de pacientes
con alto riesgo podría proporcionar información pronóstica razonable, orientar la toma de
decisiones y guiar el manejo intrahospitalario adecuado y precoz, con la finalidad de evitar
complicaciones que suponen mayor mortalidad y mayor gasto para el sistema de salud,
evitando la saturación de las emergencias y acelerando su derivación a unidades críticas.
1. Problema
¿Es válido el score GPS-GF para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con
ICTUS cardioembólico por fibrilación auricular?
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
12
2. Hipótesis
El score GPS-GF es válido para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con
ICTUS cardioembólico por fibrilación auricular debido a su alto valor
diagnostico discriminativo.
3. Objetivos General
Evaluar la validez del score GPS-GF para predecir mortalidad a 30 días en
pacientes con ICTUS cardioembólico por fibrilación auricular, hospitalizados
en el Hospital Regional Docente de Trujillo.
Objetivos específicos
- Determinar el valor predictivo positivo de cada puntaje obtenido del score
GPS-GF para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS
cardioembólico por fibrilación auricular, hospitalizados en el Hospital
Regional Docente de Trujillo.
- Determinar el valor predictivo negativo de cada puntaje obtenido del score
GPS-GF para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS
cardioembólico por fibrilación auricular, hospitalizados en el Hospital
Regional Docente de Trujillo.
- Determinar la sensibilidad de cada puntaje obtenido del score GPS-GF
para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS
cardioembólico por fibrilación auricular, hospitalizados en el Hospital
Regional Docente de Trujillo.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
13
- Determinar la especificidad de cada puntaje obtenido del score GPS-GF
para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS
cardioembólico por fibrilación auricular, hospitalizados en el Hospital
Regional Docente de Trujillo.
- Determinar la capacidad diagnostica discriminativa del score GPS-GF
para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS
cardioembólico por fibrilación auricular, hospitalizados en el Hospital
Regional Docente de Trujillo.
- Establecer el mejor punto de corte de para predecir mortalidad a 30 días
en pacientes con ICTUS cardioembólico por fibrilación auricular,
hospitalizados en el Hospital Regional Docente de Trujillo.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
14
IV. MATERIALES Y MÉTODO
a. Materiales:
1. Población
Historias clínicas de pacientes adultos hospitalizados con diagnóstico
de ICTUS isquémico cardioembólico por fibrilación auricular en el
servicio de Neurología del departamento de Medicina del Hospital
Regional Docente de Trujillo durante el periodo enero 2012- octubre
2018.
2. Muestra
Unidad de Análisis: Historia clínica de los pacientes adultos
hospitalizados con diagnóstico de ICTUS isquémico cardioembólico
por fibrilación auricular en el servicio de Neurología del departamento
de Medicina del Hospital Regional Docente de Trujillo durante el
periodo enero 2012 – octubre 2018 que cumplió con los criterios de
selección.
Unidad de Muestreo: Historia clínica de cada paciente adulto
hospitalizado con diagnóstico de ICTUS isquémico cardioembólico
por fibrilación auricular en el Servicio de Neurología del
Departamento de Medicina del Hospital Regional Docente de Trujillo
durante el periodo enero 2012 – octubre 2018 y que cumplió con los
criterios de selección.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
15
Tamaño muestral: Para la determinación del tamaño de muestra se
utilizó la siguiente fórmula:
𝑛 =𝑍2 ∝
2 × 𝑃 × 𝑄
𝐸2
● n: Tamaño inicial de muestra.
● Z ∝/2: Coeficiente de confiabilidad; el cual es de 1.96 para un nivel de
confianza de 95%.
● P: 0,947 (94,7%), capacidad discriminativa del score GPS-GF (30)
● Q: 1-P: 0.053 (5,3%)
● E: error de tolerancia: 0,05 (5%)
n= 77
3. Criterios de selección
3.1. Criterios de inclusión:
- Pacientes en cuyas historias clínicas se pueda estudiar las
siguientes variables: Glucosa al ingreso, puntaje de escala de
Glasgow, informe de placa de tórax, informe de TAC cerebral sin
contraste, certificado de defunción en caso falleció durante la
hospitalización o después del alta en los primeros 30 días, control
al mes o tiempo después por consultorio externo si fue dado de alta.
- El tiempo de ingreso fue dentro de las 72h siguientes al inicio del
stroke.
- Pacientes de ambos sexos con edad mayor a 18.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
16
3.2. Criterios de exclusión:
- Pacientes con severa coexistencia de enfermedades sistémicas con
una limitada expectativa de vida, con un índice de comorbilidad de
Charlson ≥3 puntos. (31)
- Gestantes en cualquier etapa del embarazo.
b. Método:
i. Definiciones operacionales
- Desenlace: Fallecimiento o no del paciente dentro de los 30 días
de producido el ICTUS isquémico cardioembólico por fibrilación
auricular. (32)
- Sexo: Característica dependiente del fenotipo del paciente.
- Escala de Glasgow: Score numérico (puntuación específica), con
ítems que evalúan respuesta verbal, ocular y motor. (33)
- Neumonía: Síntomas (fiebre, tos, expectoración, dolor torácico,
disnea) y signos (matidez, broncofonía, roncus, crepitaciones) de
infección respiratoria aguda; y presencia de infiltrados de aparición
reciente en una radiografía de tórax, Dentro de las primeras 72
horas. (34)
- Desplazamiento de línea media: Medida en milímetros, del
desplazamiento de la línea media sagital calculada por tomografía
cerebral sin contraste. (30)
- Glucosa en sangre: Valor en mg/dl, de la primera glucosa en
sangre tomada durante el ingreso al hospital. (35)
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
17
- Score GPS-GF: Score numérico (puntuación específica), con
ítems que evalúan escala de Glasgow, Neumonía, desplazamiento
de línea media en TC, sexo y glucosa en sangre. (30)
ii. Operacionalización de Variables:
Tabla I: Operacionalización de variables
Variable Tipo de
variable
Escala de
medida
Indicadores Valores
DE RESULTADO
Desenlace
Cualitativa
dicotómica
Nominal
Muerte
---
Sobrevida
DEL SCRE GPS-GF
Sexo
Cualitativa
dicotómica
Nominal
Femenino
---
Masculino
Escala de coma de
Glasgow
Cualitativo
dicotómica
Nominal
Baja puntuación
≤8
Alta puntuación
>8
Neumonía
Cualitativa
dicotómica
Nominal
Si
---
No
Desplazamiento de
línea media
Nominal
Leve-Moderado
desplazamiento
<10mm
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
18
Cualitativa
dicotómica
Gran
desplazamiento
≥10mm
Glucosa en sangre
Cualitativa
dicotómica
Nominal
Glucosa normal o
levemente elevada
<150mg/dl
Glucosa modera a
gravemente
elevada
≥150mg/dl
INDEPENDIENTE
Score GPS-GF
Cuantitativa
De razón
Calculo individual
de los puntajes,
establecidos de
acuerdo a Score
GPS-GF
0-8 puntos
iii. Diseño de investigación:
1. Procedimiento de recolección de datos:
1) Se identificará a todos los pacientes adultos hospitalizados por
ICTUS isquémico en el Servicio de Neurología del
Departamento de Medicina del Hospital Regional Docente de
Trujillo durante el periodo enero 2012 – octubre 2018,
información que será brindada por el departamento de
Estadística y se realizará la revisión de cada historia clínica, las
cuales se encontraron en el departamento de Archivo de dicho
nosocomio.
2) Los pacientes con diagnóstico de ICTUS isquémico
cardioembólico por fibrilación atrial serán aquellos que en su
historia clínica se encuentre dicho diagnostico explícito y/o
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
19
aquellos que presenten al menos 2 criterios de lo siguiente: a)
El inicio del cuadro es súbito y el déficit neurológico es
máximo desde el inicio. b) Tomografía cerebral computarizada
o resonancia magnética con múltiples infartos corticales o
corticales/subcorticales en diferentes territorios vasculares. c)
Fibrilación auricular documentada previamente en el registro
médico o una nueva aparición de FA durante la hospitalización
detectada por un electrocardiograma de 12 derivaciones y/o
monitor Holter de 24 h. d) Sin otra causa mejor explicada que
la de origen cardioembólica por FA.
3) Realizaremos un muestreo aleatorio simple de todas las
historias clínicas de los pacientes que cumplen con los criterios
de selección. La inclusión de sujetos y la recolección de los
datos serán independientes de la valoración del desenlace del
sujeto con ICTUS isquémico cardioembólico por fibrilación
auricular (alta con sobrevida versus muerte, obtenidos de las
historias clínicas). El indicador muerte será considerado como
el fallecimiento de los pacientes dentro de los 30 días de
iniciado el episodio isquémico, ya sea durante la
hospitalización o después del alta determinado por la no
asistencia a consultorio externo a los 30 días y certificado de
defunción.
4) Se obtendrá los datos clínicos necesarios para el estudio (edad,
sexo, glucosa al ingreso, escala de Glasgow al ingreso,
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
20
presencia de neumonía dentro de las 72h, desplazamiento de
línea media ≥10mm en TAC cerebral y desenlace a 30 días), y
estos serán registrados en una ficha de recolección de datos
diseñado, así como aplicado por un único investigador
(ANEXO 1).
2. Score GPS-GF:
El valor del score GPS-GF de cada paciente se calculará según los
puntos otorgados a cada parámetro y se registrará también en la
ficha de recolección de datos (ANEXO 1). Su escala de medición
será de 0 a 8 puntos y se estudiará como una variable numérica
discreta (Tabla II).
Tabla II: Score GPS-GF
Factores relativos Categorías Puntos
Escala de coma de
Glasgow
3-8 2
9-15 0
Neumonía Si 2
No 0
Desplazamiento de
línea media
≥10mm 2
<10mm 0
Glucosa en sangre ≥150mg/dL 1
<150mg/dL 0
Sexo femenino Si 1
No 0
Fuente: Extraído de GAO H et al. Development and validation of a risk score to predict 30-day
mortality in patients with atrial fibrillation-related stroke: GPS-GF score. 30
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
21
c. Análisis e interpretación de la información
Se utilizará el programa Microsoft Excel como gestor de la base de datos. El
análisis estadístico de los mismos se realizará utilizando el programa IBM
SPSS Statistics 23.
1. Estadística descriptiva:
Para variables cuantitativas, se determinarán sus medidas de tendencia central
y medidas de dispersión (media y desviación estándar para aquellas que siguen
la normalidad; mediana y rango Intercuantil para aquellas que no siguen la
normalidad); asimismo, se determinará la frecuencia y proporción de las
variables cualitativas.
2. Estadística analítica:
Para el análisis univariado se utilizará la prueba X2 para variables categóricas
y la prueba no paramétrica (prueba U de Mann-Whitney) para variables
continuas.
Para evaluar la validez primero, utilizaremos los valores obtenidos en el score
GPS-GF para determinar la sensibilidad (S), especificidad (E), valor
predictivo positivo (VPP), valor predictivo negativo (VPN) para cada uno de
ellos de acuerdo al resultado final (muerte o sobrevida).
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
22
Tabla III: Tabla de contingencia para puntaje de score GPS-GF
Desenlace
Score GPS-GF
Muere dentro de 30
días
Sobrevive dentro de
30 días
≥puntaje x VP FP
<puntaje x FN VN
X= 0, 1, 2 ,3 4, 5, 6, 7 y 8
VP: Verdaderos positivos, VN: Verdaderos negativos, FP: Falsos positivos, FN: Falsos negativos.
S= VP/(VP+FN)
E= VN/(VN+FP)
VPP= VP/(VP+FP)
VPN= VN/(VN+FN)
Construiremos una curva cuya área representará la validez diagnóstica del
score GPS-GF para la predicción de mortalidad en base a valores que oscilan
entre 0,5 y 1 (0,5 corresponde a una prueba sin valor diagnóstico
discriminativo y 1 a una prueba idealizada con capacidad de clasificación
diagnóstica libre de errores). Según el puntaje obtenido, determinaremos la
utilidad del mismo para distinguir entre individuos que experimentan el evento
de interés (muerte por ICTUS isquémico cardioembólico por fibrilación)
versus los que no lo hacen en cada uno de los valores hallados. En este caso,
según el índice de Youden, el mejor punto de corte determina conjuntamente
la sensibilidad y especificidad más alta calculada que, gráficamente,
correspondería al punto de la curva ROC más cercano al ángulo superior
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
23
izquierdo, donde la sensibilidad = 100% y especificidad = 100%. Los
resultados se presentarán en valores del área bajo la curva ROC con intervalos
de confianza al 95% (IC95%) y razón de verosimilitud (del inglés likelihood
ratio).
d. Aspectos éticos
El trabajo contará con la autorización del Comité de Investigación y Ética del
Hospital Regional Docente de Trujillo y de la Facultad de Medicina de la
Universidad Nacional de Trujillo. Además, debido a que el estudio a realizar
es retrospectivo y solo se recogerán datos de las historias clínicas de los
pacientes, no se requerirá consentimiento informado ya que no implica la
realización de ningún tipo de procedimiento invasivo que exponga a un riesgo
potencial adicional. Asimismo, se mantendrá la confidencialidad y el
anonimato de los pacientes en los registros clínicos a evaluar.
Por lo tanto, en el siguiente estudio se tomará en cuenta la declaración de
Helsinki (Numerales 12, 22, 23, 24 y 32) y la ley general de salud artículo 25.
(36)(37)
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
24
V. RESULTADOS
Se revisaron 369 historias clínicas de la lista entregada por el departamento de
estadística del Hospital Regional Docente de Trujillo, la cual contenía pacientes con
diagnóstico de ICTUS isquémico cardioembólico por fibrilación auricular explícito y
aquellos definidos como ICTUS isquémico no especificado. De todos estos sólo 104
cumplían la definición de diagnóstico de ICTUS isquémico cardioembólico por
fibrilación atrial. 82 pacientes cumplieron con los criterios de inclusión y exclusión,
y fue con ellas con las que se obtuvieron los siguientes resultados.
Para el análisis univariado de las características clínicas de la muestra, especificadas
en la (Tabla IV), la mediana de edad fue de 68 años (RIC, 13.5) y el 48,78% eran
mujeres. De las variables estudiadas la más frecuente fue neumonía dentro de las 72h
del ingreso con un 32.92%, seguidas de glucosa al ingreso ≥150 y escala de coma de
Glasglow ≤ 8pts con un 25.61% y 26.83% respectivamente; y siendo la menos
frecuente el desplazamiento de línea media ≥10mm con 15.85%. De la muestra se
encontró una mortalidad a 30 días del episodio de ICTUS del 26,30% de los pacientes.
La puntuación mediana según el score GPS-GF fue de 2 (RIC, 3).
Para el análisis bivariado se tomaron en cuenta las variables que se observan en la.
(Tabla IV). Aquellas que mostraron asociación estadísticamente significativa con los
fallecidos fueron la glucosa al ingreso ≥150 (p= 0,012), neumonia dentro de 72h (p=
0,0003), escala de coma de Glasglow ≤ 8pts (p= 0.0000), desplazamiento de línea
media ≥10mm (p= 0.003). Así mismo el puntaje del score GPS-GF mostro diferencia
significativa entre los fallecidos y los sobrevivientes (p= 0.0000).
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
25
Tabla IV: Características de pacientes con ICTUS isquémico cardioembólico por
fibrilación atrial
Variables Total
(n= 82)
Fallecidos
(n= 22)
Sobrevivientes
(n= 60)
Valor p
Sexo
Femenino n(%) 40 (48.78%) 13 (59.09%) 27 (45%) 0,258
Masculino n(%) 42 (51.22%) 9 (40.91%) 33 (55%) 0,258
Edad mediana (RIC) 68 (13.5) 66 (11) 69.5 (12) 0.112
Glucosa al ingreso ≥150 n(%) 21 (25.61%) 10 (45.45%) 11 (18.33%) 0,012
Neumonia dentro de 72h n(%) 27 (32.92%) 14 (63.63%) 13 (21.67%) 0,0003
Escala de coma de Glasglow ≤
8pts n(%)
22 (26.83%) 17 (77.27%) 5 (8.33%) 0.0000
Desplazamiento de linea media
≥10mm n(%)
13 (15.85%) 11 (50%) 2 (3.33%) 0.003
Score GPS-GF mediana (RIC) 2 (3) 5 (2) 1 (2) 0.0000
Mortalidad a 30 dias % 26.80%
RIC: rango intercuartilico; n: número de casos. Se considera significativo si p < 0.05
Fuente: Elaboración propia de ficha de recolección de datos
Se calculó la sensibilidad especificidad, valor predictivo positivo y negativo de cada puntaje
encontrado en el score GPS-GF. (Tabla V)
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
26
Tabla V: Interpretación de Score GPS-GF
Puntaje Sensibilidad
(IC 95%)
Especificidad
(IC 95%)
VPP
(IC 95%)
VPN
(IC 95%)
0 100
(99.8-100)
0
(0-0.01)
26.83
(17.24-36.42)
1 100
(99.9-100)
31.6
(19.83-43.37)
34.92
(23.15-46.69)
100
(99.9-100)
2 100
(99.9-100)
65
(52.94-77.06)
51.16
(36.22-66.1)
100
(99.8-100)
3 90.9
(78.89-100)
83.3
(73.87-92.73)
66.67
(49.81-83.53)
96.15
(90.93-100)
4 81.81
(65.70-97.92)
93.33
(87.02-99.64)
81.81
(65.70-97.92)
93.33
(87.02-99.64)
5 59.09
(38.55-79.63)
96.6
(92.06-100)
86.67
(69.47-100)
86.56
(78.4-94.72)
6 31.81
(12.35-51.27)
98.3
(95.07-100)
87.5
(64.59-100)
79.73
(70.58-88.88)
7 9.09
(0-21.1)
100
(99.98-100)
100
(99.97-100)
75
(65.51-84.49)
8 0
(0-0.01)
100
(99.99-100)
73.17
(63.68-82.66)
IC: Intervalo de confianza; VPP: valor predictivo positivo, VPN: valor predictivo negativo
Fuente: Elaboración propia de ficha de recolección de datos
Para determinar si el score GPS-GF es capaz de discriminar pacientes que van a fallecer de
aquellos que no, se realizó análisis de la curva ROC (Figura 1) y área bajo la curva (Anexo
2). El área bajo la curva para score GPS-GF fue de 0.946, con p=0.000, IC=95% (0.899-
0.993), siendo estadísticamente significativo.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
27
Para encontrar el mejor punto de corte, se obtuvo el índice de Youden de cada punto (Anexo
3).
El punto de corte 4 de 8 produjo la suma óptima de sensibilidad y especificidad para la
predicción de mortalidad a 30 días. En el mejor valor de corte (4 puntos), la puntuación tuvo
una alta sensibilidad de 81.81% con un valor predictivo positivo (VPP) de 81.81% y una alta
especificidad de 93.33% con un valor predictivo negativo (VPN) de 93.33% (Tabla V).
Línea de referencia
Puntaje GPS-GF
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
28
VI. DISCUSIÓN
El ACV cardioembólico por FA tienen el peor pronóstico presentando la tasa de mortalidad,
dentro de los 30 primeros días, más alta de los subtipos de ACV isquémicos con un 22 - 27%,
siendo consistente con el 26,80% encontrado en nuestra muestra. El desarrollo de un sistema
de puntuación para poder evaluar severidad y predecir mortalidad en este grupo de pacientes
es de vital importancia para fortalecer los servicios de Neurología y UCI, en medios con
recursos limitados como el nuestro.
Precisamente para el AVC, los score para predicción de la mortalidad después del ingreso
hospitalario son: IScore (38) con una capacidad discriminativa de 0,85 (IC del 95%: 0,82-
0,89) de predecir mortalidad a 30 días; PLAN score (28) con una capacidad discriminativa
de 0,85 (IC del 95%: 0,85-0,87) para predecir mortalidad a 30 días; Score de riesgo de stroke
GWTG (29) con una capacidad discriminativa de 0,73 (95% CI 0.72-0.74) de predecir
mortalidad intrahospitalaria. IScore tienen en sus componentes el puntaje de NIHSS, este fue
desarrollado y posteriormente validado como una herramienta para evaluar la gravedad
inicial del accidente cerebrovascular (39). Posteriormente se ha demostrado que es predictivo
de una variedad de resultados funcionales del accidente cerebrovascular (40). Precisamente
en el estudio del score de riesgo de stroke GWTG se demostró que el NIHSS era la variable
predictiva más fuerte para la mortalidad hospitalaria y mejoró sustancialmente el rendimiento
de un modelo basado en variables clínicas sin gravedad del accidente cerebrovascular,
cambiando su capacidad discriminativa de 0,72 a 0.85 (95% CI 0.84-0.86) (29). Fonarow G
et al. en un estudio con NIHSS sin otras variables clínicas, determinó una capacidad
discriminativa de 0,82 para predecir mortalidad a 30 días, un rango en el que se considera
que los modelos de riesgo clínico tienen una buena utilidad clínica para la toma de decisiones.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
29
La capacidad de discriminación de riesgo de mortalidad del NIHSS se compara con otros
modelos de predicción de mortalidad que incorporan el NIHSS u otras medidas clínicas de
gravedad del accidente cerebrovascular (0,79 a 0,86) y parecen superiores a los modelos con
variables demográficas / clínicas sin gravedad. Es así que se apoya la idea de incorporar
NIHSS u otra escala de gravedad en scores predictores de mortalidad para mejorar la
capacidad discriminativa de estas (41). Quizás eso explica porque iScore es una de las escala
con mayor capacidad discriminativa entre las ya mencionadas (38).
Sin embargo, estos sistemas de puntuación se han desarrollado para todos los tipos de
accidente cerebrovascular isquémico. Se basan en variables en el momento de la admisión y
omiten las complicaciones después del inicio del ACV.
Shu et al investigaron si las puntuaciones CHADS2 o CHA2DS2-VASc podrían usarse para
predecir el pronóstico a 1 año en la recurrencia del accidente cerebrovascular y mortalidad
de pacientes con accidente cerebrovascular isquémico o ataque isquémico transitorio (AIT)
con fibrilación auricular no valvular (FANV). Los resultados no fueron buenos, pues presentó
una capacidad discriminativa de 0.525 (OR 1.122, IC 95%: 0.987 a 1.276) para CHADS2, y
0.574 (OR 1.201, IC 95%: 1.105 a 1.305) para CHA2DS2 ‐ VASc (42). Esto se deba en parte
a que la muestra en dicho trabajo era de pacientes con edades muy altas, y sobre todo a que
las variables que componen las escalas son modificadores de riesgo de recurrencia y de
cardioembolismo, mas no son modificadores directos de la mortalidad. Lo último
precisamente quedo evidenciado en el mismo estudio, cuando agregaron la escala de NIHSS
y mejoro la capacidad discriminativa pero continúo siendo poco útil. De este modo, las
variables de gravedad de cuadro, complicaciones durante y después del ACV son
modificadores directos de mortalidad.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
30
El score GPS-GF es el primer puntaje de riesgo para predecir mortalidad, realizado
específicamente para pacientes con ACV causado por FA que mostró resultados
significativos. Nace de un proyecto clínico grande y multicéntrico de prevención secundaria
del ACV en pacientes con FA no valvular en la provincia de Shaanxi, con un total de 1077
pacientes, evitando así el sesgo de un solo centro médico clínico y proporcionar una buena
base para la universalidad en la aplicación de dicha escala; Este score está compuesto de
datos clínicos recopilados de forma rutinaria al ingreso (Escala de coma de Glasgow, Sexo),
así como las complicaciones al inicio del accidente cerebrovascular (hiperglicemia), que los
médicos generales en todos los niveles hospitalarios pueden determinar fácilmente; por
ultimo toman en cuenta las complicaciones después del ingreso (edema cerebral, neumonía).
(30)
Gao H et al. encontraron en su cohorte de derivación (n: 718) una capacidad discriminativa,
medida con curva ROC, de 0.909 (IC 95% 0.885 a 0.926); mientras que en su cohorte de
validación interna (n: 359), una capacidad discriminativa de 0.922 (IC 95% 0.889 a 0.947).
Además, en esta última cohorte aplicaron iScore, y a pesar de tener una buena capacidad
discriminativa con 0.805 (IC del 95%: 0.760 a 0.845), la puntuación GPS-GF mostró una
más alta con 0.922 (IC del 95%: 0.889 a 0.947), con una diferencia estadísticamente
significativa (p = 0.0001). (30) Nuestro trabajo encontró una capacidad discriminativa del
score GPS-GF de 0.946, con IC=95% (0.899-0.993), valor muy parecido al demostrado por
Gao H, reafirmando de esta manera la buena capacidad discriminativa que tiene el score
GPS-GF en pacientes con stroke isquémico cardioembólico por FA.
Gao H et al. también determinaron en su cohorte de derivación, que el mejor punto de corte
para la predicción de la mortalidad a los 30 días, que produjo la suma óptima de sensibilidad
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
31
y especificidad fue 4 puntos. Este puntaje tuvo una alta sensibilidad del 76,3%, con un valor
predictivo positivo (VPP) del 64,5% y una especificidad alta del 91,4%, con un valor
predictivo negativo (VPN) del 94,3%; mientras que en su cohorte de validación interna un
punto de corte de 4 con sensibilidad de 78.3, VPP de 91.0, especificidad de 67.5, VPN de
94.6. (30) Nosotros encontramos que el mejor punto de corte también fue 4, con una alta
sensibilidad de 81.81%, con un valor predictivo positivo (VPP) de 81.81% y una alta
especificidad de 93.33%, con un valor predictivo negativo (VPN) de 93.33%; de modo que
reafirmamos el punto de corte adecuado para este score es 4 puntos con una alta sensibilidad,
especificidad, VPP, VPN. Hay que tener en cuenta que el estudio de Gao tuvo algunos puntos
que podrían haber alterado los resultados. Primero, es un estudio retrospectivo como el
nuestro y no se puede realizar una validación externa; segundo, al ser un estudio multicentrico
la desventaja de la diferencia en la atención en los centros hospitalarios puede influir también
en el desenlace de los pacientes; por último, no se consideró la variable tratamiento temprano
(trombolisis) que puede también haber alterado los resultados finales del ACV.
Cucchiara B et al. encontraron que por cada aumento de 1 punto en la escala del nivel de
conciencia, las probabilidades de muerte casi se duplicaron. Esta asociación fue
independiente de la gravedad del accidente cerebrovascular medida por el NIHSS basal, edad
avanzada, raza blanca, FA y glucosa sérica. (43) La explicación de dicho deterioro se ha
asociado con el infarto de regiones anatómicas específicas necesarias para mantener la
excitación, como el tronco encefálico o el accidente cerebrovascular talámico que involucra
el sistema de activación reticular (44), pero también se ha informado dentro de las primeras
3 horas después de infarto masivo del territorio de la arteria cerebral media con edema y
efecto de masa (compresión del sistema de activación reticular en el tálamo inferior por el
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
32
hemisferio edematoso independiente de la hernia transtentorial o transfalcina). La mortalidad
relacionada con la alteración del nivel de conciencia puede ser directa, como en el caso de la
hernia después de un edema cerebral progresivo, o indirecta, como en el caso de la neumonía
por aspiración debido a una protección deficiente de las vías respiratorias en el paciente
afectado. Dentro de los componentes del score GPS-GF, la escala de coma de Glasgow fue
incluida debido esta relación entre deterioro de la conciencia dentro de las primeras horas
después del inicio del accidente cerebrovascular o en la presentación y la predicción de
mortalidad. (43) Se ha confirmado el valor de predicción de la puntuación GCS en la
mortalidad a los 30 días del accidente cerebrovascular agudo (45). Lo anterior queda
demostrado en nuestro estudio, pues el 77.27% de los pacientes fallecidos tuvieron un GCS
menor o igual a 8 puntos, presentando diferencia significativa con el grupo de pacientes que
sobrevivieron, en el que solo el 8.33% presentaba un GCS menor o igual a 8.
La incidencia de la neumonía relacionada con el ACV varía entre el 10% y el 57% para los
pacientes tratados en unidades de cuidados intensivos y entre el 4% y el 12% para los
pacientes tratados exclusivamente en unidades de accidente cerebrovascular. (46)(47) Un
estudio en el Hospital Cayetano Heredia con 2225 casos de ACV se encontró una incidencia
de 15,6 % de neumonía. (48) Además, la FA es un predictor independiente de la neumonía
asociada a un accidente cerebrovascular, con una razón de probabilidad de 2,91 (IC 95%
2.51-3.38). (49) Por lo tanto, los pacientes con accidente cerebrovascular por FA tienen
mayor incidencia de neumonía. En nuestro estudio, la neumonía estuvo presente en el 32,92%
de los pacientes, que guarda relación con lo mencionado anteriormente en entornos de UCI,
teniendo en cuenta que el manejo de mucho de los pacientes del presente estudio fue en
hospitalización del Servicio de Neurología y que todos los pacientes presentaban FA. La
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
33
aspiración, debido a disfagia y / o la disminución del nivel de conciencia súbita (por el o los
émbolos) con el posterior deterioro del reflejo de la tos y el cierre glótico, es el mecanismo
causal principal de neumonía en estos pacientes. (50) La neumonía asociada a ACV aumenta
el período de hospitalización, la carga financiera, y también confiere un mayor riesgo de
muerte a los 30 días por accidente cerebrovascular agudo (30) (51), lo que es consistente con
nuestro estudio ya que los pacientes fallecidos dentro de los primeros 30 días tuvieron con
más frecuencia neumonía que los que sobrevivieron (63.63% vs 21.67%; p <0,05).
El desplazamiento de la línea media expresa un proceso expansivo de edema cerebral con
aumento de presión intracraneal en pacientes con AVC isquémico por FA. Del estudio de
pacientes con infarto maligno de la arteria cerebral media (ACM), definido como un infarto
que involucra un área de al menos dos tercios de la suministrada por la ACM, se determinó
que desplazamiento de la línea media de más de 10 mm se asociaba a mayor riesgo de muerte
a los 30 días y una indicación de operación para la craniectomía descompresiva. (52) En el
estudio de Gao H et al. el 17.5% de pacientes con ACV isquémico por FA tuvieron
desplazamiento de la línea media de más de 10mm; en nuestro estudio esta variable fue la
menos frecuente con un 15.85%. (30) Quizás esto se refleja por la toma precoz de TAC
cerebral, que puede estar normal hasta las primeras 24h, a pesar que la población estudiada
tiene un tiempo largo desde el inicio de síntomas hasta la búsqueda de atención. (53) Además,
Gao H et al encontraron una diferencia significativa en la frecuencia de pacientes que tenían
desplazamiento de línea media de 10mm a más entre aquellos que fallecieron y sobrevivieron
(58.8% vs 8.3% p < 0.001). Nuestros resultados no fueron diferentes a los de Gao (50% vs
3.33% p < 0.003). Lo que sugiere que el valor de corte del desplazamiento de la línea media
es significativo con respecto a su predicción valor. (30)
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
34
La hiperglucemia está presente en 30 a 40% de los pacientes con ACV, muchos de estos sin
antecedentes de Diabetes Mellitus. (54) La incidencia de paciente con ACV y DM varía desde
15 a 18% en estudios nacionales. (55) La hiperglucemia refleja la diabetes preexistente
conocida o no, o con mayor frecuencia una respuesta de estrés aguda. La activación del eje
hipotalámico-pituitario-suprarrenal conduce a cantidades elevadas de glucocorticoides y
activación del sistema nervioso autónomo simpático. Estas hormonas estimulan
glucogenólisis, gluconeogénesis, proteólisis y lipólisis. Además, epinefrina aumentada puede
provocar resistencia a la insulina e hiperinsulinemia. (54) Un estudio encontró que dentro de
las 8 h desde el inicio del ACV, el 50% de los sujetos no diabéticos y el 100% de los pacientes
diabéticos eran hiperglucémicos (> 125mg/dl); después de una caída de la glucosa dentro de
las primeras 14-16 h, se observó una fase hiperglucémica tardía entre las 48-88 h después del
ACV en el 27% de los pacientes no diabéticos y el 78% de los pacientes diabéticos. (56)
Estudios previos han demostrado la relación entre la hiperglucemia y el mal resultado en
pacientes con ACV, la hiperglucemia facilita la conversión del tejido penumbral en infarto
por la acumulación de lactato y acidosis intracelular. Además, los pacientes con
hiperglucemia siempre están acompañados de hiperinsulinemia, que a su vez deteriora las
vías fibrinolíticas, lo que lleva a la alteración de la eficacia del tratamiento fibrinolítico y al
agravamiento adicional del daño cerebral. Por otro lado, tanto la hiperglucemia es perjudicial
para los vasos sanguíneos al interferir con el metabolismo del óxido nítrico derivado del
endotelio. (54) De este modo, se han estudiado diferentes puntos de corte de glucemia
relacionándolos con mal pronóstico; así un revisión sistemática de 26 estudios
observacionales, después de un ACV isquémico, el nivel de glucosa al ingreso > 110 a 126
mg / dL se asoció con un mayor riesgo de mortalidad hospitalaria o dentro de los primeros
30 días en pacientes no diabéticos (RR= 3,28; IC 95%, 2.32 a 4.64). Este mayor riesgo es
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
35
independiente de otros predictores de mal pronóstico. (57) Por otro lado, el estudio GLIAS,
determinó que un valor ≥ 155mg/dl era el punto de corte con mayor poder predictivo de mala
evolución en la fase aguda del ACV (S: 53%; E: 73%). Este punto incremento 3 veces el
riesgo de muerte y 2,7 veces la probabilidad de mala evolución a 3 meses del episodio. (58)
Un estudio realizado en los Hospitales Belen de Trujillo y Hospital Regional Docente de
Trujillo, encontró que un umbral de glicemia capilar ≥ 147mg/dl en las primeras 48 h se
asocia a mal pronóstico en pacientes con ACV (S:61,8%; E: 90%). (59) Gao H et al tomaron
como punto de corte a una glucemia ≥ 150mg/dl y este se identificó como un factor de riesgo
independiente de mortalidad a 30 días en pacientes con ACV isquémico por FA; y se
convirtió en un ítem del score GPS-GF. (30) Esto último se relaciona muy bien con nuestro
estudio pues 45.45% de los fallecidos tenían glicemia ≥ 150mg/dl mientras que en los
sobrevivientes tan solo el 18.33%; encontrando una diferencia significativa (p < 0,012).
Los datos sobre las diferencias de género en las tasas de mortalidad después del ACV
isquémico son contradictorios con algunos que informan tasas de mortalidad hospitalaria más
altas en las mujeres, mientras que otros informan que no hay diferencias de género en las
tasas de mortalidad tanto en el hospital como a los 3 meses después del accidente
cerebrovascular isquémico. (60) Esto último acorde a nuestro estudio, pues no hubo
diferencia significativa entre el sexo en los pacientes que fallecieron de los que sobrevivieron.
Sin embargo, el consenso general parece ser que las mujeres tienen peores resultados
funcionales, que los hombres, después del accidente cerebrovascular isquémico. Tal
diferencia de género parece mantenerse incluso después de hacer ajustes por la edad y otras
diferencias de sexo en el historial médico y la presentación. (61) Se informa que las mujeres
después de un accidente cerebrovascular experimentan más deterioro mental, depresión,
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
36
fatiga, y tienen una calidad de vida general más baja que los hombres. Sin embargo, es
posible que si las mujeres tienen más probabilidades de retrasarse en la búsqueda de atención
para los síntomas del accidente cerebrovascular, Esto podría ocasionar demoras en el
tratamiento, lo que contribuiría a peores resultados. (60) Aunque se han propuesto algunas
explicaciones biológicas para las diferencias, como la regulación de las hormonas esteroideas
sexuales y la diferente expresión génica después del accidente cerebrovascular, los
mecanismos subyacentes precisos deben ser aclarados. (62)
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
37
VII. CONCLUSIONES
- La capacidad diagnostica discriminativa del score GPS-GF para predecir mortalidad
a 30 días en pacientes con ICTUS cardioembólico por fibrilación auricular,
hospitalizados en el Hospital Regional Docente de Trujillo fue muy buena.
- El mejor punto de corte para predecir mortalidad a 30 días en pacientes con ICTUS
cardioembólico por fibrilación auricular, hospitalizados en el Hospital Regional
Docente de Trujillo, fue de 4 puntos en el score GPS-GF, debido a que presentó la
mejor sensibilidad, especificidad, VPP y VPN.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
38
VIII. RECOMENDACIONES
- Realizar estudios multicentricos prospectivos para poder obtener resultados con
mayor significancia y por consiguiente mejor correlación con la mortalidad; y de
este modo si los resultados son como los encontrados en este trabajo, empezar a
usar el score GPS-GF en el abordaje de pacientes con ICTUS isquémico
cardioembólico por FA.
- Validar externamente el score GPS-GF con un estudio prospectivo utilizando la
capacidad de discriminación y calibración de la misma, utilizándose como
métodos estadísticos el área bajo la curva y el Hosmer-Lemeshow
respectivamente.
- A tener en cuenta en futuros trabajos, que al ser este un estudio retrospectivo, se
presentó sesgos de confusión, pues no incluimos en el estudio variables como los
cuidados domiciliarios después del alta, nivel socioeconómico y cultural de los
pacientes, su familia y/o cuidador(es); además muchos pacientes tuvieron que ser
excluidos de la muestra por la falta de información sobre su sobrevivencia a los
30 días pues en muchas ocasiones las condiciones del paciente por su
discapacidad postsecuela, condición geografía o recursos limitados imposibilitan
su asistencia a consulta.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
39
IX. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
1. Aho K, Harmsen P, Hatano S, Marquardsen J, Smirnov V, Strasser T. Cerebrovascular
disease in the community: results of a WHO collaborative study. Bull World Health Organ
[revista en Internet]. 1980 [acceso 10 de Julio de 2018]; 58: 113–130. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/6966542
2. Lozano R, Naghavi M, Foreman K, et al. Global and regional mortality from 235 causes of
death for 20 age groups in 1990 and 2010: a systematic analysis for the Global Burden of
Disease Study 2010. Lancet [revista en Internet]. 2012 [acceso 10 de Julio de 2018];
380:2095. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?myncbishare=helsebiblioteket&term=23245604
3. Go A. Heart disease and stroke statistics – 2017: a report from the American Heart
Association. Circulation [revista en Internet]. 2017 Mar [acceso 10 de Julio de 2018];
135(10):e146-e603. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28122885
4. Krishnamurthi R, Feigin V, Forouzanfar M, et al. Global and regional burden of first-ever
ischaemic and haemorrhagic stroke during 1990-2010: findings from the Global Burden of
Disease Study 2010. Lancet Glob Health [revista en Internet]. 2013 [acceso 10 de Julio de
2018]; 1:e259. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25104492
5. Davalos L, Malaga G. El accidente cerebrovascular en el Perú: Una enfermedad prevalente
olvidada y desatendida. Rev Peru Med Exp Salud Pública [revista en Internet]. 2014 [acceso
10 de Julio de 2018]; 31(2):393-401. Disponible en:
http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1726-46342014000200040
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
40
6. Heung R. A Systematic Approach to the Definition of Stroke. Austin J Cerebrovasc Dis &
Stroke [revista en Internet]. 2014 [acceso 10 de Julio de 2018]; 1(5): 1024. Disponible en:
http://hub.hku.hk/handle/10722/214339
7. Caplan L. Basic pathology, anatomy, and pathophysiology of stroke. In: Caplan's Stroke: A
Clinical Approach, 4th ed, Saunders Elsevier, Philadelphia [revista en Internet]. 2009 [acceso
10 de Julio de 2018]. p.22. Disponible en: https://www.elsevier.com/books/caplans-
stroke/9781416047216
8. Adams H, Bendixen B, Kappelle L, et al. Classification of subtype of acute ischemic stroke.
Definitions for use in a multicenter clinical trial. TOAST. Trial of Org 10172 in Acute Stroke
Treatment. Stroke [revista en Internet]. 1993 [acceso 10 de Julio de 2018]; 24:35. Disponible
en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7678184
9. Arboix A, Alió J. Cardioembolic stroke: clinical features, specific cardiac disorders and
prognosis. Curr Cardiol Rev [revista en Internet]. 2010 [acceso 20 de Julio de 2018]; 6 ( 3 ):
150 – 161, Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21804774
10. Mozaffarian D, Benjamin E, Go A, et al; American Heart Association Statistics Committee
and Stroke Statistics Subcommittee. Heart Disease and Stroke Statistics—2015 Update: a
report from the American Heart Association [published corrections appear in Circulation.
2016; 133(8): e417 and 2015; 131(24): e535]. Circulation [revista en Internet]. 2015 [acceso
20 de Julio de 2018]; 131(4): e29–e322. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25520374
11. Wolf P, Abbott R, Kannel W. Atrial fibrillation as an independent risk factor for stroke: the
Framingham Study. Stroke [revista en Internet]. 1991 [acceso 20 de Julio de 2018]; (8): 983-
8. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1866765
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
41
12. Chugh S, Havmoeller R, Narayanan K, Singh D, Rienstra M, Benjamin E, et al. Worldwide
epidemiology of atrial fibrillation: a Global Burden of Disease 2010 Study. Circulation
[revista en Internet]. 2014 [acceso 20 de Julio de 2018]; 129: 837-847.Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24345399
13. Kamel H, Healey J. Cardioembolic Stroke. Circ Res [revista en Internet]. 2017 [acceso 20 de
Julio de 2018]; 120(3): 514–526. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5312810/
14. Lip G, Nieuwlaat R, Pisters R, Lane D, Crijns H. Refining clinical risk stratification for
predicting stroke and thromboembolism in atrial fibrillation using a novel risk factor-based
approach: the Euro Heart Survey on atrial fibrillation. Chest [revista en Internet]. 2010
[acceso 20 de Julio de 2018]; 137: 263–272. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19762550
15. Olesen J, Lip G, Hansen M, Hansen P, Tolstrup J, Lindhardsen J, et al. Validation of risk
stratification schemes for predicting stroke and thromboembolism in patients with atrial
fibrillation: nationwide cohort study. BMJ [revista en Internet]. 2011 [acceso 20 de Julio de
2018]; 342:d124. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21282258
16. Arboix A. Cardiovascular risk factors for acute stroke: Risk profiles in the different subtypes
of ischemic stroke. World J Clin Cases. 2015; 3(5): 418–429. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4419105/
17. Gage B, van Walraven C, Pearce L, Hart R, Koudstaal P, Boode B, et al. Selecting patients
with atrial fibrillation for anticoagulation: stroke risk stratification in patients taking aspirin.
Circulation [revista en Internet]. 2004 [acceso 20 de Julio de 2018]; 110(16):2287-92.
Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15477396
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
42
18. Fang M, Go A, Chang Y, et al. Thirty-day mortality after ischemic stroke and intracranial
hemorrhage in patients with atrial fibrillation on and off anticoagulants. Stroke [revista en
Internet]. 2012 [acceso 20 de Julio de 2018]; 43: 1795–1799. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22539546
19. Pikija S, Trkulja V, Malojcic B, et al. A high burden of ischemic stroke in regions of
Eastern/Central Europe is largely due to modifiable risk factors. Curr Neurovasc Res [revista
en Internet]. 2015 [acceso 20 de Julio de 2018]; 12: 341–352. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/m/pubmed/26238468/
20. Hart R, Coull B, Hart D. Early recurrent embolism associated with nonvalvular atrial
fibrillation: a retrospective study. Stroke [revista en Internet]. 1983 [acceso 20 de Julio de
2018]; 14: 688–693. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/6658950
21. Kelley R, Berger J, Alter M, Kovacs A. Cerebral ischemia and atrial fibrillation: prospective
study. Neurology [revista en Internet]. 1984 [acceso 20 de Julio de 2018]; 34: 1285–1291.
Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/6541300
22. Paciaroni M, Agnelli G, Falocci N, Caso V, Becattini, C, Marcheselli S, et al. Early
Recurrence and Cerebral Bleeding in Patients With Acute Ischemic Stroke and Atrial
Fibrillation Effect of Anticoagulation and Its Timing: The RAF Study. Stroke [revista en
Internet]. 2015 [acceso 30 de Julio de 2018]; 46(8): 2175-2182. Disponible en:
https://www.ahajournals.org/doi/pdf/10.1161/STROKEAHA.115.008891
23. Di Carlo A, Lamassa M, Franceschini M, Bovis F, Cecconi L, Pournajaf S, et al. Impact of
acute-phase complications and interventions on 6-month survival after stroke. A prospective
observational study. PLoS ONE [revista en Internet]. 2018 [acceso 30 de Julio de 2018];
13(3): e0194786. Disponible en:
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0194786
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
43
24. Grube M, Koennecke H, Walter G, Meisel A, Sobesky J, Nolte CH, et al. Influence of Acute
Complications on Outcome 3 Months after Ischemic Stroke. PLoS ONE [revista en Internet].
2013 [acceso 30 de Julio de 2018]; 8(9): e75719. Disponible en:
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0075719
25. Aziz Z, Sidek N, Ngah B, Looi I, Hanip M, et al. Clinical Characteristics of Atrial Fibrillation
in First-ever Ischemic Stroke Patients; Results from Malaysia National Neurology Registry.
Int J Cardiovasc Res [revista en Internet]. 2016 [acceso 30 de Julio de 2018]; 5: 5. Disponible
en: https://www.scitechnol.com/peer-review/clinical-characteristics-of-atrial-fibrillation-in-
firstever-ischemic-stroke-patients-results-from-malaysia-national-neurology-reg-
Qamw.php?article_id=5431
26. Steger C, Pratter A, Martinek-Bregel M, Avanzini M, Valentin A, et al. Stroke patients with
atrial fibrillation have a worse prognosis than patients without: data from the Austrian Stroke
registry. Eur Heart J [revista en Internet]. 2004 [acceso 30 de Julio de 2018]; 25: 1734-1740.
Disponible en: https://academic.oup.com/eurheartj/article/25/19/1734/528714
27. Saposnik G, Kapral M, Liu Y, et al. IScore: a risk score to predict death early after
hospitalization for an acute ischemic stroke. Circulation [revista en Internet]. 2011 [acceso
30 de Julio de 2018]; 123: 739–749. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21300951
28. O’Donnell M, Fang J, D’Uva C, et al. The PLAN score: a bedside prediction rule for death
and severe disability following acute ischemic stroke. Arch Intern Med [revista en Internet].
2012 [acceso 30 de Julio de 2018]; 172: 1548–1556. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23147454
29. Smith E, Shobha N, Dai D, et al. Risk score for inhospital ischemic stroke mortality derived
and validated within the get with the guidelines-stroke program. Circulation [revista en
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
44
Internet]. 2010 [acceso 30 de Julio de 2018]; 122: 1496–1504. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20876438
30. Gao H, Sun X, Li W, Gao Q, Zhang J, Zhang Y, et al. Development and validation of a risk
score to predict 30-day mortality in patients with atrial fibrillation-related stroke: GPS-GF
score. Neurological Research [revista en Internet]. 2018 [acceso 30 de Julio de 2018]; 40(7),
532–540. Disponible en: http://sci-hub.tw/https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29544401
31. Charlson M, Charlson R, Paterson J, et al.: The Charlson comorbidity index is adapted to
predict costs of chronic disease in primare care patients. J Clin Epidemiol [revista en
Internet]. 2008 [acceso 27 de octubre de 2018]; 61(12): 1234-1240. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/m/pubmed/18619805/
32. Descriptores en Ciencias de la Salud: DeCS [Internet]. ed. 2017. Sao Paulo (SP): BIREME /
OPS / OMS. 2017 [acceso 27 de octubre de 2018]. Disponible en: http://decs.bvs.br/cgi-
bin/wxis1660.exe/decsserver/#3
33. Sternbach G. La escala de coma de Glasgow. J Emerg Med [revista en Internet]. 2000 [acceso
27 de octubre de 2018]; 19 (1): 67-71. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10863122
34. Grant M. The definition and classification of pneumonia. Pneumonia [revista en Internet].
2016 [acceso 27 de octubre de 2018]; 8: 14. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5471962/
35. Descriptores en Ciencias de la Salud: DeCS [Internet]. ed. 2017. Sao Paulo (SP): BIREME /
OPS / OMS. 2017 [acceso 27 de octubre de 2018]. Disponible en: http://decs.bvs.br/cgi-
bin/wxis1660.exe/decsserver/
36. Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial. Asamblea Médica Mundial,
Hong Kong, septiembre de 2011.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
45
37. Ley general de salud. Nº 26842. Concordancias: D.S.Nº 007-98-SA. Perú: 20 de julio de
2012.
38. Béjot Y, Jacquin A, Daubail B, Durier J, Giroud M. Population-based validation of the iScore
for predicting mortality and early functional outcome in ischemic stroke patients.
Neuroepidemiology [revista en Internet]. 2013 [acceso 20 de Julio de 2019]; 41(3-4):169-73.
Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24052070
39. Goldstein L, Bertels C, Davis J. Interrater reliability of the NIH Stroke Scale. Arch Neurol
[revista en Internet]. 1989 [acceso 20 de Julio de 2019]; 46: 660–662. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2730378
40. Adams H, Davis P, Leira E, Chang K, Bendixen B, Clarke W, et al. Baseline NIH Stroke
Scale score strongly predicts outcome after stroke: a report of the Trial of ORG 10172 in
Acute Stroke Treatment (TOAST) Neurology [revista en Internet]. 1999 [acceso 20 de Julio
de 2019]; 53: 126–131. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10408548
41. Fonarow G, Saver J, Smith E, et al. Relationship of national institutes of health stroke scale
to 30-day mortality in medicare beneficiaries with acute ischemic stroke. J Am Heart Assoc
[revista en Internet]. 2012 [acceso 28 de Julio de 2019]; 1(1): 42–50. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3487316/
42. Li S, Zhao X, Wang C, et al. One-year clinical prediction in Chinese ischemic stroke patients
using the CHADS2 and CHA2DS2-VASc scores: the China National Stroke Registry. CNS
Neurosci Ther [revista en Internet]. 2012 [acceso 28 de Julio de 2019]; 18(12): 988–993.
Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6493534/
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
46
43. Cucchiara B, Kasner S, Wolk D, et al. Early impairment in consciousness predicts mortality
after hemispheric ischemic stroke. Crit Care Med [revista en Internet]. 2004 [acceso 25 de
agosto de 2019]; 32: 241–245. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14707586
44. Ferbert A, Bruckmann H, Drummen R: Clinical features of proven basilar artery occlusion.
Stroke [revista en Internet]. 1990 [acceso 25 de agosto de 2019]; 21: 1135–1142. Disponible
en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2389292
45. Ossama Y, Mohamed M, Eman H. Acute ischemic stroke prognostication, comparison
between Glasgow Coma Score, NIHS Scale and Full Outline of UnResponsiveness Score in
intensive care unit. Alexandria Journal of Medicine [revista en Internet]. 2015 [acceso 25 de
agosto de 2019]; 51(3): 247-253. Disponible en:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2090506814001067
46. Koennecke H, Belz W, Berfelde D, et al. Factors influencing in-hospital mortality and
morbidity in patients treated on a stroke unit. Neurology [revista en Internet]. 2011 [acceso
25 de agosto de 2019]; 77: 965-972. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21865573
47. Bruening T, Al-Khaled M. Stroke-associated pneumonia in thrombolyzed patients: incidence
and outcome. Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases [revista en Internet]. 2015
[acceso 25 de agosto de 2019]; 24: 1724–1729. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26051666
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
47
48. Castañeda A, Beltrán G, Casma R, Ruiz P, Málaga G. REGISTRO DE PACIENTES CON ACCIDENTE
CEREBRO VASCULAR EN UN HOSPITAL PÚBLICO DEL PERÚ, 2000-2009. Rev Peru Med Exp Salud
Publica [revista en Internet]. 2011 [acceso 25 de agosto de 2019]; 28(4): 623-27. Disponible en:
http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1726-46342011000400008
49. Ji R, Shen H, Pan Y, Wang P, Liu G, Wang Y. Novel risk score to predict pneumonia after
acute ischemic stroke. Stroke [revista en Internet]. 2013 [acceso 5 de septiembre de 2019];
44(5): 1303-9. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23482598
50. Smith C, Kishore A, Vail A, Chamorro A, Garau J, Hopkins S, et al. Diagnosis of Stroke-
Associated Pneumonia: Recommendations From the Pneumonia in Stroke Consensus Group.
Stroke [revista en Internet]. 2015 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 46: 2335-2340.
Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26111886
51. Ingeman A, Andersen G, Hundborg H, et al. Inhospital medical complications, length of stay,
and mortality among stroke unit patients. Stroke [revista en Internet]. 2011 [acceso 5 de
septiembre de 2019]; 42: 3214–3218. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21868737
52. Raffiq M, Haspani M, Kandasamy R, et al. Decompressive craniectomy for malignant middle
cerebral artery infarction: Impact on mortality and functional outcome. Surg Neurol Int
[revista en Internet]. 2014 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 5: 102. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25101197
53. García F, Doménecha M. La tomografía axial computarizada en la enfermedad
cerebrovascular. Medicina Integral [revista en Internet]. 2000 [acceso 5 de septiembre de
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
48
2019]; 36(8): 305-309. Disponible en: https://www.elsevier.es/es-revista-medicina-integral-63-
articulo-la-tomografia-axial-computarizada-enfermedad-12969
54. Luitse MJ, Biessels GJ, Rutten GE, et al. Diabetes, hyperglycaemia, and acute ischaemic
stroke. The Lancet Neurol [revista en Internet]. 2012 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 11:
261–271. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22341034
55. Niembro R. CARACTERÍSTICAS EPIDEMIOLÓGICAS Y CLÍNICAS DEL
ACCIDENTE CEREBROVASCULAR HOSPITAL NACIONAL EDGARDO
REBAGLIATI MARTINS 2014-2015 [Tesis]. Universidad San Martín de Porres; 2015.
Disponible en:
http://www.repositorioacademico.usmp.edu.pe/bitstream/usmp/1212/5/Alfageme_rm.pdf
56. Allport L, Baird T, Butcher K, MacGregor L, Prosser J, Colman P, et al. Frequency and
Temporal Profile of Poststroke Hyperglycemia Using Continuous Glucose Monitoring.
Diabetes Care [revista en Internet]. 2006 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 29(8): 1839-44.
Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16873789
57. Capes SE, Hunt D, Malmberg K, Pathak P, Gerstein HC. Stress hyperglycemia and prognosis
of stroke in nondiabetic and diabetic patients: a systematic overview. Stroke [revista en
Internet]. 2001 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 32: 2426–32. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11588337
58. Fuentes B, Castillo J, San Jose B, Leira R, Serena J, Vivancos J, et al. The Prognostic Value
of Capillary Glucose Levels in Acute Stroke: The Glycemia in Acute Stroke (GLIAS) Study.
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
49
Stroke [revista en Internet]. 2009 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 40(2): 562-8. Disponible
en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19095970
59. Quiroz A. Umbral de glucemia predictivo en el pronóstico evolutivo del ictus [Tesis].
Universidad Nacional de Trujillo; 2018. Disponible en:
http://dspace.unitru.edu.pe/handle/UNITRU/9740
60. Gibson C. Cerebral ischemic stroke: is gender important? J Cereb Blood Flow Metab [revista
en Internet]. 2013 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 33(9): 1355-61. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3764377/#
61. Park S, Shin S, Ro Y, Song K, Oh J. Gender differences in emergency stroke care and hospital
outcome in acute ischemic stroke: a multicenter observational study. Am J Emerg Med
[revista en Internet]. 2013 [acceso 5 de septiembre de 2019]; 31(1):178-84. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23000320/
62. Tian Y, Stamova B, Jickling G, et al. Effects of gender on gene expression in the blood of
ischemic stroke patients. J Cereb Blood Flow Metab [revista en Internet]. 2012 [acceso 5 de
septiembre de 2019]; 32: 780–791. Disponible en:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3345909/
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
50
ANEXO 1: Ficha de recolección de datos
N° de HC: ____________ Edad: _____ Fecha de ingreso: ________
Sexo: F( ) M( ) Desenlace a 30dias: _______________
Escala de coma de Glasgow al ingreso: ______
Verbal: Motor: Visual:
Glucosa en sangre al ingreso: ______ Neumonía dentro de 72h: Si( ) No( )
Desplazamiento de línea media en TC cerebral en milímetros: _________
CALCULO DE SCORE GPS-GF
Factores relativos Categorías Puntos Puntaje final
Escala de coma de
Glasgow
3-8 2
9-15 0
Neumonía Si 2
No 0
Desplazamiento de
línea media
≥10mm 2
<10mm 0
Glucosa en sangre ≥150mg/dL 1
<150mg/dL 0
Sexo femenino Si 1
No 0
TOTAL: _________
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
51
ANEXO 2
Área bajo la curva del Score GPS-GF
Área Error estándar
Significación
asintótica
95% de intervalo de confianza asintótico
Límite inferior Límite superior
0,946 0,024 0,000 0,899 0,993
Área bajo la curva: capacidad discriminativa del score.
Fuente: Elaboración propia de ficha de recolección de datos
ANEXO 3
Punto de corte GPS-GF
Puntaje Índice de Youden
0 0
1 0.31666667
2 0.65
3 0.74242424
4 0.75151515
5 0.55757576
6 0.30151515
7 0.09090909
8 0
Cada valor expresado en IY: Sensibilidad + Especificidad -1
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
52
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
53
Fuente: Elaboración prop
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
54
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
55
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
56
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
57
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
58
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
59
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
60
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/
61
Biblioteca Digital - Dirección de Sistemas de Informática y Comunicación UNT
Esta obra ha sido publicada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo la misma licencia 2.5 Perú. Para ver una copia de dicha licencia, visite http://creativecommons.org/licences/by-nc-sa/2.5/pe/