COMENTARIO

Algoritmo con troponina ultrasensible para detección temprana de infarto

Dr. Pablo Costabel; Dra. Cecilia Bahit

Conflictos de interés

11 de septiembre de 2018

COLABORACIÓN EDITORIAL

Medscape &

Dra. Cecilia Bahit: Hola, buenos días. Mi nombre es Cecilia Bahit, soy cardióloga clínica de Argentina y estamos grabando desde el Congreso de la European Society of Cardiology (ESC) de 2018 en la ciudad de Múnich para Medscape en Español. Y tengo el agrado de estar con el Dr. Juan Pablo Costabel, cardiólogo, Jefe de la Unidad Coronaria del Instituto Cardiovascular de Buenos Aires. ¿Qué tal, Juan Pablo?

Dr. Juan Pablo Costabel: Muy bien, Cecilia.

Dra. Cecilia Bahit: Bueno, la idea es que hablemos un poco del trabajo que presentó en el Congreso, que tiene que ver con el empleo del algoritmo de la European Society of Cardiology, con la utilización de troponina ultrasensible para la detección precoz o descartar el infarto sin superar el nivel del segmento ST.[1]

Dr. Juan Pablo Costabel: Es así. Desde hace unos años estamos trabajando con la utilización de biomarcadores para la discriminación temprana de pacientes con dolor torácico, fundamentalmente basados en el hecho de que el dolor torácico es una preocupación en el mundo y en Argentina también, para hacer un diagnóstico precoz de los pacientes y poder discriminar rápido a aquellos que son de bajo riesgo y van a poder ser externos, de aquellos que deben ser internados o que necesitan más observación. En ese sentido, nuestro trabajo en este caso en particular fue validar la información que viene de las guías, de la guía europea, donde recomiendan la utilización de un algoritmo con troponina de alta sensibilidad con un esquema de dos extracciones separadas por una hora.

Dra. Cecilia Bahit: Bien. ¿Y este trabajo lo hicieron solamente en Argentina o es un trabajo multicéntrico?

Dr. Juan Pablo Costabel: Bueno, este es un trabajo multicéntrico. Desde hace aproximadamente año y medio estamos trabajando con el grupo de Christian Mueller, de Basilea, Suiza y decidimos hacer un trabajo en conjunto, prospectivo, para aumentar el número de nuestros pacientes y poder hacer algunos análisis distintos, así que fue un trabajo que terminó reclutando 2.300 pacientes, aproximadamente; 1.100 que son de Buenos Aires y 1.200 de Suiza, que tenían características finalmente muy parecidas y cuyos resultados en cuanto a seguridad y eficacia del algoritmo fueron también muy similares, lo que nos permitió que el tamaño de la muestra fuera mayor.

Dra. Cecilia Bahit: Contános un poco sobre cuáles fueron los resultados.

Dr. Juan Pablo Costabel: Bueno, afortunadamente, lo que pudimos ver es que en la discriminación de los grupos, aquellos que se llaman rule out o baja probabilidad de eventos cardiovasculares a los 30 días, grupo rule in o alta probabilidad de observación, 62% de los pacientes pudo ir al grupo rule out, 13% de los pacientes al grupo rule in, 25% restante quedó en el grupo de observación. Es interesante, porque estas tasas son parecidas a las que se mostraron en el diseño del algoritmo. Entonces, que en la vida real los resultados sean parecidos a los del diseño del algoritmo es una buena información. Y el segundo punto es que la tasa de eventos en el grupo de pacientes donde el algoritmo determinó que eran de baja probabilidad, fue de 0,1% a los 30 días, lo cual nos habla de que tiene una buena capacidad para distinguir y determinar que un grupo de pacientes es de bajo riesgo, para poder tomar decisiones en la vida real. Así que creo que lo que este trabajo manifiesta por primera vez, es que este algoritmo que fue generado en una población de un estudio prospectivo, en la vida real se comporta de manera parecida y lo podemos utilizar con buena seguridad.

Dra. Cecilia Bahit: Es decir, que pudieron validar la utilización del algoritmo y que pareciera ser generalizable a otras poblaciones.

Dr. Juan Pablo Costabel: Es así. Creo que, como nos pasa a todos, el algoritmo es una herramienta más a la hora de poder clasificar a un paciente que viene con dolor torácico. Lo bueno del algoritmo es que definitivamente es muy objetivo. O sea, mide dos análisis de sangre de troponina de alta sensibilidad separados por una hora y solamente con ese dato tiene una gran capacidad de discriminación. Si a eso le podemos sumar nuestra apreciación clínica, entendemos que puede ser la mejor conjunción de análisis correcto.

Dra. Cecilia Bahit: También utilizaron una puntuación o un score. ¿Qué nos puedes contar? ¿Hay algo que agrega?

Dr. Juan Pablo Costabel: Bueno, eso fue un segundo trabajo que hicimos, porque muchas veces la preocupación con respecto al algoritmo es que solamente evalúa el valor de troponina, sin tener en cuenta las características del dolor del paciente, las características del electrocardiograma ni los factores de riesgo. Entonces, la pregunta es si tales cuestiones siguen siendo importantes en la práctica diaria o no. Lo que hicimos fue utilizar un score, el score HEART, que es un score que ya tiene varios años, que estaba diseñado originalmente para ser utilizado con la puntuación de la troponina de cuarta generación, no la de alta sensibilidad, pero lo interesante es que agrega la sospecha clínica del médico cuando se enfrenta con un paciente, los factores de riesgo y la apreciación del electrocardiograma. Y lo que pudimos ver es que cuando se utiliza ese score clínico junto con troponina de alta sensibilidad, permite detectar un grupo de pacientes rápidamente, quizá de manera más temprana, que el algoritmo de una hora de troponina de alta sensibilidad. Y eso permite que aproximadamente 50% de los pacientes que consultan un servicio de emergencias pueda ser clasificado como de bajo riesgo, utilizando características clínicas electrocardiográficas que están dentro del score y una sola determinación de alta sensibilidad, no dependiendo de la segunda determinación que exige el algoritmo de la europea.

Dra. Cecilia Bahit: Bien. Felicitaciones por el trabajo. Muchas gracias por estar aquí. Nos despedimos desde Múnich, desde el Congresode la European Society of Cardiology (ESC) de 2018. Buenos días.

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