Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) las complicaciones graves durante el embarazo, parto o puerperio pueden definirse como: 1) muerte materna (MM) que se refiere a la muerte de una mujer por cualquier causa relacionada con el embarazo o su manejo ocurrida durante la gestación o en los primeros 42 días posteriores a su terminación;1 2) morbilidad materna extrema o maternal near-miss definida como una mujer que sobrevivió a condiciones que amenazaron su vida (por ejemplo, alguna disfunción orgánica) debido a una complicación ocurrida en el embarazo, parto o puerperio;2 y 3) resultados maternos severos que engloba los casos de MM y morbilidad materna extrema3. La American College of Obstetricians and Gynecologists adopta el concepto de morbilidad materna severa (MMS) que incluye a las embarazadas o puérperas admitidas en la unidad de cuidados intensivos (UCI) o que recibieron al menos 4 concentrados eritrocitarios4. Así mismo, las condiciones potencialmente peligrosas para la vida (potentially life-threatening conditions) son situaciones clínicas que amenazan la vida de una mujer durante el embarazo, parto o puerperio3 y pueden ser: a) morbilidad obstétrica directa: aquella que resulta de las complicaciones del embarazo, parto o puerperio, por intervenciones u omisiones médicas y/o quirúrgicas o de un tratamiento incorrecto (por ejemplo, la hemorragia obstétrica); o b) morbilidad obstétrica indirecta: que se refiere a enfermedades preexistentes al embarazo o que evolucionan durante el mismo, no debida a causas obstétricas, pero sí agravada por los efectos fisiológicos del embarazo (por ejemplo, las valvulopatías)1.

A diario 830 mujeres fallecen en el mundo por causas relacionadas con el embarazo5. En el Reino Unido, del 2014 al 2016 hubo 259 MM, que representaron 9,8 mujeres por cada 100.000 nacidos vivos (NV)6. En Estados Unidos reportaron 18 MM/100.000 NV7. Por cada MM hay 118 casos de MMS8 y del 0,5 a 1,3% de los embarazos presentarán MMS4. Los tratamientos inapropiados, el retraso en el diagnóstico y al derivar a un nivel de atención especializado contribuyen a la mortalidad materna4. Entre el 55 y 70% de los casos de MM recibieron atención médica subóptima9. Por eso el objetivo de la OMS es reducir la MM global a menos de 70/100.000 NV10 y el Reino Unido intenta disminuir en el 50% las MM para el 20256.

Por otra parte, un modelo pronóstico es la combinación de múltiples predictores para calcular el riesgo de un resultado específico5. Son útiles para caracterizar la severidad de la enfermedad en estudios clínicos y evaluar el desempeño en la UCI11. Su validez (capacidad para predecir un resultado específico) comprende: a) la discriminación o capacidad para distinguir sujetos con diferentes resultados y b) calibración o concordancia entre las probabilidades observadas y las probabilidades predichas de un evento5.

Los modelos pronósticos en pacientes obstétricas son imprecisos porque: 1) estas pacientes son jóvenes y con pocas comorbilidades; 2) muchas complicaciones obstétricas mejoran drásticamente al terminar el embarazo, y 3) los cambios fisiológicos normales del embarazo11. El Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II) es el modelo de predicción más usado en la UCI12, pero 5 de sus variables tienen diferentes valores de referencia durante el embarazo (presión arterial, frecuencia cardiaca, hematocrito, creatinina y leucocitos)8,13 y sobreestima la mortalidad14. La puntuación Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) evalúa el grado de disfunción orgánica y se afecta menos por los cambios fisiológicos del embarazo8. Es posible mejorar los modelos pronósticos alterando la ecuación o cambiando sus variables, proceso conocido como personalización o recalibración5. Blanco et al. proponen un SOFA obstétrico (O-SOFA), creado a partir de 2 modificaciones al SOFA (material adicional 1)15 y Paternina et al. proponen un APACHE II modificado (APACHE II-M) cambiando la ecuación matemática del APACHE II original para mejorar su validez en población obstétrica (material adicional 1)16. El objetivo del estudio fue comparar la validez del APACHE II, el APACHE II-M, el SOFA y el O-SOFA para predecir mortalidad en una cohorte de pacientes con MMS que ingresaron en nuestra UCI.

Estudio de cohortes retrospectivo realizado en la UCI de la Unidad Médica de Alta Especialidad N.o 25, IMSS, en Monterrey, Nuevo León, México. Aprobado el 27 de noviembre del 2018 por el Comité Local de Investigación en Salud 1901 con registro R-2018-1901-105. Incluyó pacientes desde diciembre de 2015 a julio de 2018. De acuerdo a la fórmula de Peduzzi:17n=(sgl×EPV/pm) se necesitaba un mínimo de 131 pacientes para lograr significación en el análisis. El muestreo fue por conveniencia y se incluyeron mujeres que cumplieran con la definición de MMS (embarazadas o en los primeros 42 días desde la terminación del embarazo, ingresadas en la UCI). Se excluyeron mujeres cuyos expedientes no contaban con información suficiente para el cálculo de las escalas pronósticas a su ingreso en la UCI. En caso de reingreso en la UCI durante la misma hospitalización solo se tomaron en cuenta los datos del primer ingreso. Se siguió a las pacientes durante la hospitalización hasta su fallecimiento o egreso. Se registraron sus datos demográficos (edad, número de gestaciones, partos, cesáreas, abortos, edad gestacional y comorbilidades), el diagnóstico principal de ingreso, el tiempo transcurrido desde el inicio de la complicación hasta el ingreso en nuestra unidad y las variables necesarias para el cálculo del APACHE II, APACHE II-M, SOFA y O-SOFA. Se registraron además datos clínicos con respecto a la evolución (uso de ventilación mecánica, vasopresores, terapia de sustitución renal y días de estancia en la UCI).

Los datos demográficos se documentaron con estadística descriptiva usando medidas de tendencia central y dispersión: media y desviación estándar para las variables con distribución normal; mediana y rango intercuartil en caso de distribución no normal. Para el análisis inferencial se utilizó la prueba t de Student para muestras independientes o la prueba U de Mann-Withney para variables cuantitativas de acuerdo a la normalidad de la distribución y la prueba Chi-cuadrada o la prueba de la probabilidad exacta de Fisher para las variables cualitativas. El grado de discriminación de cada modelo pronóstico se estimó con el área bajo la curva de una curva de las características operativas para el receptor (ABC-ROC) y sus intervalos de confianza al 95% (IC 95%). La calibración se estimó utilizando la razón estandarizada de mortalidad (el cociente entre las muertes observadas y las muertes predichas) y el estadístico de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. También se calculó la sensibilidad, especificidad, el valor predictivo positivo (VPP) y el valor predictivo negativo (VPN) de cada score pronóstico. Para el análisis estadístico se usó el programa SPSS v 20.0.

En el periodo de 56 meses que incluyó el estudio, el 6,7% de los ingresos en la UCI fueron de pacientes obstétricas (143 ingresos por MMS), todas referidas de otros hospitales. Se excluyeron 2 pacientes por información insuficiente para el cálculo de alguna de las escalas pronósticas al ingreso. En el análisis final (141 pacientes) se incluyeron 99 puérperas (70,3%) y 42 embarazadas (29,7%). De las pacientes puérperas, el 62,5% tuvieron, y de las embarazadas, el 45% cursaban el tercer trimestre. Las características clínicas, las puntuaciones de las escalas pronósticas al ingreso y los datos de su evolución se presentan en la tabla 1. La mayoría de los ingresos (54,6%) fueron por morbilidad obstétrica indirecta, con un tiempo promedio de 3,1±2,5 días desde el inicio de la complicación al ingreso en nuestra UCI. Las principales causas de morbilidad obstétrica indirecta fueron oncológicas-hematológicas (material adicional 2). El diagnóstico de ingreso más frecuente fue la enfermedad hipertensiva del embarazo con 50 casos, de los cuales 23 (16,3%) se clasificaron como síndrome de HELLP, 19 (13,4%) como preeclampsia severa, y 8 (5,6%) como eclampsia. Los diagnósticos de ingreso y su letalidad se enumeran en la tabla 2. Hubo diferencia significativa en el uso de ventilación mecánica, vasopresores e inotrópicos entre supervivientes y no supervivientes pero sin diferencias en el empleo de terapia de reemplazo renal y los días de estancia en terapia intensiva (tabla 1).

Las 4 escalas pronósticas correlacionaron con el uso de ventilación mecánica, vasopresores, reemplazo renal y días en la UCI (material adicional 2).

Las características del desempeño de las escalas se resumen en la tabla 3. La incidencia de MM en nuestra cohorte fue del 7% y las 4 escalas discriminaron entre supervivientes y no supervivientes. La mayor ABC-ROC fue del APACHE II y APACHE II-M (fig. 1), aunque esta diferencia no tuvo significación (p=0,105). Todas las escalas pronósticas tuvieron bajo VPP y alto VPN. Las 4 escalas perdieron significación estadística al evaluar por separado únicamente a las pacientes embarazadas y a las pacientes sépticas (material adicional 2). Basados en la razón de mortalidad, el modelo APACHE II-M predijo un menor número de muertes que las observadas y el resto de los modelos sobreestimaron el riesgo. En la regresión de Hosmer-Lemeshow la predicción de mortalidad del APACHE II y O-SOFA fueron significativamente diferentes a las muertes observadas (fig. 2).

Figura 1.

Curvas ROC de los modelos APACHE II-M, O-SOFA, APACHE y SOFA en una cohorte de 141 pacientes con morbilidad materna severa. APACHE II-M: versión modificada del Acute Physiology And Chronic Health Evaluation II para pacientes obstétricas; AUC: área bajo la curva; O-SOFA: versión modificada del Sequential Organ Failure Assessment Score para pacientes obstétricas. APACHE II: Acute Physiology And Chronic Health Evaluation II; ROC: receptor de las características del operador; SOFA: Sequential Organ Failure Assessment Score.

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Figura 2.

Gráfica de calibración de los modelos pronósticos APACHE II-M, O-SOFA, APACHE y SOFA en una cohorte de 141 pacientes con morbilidad materna severa: mortalidad observada (eje Y) contra mortalidad predicha (eje X). APACHE II: Acute Physiology And Chronic Health Evaluation II; APACHE II-M: versión modificada del Acute Physiology And Chronic Health Evaluation II para pacientes obstétricas; O-SOFA: versión modificada del Sequential Organ Failure Assessment Score para pacientes obstétricas; SOFA: Sequential Organ Failure Assessment Score.

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Los 4 modelos analizados demostraron capacidad de discriminación. En cuanto a la calibración, tanto el APACHE II-M como el SOFA mostraron superioridad. La edad de las pacientes en el grupo de no supervivientes (32,8±15,7 años, p=0,043) fue mayor comparado con las supervivientes. En concordancia con el informe MBRRACE-UK que reporta aumento del riesgo de MM con la edad siendo 7/100.000 en el grupo de 20-24 años, se duplicó a 14/100.000 en mujeres de entre 35-39 años y se triplicó a 22/100.000 en las de 40 o más años6. En esta cohorte la morbilidad obstétrica indirecta fue más frecuente (54,6%) destacando los procesos neurológicos, oncológicos, sépticos y la pancreatitis aguda en orden de frecuencia. En cuanto a la morbilidad obstétrica directa, las complicaciones hipertensivas del embarazo (35%) y la hemorragia obstétrica (5,6%) fueron los principales diagnósticos. Por el contrario, en la cohorte de Rojas et al., predominan los ingresos por enfermedad hipertensiva del embarazo y hemorragia obstétrica, siendo estas también las 2 principales causas de mortalidad18. Esta diferencia se explica porque la UCI del estudio de Rojas es obstétrica a diferencia de la nuestra que es polivalente. En nuestra cohorte la principal causa de MM fue la enfermedad hipertensiva del embarazo (30%), seguida de enfermedades cardiovasculares (20%) y neurológicas (20%). Contrasta con los datos del Reino Unido, donde el 56,4% de las MM son por causa indirecta, destacando las cardiopatías, y de las causas de MM directa (43,5% de los casos), la principal fue el tromboembolismo pulmonar, mientras que las enfermedades hipertensivas del embarazo fueron la cuarta causa de mortalidad6. En Estados Unidos la principal causa de MM es por morbilidad obstétrica indirecta, con las enfermedades cardiovasculares (15,5%)4 en el primer lugar de mortalidad, mientras que la enfermedad hipertensiva del embarazo (6,8%) ocupa el octavo lugar7. Sin embargo, en otros informes mexicanos la mayoría de los ingresos y defunciones en la UCI son por morbilidad obstétrica directa1.

La miocardiopatía periparto y el hígado graso agudo del embarazo (HGAE) fueron las 2 condiciones de mayor letalidad con el 66,6% y 33,3%, respectivamente. A diferencia de lo documentado en la literatura: mortalidad promedio del 10% para la miocardiopatía periparto19 y del 10 a 15% para el HGAE20. Por su parte, la enfermedad hipertensiva del embarazo presentó baja letalidad (6%) en comparación con lo documentado en el estudio de Curiel et al., con letalidad del 1,5%21. Se calcula que el 0,8% de los casos de MMS terminan en MM8; sin embargo, la incidencia de MM en nuestra cohorte fue del 7%, cerca de 10 veces mayor. Este hecho puede explicarse por 3 situaciones: a) se trata de un centro de tercer nivel de atención que recibe pacientes obstétricas referidas de otras unidades con patologías de base complejas; b) las pacientes incluidas en el estudio no pudieron ser atendidas o no respondieron al manejo inicial en otros centros, y c) el retraso de la llegada a esta unidad desde el inicio de la complicación es de hasta 3,1 días en promedio. Las condiciones antes mencionadas hacen que las pacientes obstétricas ingresadas en esta unidad tengan mayores factores adversos que comprometan su evolución. La incidencia elevada de mortalidad para pacientes obstétricas en centros de referencia también es reportada por otros autores: Blanco et al., en su cohorte de 232 mujeres con MMS en un hospital de tercer nivel, observaron una mortalidad del 3,8%15; así mismo, Paternina et al. reportaron una mortalidad del 4,7% en 625 pacientes con MMS16.

Las puntuaciones de APACHE II, APACHE II-M, SOFA y O-SOFA correlacionaron con hallazgos como uso de aminas vasoactivas y ventilación mecánica demostrando su posible utilidad para definir al subgrupo de pacientes con peor evolución, aunque estos modelos únicamente están validados para predecir mortalidad12. Todos los modelos discriminaron a las supervivientes de las no superviviente sin diferencia significativa entre sus ABC-ROC. Contrario a la mejor discriminación del O-SOFA (ABC-ROC=0,86) con respecto al SOFA (ABC-ROC=0,79) documentada por Blanco et al.15.

Respecto a los puntos de cohorte seleccionados, el APACHE II y APACHE II-M tuvieron la mejor sensibilidad y especificidad. Sin embargo, el VPP de todos los modelos fue bajo (<60%) y su mejor utilidad fue por el alto VPN (>95%). Ningún modelo tuvo discriminación ni calibración al evaluar por separado a subgrupos de embarazadas o sépticas. Este hecho se debe a que de las 10 muertes maternas solo una fue embarazada y una por proceso séptico, a diferencia de las cohortes de Blanco et al.15 y Paternina et al.16 en donde estos subgrupos están mejor representados.

Usando la razón de mortalidad el APACHE II-M obtuvo el mejor valor (más cercano a 1). Este resultado corrobora el reporte de Paternina et al., que logra mantener una alta discriminación (ABC-ROC de 0,86), pero mejora la calibración a una razón de mortalidad de 0,85 comparado con 0,30 del APACHE II original16. El estadístico de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow demostró que no existe calibración en las predicciones de los modelos APACHE II y O-SOFA (p=0,034 y p=0,039 respectivamente). En las pacientes con menos riesgo de muerte (la mayoría en nuestra cohorte) el APACHE II-M estimó acertadamente la mortalidad, sin embargo, conforme aumenta la gravedad tiende a subestimarla. Por su parte, el APACHE II sobreestima la mortalidad en las pacientes de menor gravedad y la subestima en las más graves, razón que explica la nula calibración en sus predicciones. Con respecto al SOFA y O-SOFA, ambas sobreestimaron el riesgo de muerte pero la sobreestimación del O-SOFA fue mayor, por lo cual su calibración fue nula en nuestra cohorte.

Las fortalezas del estudio son que compara frente a frente la validez en sus 2 componentes (discriminación y calibración) de 2 modelos pronósticos para pacientes generales de la UCI y sus versiones personalizadas para pacientes obstétricas, una comparación no realizada previamente de manera conjunta para los diversos modelos en una misma cohorte; su validez interna por el uso de herramientas estadísticas validadas y que las pacientes no incluidas en el estudio por falta de datos en el expediente clínico solo representaron el 1,6% de la muestra, por lo que se consideró una pérdida no significativa.

Las limitaciones del estudio son el sesgo de selección y su poca validez externa, ya que es un estudio unicéntrico y la cohorte analizada representa una minoría del total de pacientes con resultados maternos severos de la región, que por la severidad o complejidad de su estado clínico son referidas a este hospital, considerando que esta no es una UCI obstétrica y solo el 6,7% de sus ingresos son pacientes obstétricas; sin embargo, por sus recursos terapéuticos y de soporte extracorpóreo es centro de referencia para pacientes graves. Otra debilidad es la poca cantidad de embarazadas (10 pacientes) y sépticas (15 pacientes), lo que impidió analizar la validez de los modelos pronósticos en estos subgrupos. Así mismo, otra limitación es el hecho de que solo se recabaron 10 defunciones, lo cual puede llevar a conclusiones erróneas en cuanto al desempeño de las escalas analizadas. Además no se corroboraron las causas de defunción por autopsia en ninguno de los casos.

Encontramos una tendencia a favor de la validez pronóstica del APACHE II-M para predecir MM por la mejoría de su calibración con respecto al APACHE II original y una tendencia en contra de la validez del O-SOFA en la predicción de MM en comparación del SOFA original por su menor calibración. Según nuestros resultados, se podría recomendar la utilización del modelo APACHE II-M para valorar el pronóstico de mortalidad en mujeres con MMS.

Baltazar Jonguitud López, elaboración del protocolo de investigación y del manuscrito de publicación, recolección de la muestra.

Daniel Álvarez Lara, revisión y asesoría para la elaboración del protocolo de investigación.

Gerardo del Carmen Palacios Saucedo, asesoría para la elaboración del protocolo de investigación y del manuscrito de publicación. Análisis estadístico.

Miguel Ángel Sosa Medellín, asesoría para elaboración del protocolo de investigación, análisis estadístico.

Fabio Montoya Barajas, recolección de la muestra y asesoría para la elaboración del manuscrito de publicación.

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.