Validació dels predictors de risc de complicacions cardiovasculars majors perioperatòries. Predicció de la lesió miocardíaca aguda perioperatòria

Abstract

Introducció: La lesió miocardíaca aguda perioperatòria s'associa a més risc de mort i de complicacions cardiovasculars i cerebrovasculars majors (MACCE) a curt i llarg termini. Aquesta lesió és habitualment silent i per detectar-la cal un monitoratge perioperatori de troponines. Les guies de pràctica clínica recomanen fer determinacions preoperatòries de troponina i pèptids natriurètics i també fer un seguiment seriat de troponines en el postoperatori dels pacients de risc. Aquesta estratègia és controvertida ja que suposa una càrrega de treball per molts hospitals insostenible, a més dels riscos que poden representar pels pacients determinades intervencions derivades d'aquest seguiment.

Justificació: És necessari identificar quins són aquells pacients que més es beneficiarien del monitoratge postoperatori de troponines. Els índexs de risc existents per identificar els pacients amb risc de MACCE perioperatòries no s'han avaluat com a predictors de la lesió miocardíaca aguda. Aquests índexs són vells i des de la seva creació la cirurgia i l'anestèsia han evolucionat molt i la definició i diagnòstic de les complicacions també. Hi ha literatura que demostra que els valors preoperatoris de biomarcadors com la troponina i els pèptids natriurètics podrien ser bons predictors de risc de MACCE.

Hipòtesi: Els índexs actuals de predicció de complicacions perioperatòries (Lee Revised Cardiac Risk Index, ANESCARDIOCAT, NSQIP-MICA, Surgical Apgar Score i ASA physical Status) no són útils per predir la lesió miocardíaca aguda. La determinació de biomarcadors basals millorarà la predicció d'aquesta complicació i ajudarà a discriminar els pacients tributaris de seguiment seriat de troponines.

Objectius: Avaluar si els índexs actuals de predicció de complicacions perioperatòries i la determinació preoperatòria dels biomarcadors cardíacs (troponina T d'alta sensibilitat i NT-proBNP) són útils per identificar aquells pacients amb més risc de patir una lesió miocardíaca aguda perioperatòria. Desenvolupar un índex de risc per predir aquesta complicació. Descriure un algoritme d'avaluació-decisió per planificar el monitoratge de troponines postoperatori en aquells pacients en els quals realment pot ser beneficiós.

Disseny de l'estudi: Estudi de cohorts prospectiu i unicèntric realitzat en el marc del "Projecte per a la millora en el diagnòstic i pronòstic de la lesió miocardíaca associada a la cirurgia no cardíaca" registrat al ClinicalTrials.gov (NCT03133260). Població d'estudi: pacients >= 45 anys amb risc de complicacions cardiovasculars programats per cirurgia no cardíaca de risc intermedi o alt.

Resultats: D'un total de 732 pacients, les troballes principals van ser: Els índexs de risc existents no són bons predictors de MACCE ni de lesió miocardíaca aguda en la població quirúrgica actual. Hi ha una associació molt forta entre la concentració basal preoperatòria de troponina T d'alta sensibilitat (hsTnT) >= 14 ng/L i la lesió miocardíaca aguda perioperatòria. Hem desenvolupat un model predictiu multivariable amb 6 predictors independents (edat, sexe masculí, taxa de filtració glomerular estimada < 45 mL/min/1,73 m2, la capacitat funcional < 4 METs o no avaluable, NT-proBNP preoperatori >= 300 pg/mL i pèrdua sanguínia estimada intraoperatòria) per identificar pacients amb risc de patir lesió miocardíaca aguda perioperatòria.

Conclusions: Els índexs de risc actuals no són bons predictors de MACCE ni de lesió miocardíaca. Els valors preoperatoris elevats de hsTnT (>= 14 ng/L) estan fortament associats a l'aparició de lesió miocardíaca aguda i indiquen la necessitat de fer seguiment seriat postoperatori de troponines. El nostre model de 6 predictors, aplicat en aquells pacients amb concentracions basals de hsTnT normals (< 14 ng/L), ens ajuda a identificar a més pacients amb risc de lesió miocardíaca que es beneficiarien del monitoratge postoperatori de la troponina.

Introducción: La lesión miocárdica aguda perioperatoria se asocia a un mayor riesgo de muerte y de complicaciones cardiovasculares y cerebrovasculares mayores (MACCE) a corto y largo plazo. Esta lesión suele ser silente y para detectarla va a ser necesaria la monitorización perioperatoria de la troponina cardíaca. Las guías de práctica clínica recomiendan la medición preoperatoria de troponina y péptido natriurético y la monitorización postoperatoria de la troponina en los pacientes de riesgo. La monitorización masiva de las troponinas postoperatorias puede dar lugar a cargas de trabajo y costes insosteniblemente elevados para los sistemas sanitarios y a intervenciones potencialmente perjudiciales para los pacientes.

Justificación del estudio: Es necesario identificar cuáles son los pacientes que más se beneficiarían de la monitorización postoperatoria de troponinas. Los índices de riesgo existentes para identificar a los pacientes con riesgo de MACCE perioperatorias no se han evaluado como predictores de la lesión miocárdica aguda. Estos índices son antiguos y, desde su desarrollo, la cirugía y la anestesia han evolucionado mucho, al igual que la definición y el diagnóstico de las complicaciones. Existen estudios que demuestran que los valores preoperatorios de biomarcadores como la troponina y los péptidos natriuréticos podrían ser buenos predictores del riesgo de MACCE.

Hipótesis: Los índices actuales para predecir complicaciones perioperatorias (Lee Revised Cardiac Risk Index, ANESCARDIOCAT, NSQIP-MICA, Surgical Apgar Score y ASA physical Status) no son útiles para predecir la lesión miocárdica aguda. La medición de biomarcadores basales mejorará la predicción de esta complicación y ayudará a discriminar a los pacientes tributarios de seguimiento seriado postoperatorio de troponinas.

Objetivos del estudio: Validar los índices de riesgo actuales como predictores de MACCE y lesión miocárdica aguda en la población quirúrgica actual. Evaluar biomarcadores (troponina T, NT-proBNP, tasa de filtración glomerular estimada y hemoglobina glicosilada) como potenciales predictores de MACCE y lesión miocárdica aguda. Desarrollar un modelo de riesgo para predecir la lesión miocárdica aguda. Proponer un algoritmo de toma de decisiones para planificar la monitorización de troponina postoperatoria en aquellos pacientes en los que realmente pueda ser beneficioso.

Diseño del estudio: Estudio de cohortes prospectivo, unicéntrico, realizado como parte del "Proyecto para mejorar el diagnóstico y pronóstico de la lesión miocárdica asociada a cirugía no cardiaca" registrado en ClinicalTrials.gov (NCT03133260). Población de estudio: pacientes >=45 años con riesgo de complicaciones cardiovasculares perioperatorias programados para cirugía no cardíaca de riesgo intermedio o alto.

Resultados: De un total de 732 pacientes, los principales hallazgos fueron: Los índices de riesgo existentes no son buenos predictores de MACCE ni de lesión miocárdica aguda en la población quirúrgica actual. Existe una fuerte asociación entre la concentración basal preoperatoria de troponina T de alta sensibilidad (hsTnT) >= 14 ng/L y la lesión miocárdica aguda perioperatoria. Hemos desarrollado un modelo predictivo multivariable con 6 predictores independientes (edad, sexo masculino, tasa de filtración glomerular estimada < 45 mL/min/1,73 m2, capacidad funcional < 4 MET o desconocida, NT-proBNP preoperatorio >= 300 pg/ mL y pérdida de sangre intraoperatoria estimada) para identificar a los pacientes con riesgo de lesión miocárdica aguda perioperatoria.

Conclusiones: Los índices de riesgo actuales no son buenos predictores de MACCE ni de lesión miocárdica aguda. Los valores preoperatorios elevados de hsTnT (>= 14 ng/L) están fuertemente asociados a la aparición de lesión miocárdica aguda e indican la necesidad de monitorizar las troponinas en el postoperatorio. Nuestro modelo de 6 predictores, aplicado a aquellos pacientes con concentraciones basales normales de hsTnT (< 14 ng/L), nos ayuda a identificar a más individuos con riesgo de lesión miocárdica que también se beneficiarían de la monitorización postoperatoria de la troponina.

Introduction: Acute perioperative myocardial injury is associated with increased risk of death and major cardiovascular and cerebrovascular events (MACCE) at short and long term. This injury is usually silent and perioperative troponin monitoring is necessary to detect it. Clinical practice guidelines recommend preoperative troponin and natriuretic peptide measurements and postoperative troponin monitoring in at-risk patients. Massive postoperative troponin surveillance can result in untenably high workloads and costs for healthcare systems and potentially harmful interventions for patients.

Rationale of the study: There is a need to identify those patients who would benefit most from postoperative troponin monitoring. Existing risk indices to identify patients at risk for perioperative MACCE have not been evaluated as predictors of acute myocardial injury. These indices are old, and since their development, surgery and anaesthesia have evolved greatly and so has the definition and diagnosis of complications. There are studies showing that preoperative values of biomarkers such as troponin and natriuretic peptides could be good predictors of MACCE risk.

Hypothesis: Current indices for predicting perioperative complications (Lee Revised Cardiac Risk Index, ANESCARDIOCAT, NSQIP-MICA, Surgical Apgar Score and ASA physical Status) are not useful for predicting acute myocardial injury. The measurement of baseline biomarkers will improve the prediction of this complication and help to discriminate patients who require troponin surveillance.

Aims of the study: To validate current risk indexes as predictors of MACCE and acute myocardial injury in the current surgical population. To evaluate biomarkers (troponin T, NT-proBNP, estimated glomerular filtration rate and glycosylated haemoglobin) as potential predictors of MACCE and acute myocardial injury. To develop a risk model to predict acute myocardial injury. To propose a decision-making algorithm for planning troponin surveillance in those patients for whom it is likely to be worthwhile.

Study design: Prospective, single-centre cohort study conducted as part of the "A Project to Improve the Diagnosis and Prognosis of Myocardial Injury Associated to Noncardiac Surgery" registered at ClinicalTrials.gov (NCT03133260). Study population: patients >=45 years at risk of perioperative cardiovascular events scheduled for intermediate- or high-risk noncardiac surgery.

Results: From a total of 732 patients, the main findings were: Existing risk indices are not good predictors of MACCE or acute myocardial injury in the current surgical population. There is a strong association between preoperative baseline high-sensitivity troponin T (hsTnT) concentration >= 14 ng/L and perioperative acute myocardial injury. We developed a multivariable predictive model with 6 independent predictors (age, male sex, estimated glomerular filtration rate < 45 mL/min/1.73 m2, functional capacity < 4 METs or unknown, preoperative NT-proBNP >= 300 pg/ mL, and estimated intraoperative blood loss) to identify patients at risk for perioperative acute myocardial injury.

Conclusions: Current risk indices are not good predictors of MACCE or myocardial injury. Elevated preoperative hsTnT values (>= 14 ng/L) is strongly associated to the occurrence of myocardial injury and indicate the need for postoperative troponin surveillance. Our 6-predictor model, applied to those patients with normal baseline hsTnT concentrations (< 14 ng/L), helps us to identify more individuals at risk for myocardial injury who would also benefit from postoperative troponin monitoring.