Predicción del paro cardíaco extrahospitalario en la población general

Fuente: https://www.ahajournals.org/doi/abs/10.1161/CIRCULATIONAHA.124.069105

La muerte súbita cardíaca se define como la muerte inesperada que ocurre con una pérdida rápida de la circulación y de la actividad mecánica cardíaca.  Se estima que representa entre el 15% y el 20% de la mortalidad mundial y la forma más frecuente de presentación ocurre en un contexto extrahospitalario. A pesar de los avances en las técnicas de reanimación la supervivencia después de un paro cardiaco a nivel extrahospitalario es baja, con una mediana de alrededor del 10%. Para mejorar esta situación se requiere una prevención eficaz, la predicción precisa del riesgo y la identificación de los factores modificables.

Existen varios desafíos para la predicción y la prevención de la muerte súbita cardiaca. En primer lugar, la mayoría de los casos ocurren en la población general, en la que el riesgo individual es bajo (alrededor del 0,05% a 0,1% por año). En segundo lugar, las estrategias contemporáneas de prevención, como el uso de un desfibrilador automático implantable, se utilizan en pacientes con un riesgo alto, y éstos representan una pequeña proporción de las personas con muerte súbita cardiaca. En tercer lugar, la identificación de los casos y del mecanismo por el que se produce la muerte es compleja, ya que ocurren con gran frecuencia en contextos extrahospitalarios.

En el estudio publicado en la revista Circulation (2024;149:00–00. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.124.069105) Jessica Perry y colaboradores señalan los desafíos mencionados anteriormente y evalúan la utilización de datos procedentes de registros médicos electrónicos para identificar el riesgo de paro cardiaco extrahospitalario en la población general y para definir los factores más destacados. Para ello han estudiado 2366 casos de muerte súbita extrahospitalaria y 23660 controles que recibían atención médica en la Universidad de Washington. De las historias médicas se extrajeron comorbilidades, parámetros electrocardiográficos, signos vitales y prescripción de medicamentos.

Los investigadores observaron que existían diferencias significativas entre los casos de muerte súbita y los controles en las características demográficas, los signos vitales, los datos electrocardiográficos, las comorbilidades y la medicación. La discriminación obtenida en los modelos de aprendizaje automático fue superior a la de un modelo de referencia basado en los factores de riesgo cardiovascular convencionales. Así, el valor predictivo positivo fue del 2,5 % al 3,1 % en los modelos de aprendizaje automático en comparación con el 0,8 % para el modelo inicial.

Se identificaron como predictores destacados del riesgo de paro cardiaco extrahospitalario el intervalo QT corregido prolongado, el abuso de sustancias, las alteraciones electrolíticas, el abuso de alcohol y la frecuencia cardíaca elevada. Los factores de riesgo cardiovascular establecidos mantuvieron su importancia predictiva, pero las características demográficas (raza minoritaria, estado civil soltero) y las comorbilidades no cardiovasculares (trastorno por abuso de sustancias) también contribuyeron a la predicción del riesgo.

Los autores han concluido que el uso de datos de historias clínicas electrónicas longitudinales en la población general resalta la complejidad sociodemográfica, cardiovascular y no cardiovascular subyacente al paro cardiaco extrahospitalario. Consideran que su reducción requerirá estrategias de salud pública que reflejen esta complejidad y que los enfoques de aprendizaje automático que incorporan datos longitudinales de registros médicos en la población general pueden servir como una herramienta de detección razonable para discriminar el riesgo y servir como base para análisis posteriores.