El síndrome coronario agudo y la fibrilación auricular son enfermedades cardiovasculares frecuentes en las personas mayores

Los pacientes con comorbilidades enfrentan un mayor riesgo de hemorragia e isquemia.

Faltan modelos de pronóstico que cuantifiquen estos riesgos en esta población especial.

En este estudio de cohorte retrospectivo, se incluyeron en la cohorte de desarrollo (1252 casos) y 2 cohortes de validación externa (284 casos y 315 casos) 1851 pacientes (≥65 años) con síndrome coronario agudo y fibrilación auricular de 2 hospitales de China. )

Durante 1 año de seguimiento, se observaron 96 eventos hemorrágicos tipo 3 o 5 del Bleeding Academic Research Consortium y 245 eventos tromboembólicos.

En la cohorte de desarrollo, el índice de concordancia osciló entre 0,737 y 0,845 para sangrado y entre 0,723 y 0,777 para isquemia a los 3, 6 y 12 meses.

El análisis de la curva de calibración y de la curva de decisión demuestra una calibración y utilidad clínica adecuadas

El índice de consistencia en la cohorte de validación osciló entre 0,679 y 0,809.

Se realizaron análisis de subgrupos centrados en anticoagulantes y terapia antitrombótica y revelaron una discriminación y calibración similares.

Las curvas de Kaplan-Meier muestran diferencias significativas (rango logarítmico P<0,001)

Estos modelos superan a los modelos tradicionales en términos de índice de consistencia, mejora integral de la discriminación y mejora neta de la reclasificación.

Proporciona 2 modelos de pronóstico sólidos con factores clínicos fácilmente disponibles para predecir hemorragia e isquemia en pacientes de edad avanzada con síndrome coronario agudo y fibrilación auricular.

Proporciona calculadoras en línea para facilitar la evaluación de riesgos individualizada y la toma de decisiones clínicas.

Calculadora basada en web desarrollada como una herramienta de pronóstico práctica y fácil de usar

El modelo demostró excelente rendimiento, utilidad clínica y capacidades de estratificación de riesgos. En comparación con los modelos de pronóstico existentes, nuestro modelo recientemente desarrollado mejora significativamente el rendimiento de la predicción en diferentes momentos.

Las aplicaciones clínicas recomendadas incluyen el uso de modelos para ayudar a determinar la relación riesgo-beneficio óptima de los regímenes de tratamiento antitrombótico para reducir el sangrado y el riesgo trombótico en pacientes mayores con síndrome coronario agudo y fibrilación auricular.

Características basales de pacientes ancianos con SCA y FA en cohortes de desarrollo y validación

Mejora discriminante integral y mejora neta de reclasificación en la mortalidad por todas las causas a 60 meses al agregar NT-proBNP y ST2 al modelo

Proceso de configuración del modelo predictivo

Selección de predictores clínicos mediante contracción absoluta mínima y análisis de operador de selección con validación cruzada de 10 veces

Nomograma, curva característica operativa del receptor dependiente del tiempo y área bajo la curva ROC

A, B: Nomograma que predice hemorragia (A) y probabilidad de isquemia (B)

C, D: Curvas ROC dependientes del tiempo para modelos de hemorragia (C) e isquemia (D) a los 3, 6 y 12 meses

Curvas de eventos acumulativos de Kaplan-Meier de un año para hemorragia e isquemia en la cohorte de desarrollo

R: Sangrado BARC tipo 3 o 5

B: isquemia

Características basales de pacientes con y sin hemorragia BARC tipo 3 o 5 o eventos tromboembólicos

Características basales de los pacientes ancianos con SCA y FA en la cohorte de validación temporal

asignación de variables

Análisis de regresión de Cox univariado y multivariado de predictores relacionados con hemorragias

Análisis de regresión de Cox univariado y multivariado de factores predictivos relacionados con la isquemia

Rendimiento de modelos de sangrado en subgrupos de pacientes DAT y TAT en 3 tipos de validación (discriminación)

Rendimiento de modelos de sangrado en 3 validaciones (grados de calibración) de pacientes en los subgrupos DAT y TAT

Rendimiento de los modelos de isquemia de los subgrupos DAT y TAT en 3 validaciones (diferencias)

Rendimiento de los modelos de isquemia de los subgrupos DAT y TAT en 3 validaciones (calibraciones)

Estratificación del riesgo de las puntuaciones de hemorragia en pacientes ancianos con SCA y fibrilación auricular

Estratificación del riesgo de la puntuación de isquemia en pacientes ancianos con SCA y fibrilación auricular

Comparación de la capacidad de un nomograma recientemente desarrollado para diferenciar hemorragias con modelos de pronóstico existentes en una cohorte de desarrollo

Comparación de la capacidad de un nomograma recientemente desarrollado para diferenciar la isquemia de los modelos de pronóstico existentes en una cohorte de desarrollo

Estadísticas de reclasificación para mapas de sangrado recientemente desarrollados en cohortes de desarrollo

Estadísticas de reclasificación de cerebrovasculogramas isquémicos recientemente desarrollados en cohortes de desarrollo

Diagrama de flujo de inscripción de pacientes

Curva de característica operativa del receptor (ROC) y área bajo la curva ROC (AUC) a lo largo del tiempo. Curvas ROC a lo largo del tiempo para modelos de hemorragia (A) e isquemia (B) a los 3, 6 y 12 meses en la cohorte de validación espacial. Curvas ROC a lo largo del tiempo para modelos de hemorragia (C) e isquemia (D) a los 3, 6 y 12 meses en la cohorte de validación temporal

Curvas de calibración que evalúan la precisión del mapa de hemorragia a los 3, 6 y 12 meses en cohortes de desarrollo (A-C), validación espacial (D-F) y validación temporal (G-I)

Análisis de la curva de decisión del nomograma de sangrado a los 3, 6 y 12 meses en las cohortes de desarrollo (A), validación espacial (B) y validación temporal (C).

Curvas de calibración que evalúan la precisión del mapa de isquemia a los 3, 6 y 12 meses en cohortes de desarrollo (A-C), validación espacial (D-F) y validación temporal (G-I)

Análisis de la curva de decisión de mapas de isquemia a los 3, 6 y 12 meses en las cohortes de desarrollo (A), validación espacial (B) y validación temporal (C).

Utilice X-tile para determinar el punto de corte óptimo para hemorragia (A) e isquemia (B). Curvas de eventos acumulativos de Kaplan-Meier de un año para hemorragia BARC tipo 3 o 5 (C) e isquemia (D) en la cohorte de validación espacial. Curvas de eventos acumulativos de Kaplan-Meier a un año para hemorragia BARC tipo 3 o 5 (E) e isquemia (F) en la cohorte de validación temporal

Análisis de la curva de decisión del nomograma recientemente desarrollado y de las puntuaciones de riesgo de pronóstico clásicas en diferentes momentos