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Disponible online el 23 de Marzo de 2023
Diseño de un nuevo indicador de mortalidad en el síndrome coronario agudo al ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos
Design of a new mortality indicator in acute coronary syndrome on admission to the Intensive Care Unit
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53
Herminia Lozano Gómeza,
Autor para correspondencia
fiex_hermi1990@hotmail.com

Autor para correspondencia.
, Adrián Rodríguez Garcíaa, M. Ángeles Rodríguez Estebanb, Cristina López Ferrazc, María del Pilar Murcia Hernándezd, Alberto Fernández Zapatae, Esther Villarreal Tellof, Javier Ruiz Ruizg, Virginia Fraile Gutiérrezh, Lorenzo Socias Crespii, Luis Alberto Pallas Beneytoj, Beatriz Villanueva Anadóna, Elena Porcar Rodadok, Juan José Araiz Burdioa, los investigadores del registro ARIAM-SEMICYUC
a Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Clínico Universitario Lozano Blesa, Zaragoza, España
b Coordinadora Nacional del Registro ARIAM-SEMICYUC. Hospital Universitario Central de Asturias, Oviedo, Asturias, España
c Servicio de Medicina Intensiva, Complejo Hospitalario Universitario Nuestra Sra. de la Candelaria (Sta. Cruz de Tenerife), España
d Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Los Arcos, San Javier, Murcia, España
e Servicio de Medicina Intensiva, Hospital de Torrevieja, Torrevieja, Alicante, España
f Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitari i Politècnic La Fe, Valencia, España
g Servicio de Medicina Intensiva, Hospital de Llíria, Llíria, Valencia, España
h Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Universitario del Río Hortega, Valladolid, España
i Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Son Llàtzer, Palma de Mallorca, Baleares, España
j Servicio de Medicina Intensiva, Hospital Lluis Alcanyís de Xátiva, Xàtiva, Valencia, Baleares, España
k Servicio de Medicina Intensiva, Hospital de La Plana, Castellón, España
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Recibido 16 noviembre 2022. Aceptado 02 febrero 2023
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Resumen
Objetivo

Diseñar un indicador de mortalidad del síndrome coronario agudo (SCA) en el servicio de medicina intensiva (SMI).

Diseño

Estudio descriptivo observacional multicéntrico.

Participantes

Pacientes con SCA ingresados en SMI incluidos en el registro ARIAM- SEMICYUC entre enero del 2013 y abril del 2019.

Intervenciones

Ninguna.

Variables de interés principales

Las variables analizadas fueron demográficas, tiempo de acceso al sistema sanitario y estado clínico. Se analizó la terapia de revascularización, los fármacos y la mortalidad. Se realizó un análisis de regresión logística de COX y posteriormente se diseñó una red neuronal. Se elaboró una curva ROC para calcula la potencia del nuevo score. Finalmente, la utilidad clínica o relevancia del indicador ARIAM se evaluará mediante un gráfico de Fagan.

Resultados

Se incluyó a 17.258 pacientes, con una mortalidad al alta del SMI del 3,5% (605). Las variables analizadas con significación estadística (p<0,001) fueron introducidas en el modelo predictivo supervisado, una red neuronal artificial. El nuevo indicador ARIAM mostro una media de 0,0257 (IC del 95%, 0,0245-0,0267) en los pacientes dados de alta de UCI y de 0,27085 (IC del 95%, 0,2533-0,2886) en los que fallecieron, p <0,001. El área ROC del modelo conseguido fue de 0,918 (IC del 95%, 0,907-0,930). En el test de Fagan se demostró que el indicador ARIAM muestra que la probabilidad de fallecimiento es del 19% (IC del 95%, 18-20%) cuando es positivo y del 0,9% (IC del 95%, 0,8-1,01%) cuando es negativo.

Conclusiones

Es posible crear un nuevo indicador de mortalidad del SCA en el SMI que sea más exacto, reproducible y actualizable periódicamente.

Palabras clave:
Síndrome coronario agudo
Mortalidad
Estratificación
Unidad de cuidados intensivos
Redes neuronales
Abstract
Objective

To design a mortality indicator for acute coronary syndrome (ACS) in the intensive care unit (ICU).

Design

Multicenter observational descriptive study.

Participants

ACS patients admitted to SMI included in the ARIAM-SEMICYUC registry between January 2013 and April 2019.

Interventions

None.

Main variables of interest

Variables analyzed were demographic, time of access to the health system, and clinical condition. Revascularization therapy, drugs, and mortality were analyzed. A COX regression analysis was performed and subsequently a neural network was designed. An ROC curve was developed to calculate the power of the new score. Finally, the clinical utility or relevance of the ARIAM's indicator will be evaluated using a Fagan test.

Results

17,258 patients were included, with a 3.5% (605) mortality at discharge from the ICU. The variables analyzed with statistical significance (p<0.001) were entered into the supervised predictive model, an artificial neural network. The new ARIAM's indicator showed a mean of 0.0257 (95% CI: 0.0245–0.0267) in patients discharged from the ICU and 0.27085 (95% CI: 0.2533–0.2886) in those who died, p<0.001. The ROC area of the model achieved was 0.918 (95% CI: 0.907–0.930). The Fagan test showed that the ARIAM's Indicator shows that the probability of death is 19% (95% CI: 18%–20%) when it is positive and 0.9% (95% CI: 0.8%–1.01%) when it is negative.

Conclusions

It is possible to create a new mortality indicator for ACS in the ICU that is more accurate, reproducible, and periodically updated.

Keywords:
Acute coronary syndrome
Mortality
Stratification
Intensive care unit
Neural networks

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