Introducción

Actualmente existe muchas escalas para la valoración de riesgo cardiaco que se pueden utilizar en pacientes programados de forma urgente o electiva para cirugía no cardiaca, sin embargo, la decisión de cual utilizar dependerá de varios factores, de entre los cuales se pueden mencionar: características clínicas del paciente, desenlace deseado, tipo de procedimiento quirúrgico. Cabe mencionar que no existe una escala ideal pero sin embargo, se debe de tener conocimiento de los conceptos básicos y estadísticos utilizados para valorar el desempeño de las diferentes escalas, para así, tomar la mejor decisión que mejor se adapte a las necesidad de nuestro paciente.

Escalas de riesgo y su desempeño

El ser humano siempre ha tenido una obsesión por predecir el futuro, tarea nada face de realizar, el área medica no es la excepción, existen un sin fin de escalas en todas y cada una de las áreas medicas para predecir riesgos de todo tipo, incluyendo la mortalidad, por esta razón, es fundamente que el medico se familiarice con los estadísticos utilizados para la medición de su desempeño. En anestesiología, mejorar el pronóstico es el objetivo final de todas las decisiones realizadas. El pronóstico comúnmente se relaciona con la probabilidad o el riesgo de que un paciente desarrolle un estado de salud particular. Los médicos deben tomar desiciones para solicitar pruebas complementarias o retrasar un acto quirúrgico, por lo que es imperativo, la correcta comprensión de las escalas de riesgo en términos estadísticos y clínicos.

Las escalas de riesgo son herramientas estadísticas para calcular estimaciones de probabilidad de presencia, ocurrencia o desenlace futuro individualizado de algún paciente, a partir de predictores clínicos, con la finalidad de ayudar en la toma de desiciones. Existen un sin fin de escalas en la literatura aplicables al área de la medicina perioperatoria, sin embargo, ¿cuál es la mejor escala?, ¿qué escala debemos utilizar?, ¿cómo utilizar una escala correctamente?. Para dar respuesta, debemos iniciar mencionando las características de una escala ideal:

Reproducible: que la escala se pueda realizar por otros centros hospitalarios o medicos anestesió
Replicable: que los resultados al aplicar una escala sean consistentes independientemente de quién y donde se aplique.
Precisa: que los resultados sean parecidos al momento de aplicar cualquier escala.
Objetiva: se refiere a evitar la subjetividad en las mediciones.
Con disponibilidad
Económica: el factor económico juega un papel importante en la administración hospitalaria, por lo que es un recurso que se debe optimizar y cuidar Algo importante de mencionar es que no existe una escala ideal, por este motivo es importante conocer los términos estadísticos relacionados al desempeño de las escalas mas comúnmente utilizadas.

La clasificación de las escalas de riesgo se puede realizar de la siguiente manera:

Aquellas que miden el riesgo de población: American Society of Anesthesiologists (ASA)
Aquellas que miden los riesgos individuales:

Morbilidad y mortalidad cardíaca: Goldman, Detsky, Lee, Gupta
Morbilidad y mortalidad genérica:
Aquellas que utilizan factores de riesgo preoperatorio: Physiological and Operative Severity Score for the Enumeration of Mortality and Morbidity (POSSUM), Portsmouth-POSSUM (P-POSSUM), National Emergency Laparotomy Audit (NELA), Surgical Outcome Risk Tool (SORT)
Aquellas que utilizan factores de riesgo pre – trans – postoperatorios

Valor estadístico

Ell area bajo la curva (AUC) derivada del analisis Receiver Operating Characteristic (ROC) que utiliza para medir la capacidad discriminativa de una prueba, se refiere a su habilidad para distinguir casos positivos (enfermos) versus negativos (sanos). Medida única e independiente de la prevalencia del evento en estudio, ademas refleja qué tan buena es la prueba para discriminar pacientes positivos y negativos a lo largo de todo el rango de puntos de corte posibles^1,2.

Escalas cardiácas

En 1977 Goldman³ elaboró el primer índice de riesgo multifactorial específicamente referido a las complicaciones cardíacas, que incluía 9 factores de riesgo independientes. Posterior en 1986 Detsky⁴ propuso un índice de riesgo cardíaco modificado, utilizando un abordaje de probabilidad preprueba basado en las características clínicas del paciente para crear un nomograma de probabilidades postprueba y así, poder otorgar una medida de riesgo. En los últimos 43 años ha habido una mayor conciencia sobre el riesgo cardíaco perioperatorio, una mayor atención a la optimización preoperatoria y avances en las técnicas quirúrgicas, anestésicas y de monitoreo, sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, 1 de cada 33 pacientes hospitalizados por cirugía no cardíaca aún presentaran complicaciones de tipo cardiovasculares.

Índice revisado de riesgo cardiáco (IRC)

Publicada en 1999, puede identificar paciente con riesgo elevado de complicaciones: edema pulmonar (EP), infarto al miocardio (IM), fibrilación ventricular (FV), bloqueo cardíaco completo o muerte de origen cardíaco. Estudio realizado en 4,315 pacientes ≥ 50 años con una estancia hospitalaria esperada de ≥ 2 días después de cirugía no cardíaca no urgente de manera prospectiva entre los años 1989 a 1994. Su principal desventaja es no tomar en cuenta la capacidad funcional del paciente⁵.

Calculadora para infarto al miocardio y parada cardiaca de Gupta

En 2011, Gupta publicó una calculadora de riesgo para predecir infarto al miocardio o parada cardíaco dentro de los 30 días posteriores a la cirugía. Se identificaron un total de 211,410 pacientes de la base de datos American College of Surgeons (ACS) National Quality Improvement Program (NSQIP) de 2007 y, posteriormente, se valido en una cohorte de 257,385 pacientes de la base de datos NSQIP de 2008. Se identificaron cinco factores de riesgo independientes: tipo de cirugía (21 categorías basadas en órganos/sistemas, siendo las cirugías abdominales las más comunes), estado funcional dependiente, creatinina sérica >1.5 mg/dL, clase de estado físico de la American Society of Anesthesiologist (ASA) y edad mayor. En un estudio comparativo entre Gupta y el IRC en 2011, la AUC es mejor para Gupta, pero, se debe de tomar en cuenta que la cohorte de validación fue mas amplia. Limitaciones: no se esta seguro de que el no tomar en cuenta datos ecocardiográficos, pruebas de esfuerzo o patología valvular tenga relevancia clínica para su uso, ya que, con esta herramienta, se busca tamizar al paciente para una mejor toma de decisiones al solicitar estudios mas concluyentes en cuanto a la función cardiovascular y que tanto se va a tolerar el estrés quirúrgico. Otro gran problema, es que, sin una aplicación, el calculo de Gupta es casi imposible. Ventajas: la inclusion del estado funcional y el tipo de cirugía de manera individual⁷.

ACS NSQIP Surgical Risk Calculator (SRC)

En 2013, Bilimoria publicó la ACS-SRC. Esto se desarrolló utilizando datos clínicos estandarizados de 393 hospitales del NSQIP de la ACS entre 2009 y 2012. Un total de 1,414,406 pacientes que abarcan 1,557 códigos de terminología de procedimientos fueron incluidos inicialmente, aunque, ha sido recalibrada constantemente.

Se incluyeron un total de 21 factores de riesgo para predecir la morbilidad y la mortalidad perioperatoria a los 30 días (IM, paro cardíaco y múltiples resultados no cardíacos). Esta es la calculadora de riesgo más completa disponible, pero una de las mayores limitaciones de las calculadoras basadas en el NSQIP es la definición restringida de eventos cardíacos (IM y paro cardíaco). Además, a diferencia del desarrollo del RCRI, los pacientes no se vigilan prospectivamente para identificar los resultados de interés. Debido a que muchos infartos de miocardio posoperatorios son asintomáticos, la ausencia de evaluación de biomarcadores cardíacos de vigilancia significa que esta calculadora puede subestimar el riesgo real de eventos cardíacos perioperatorios⁸.

Escala de riesgo perioperatorio de Woo

Publicada en 2021, siendo la primera en evaluar el riesgo de evento vascular cerebral (EVC), haciéndola muy util cuando se desea evaluar riesgo cardiaco (IM, parada cardiaca), mortalidad de cualquier causa o accidente cerebral vascular a los 30 días. Desarrollado y validado en 1,165,750 pacientes de ACS-SRC, demostrando buena capacidad discriminativa⁹:

Ictus: entrenamiento 0,869, validación 0,876.
Eventos cardiovasculares mayores (ictus y/ o cardiacos): entrenamiento 0.871, validación 0.868.
Cardiaco: entrenamiento 0.879 y validación 0.872
Mortalidad a los 30 días: entrenamiento 0922, validación 0.925

Estas son solo algunas de las escalas mas utilizadas para predicción de riesgo cardiaco, sin embargo, no son las únicas existentes en la actualidad. En la tabla 1 se muestran las principales características de algunas escalas de riesgo cardiaco mas utilizadas en la actualidad.

Tabla 1: principales características de algunas escalas de riesgo cardiaco

Referencias

1. Smilowitz NR, Berger JS. Perioperative Cardiovascular Risk Assessment and Management for Noncardiac Surgery: A Review. JAMA. 2020 Jul 21;324(3):279-290. doi: 10.1001/jama.2020.7840. PMID: 32692391.
2. Rohatgi N, Cohn SL. Cardiac risk assessment calculators: utility and limitations. Int Anesthesiol Clin. 2021 Winter;59(1):9-14. doi: 10.1097/AIA.0000000000000309. PMID: 33231943.
3. Goldman L, Caldera DL, Nussbaum SR, Southwick FS, Krogstad D, Murray B, Burke DS, O’Malley TA, Goroll AH, Caplan CH, Nolan J, Carabello B, Slater EE. Multifactorial index of cardiac risk in noncardiac surgical procedures. N Engl J Med. 1977 Oct 20;297(16):845-50. doi: 10.1056/NEJM197710202971601. PMID: 904659.
4. Detsky AS, Abrams HB, Forbath N, Scott JG, Hilliard JR. Cardiac assessment for patients undergoing noncardiac surgery. A multifactorial clinical risk index. Arch Intern Med. 1986 Nov;146(11):2131-4. PMID: 3778043.
5. Lee TH, Marcantonio ER, Mangione CM, Thomas EJ, Polanczyk CA, Cook EF, Sugarbaker DJ, Donaldson MC, Poss R, Ho KK, Ludwig LE, Pedan A, Goldman L. Derivation and prospective validation of a simple index for prediction of cardiac risk of major noncardiac surgery. Circulation. 1999 Sep 7;100(10):1043-9. doi: 10.1161/01.cir.100.10.1043. PMID: 10477528.
6. Gupta PK, Gupta H, Sundaram A, Kaushik M, Fang X, Miller WJ, Esterbrooks DJ, Hunter CB, Pipinos II, Johanning JM, Lynch TG, Forse RA, Mohiuddin SM, Mooss AN. Development and validation of a risk calculator for prediction of cardiac risk after surgery. Circulation. 2011 Jul 26;124(4):381-7. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.110.015701. Epub 2011 Jul 5. PMID: 21730309.
7. Gupta PK, Gupta H, Sundaram A, Kaushik M, Fang X, Miller WJ, Esterbrooks DJ, Hunter CB, Pipinos II, Johanning JM, Lynch TG, Forse RA, Mohiuddin SM, Mooss AN. Development and validation of a risk calculator for prediction of cardiac risk after surgery. Circulation. 2011 Jul 26;124(4):381-7. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.110.015701. Epub 2011 Jul 5. PMID: 21730309.
8. Bilimoria KY, Liu Y, Paruch JL, Zhou L, Kmiecik TE, Ko CY, Cohen ME. Development and evaluation of the universal ACS NSQIP surgical risk calculator: a decision aid and informed consent tool for patients and surgeons. J Am Coll Surg. 2013 Nov;217(5):833-42.e1-3. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2013.07.385. Epub 2013 Sep 18. PMID: 24055383; PMCID: PMC3805776.
9. Woo SH, Marhefka GD, Cowan SW, Ackermann L. Development and Validation of a Prediction Model for Stroke, Cardiac, and Mortality Risk After Non-Cardiac Surgery. J Am Heart Assoc. 2021 Feb 16;10(4):e018013. doi: 10.1161/JAHA.120.018013. Epub 2021 Jan 30. PMID: 33522252; PMCID: PMC7955339.