Modelo predictivo del fracaso de la terapia eléctrica en la fibrilación auricular paroxística
Palabras clave:
fibrilación auricular, modelo predictivo, terapéutica.Resumen
Introducción: La fibrilación auricular es la arritmia recurrente más habitual en la práctica clínica. Su prevalencia se multiplica en la población actual y tiene diferentes causas fisiopatológicas que la convierten en una pandemia mundial.
Objetivos: Diseñar un modelo predictivo de fracaso de la terapia eléctrica en pacientes con fibrilación auricular paroxística.
Métodos: Se realizó un estudio de casos y controles, con 33 casos y 66 controles. Variables predictoras: edad, fracción de eyección ≤ 40 %, volumen de aurícula izquierda ≥ 34 mL/m2. A partir de la regresión logística se obtuvo un modelo en el que fueron incluidos el valor predictivo positivo, valor predictivo negativo, la sensibilidad y especificidad.
Resultados: Los factores de riesgo predictores fueron: edad ≥ 55 años (p= 0,013; odds ratio(OR)= 3,58; intervalo de confianza -IC- 95 %: 1,33-9,67); la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI) ≤ 40 % se observó en 20 pacientes (22,7 %) (p= 0,004; OR= 4,45; IC95 %: 1,54‑12,8); presión de aurícula izquierda elevada, volumen de aurícula izquierda elevado (p= 0,004; OR= 3,11; IC95 %: 1,24-8,77), según el modelo de regresión logística. Se realizó la validación interna por división de datos; se confirmó que el modelo pronostica bien los que van a tener éxito en el resultado terapéutico.
Conclusiones: El modelo predictivo elaborado está compuesto por los predictores edad > 55 años, FEVI; volumen de aurícula izquierda; presenta un buen ajuste y poder discriminante, sobre todo valor predictivo positivo.
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Citas
1. Guerra García D, Valladares Carvajal F, Bernal-Valladares E, Díaz-Quiñones J. Factores de riesgo asociados a ictus cardioembólico en pacientes con fibrilación auricular no valvular. Revista Finlay. 2018 [acceso: 11/02/2023]; 8(1):10-11. Disponible en: https://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/577
2. Kotalczyk A, Lip GY, Calkins H. The 2020 ESC Guidelines on the Diagnosis and Management of Atrial Fibrillation. Arrhythmia & Electrophysiology Review. 2021; 10(2):65-7. DOI: 10.15420/aer.2021.07
3. Forero-Gómez JE, Moreno JM, Agudelo CA, Rodríguez-Arias EA, Sánchez-Moscoso PA. Fibrilación auricular: enfoque para el médico no cardiólogo. Iatreia. 2017 [acceso 08/10/2023]; 30(4):404-22. Disponible en: http://www.scielo.org.co/pdf/iat/v30n4/0121-0793- iat-30-04-00404.pdf
4. Hernández Velazquez F, Carcasés Lamorú S, Lamorú-Turro R, Rodríguez-Camacho A. Caracterización clínica y tratamiento de pacientes con fibrilación auricular. Rev Cubana Med Milit. 2022 [acceso: 16/03/2023];51(4):3-4. Disponible en: https://revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/1829
5. Ministerio de Salud Pública. Anuario Estadístico 2020. La Habana: MINSAP; 2021. [acceso: 19/01/2023]. Disponible en: https://files.sld.cu/bvscuba/files/2021/08/Anuario-Estadistico-Español-2020-Definitivo.pdf
6. Álvarez-Aliaga A, Maceo-Gómez L. Índices de predicción, algunos aspectos metodológicos para su construcción y validación. MULTIMED. 2014 [acceso 28/10/ 2023]; 18(2):[aprox. 19 p.]. Disponible en: https://revmultimed.sld.cu/index.php/mtm/article/view/45
7. Sagaró-del-Campo N, Zamora-Matamoros L. ¿Cómo aplicar el análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud? Revista Electrónica Dr. Zoilo E. Marinello Vidaurreta. 2020 [acceso 28/10/2023]; 45(1):[aprox. 8 pág.]. Disponible en: https://revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/view/1960
8. Soto A, Cvetkovich Vega A. Estudios de casos y controles. Revista Facultad Medicina Humana. 2020; 20(1):138-43. DOI: 10.25176/RFMH.v20i1.2555
9. Cerda J, Cifuentes L. Uso de curvas ROC en investigación clínica: Aspectos teórico-prácticos. Revista Chilena Infectología. 2012; 29(2): 138-141. DOI: 10.4067/S0716-10182012000200003
10. Varela-García R. Cardioversión eléctrica como modalidad terapéutica en pacientes con fibrilación auricular. MEDISAN. 2018 [acceso: 11/02/2023]; 22(7):762. Disponible en: https://medisan.sld.cu/index.php/san/article/view/1296
11. Ayaviri Dilean E, Orellana Arnez S, Arispe Gutierrez J, Salinas Gil AS, Orellana Aguilar ML. Cardioversión eléctrica y cardioversión farmacológica en pacientes con fibrilación auricular. Revista UNITEPC. 2020 [acceso: 27/10/2023]; 7(1):32-42. Disponible en: http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2520-98252020000100004&lng=es
12. Vásquez JP, Leiria Tiago LL, Kruse Marcelo L, Pires LM, Lima Gustavo GD. Recurrencia de fibrilación auricular posablación de venas pulmonares. Identificación de factores predictores. Rev. Urug. Cardiol. 2020; 35(1):231-248. DOI: 10.29277/cardio.35.1.12
13. Cruz-Cardentey M, Pérez-Rivera T, Méndez--Rosabal A. Factores predictores de éxito de la cardioversión eléctrica en la fibrilación auricular. CorSalud. 2014 [acceso: 28/10/2023]; 6(4):[aprox. 7 p.]. Disponible en: https://revcorsalud.sld.cu/index.php/cors/article/view/115
14. Miao Y, Xu M, Zhang C, Liu H, Shao X, Wang Y, et al. An echocardiographic model for predicting the recurrence of paroxysmal atrial fibrillation after circumferential pulmonary vein ablation. Clinical Cardiology. 2021; 44(11):1506-15. DOI: 10.1002/clc.23712
15. Kranert M, Shchetynska-marinova T, Liebe V, Doesch C, Papavassiliu T, Akin I, et al. Recurrence of Atrial Fibrillation in Dependence of Left Atrial Volume Index. In Vivo. 2020; 34(2):889-96. DOI: 10.21873/invivo.11854
16. Lyngbakken MN, Rønningen PS, Solberg MG, Berge T, Brynildsen J, Aagaard EN, et al. Prediction of incident atrial fibrillation with cardiac biomarkers and left atrial volumes. Heart. 2023; 109(5):356-363. DOI: 10.1136/heartjnl-2022-321608
17. Gawałko M, Lodziński P, Budnik M, Tymińska A, Wancerz A, Ozierański K, et al. Vascular disease in patients with atrial fibrillation. A report from Polish participants in the EORP‐AF General Long‐Term Registry. International Journal of Clinical Practice. 2020; 75:9. DOI: 10.1111/ijcp.13701
18. Gudiño A, Chediak C. Epidemiology, pathogenesis and genetics of atrial fibrillation. Medwave Año XII. 2012; 3:e5337-e5337. DOI: 10.5867/medwave.2012.03.5337
19. Mora-Llabata V, Dubois-Marqués D, Roldán-Torres I, Mateu-Navarro C, Sanz-García JJ, Moreno-Ballester V, et al. Prevalencia de fibrilación auricular y características de la fibrilación auricular no valvular en la población general. Registro AFINVA. Revista Colombiana de Cardiología. 2017 [acceso: 17/02/2023]; 24(1): 26-33.Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0120563316300079
20. Kramer CM, DiMarco JP, Kolm P, Ho CY, Desai MY, Kwong RY, et al. Predictors of Major Atrial Fibrillation Endpoints in the National Heart, Lung, and Blood Institute HCMR. JACC: Clinical Electrophysiology. 2021; 7(11):1376-86. DOI 10.1016/j.jacep.2021.04.004
21. Collazo Rodríguez PM, Rodríguez Leyva D, Pérez Martín O, Cruz Cardentey M, Mengana Betancourt A, Prohías Martínez J, et al. Índice predictivo clínico, electrocardiográfico y ecocardiográfico de las recurrencias de la fibrilación auricular paroxística. CorSalud. 2017 [acceso: 20/01/2023]; 9(2):59-69. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S207871702017000200002&lng=es
22. Núñez García JC, Sánchez Puente A, Sampedro-Gómez J, Vicente-Palacios, V, Jiménez-Navarro, M, Oterino-Manzanas et al. Outcome Analysis in Elective Electrical Cardioversion of Atrial Fibrillation Patients: Development and Validation of a Machine Learning Prognostic Model. Journal of clinical medicine. 2022; 11(9):2636. DOI: 10.3390/jcm11092636
23. Niederdöckl J, Simon A, Cacioppo F, Buchtele N, Merrelaar A, Schütz N, et al. Predicting spontaneous conversion to sinus rhythm in symptomatic atrial fibrillation: The ReSinus score. European Journal of Internal Medicine. 2021 [acceso: 19/03/2023]; 83:45-53. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0953620520303150
24. Díaz-Narváez VP. Regresión logística y decisiones clínicas. Nutrición Hospitalaria. 2017; 34(6):1505-1505. DOI: 10.20960/nh.1468
25. Domínguez Dueñas L, Goode-Romero G, Aguayo-Ortiza R. Relaciones cuantitativas estructura-actividad/propiedad en dos dimensiones empleando el programa R. Educación Química. 2019; 930(2):27. DOI: 10.22201/fq.18708404e.2019.2.67211
26. Bermúdez Yera G, Barreto Fiu E, Chaljub-Bravo E, López de la Cruz Y, Naranjo Ugalde A, Rabassa- López -Calleja M, et. Diseño y validación de la escala pronostica cubana PREDICMED para estratificar el riesgo de mediastinitis postoperatoria. Corsalud 2020 [acceso: 17/11/2023];12(4) [aprox. 9 pag.] disponible en https://revcorsalud.sld.cu/index.php/cors/article/view/734
2. Kotalczyk A, Lip GY, Calkins H. The 2020 ESC Guidelines on the Diagnosis and Management of Atrial Fibrillation. Arrhythmia & Electrophysiology Review. 2021; 10(2):65-7. DOI: 10.15420/aer.2021.07
3. Forero-Gómez JE, Moreno JM, Agudelo CA, Rodríguez-Arias EA, Sánchez-Moscoso PA. Fibrilación auricular: enfoque para el médico no cardiólogo. Iatreia. 2017 [acceso 08/10/2023]; 30(4):404-22. Disponible en: http://www.scielo.org.co/pdf/iat/v30n4/0121-0793- iat-30-04-00404.pdf
4. Hernández Velazquez F, Carcasés Lamorú S, Lamorú-Turro R, Rodríguez-Camacho A. Caracterización clínica y tratamiento de pacientes con fibrilación auricular. Rev Cubana Med Milit. 2022 [acceso: 16/03/2023];51(4):3-4. Disponible en: https://revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/1829
5. Ministerio de Salud Pública. Anuario Estadístico 2020. La Habana: MINSAP; 2021. [acceso: 19/01/2023]. Disponible en: https://files.sld.cu/bvscuba/files/2021/08/Anuario-Estadistico-Español-2020-Definitivo.pdf
6. Álvarez-Aliaga A, Maceo-Gómez L. Índices de predicción, algunos aspectos metodológicos para su construcción y validación. MULTIMED. 2014 [acceso 28/10/ 2023]; 18(2):[aprox. 19 p.]. Disponible en: https://revmultimed.sld.cu/index.php/mtm/article/view/45
7. Sagaró-del-Campo N, Zamora-Matamoros L. ¿Cómo aplicar el análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud? Revista Electrónica Dr. Zoilo E. Marinello Vidaurreta. 2020 [acceso 28/10/2023]; 45(1):[aprox. 8 pág.]. Disponible en: https://revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/view/1960
8. Soto A, Cvetkovich Vega A. Estudios de casos y controles. Revista Facultad Medicina Humana. 2020; 20(1):138-43. DOI: 10.25176/RFMH.v20i1.2555
9. Cerda J, Cifuentes L. Uso de curvas ROC en investigación clínica: Aspectos teórico-prácticos. Revista Chilena Infectología. 2012; 29(2): 138-141. DOI: 10.4067/S0716-10182012000200003
10. Varela-García R. Cardioversión eléctrica como modalidad terapéutica en pacientes con fibrilación auricular. MEDISAN. 2018 [acceso: 11/02/2023]; 22(7):762. Disponible en: https://medisan.sld.cu/index.php/san/article/view/1296
11. Ayaviri Dilean E, Orellana Arnez S, Arispe Gutierrez J, Salinas Gil AS, Orellana Aguilar ML. Cardioversión eléctrica y cardioversión farmacológica en pacientes con fibrilación auricular. Revista UNITEPC. 2020 [acceso: 27/10/2023]; 7(1):32-42. Disponible en: http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2520-98252020000100004&lng=es
12. Vásquez JP, Leiria Tiago LL, Kruse Marcelo L, Pires LM, Lima Gustavo GD. Recurrencia de fibrilación auricular posablación de venas pulmonares. Identificación de factores predictores. Rev. Urug. Cardiol. 2020; 35(1):231-248. DOI: 10.29277/cardio.35.1.12
13. Cruz-Cardentey M, Pérez-Rivera T, Méndez--Rosabal A. Factores predictores de éxito de la cardioversión eléctrica en la fibrilación auricular. CorSalud. 2014 [acceso: 28/10/2023]; 6(4):[aprox. 7 p.]. Disponible en: https://revcorsalud.sld.cu/index.php/cors/article/view/115
14. Miao Y, Xu M, Zhang C, Liu H, Shao X, Wang Y, et al. An echocardiographic model for predicting the recurrence of paroxysmal atrial fibrillation after circumferential pulmonary vein ablation. Clinical Cardiology. 2021; 44(11):1506-15. DOI: 10.1002/clc.23712
15. Kranert M, Shchetynska-marinova T, Liebe V, Doesch C, Papavassiliu T, Akin I, et al. Recurrence of Atrial Fibrillation in Dependence of Left Atrial Volume Index. In Vivo. 2020; 34(2):889-96. DOI: 10.21873/invivo.11854
16. Lyngbakken MN, Rønningen PS, Solberg MG, Berge T, Brynildsen J, Aagaard EN, et al. Prediction of incident atrial fibrillation with cardiac biomarkers and left atrial volumes. Heart. 2023; 109(5):356-363. DOI: 10.1136/heartjnl-2022-321608
17. Gawałko M, Lodziński P, Budnik M, Tymińska A, Wancerz A, Ozierański K, et al. Vascular disease in patients with atrial fibrillation. A report from Polish participants in the EORP‐AF General Long‐Term Registry. International Journal of Clinical Practice. 2020; 75:9. DOI: 10.1111/ijcp.13701
18. Gudiño A, Chediak C. Epidemiology, pathogenesis and genetics of atrial fibrillation. Medwave Año XII. 2012; 3:e5337-e5337. DOI: 10.5867/medwave.2012.03.5337
19. Mora-Llabata V, Dubois-Marqués D, Roldán-Torres I, Mateu-Navarro C, Sanz-García JJ, Moreno-Ballester V, et al. Prevalencia de fibrilación auricular y características de la fibrilación auricular no valvular en la población general. Registro AFINVA. Revista Colombiana de Cardiología. 2017 [acceso: 17/02/2023]; 24(1): 26-33.Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0120563316300079
20. Kramer CM, DiMarco JP, Kolm P, Ho CY, Desai MY, Kwong RY, et al. Predictors of Major Atrial Fibrillation Endpoints in the National Heart, Lung, and Blood Institute HCMR. JACC: Clinical Electrophysiology. 2021; 7(11):1376-86. DOI 10.1016/j.jacep.2021.04.004
21. Collazo Rodríguez PM, Rodríguez Leyva D, Pérez Martín O, Cruz Cardentey M, Mengana Betancourt A, Prohías Martínez J, et al. Índice predictivo clínico, electrocardiográfico y ecocardiográfico de las recurrencias de la fibrilación auricular paroxística. CorSalud. 2017 [acceso: 20/01/2023]; 9(2):59-69. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S207871702017000200002&lng=es
22. Núñez García JC, Sánchez Puente A, Sampedro-Gómez J, Vicente-Palacios, V, Jiménez-Navarro, M, Oterino-Manzanas et al. Outcome Analysis in Elective Electrical Cardioversion of Atrial Fibrillation Patients: Development and Validation of a Machine Learning Prognostic Model. Journal of clinical medicine. 2022; 11(9):2636. DOI: 10.3390/jcm11092636
23. Niederdöckl J, Simon A, Cacioppo F, Buchtele N, Merrelaar A, Schütz N, et al. Predicting spontaneous conversion to sinus rhythm in symptomatic atrial fibrillation: The ReSinus score. European Journal of Internal Medicine. 2021 [acceso: 19/03/2023]; 83:45-53. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0953620520303150
24. Díaz-Narváez VP. Regresión logística y decisiones clínicas. Nutrición Hospitalaria. 2017; 34(6):1505-1505. DOI: 10.20960/nh.1468
25. Domínguez Dueñas L, Goode-Romero G, Aguayo-Ortiza R. Relaciones cuantitativas estructura-actividad/propiedad en dos dimensiones empleando el programa R. Educación Química. 2019; 930(2):27. DOI: 10.22201/fq.18708404e.2019.2.67211
26. Bermúdez Yera G, Barreto Fiu E, Chaljub-Bravo E, López de la Cruz Y, Naranjo Ugalde A, Rabassa- López -Calleja M, et. Diseño y validación de la escala pronostica cubana PREDICMED para estratificar el riesgo de mediastinitis postoperatoria. Corsalud 2020 [acceso: 17/11/2023];12(4) [aprox. 9 pag.] disponible en https://revcorsalud.sld.cu/index.php/cors/article/view/734
Publicado
11.12.2023
Cómo citar
1.
Rosabal Garcia Y, Rosales Guibert EA, Torres Quiñones lorchen. Modelo predictivo del fracaso de la terapia eléctrica en la fibrilación auricular paroxística. Rev Cubana Med Milit [Internet]. 11 de diciembre de 2023 [citado 19 de abril de 2025];52(4):e02302831. Disponible en: https://revmedmilitar.sld.cu/index.php/mil/article/view/2831
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