PARTNER: Predictores de mal pronóstico para las TAVIs
Con datos del estudio PARTNER, Circulation nos trae un análisis centrado en los predictores de mala evolución tras el implante de una válvula aórtica transcatéter (TAVI).
Otro artículo derivado (enésimo) de un gran trial del que se han sacado papers y papers de un pool de datos, práctica muy habitual hoy día. El caso que nos ocupa es un análisis en el que los autores, de la base de datos del estudio matriz, han tratado de identificar a los pacientes de alto riesgo de mal resultado después de TAVI, utilizando una nueva definición de las variables resultado integrando la calidad de vida con la mortalidad.
Así, entre 2.137 pacientes que se sometieron a la implantación de una TAVI en el estudio PARTNER, o su registro asociado, se les valoró su calidad de vida con el cuestionario Kansas (KCCQ-QS), en el momento basal y después al mes, a los 6 y a los 12 meses. Definiendo un mal pronóstico a los 6 meses como muerte, KCCQ <45 o un decremento en este cuestionario de >10 puntos respecto a la puntuación basal, este hecho se produjo en 704 pacientes (33%).
Con todo, tras un complejo entramado estadístico, los investigadores desarrollan un modelo con un poder de discriminación moderado (como dicen ellos), con un estadístico C (lo del área bajo la curva) de 0,66. Sin entrar en más detalles, también desarrollan un segundo modelo, que separa a los enfermos según la probabilidad de tener un mal pronóstico a 1 año.
La conclusión, según los autores, fue que aunque la discriminación del modelo fue moderada, estos modelos pueden ayudar a guiar las opciones de tratamiento y a ofrecer a los pacientes expectativas realistas de los resultados en función de sus características.
Así concluyen. A veces a uno le llama en extremo la atención la ligereza que tienen algunas revistas de alto impacto, que leemos todos, a la hora de aceptar y publicar artículos de subestudios (posthoc o parecido) de importantes ensayos publicados (y republicados), con una aportación o relevancia limitada.
En este caso, en mi humilde opinión, está claro que muchas veces no es necesario aplicar complejos programas estadísticos para estimar visualmente a “grosso modo” las probabilidades de un enfermo: es el arte de la medicina.
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Comentario del Dr. Iván Núñez Gil
Iván J. Núñez Gil, licenciado en Medicina por la UCM de Madrid (Premio Extraordinario). Actualmente trabaja como cardiólogo intervencionista con interés en cuidados agudos cardiovasculares en el Hospital Clínico San Carlos de Madrid. Miembro de varias sociedades científicas nacionales e internacionales (FESC). Acreditación europea ACC. Doctorado con calificación de Premio Extraordinario. Autor de múltiples artículos y capítulos de libros. Revisor y miembro del comité editorial de múltiples revistas nacionales e internacionales. Tutor de residentes y secretario del Comité de Tutores de la Sociedad Española de Cardiología.
