Johanna MC Broese,1,2 Rianne MJJ van der Kleij,1 Els ML Verschuur,2 Huib AM Kerstjens,3 Ewald M. Bronkhorst,4 niels h chavannes,1 Yvonne Engels5
1Salud Pública y Atención Primaria, Centro Médico de la Universidad de Leiden, Leiden, Países Bajos; 2Lung Alliance Países Bajos, Amersfoort, Países Bajos; 3Medicina Respiratoria y Tuberculosis, Universidad de Groningen y Centro Médico Universitario de Groningen, Groningen, Países Bajos; 4Health Evidence, Centro Médico de la Universidad de Radboud, Nijmegen, Países Bajos; 5Anestesiología, Medicina del Dolor y Paliativa, Centro Médico de la Universidad de Radboud, Nijmegen, Países Bajos
Correspondencia: Johanna MC Broese, Departamento de Salud Pública y Atención Primaria, Centro Médico de la Universidad de Leiden, Post Zone V0-P, Postbox 9600, Leiden, 2300 RC, Países Bajos, Correo electrónico [email protected]
Fondo: La dificultad para predecir el pronóstico es una barrera importante para la provisión oportuna de cuidados paliativos para pacientes con EPOC. La herramienta ProPal-COPD, que combina seis indicadores clínicos y la pregunta sorpresa (SQ), tiene como objetivo predecir la mortalidad a 1 año como indicador de las necesidades de cuidados paliativos. Parecía ser una herramienta prometedora para que los proveedores de atención médica identificaran a los pacientes con EPOC que podrían beneficiarse de los cuidados paliativos.
Objetivo: Validar externamente la herramienta ProPal-EPOC y evaluar las experiencias de los usuarios.
Métodos: Los pacientes ingresados con una exacerbación aguda de la EPOC fueron reclutados en 10 hospitales. Se recogieron datos demográficos, características clínicas y estado de supervivencia. Se calcularon la sensibilidad, la especificidad, los valores predictivos positivo y negativo de la herramienta utilizando dos valores de corte. Además, se calcularon las propiedades predictivas del SQ. En reuniones de seguimiento y entrevistas, los proveedores de atención médica compartieron sus experiencias con la herramienta. Las transcripciones se codificaron de manera deductiva utilizando seis dominios de experiencia del usuario: Aceptabilidad, Satisfacción, Credibilidad, Usabilidad, Adherencia informada por el usuario e Impacto percibido.
Resultados: Se incluyeron un total de 523 pacientes con EPOC entre mayo de 2019 y agosto de 2020, de los cuales 100 (19,1%) fallecieron a los 12 meses. La herramienta ProPal-COPD tuvo un AUC de 0,68 y una sensibilidad baja (55 %) y una especificidad moderada (74 %) para predecir la mortalidad por todas las causas a 1 año. Con un valor de corte más bajo, la sensibilidad fue mayor (74 %), pero la especificidad menor (46 %). La sensibilidad y la especificidad del SQ fueron del 56 % y el 73 %, respectivamente (AUC 0,65). Sin embargo, los proveedores de atención médica generalmente apreciaron el uso de la herramienta porque aumentó la conciencia de la fase paliativa y proporcionó una comprensión compartida del pronóstico, aunque consideraron que su resultado no siempre era correcto.
Conclusión: La precisión de la herramienta ProPal-COPD para predecir la mortalidad a 1 año es limitada, aunque la detección de pacientes con sus indicadores aumenta la conciencia de los proveedores de atención médica sobre las necesidades de cuidados paliativos y los alienta a iniciar oportunamente la atención adecuada.
Palabras clave: enfermedad pulmonar obstructiva crónica, pronóstico, cuidados paliativos, planificación anticipada de la atención, pregunta sorpresa
Introducción
A pesar de la morbilidad severa y la alta mortalidad,1,2 la mayoría de los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) avanzada no reciben cuidados paliativos adecuados y oportunos.3–5 Los cuidados paliativos tienen como objetivo mejorar la calidad de vida de los pacientes con una enfermedad potencialmente mortal a través de la evaluación y el tratamiento de problemas físicos, psicológicos, sociales y espirituales.6 Incluye planificación de atención anticipada (ACP), que permite a las personas definir objetivos y preferencias para la atención actual y futura.7
La identificación de la fase paliativa es un requisito previo para proporcionar cuidados paliativos,6,8 particularmente en pacientes con insuficiencia orgánica como la EPOC.9 Sin embargo, una barrera importante es el curso impredecible de la enfermedad en la EPOC, lo que dificulta la predicción precisa del momento de la muerte.3,10,11 Los parámetros de función pulmonar, como el volumen espiratorio forzado en 1 segundo (FEV1) % del valor teórico, no se correlacionan bien con la mortalidad de pacientes individuales.12 Además, los modelos de supervivencia que se han desarrollado para predecir el pronóstico en pacientes estables, como ADO, BODEx y DOSE, no fueron muy precisos.13,14
Las guías de cuidados paliativos recomiendan usar la Pregunta Sorpresa (SQ), una herramienta de un solo ítem: “¿Me sorprendería si este paciente muriera en los próximos 12 meses?”8,15 Resultó ser una herramienta útil para aumentar la conciencia entre los proveedores de atención médica de que los pacientes se acercan al final de la vida.dieciséis Sin embargo, en pacientes hospitalizados con EPOC, su sensibilidad fue solo del 47 %, lo que indica que se pasaron por alto muchos pacientes que necesitaban cuidados paliativos.17 Además, se han desarrollado varias herramientas que incluyen indicadores generales y específicos de la enfermedad: la guía de indicadores de pronóstico del marco Gold Standards (GSF-PIG), la herramienta de indicadores de cuidados paliativos y de apoyo (SPICT) y los indicadores RADPAC.15,18,19 Sin embargo, estas herramientas están más bien enfocadas a la fase terminal y no han sido validadas para la EPOC.
Para crear una guía práctica y compacta para que los proveedores de atención médica identifiquen a los pacientes con EPOC que necesitan cuidados paliativos proactivos, se desarrolló la herramienta Propal-COPD.20 La herramienta combina el SQ con seis indicadores clínicos. Se validó para pacientes ingresados en el hospital por una agudización aguda, ya que la hospitalización aumenta significativamente la mortalidad y es un claro punto de transición en el curso de la enfermedad.21,22 Se utilizó una alta probabilidad de muerte dentro de un año como sustituto de las necesidades de cuidados paliativos, ya que generalmente aumentan hacia el final de la vida. Prediciendo la mortalidad a 1 año con alta sensibilidad (90%), la herramienta ProPal-COPD demostró ser una herramienta prometedora para instar a los proveedores de atención médica a iniciar la provisión de cuidados paliativos.
Sin embargo, antes de implementar una herramienta de predicción en la práctica clínica, es esencial probar el rendimiento en otro conjunto de datos que no sea el utilizado para el desarrollo del modelo.23 Además, es relevante examinar los beneficios de usar la herramienta en la práctica y cómo se puede optimizar la implementación. Por lo tanto, nuestro objetivo fue validar externamente la herramienta ProPal-COPD en una cohorte prospectiva de pacientes hospitalizados con EPOC y evaluar las experiencias de los usuarios de los proveedores de atención médica.
Métodos
Diseño
Este estudio de validación forma parte del estudio COMPASSION, un ensayo aleatorizado por grupos en ocho regiones hospitalarias de los Países Bajos con el objetivo de evaluar la eficacia y el proceso de implementación de los cuidados paliativos integrados.24 Los pacientes fueron reclutados en los ocho hospitales participantes del estudio COMPASSION y en dos hospitales adicionales. Se invitó a participar a pacientes con diagnóstico de EPOC e ingreso hospitalario por una agudización aguda. Se excluyeron los pacientes que no pudieron completar los cuestionarios en holandés, los pacientes con deterioro cognitivo severo (p. ej., demencia) y los pacientes en lista de espera para trasplante de pulmón. Después de recibir información oral y escrita sobre el estudio, se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes. El estudio se realizó de acuerdo con la legislación holandesa y las directrices de Buenas Prácticas Clínicas. El Comité de Ética de la Investigación del Centro Médico de la Universidad Radboud de Nijmegen concluyó que este estudio no está dentro del alcance de la Ley de Investigación Médica con Sujetos Humanos (número de archivo 2018-4390). La junta de cada hospital participante aprobó la recopilación de datos. Todos los datos fueron almacenados y analizados de forma anónima.
Herramienta ProPal-EPOC
La herramienta ProPal-COPD consta de siete indicadores dicotómicos, cada uno de los cuales tiene un peso específico, generando juntos una puntuación total (tabla 1).20 Dos indicadores son medidas de resultado informadas por el paciente: puntuación de disnea del Consejo de Investigación Médica (MRC) de 5 y puntuación del Cuestionario clínico de la EPOC (CCQ) superior a 3. Cuatro indicadores se relacionan con las características clínicas: FEV1 inferior al 30 % del valor teórico, presencia de comorbilidades específicas, índice de masa corporal inferior a 21 kg/m2 o pérdida de peso y hospitalización previa por exacerbación aguda. El último indicador es una respuesta negativa al SQ (“¿Me sorprendería si este paciente muriera en los próximos 12 meses?”). Previamente se publicó una puntuación que excedía el valor de corte de -1,362 y se correspondía en la cohorte de desarrollo con una alta sensibilidad (90 %) y una especificidad moderada (73 %) para predecir la muerte en 1 año. Para crear una herramienta en línea, establecemos la intercepción en 0, lo que da como resultado un valor límite de 2,539. Durante los primeros meses del estudio, la herramienta identificó menos pacientes de los esperados, por lo que a los seis meses el valor de corte se redujo en un punto a 1,5 (Tabla 2).
 |
tabla 1 Indicadores de la Herramienta ProPal-EPOC y sus Pesos Correspondientes |
 |
Tabla 2 Intersecciones y valores de corte del modelo original, convertido y adaptado de la herramienta ProPal-COPD |
Recopilación de datos
Los participantes completaron un cuestionario que incluía las características demográficas, el tabaquismo, la puntuación de disnea MRC y la puntuación CCQ. Un neumólogo o enfermera de EPOC, involucrado en el cuidado del paciente respectivo, dio su respuesta al SQ y recopiló datos sobre los cuatro indicadores clínicos de ProPal-COPD. Luego, un proveedor de atención médica ingresó las características clínicas de referencia y los siete indicadores de ProPal-COPD en un programa de administración de datos electrónicos (Castor edc). A los doce meses de seguimiento se recogió de la historia clínica el estado de supervivencia y, en su caso, la fecha de fallecimiento.
Las experiencias con el uso de la herramienta ProPal-COPD se evaluaron utilizando transcripciones de reuniones de seguimiento y entrevistas semiestructuradas con proveedores de atención médica dentro de los cuatro hospitales de intervención del estudio COMPASSION.24 Habían estado usando la herramienta ProPal-COPD para identificar pacientes a los que se les ofrecieron conversaciones sobre cuidados paliativos. Para evaluar el proceso de implementación, EV y JB realizaron cuatro reuniones de monitoreo por región durante el transcurso del estudio, y JB realizó entrevistas al finalizar el estudio.25 En estas reuniones y entrevistas, se pidió a los proveedores que reflexionaran sobre sus experiencias con la herramienta ProPal-COPD utilizando preguntas abiertas sobre el uso práctico, la idoneidad de la selección de pacientes y los efectos percibidos de su uso. Se indagó sobre las experiencias tanto con el valor de corte original como con el adaptado. Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito para participar en el estudio y el uso anónimo de sus datos.
Análisis de datos
Las características de los participantes se analizaron mediante estadísticas descriptivas en SPSS versión 25. Se utilizaron tablas ordinarias de 2 × 2 para calcular la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos positivo y negativo de la herramienta ProPal-COPD para predecir la mortalidad por todas las causas a 1 año (calibración). Estos resultados se calcularon utilizando el valor de corte original de la herramienta, el valor de corte más bajo adaptado y el SQ. Utilizamos una curva característica operativa del receptor (ROC) para calcular el área bajo la curva (AUC). Un AUC (sinónimo de estadística C) de 0,5 no refleja capacidad de discriminación y 1 refleja una discriminación perfecta. Las diferencias en las características iniciales entre supervivientes y no supervivientes se evaluaron mediante pruebas t para variables continuas, Mann-Whitney tu-Tests para variables categóricas y Chi-cuadrado para variables dicotómicas.
Las transcripciones de las entrevistas y las reuniones de seguimiento se codificaron de manera deductiva utilizando los dominios de la experiencia del usuario para las intervenciones de eSalud, según lo propuesto por Newton et al (2021).26 Establecieron definiciones de trabajo para seis dominios. La aceptabilidad se refiere a si el contenido, las características y la entrega de la intervención cumplen con las expectativas del usuario. La satisfacción se refiere a la impresión general del usuario sobre la intervención y si satisface sus necesidades. La credibilidad se refiere a la medida en que el usuario percibe que la intervención es confiable y tiene potencial para funcionar. La usabilidad se refiere a la facilidad de uso percibida por el usuario de la intervención basada en factores técnicos. La adherencia informada por el usuario se refiere a cómo y por qué el usuario siguió o no el protocolo de intervención o investigación. Por último, el impacto percibido se refiere a la medida en que el usuario percibe el efecto de los impactos de la intervención. Debido a la considerable superposición entre Aceptabilidad y…
0 Comments