Abstracto

Supervivencia a corto plazo en pacientes cirróticos con descompensación aguda

Ángeles Escorsell, Ferran Torres, Vega Catalina M, Antoni Mas, José Rios y Mònica Guevara.

Objetivo: El presente estudio tuvo como objetivo la identificación temprana de los factores pronósticos de mortalidad a 30 días en pacientes cirróticos agudamente descompensados.

Métodos: Se utilizaron modelos de regresión logística para estudiar los predictores de mortalidad. Se incluyeron en el análisis multivariante las variables significativas en el test univariante. Se construyeron curvas ROC. El modelo utilizó datos retrospectivos de 228 pacientes y fue validado prospectivamente entre 64 pacientes del Hospital Clínico: validación interna y 90 pacientes del Hospital Gregorio Marañón: validación externa.

Resultados: El modelo identificó la edad al ingreso, las concentraciones séricas de bilirrubina, creatinina y sodio, y el INR obtenido de 2 a 8 días después del ingreso como predictores de muerte en esta población. La puntuación de riesgo resultante fue altamente precisa: AUROC: 0,9150, IC95%: 0,8509-0,9790 también en las series de validación interna y externa, pero no mejor que las puntuaciones más utilizadas en hepatología: MELD: 0,8335, IC95%: 0,7486-0,9184, MELD-Na: 0,8565, IC95%: 0,7774-0,9356, iMELD: 0,8972, IC95%: 0,8297-0,9648 e índice MESO: 0,8464, IC95%: 0,7656-0,9272. Los niveles de corte: LR+, LR- del nuevo puntaje, MELD y MELD-Na que mejor predijeron la mortalidad a 30 días fueron -0,09: 38,6, 0,51, 28: 16,7, 0,42 y 47: 12, 0,7, respectivamente.

Conclusiones: La escala MELD, así como otras escalas nuevas, más complejas y poco utilizadas, obtenidas entre 2 y 8 días después del ingreso permiten identificar de forma temprana y sencilla a pacientes con descompensación aguda de cirrosis con alto riesgo de muerte en el seguimiento a corto plazo. Estas escalas pueden representar una herramienta útil para seleccionar la población adecuada para estudios que evalúen la eficacia de nuevas terapias y estratifiquen a los pacientes en ensayos aleatorizados.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado