En este artículo se expone el desarrollo de diferentes modelos matemáticos para predecir la fracción de eyección a partir de las bases de datos médicos cuando ésta no aparece en el diagnóstico codificado.


Aunque la fracción de eyección es el predictor más importante de evolución y respuesta al tratamiento en el paciente con insuficiencia cardiaca no se siempre está reflejada en los diagnósticos para la codificación, por lo que resulta difícil organizar los recursos de forma adecuada, evaluar objetivos de salud, utilizar vías clínica adecuadas o analizar los costes.

En este artículo se presenta el desarrollo de diferentes modelos matemáticos con la información disponible en los diagnósticos de insuficiencia cardiaca según el sistema ICD-9 en mayores de 65 años para clasificar a los pacientes según su fracción de eyección. Se analizan 57 variables: demográficas, datos de función sistólica/diastólica presentes en el informe no en la codificación, cardiopatía reumática, cardiopatía hipertensiva, número de hospitalizaciones, paciente ingresado o externo en el momento del diagnóstico, dispositivos de terapia avanzada, medicación y co-morbilidades. El modelo más rentable es un modelo binario para fracción de eyección conservada (≥45%) versus FE reducida (<45%) con 35 variables de las 57 iniciales, con una sensibilidad de 0.97 y un valor predictivo positivo de 0.84 para pacientes con fracción de eyección conservada frente a una sensibilidad de 0.29 y un valor predictivo positivo de 0.73 para pacientes con fracción de eyección deprimida. Cuando se compara este modelo con el ICD-9 mejora en un 16% la clasificación de los pacientes con insuficiencia cardiaca en uno de los dos grandes grupos, especialmente el grupo de fracción de eyección conservada.

Se establecen como factores predictores de fracción de eyección reducida: diagnóstico de miocardiopatía, insuficiencia cardiaca izquierda, disfunción ventricular izquierda, infarto de miocardio previo, mayor número de hospitalizaciones, género masculino, portador de desfibrilador, tratamiento con IECAS-antagonistas de aldosterona-digoxina-nitratos-betabloqueantes-diuréticos de asa y alteraciones del ritmo cardiaco diferentes a la fibrilación auricular. Y como factores predictores de fracción de eyección conservada: disfunción diastólica, insuficiencia cardiaca de causa no especificada, primer diagnóstico ambulatorio, anemia, alteraciones valvulares, obesidad, hipertensión arterial, cardiopatía reumática, trastornos del sueño o uso de tiazidas.


Referencias:

  1. Circ Cardiovasc Qual Outcomes. Development and Preliminary Validation of a Medicare Claims–Based Model to Predict Left Ventricular Ejection Fraction Class in Patients With Heart Failure.

Comentario de la Dra. Inmaculada Fernández Rozas

Dra. Inmaculada Fernández Rozas

Responsable de Unidad de Insuficiencia Cardiaca de Hospital Severo Ochoa, Leganés, Madrid.

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