Desarrollan herramienta para predecir insuficiencia cardíaca entre pacientes con diabetes


Puntaje de riesgo WATCH-DM se encuentra disponible como una herramienta en línea para que los médicos lo utilicen.

La insuficiencia cardíaca es una complicación potencial importante de la diabetes tipo 2. La que ocurre con frecuencia y puede conducir a la muerte o discapacidad. 

El estudio “Machine Learning to Predict the Risk of Incident Heart Failure Hospitalization Among Patients With Diabetes: The WATCH-DM Risk Score” dirigido por investigadores del Hospital Brigham and Women’s y UT Southwestern Medical Center nos muestra un nuevo modelo derivado del aprendizaje automático que puede predecir, con un alto grado de precisión, el riesgo futuro de la insuficiencia cardíaca entre pacientes con diabetes.

Esperamos que este puntaje de riesgo pueda ser útil para los médicos en el campo (como son médicos de atención primaria, endocrinólogos, nefrólogos y cardiólogos) que atienden a pacientes con diabetes, y piensan qué estrategias se pueden usar para ayudarlos“; dijo el co-autor principal Muthiah Vaduganathan, MD, MPH, cardiólogo en el Brigham.

Nuestro puntaje de riesgo proporciona una nueva herramienta de predicción para identificar a los pacientes que enfrentan un riesgo de insuficiencia cardíaca en los próximos 5 años“; dijo el coautor Matthew Segar, MD, MS, médico residente de UT Southwestern. “Al no requerir biomarcadores cardiovasculares clínicos específicos; o imágenes avanzadas, este puntaje de riesgo se integra fácilmente en la práctica de cabecera; o en los sistemas electrónicos de registro de salud ; y puede identificar a los pacientes que se beneficiarían de las intervenciones terapéuticas“.

WATCH-DM

Para desarrollar la puntuación de riesgo, llamada WATCH-DM; el equipo aprovechó los datos de 8,756 pacientes con diabetes inscritos en el ensayo Acción para controlar el riesgo cardiovascular en la diabetes (ACCORD, Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes). Estos datos incluyeron un total de 147 variables, incluidos:

  • Datos demográficos
  • Información clínica
  • Datos de laboratorio

Los investigadores utilizaron métodos de aprendizaje automático capaces de manejar datos multidimensionales para determinar los predictores de mayor rendimiento de la insuficiencia cardíaca.

En el transcurso de casi 5 años, 319 pacientes (3.6%) desarrollaron insuficiencia cardíaca. El equipo identificó las variables con mejor rendimiento de predicción de insuficiencia cardíaca. Entre algunas de las variables que conforman el puntaje de riesgo WATCH-DM se encuentran:

  • Peso (IMC, índice de masa corporal)
  • Edad
  • Hipertensión
  • Creatinina
  • HDL-C
  • Control de la diabetes (glucosa plasmática en ayunas)
  • Duración del QRS
  • Infarto al Miocardio
  • Revascularización coronaria CABG

Los pacientes con los puntajes más altos de WATCH-DM enfrentaron un riesgo de insuficiencia cardíaca de 5 años cercano al 20%.

Limitaciones

La contundencia del estudio es debida al gran tamaño de la muestra y su alta tasa de insuficiencia cardíaca. Pero los autores señalan que sus hallazgos pueden estar marcados por ciertas limitaciones. ACCORD se realizó entre los años de 1999 y 2009; y los predictores de insuficiencia cardíaca pueden haber evolucionado desde la conclusión del ensayo.

Además, si bien el puntaje de riesgo fue preciso para una forma de insuficiencia cardíaca; se quedó corto en predecir una segunda forma de insuficiencia cardíaca. En el futuro se necesitarán estudios para desarrollar puntajes de riesgo específicos para predecir este último en la población general; y en pacientes con diabetes.

Es importante destacar que el puntaje de riesgo WATCH-DM se encuentra disponible como una herramienta en línea para que los médicos lo utilicen. Como siguiente paso; el equipo de investigación está trabajando en integrar el puntaje de riesgo en los sistemas de registros de salud electrónicos; tanto en Brigham como en UT Southwestern para facilitar su uso práctico.

Además de la utilidad de la herramienta para los médicos, Vaduganathan también considera el estudio, como un mensaje clave para pacientes con diabetes que están preocupados por su riesgo de insuficiencia cardíaca.

Prevenir insuficiencia cardíaca

Es importante observar estas 10 variables y reflexionar sobre ellas“, dijo Vaduganathan. “Para pacientes individuales, estos son mensajes importantes a tener en cuenta al evaluar el riesgo personal. El IMC fue uno de los principales predictores de riesgo de insuficiencia cardíaca.  Lo que refuerza el concepto de que el exceso de peso a largo plazo; puede aumentar el riesgo de insuficiencia cardíaca en el futuro. Con esto esperamos que el trabajo destaque formas de intervenir, tanto a través de cambios en el estilo de vida; como mediante el uso de inhibidores de SGLT2, para retrasar o incluso prevenir por completo la insuficiencia cardíaca“.

.. Se puede usar fácilmente como parte de su atención clínica e integrarse con los registros médicos electrónicos para informar a médicos sobre el riesgo de insuficiencia cardíaca en sus pacientes y orientar el uso de estrategias preventivas efectivas“, afirma Ambarish Pandey, MD, MSCS, cardiólogo preventivo en UT Southwestern y autor principal de este estudio.

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