Comentario del Autor: Dr. Javier de Juan Bagudá

En el seguimiento de los pacientes con IC, las descompensaciones son uno de los principales problemas, por el impacto en el pronóstico y los costes asociados al sistema sanitario. En el seguimiento convencional, a pesar del esfuerzo que realizamos en la formación del paciente en la detección de clínica temprana de descompensación, en muchos casos no se identifican los pacientes que van a tener una hospitalización por IC o lo hacemos tarde. Sin embargo, sabemos que hay diferentes cambios fisiopatológicos que se producen días-semanas antes de la hospitalización, que pueden ser identificados por diversos sensores o dispositivos.

Este es el objetivo de HeartLogic, un algoritmo multiparamétrico de predicción de descompensación de IC, del que disponen algunos DAI (con o sin TRC), que arroja un valor único, con actualización diaria. Previamente se ha publicado el ensayo clínico de validación en el que se demostró que cuando este índice se eleva por encima de 16, predice aceptablemente y con un mes de antelación una hospitalización. Sin embargo, la experiencia en vida real es escasa y con el propósito de aportar información sobre la utilidad en la práctica clínica del uso de esta herramienta, se diseñó el estudio RE-HEART, multicéntrico y ambispectivo.

Se incluyeron 288 pacientes de 15 centros españoles, que fueron seguidos durante 1 año y también se revisó la información de HeartLogic del año previo. Se evaluaron 3 fases, una primera donde los investigadores eran ciegos a HeartLogic y las fases 2 y 3 donde se actuó en función de los valores de la herramienta, según un protocolo común en la última fase. La tasa de alertas/paciente-año durante la fase 1 fue de 0,72, mientras que en las fases activas fue de 0,89. De estas alertas, el 57% fueron debidas a IC descompensada o eventos clínicos relevantes (por ejemplo: entrada en fibrilación auricular, transgresión dietética/medicamentosa o infección respiratoria). La sensibilidad y especificidad de ambas fases fue >90% y el valor predictivo negativo del 100% en la fase 1 y del 99,9% en las fases 2-3.

Estos datos refuerzan la utilidad de HeartLogic no solamente para el diagnóstico de descompensación inminente de IC si no que también favorecen el seguimiento remoto, sabiendo que aquellos pacientes fuera de alerta es muy poco probable que se descompensen. Otro dato interesante fue que más del 80% de las alertas se pudieron gestionar de forma remota y, dentro de las acciones clínicas realizadas, la más frecuente fue el ajuste del diurético.

Por último, aunque estos datos deben interpretarse con cautela debido a que solo obtuvimos valores de una parte de la población, objetivamos que los valores de NT-proBNP eran más elevados cuando el paciente estaba en situación de alerta de HeartLogic. Esta observación, que parece plausible desde el punto de vista fisiopatológico y del funcionamiento del algoritmo, es la primera vez que se describe en la literatura.

Por tanto, dentro de las herramientas con las que las unidades o programas de IC hacemos el seguimiento de nuestros pacientes, HeartLogic puede ser de utilidad. No solo para identificar los pacientes de mayor riesgo de descompensación (sobre los que se puede hacer un seguimiento más estrecho u otra actuación) si no para poder espaciar las visitas o hacerlas eminentemente remotas para aquellos pacientes fuera de alerta.

 

Referencias:

  1. Rev Esp Cardiol. - Tratamiento a distancia de la insuficiencia cardiaca mediante el algoritmo HeartLogic. Registro RE-HEART.

Comentario del Dr. Javier de Juan Bagudá

Dr. Javier de Juan Bagudá

Cardiólogo. Especialista en Insuficiencia Cardiaca. Acreditado por la Heart Failure Association de la European Society of Cardiology. London Postgraduate Course in Heart Failure Management (PCHF). Coordinador del Programa Transversal de Insuficiencia Cardiaca. Hospital Universitario 12 de Octubre. CIBERCV. Vocal de la Asociación de Insuficiencia Cardiaca de la Sociedad Española de Cardiología.

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