Derivación y validación externa de una regla de predicción simple para el desarrollo de insuficiencia respiratoria en pacientes hospitalizados con influenza

by | Nov 24, 2022 | 0 comments

Resumen

Fondo

Los virus de la influenza causan epidemias estacionales en todo el mundo con una importante carga de morbimortalidad. El espectro clínico de la Influenza es amplio, siendo la insuficiencia respiratoria (FR) una de sus complicaciones más graves. Este estudio tiene como objetivo elaborar una regla de predicción clínica de FR en pacientes hospitalizados con Influenza.

Métodos

Se realizó un estudio de cohorte prospectivo durante dos temporadas consecutivas de influenza (diciembre de 2016 a marzo de 2017 y diciembre de 2017 a abril de 2018) que incluyó adultos hospitalizados con infección confirmada de influenza A o B. Se derivó una regla de predicción mediante regresión logística y partición recursiva, seguida de validación cruzada interna. La validación externa se realizó en una cohorte retrospectiva en un hospital diferente entre diciembre de 2018 y mayo de 2019.

Resultados

En general, se incluyeron 707 pacientes en la cohorte de derivación y 285 en la cohorte de validación. La tasa de FR fue del 6,8 % y del 11,6 %, respectivamente. La enfermedad pulmonar obstructiva crónica, la inmunosupresión, las alteraciones radiológicas, la frecuencia respiratoria, la linfopenia, la lactato deshidrogenasa y la proteína C reactiva al ingreso se asociaron a FR. Se obtuvo una puntuación de siete puntos agrupada en cuatro categorías que incluía anomalías radiológicas, linfopenia, frecuencia respiratoria y lactato deshidrogenasa. El área bajo la curva del modelo final fue de 0,796 (0,714–0,877) en la cohorte de derivación y de 0,773 (0,687–0,859) en la cohorte de validación (p < 0,001 en ambos casos). El modelo predicho mostró un ajuste adecuado con los resultados observados (Prueba de Fisher p > 0,43).

Conclusión

presentamos una regla simple, discriminante y bien calibrada para una predicción temprana del desarrollo de FR en pacientes hospitalizados con influenza, con un desempeño adecuado en una cohorte de validación externa. Esta herramienta puede ser útil en la estratificación de los pacientes durante las epidemias de influenza estacional.

Introducción

Las epidemias de influenza se relacionan con la mortalidad y morbilidad mundial cada año, lo que implica un desafío de Salud Pública. El impacto neto de una epidemia de influenza resulta de la combinación de la adaptabilidad del virus, su virulencia intrínseca y la susceptibilidad de la población [1].

La carga real de las epidemias de influenza es difícil de estimar debido a la gran variabilidad en los informes de hospitalizaciones y muertes. [2]. Un estudio de 2017 informó una cantidad anual de 9 millones de ingresos hospitalarios relacionados con la influenza, más de 81 millones de días de hospitalización y casi 55 millones de episodios de infecciones del tracto respiratorio, de los cuales el 15 % fueron graves [3]. Un estudio reciente estimó el número anual de muertes por influenza en casi 400,000 muertes, el 2% de la mortalidad total por enfermedades respiratorias. [4].

El espectro de la enfermedad gripal va desde casos leves con fiebre y malestar hasta neumonía grave con insuficiencia respiratoria (FR) y muerte [5]. El desarrollo de RF se informa de manera inestable debido a las definiciones heterogéneas entre los datos de observación disponibles. Algunos estudios consideran hipoxemia o disminución de la presión parcial de oxígeno en sangre (pO2) [6]mientras que otros definen RF como la necesidad de ventilación mecánica [7, 8], por lo que la tasa de FR oscila entre el 5 % y más del 50 % en pacientes hospitalizados [9, 10].

La evaluación de FR es más frecuente en estudios realizados durante o inmediatamente después de la pandemia de influenza de 2009 [7, 9, 11], y en virus de influenza aviar potencialmente pandémicos como H5N1 y H7N9 [12, 13]y es posible que los resultados no coincidan con los de la influenza estacional.

A pesar de la importancia de la FR en el pronóstico y el impacto de la gripe, no se han desarrollado herramientas para predecirla. Este estudio tiene como objetivo desarrollar y validar una regla de predicción clínica (CPR) para el desarrollo de FR en pacientes hospitalizados con influenza.

Métodos

Estudio de población y diseño

El desarrollo de la RCP se realizó sobre una cohorte prospectiva de dos temporadas gripales consecutivas (diciembre de 2016 a marzo de 2017 y diciembre de 2017 a abril de 2018) en un hospital docente de tercer nivel (Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, centro de España). La validación externa se realizó en una cohorte retrospectiva ad hoc de un hospital terciario diferente (Hospital Universitario Lucas Augusti, Lugo, noroeste de España) desde diciembre de 2018 hasta mayo de 2019.

Se consideraron para inclusión los pacientes mayores de 18 años con diagnóstico confirmado por biología molecular de infección por el virus de la influenza que requirieron ingreso hospitalario por más de 24 h. Se incluyeron los subtipos A y B. Se recogieron variables epidemiológicas, clínicas y terapéuticas, así como parámetros de laboratorio y resultados radiológicos al ingreso hospitalario. Para aumentar la potencia estadística se incluyeron todos los pacientes que ingresaron en el hospital y no se calculó previamente el tamaño de la muestra.

Para la cohorte de desarrollo, se obtuvo el consentimiento informado por escrito para todos los pacientes. Se otorgó una exención del consentimiento informado para la cohorte de validación. El estudio fue aprobado por los Comités de Ética de la Universidad 12 de Octubre (referencia 16/210 y 17/406) y del Hospital Universitario Lucus Augusti (referencia 2021/122).

métodos moleculares

En la cohorte de desarrollo, la infección se confirmó con la reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa (rRT-PCR) utilizando 118 LightCycler 480 (Roche, Rotkreuz, Suiza). En la cohorte de validación, se utilizó amplificación isotérmica mediada por bucle (LAMP) con el kit Alere™ I Influenza A&B (Alere, Scarborough, ME, Estados Unidos).

Definiciones

El desenlace principal fue el desarrollo de FR, definida como la necesidad de ventilación mecánica (VM), ya sea ventilación mecánica invasiva (IMV) o ventilación no invasiva con presión positiva (NIPPV). Se consideró además de tener FR a los pacientes con indicación de soporte ventilatorio que finalmente no lo recibieron por comorbilidades o estado funcional.

Las anomalías radiológicas se definieron como la presencia de al menos un infiltrado en la radiografía de tórax al ingreso. La neumonía secundaria se definió como la presencia sospechada o confirmada de una sobreinfección bacteriana durante el episodio gripal.

análisis estadístico

Se siguieron las recomendaciones TRIPOD para el desarrollo y validación de la RCP en este estudio[[14]. Las variables cuantitativas se reportan como mediana y rango intercuartílico; variables categóricas con frecuencias y porcentajes. Para las variables cuantitativas se utilizó la prueba de la t de Student y la prueba de Wilcoxon-Mann-Whitney, mientras que para las variables categóricas se utilizó la prueba de la chi-cuadrado de Pearson y la prueba exacta de Fisher, según correspondiera. Para la selección de las variables predictivas y los valores de corte se utilizó la regresión logística uni y multivariante, utilizando la eliminación por pasos hacia atrás en el último caso, y la partición recursiva a través de árboles de decisión. Se consideró significancia estadística con valores de p menores de 0,05. El análisis estadístico se realizó con SPSS Statistics (versión 25.0, IBM Corporation. Armonk, NY, Estados Unidos).

Derivación de reglas de predicción

Se derivó una puntuación de riesgo utilizando variables clínicas, de laboratorio y de radiografía al ingreso del paciente. Las variables predictoras se seleccionaron mediante regresión logística. Se realizó una regresión logística multivariante a partir de un modelo completo que incluía todas las variables significativamente asociadas con el desenlace y otras variables con relevancia biológica o una asociación previamente documentada con el desenlace. Después de la eliminación paso a paso, las variables con un valor de p final inferior a 0,05 y aquellas con significado biológico y un valor de p inferior a 0,10 permanecieron en el modelo. Se consideró como máximo una variable cada 10 eventos. Se probó la multicolinealidad en los modelos inicial y final para evitar el sobreajuste.

Se utilizó la partición recursiva para asignar puntajes a las variables continuas. Las puntuaciones se asignaron a los valores categóricos en función de sus razones de probabilidad en el modelo logístico final. Se construyeron categorías agrupando puntajes con riesgo análogo de desarrollar RF para simplificar el uso e interpretación de los resultados de la herramienta. El rendimiento de los modelos final e intermedio se evaluó mediante la sensibilidad,…

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