Predicción y pronóstico de resultados maternos y fetales/neonatales adversos en hipertensión pulmonar: un estudio observacional y construcción de nomogramas

Fondo

Las mujeres embarazadas con hipertensión pulmonar (HP) tienen tasas de mortalidad más altas y malos resultados fetales/neonatales. Las herramientas para evaluar estos factores de riesgo no están bien establecidas.

Métodos

Se construyeron nomogramas predictivos y pronósticos utilizando datos de una cohorte de “Desarrollo” de 420 pacientes embarazadas con HP, registrada entre enero de 2009 y diciembre de 2018. El análisis de regresión logística estableció modelos para predecir la probabilidad de eventos adversos maternos y fetales/neonatales y la supervivencia general por Análisis de Cox. Una cohorte de “Validación” independiente comprendió datos de 273 pacientes consecutivos evaluados desde enero de 2019 hasta mayo de 2022. El rendimiento de los nomogramas se evaluó internamente y se implementó con un software en línea para aumentar la facilidad de uso.

Resultados

Insuficiencia respiratoria tipo I, clase funcional de la New York Heart Association, N-terminal propéptido natriurético cerebral \(\ge\) 1400 ng/L, la arritmia y la eclampsia con hipertensión preexistente fueron factores de riesgo independientes de mortalidad materna o insuficiencia cardíaca. Insuficiencia respiratoria tipo I, arritmia, anestesia general para cesárea, clase funcional de la New York Heart Association y péptido natriurético procerebral N-terminal \(\ge\) 1400 ng/L fueron predictores independientes de supervivencia de la hipertensión pulmonar durante el embarazo. Para los eventos clínicos adversos fetales/neonatales, la insuficiencia respiratoria tipo I, la arritmia, la anestesia general para la cesárea, la paridad, el recuento de plaquetas, el fibrinógeno y el diámetro sistólico del ventrículo izquierdo fueron predictores importantes. La aplicación de nomogramas para las cohortes de Desarrollo y Validación mostró buena discriminación y calibración; el análisis de la curva de decisión demostró su utilidad clínica.

Conclusiones

El nomograma y su software en línea se pueden usar para analizar la mortalidad individual, el riesgo de insuficiencia cardíaca, la predicción de la supervivencia general y los eventos clínicos fetales/neonatales adversos, lo que puede ser útil para facilitar una intervención temprana y mejores tasas de supervivencia.

La hipertensión pulmonar (HP) es una enfermedad cardiopulmonar crónica y progresiva con un riesgo significativo de complicaciones maternas y fetales/neonatales [1, 2]. Según las directrices de la Sociedad Europea de Cardiología (ESC) de 2018, la tasa de mortalidad de las pacientes embarazadas con HP es aproximadamente del 16 al 30 % [3]con la mayoría de las muertes ocurriendo en la primera semana posparto [2, 4]. También se informa que los resultados fetales/neonatales son deficientes, con tasas de mortalidad que oscilan entre el 7 y el 13 %. [5]. Por lo tanto, las guías recomiendan contra el embarazo, favorecen la anticoncepción y fomentan la interrupción temprana del embarazo en estas pacientes. [3]. Sin embargo, la tasa de embarazo entre mujeres con HP está aumentando [6], con algunos pacientes incluso declinando la terminación. Además, al 30 % de las mujeres se les diagnostica HP durante el embarazo, lo que representa un desafío para las madres y los cuidadores. [7, 8].

Se han realizado avances en tratamientos farmacológicos y de otro tipo para la HP, mejorando la calidad de vida general y el pronóstico. [9] y la reducción de la tasa de mortalidad (3%) [2]. Sin embargo, debido a que la tasa de mortalidad materna sigue siendo alta, el embarazo sigue estando contraindicado en mujeres con HP [3]. Se necesita un estudio clínico multicéntrico a gran escala para reconsiderar esta proscripción general. Mientras tanto, las pacientes embarazadas con HP deben ser informadas sobre sus opciones y riesgos asociados con el embarazo.

Hasta la fecha, no se han desarrollado modelos de predicción clínica objetivos, a gran escala, multicéntricos y basados ​​en aprendizaje automático para evaluar los resultados adversos maternos y fetales/neonatales en pacientes embarazadas con HP. Dados los riesgos, se necesitan herramientas prácticas y confiables para la evaluación temprana de eventos adversos fetales/neonatales, mortalidad materna o insuficiencia cardíaca (IC) y supervivencia general (OS). Los nomogramas se basan en indicadores de diagnóstico básicos y son útiles para la evaluación integral del paciente y el diagnóstico temprano de enfermedades. Se han aplicado con eficacia para diversas afecciones, incluidos los sarcomas de tejidos blandos. [10]cáncer de pulmón de células pequeñas [11]enfermedad del coronavirus [12]y disección aórtica [13].

En este estudio, nuestro objetivo fue desarrollar y validar un modelo basado en máquinas para predecir la mortalidad materna o insuficiencia cardíaca y eventos clínicos adversos fetales/neonatales en pacientes embarazadas con HP. El objetivo es identificar pacientes de alto riesgo y tomar decisiones clínicas rápidas y precisas. Además, construimos y verificamos un modelo de pronóstico para guiar el tratamiento, mejorando la capacidad de intervención temprana.

Pacientes

Revisamos los registros obstétricos de seis hospitales chinos desde 2009 hasta 2022. La HP se definió de acuerdo con los criterios de diagnóstico clínico, con presión sistólica de la arteria pulmonar > 35 mmHg [14, 15] confirmado por ecocardiografía. La mortalidad materna se definió como la muerte durante el embarazo o dentro de los 7 días posteriores al parto. La IC se definió de acuerdo con las guías ESC y American Heart Association (AHA) [16, 17], como un síndrome clínico complejo causado por cualquier daño estructural o funcional resultante del llenado ventricular o la excreción de sangre. Se excluyeron los pacientes con presión sistólica ventricular derecha elevada por obstrucción del flujo de salida o estenosis pulmonar. La cohorte de Desarrollo incluyó a 420 pacientes que cumplieron con estos criterios entre enero de 2009 y diciembre de 2018. Se creó una cohorte de Validación independiente que comprende 273 pacientes consecutivos desde enero de 2019 hasta mayo de 2022 utilizando los mismos criterios. Ambas cohortes se observaron a lo largo del tiempo, con 117 (16,8 %) pacientes perdidos durante el seguimiento. Los 355 pacientes restantes de la cohorte de Desarrollo se usaron como conjunto de seguimiento para la construcción del nomograma OS, y los 221 pacientes restantes de la cohorte de Validación se convirtieron en el conjunto de validación externa para el nomograma de pronóstico. El embarazo continuó en 304 pacientes de la cohorte de Desarrollo y en 194 pacientes de la cohorte de Validación. Los registros fetales/neonatales correspondientes se incluyeron en los grupos Parto y Validación, respectivamente. Estos grupos se utilizaron para establecer (y validar) otro nomograma para predecir eventos fetales/neonatales adversos. Este protocolo de estudio fue aprobado por el Comité de Ética Médica del Hospital de Mujeres y Niños de Guangdong (número de referencia: 202101357). Se eliminó el requisito de consentimiento informado debido a la naturaleza retrospectiva del estudio.

Características de los pacientes y medidas de resultado

El resultado primario fue la mortalidad materna o IC. La OS se calculó desde el diagnóstico hasta la muerte por todas las causas o el seguimiento final (mayo de 2022). La muerte fetal/neonatal y los eventos clínicos adversos fueron una combinación de muerte fetal (en el útero), muerte neonatal (dentro de los 30 días del nacimiento) y pequeño para la edad gestacional (PEG) (peso fetal/neonatal de pequeño para la edad gestacional < 10 % ) [18].

análisis estadístico

Se utilizó la regresión por pasos basada en el valor mínimo del criterio de información de Akaike para seleccionar las variables para la inclusión del nomograma [19]. La capacidad discriminatoria se evaluó mediante el índice de concordancia bootstrap (índice C) y el área bajo la curva (AUC) de la curva característica operativa del receptor (ROC) [20]. Se utilizó la prueba de Hosmer-Lemeshow versus la curva de calibración para evaluar la capacidad de calibrar [21]. Un índice C o un valor de AUC > 0,7 indicaba que el nomograma tenía una buena capacidad discriminatoria [22]. El gráfico de calibración mostró las probabilidades previstas y reales para cada paciente en el modelo de nomograma, con una línea cercana al ideal de 45° que indica una buena correlación [23, 24]. Se realizó un análisis de la curva de decisión (DCA) para evaluar la utilidad clínica del nomograma [25, 26]. Los métodos detallados y ampliados se encuentran en el Suplemento en línea.

Características del paciente y de la enfermedad

Las tasas de mortalidad materna en las cohortes de Desarrollo y Validación fueron 10,2% (43/420) y 4,4% (12/273), respectivamente, mientras que las probabilidades de IC fueron 16,2% (68/420) y 12,8% (35/273). ), respectivamente. Las tasas de mortalidad fetal/neonatal en los grupos de Parto y Validación fueron del 6,6%…