La influencia de la situación clínica, la capacidad funcional y las exploraciones no invasivas en la supervivencia a un año de pacientes ingresados con insuficiencia cardiaca grave

Laburpena

ANTECEDENTES La insuficiencia cardíaca (IC) tiene una prevalencia y morbimortalidad muy elevadas por lo que la identificción de los pacientes en riesgo de fallecer o reingresar es de gran importancia. Los modelos estadísticos convencionales tienen limitaciones; por ello, las redes neuronales podríasn ser de utilidad para predecir el comportamiento de sistemas complejos como el cardiovascular. OBJETIVOS: 1- Estudiar las influencias de la situación clínica y las exploraciones no invasivas en la supervivencia a 1 años de pacientes con IC grave, comparando la precisión de los métodos estadísticos clásicos y las redes neuronales. 2- Estratificar el riesgo de esta población. 3- Evaluar el impacto de la IC sobre la capacidad funcional y la calidad de vida. MATERIAL Y MÉTODOS Estudiamos prospectivamente todos los pts ingresados por IC secundaria a disfuncióno dilatación VI, fueron seguidos posteriormente durante 1 años. Se recogieron las variables clínicas, analíticas y los resutlados de las exploraciones no invasivas. Los predictores univariantes de mortalidad a 1 año fueron analizados mediante regresión logística stepwise y un modelo de redes neuronales. Además, se diseñó una red neuronal para la estratificación del riesgo al año en 3 grupos: muerte, reingreso y supervivencia. RESULTADOS De los 132 pts includis, 42 (32%) fallecieron, 31 (23%) reingresaron y el resto sobrevivió libre de reingresos. Los predictores independientes de mortalidad fueron la clase funcional IV de la NYHA, las arritmias ventricualres complejas, la congestiónpulmonar, la diabetes ID, las cigras de creatinina, la antigüedad de la IC, el aumento del volumen VI y la incapacidad para realizar los tests de capacidad funcional. Tanto la capacidad funcional como la calidad de vida se encontraban severamente afectados, si bien ninguno d elos resutlados se asoció a un incremento de la mortalidad. La sensibilidad del modelo de r