Índice predictivo para la estratificación del riesgo de enfermedad tromboembólica venosa en pacientes con hemopatías malignas

Agnerys López Sacerio, Sadys Rendón Peralta, Eduardo Eligio Barreto Fiu, Norisbel Alvarez Basulto, Mailyn Acosta Alvarez

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Resumen

Introducción: la enfermedad tromboembólica venosa es una frecuente complicación en las hemopatías malignas y tiene un significativo impacto en la morbilidad y la mortalidad. A pesar de existir múltiples scores bien validados para estratificar el riesgo de esta enfermedad en tumores sólidos, las hemopatías malignas están subrepresentadas en estos modelos.
Objetivo: diseñar un índice predictivo para la estratificación del riesgo trombótico en pacientes con hemopatías malignas.
Métodos: se realizó un estudio observacional analítico de casos y controles en el Hospital “Arnaldo Milián Castro” de la Provincia de Villa Clara, durante el período de octubre de 2016 a enero de 2019, en 285 pacientes hospitalizados con hemopatías malignas (94 con enfermedad tromboembólica y191 sin). Para el análisis univariado fue aplicada la prueba de Chi-cuadrado, Odds Ratio para la estimación del riesgo y V de Cramer para la fuerza de asociación. La regresión logística y la curva ROC fueron aplicadas en el análisis multivariado.
Resultados: el índice predictivo de enfermedad tromboembólica quedó compuesto por cinco factores predictores: hipercolesterolemia, actividad tumoral, inmovilidad, uso de medicamentos trombogénicos y diabetes mellitus. Se definió como alto riesgo de trombosis al paciente que obtuvo cuatro puntos o más y bajo riesgo al que tuvo menos de cuatro puntos. El índice clasificó correctamente al 81,10% de los pacientes, para una sensibilidad del 59,57% y una especificidad del 92,15%. Los valores predictivos positivos y negativos fueron de 78,87% y 82,24%, respectivamente.
Conclusiones: el índice elaborado representó una herramienta específica y eficaz para la predicción de enfermedad tromboembólica en el paciente hospitalizado con hemopatía maligna.

Palabras clave

enfermedad tromboembólica venosa; hemopatías malignas; índice de predicción; eficacia

Referencias

Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades. Tromboembolismo venoso (coágulos de sangre). ¿En riesgo de tener coágulos de sangre? [Internet]. Atlanta: CDC; 2021 [citado 20/03/2021]. Disponible en: https://www.cdc.gov/ncbddd/spanish/dvt/features/trombosisvenosaprofunda.html

Salvador C, Segura Á. Modelos predictivos de riesgo de enfermedad tromboembólica venosa [Internet]. Madrid: SEOM; 2019 [citado 20/03/2021]. Disponible en: https://seom.org/images/Modelos_predictivos_de_riesgo_ETV.pdf

Oficina Nacional de Estadística e Información. Anuario Estadístico de Cuba 2018. La Habana: ONEI; 2019 [citado 01/08/2019]. Disponible en: http://www.onei.gob.cu/sites/default/files/aec_2019_0.pdf

López-Sacerio A, Álvarez-Basulto N, Batista-Hernández NE, Álvarez-Acosta M. Factores predictivos de trombosis en pacientes con hemopatías malignas. Rev Cubana Hematol Inmunol Hemoter [Internet]. 2017 [citado 11/02/2019];33(Supl. 1):[aprox. 6 p.]. Disponible en: http://www.revhematologia.sld.cu/index.php/hih/article/viewFile/814/626

Grupo de Coordinación de Expertos. Trombosis asociada al cáncer (TAC), una causa de muerte muchas veces ignorada en pacientes con cáncer: medidas necesarias para mejorar los resultados en salud y reducir la mortalidad. (Adaptación española del White Paper original) [Internet]. Dinamarca: LEO Pharma; 2017 [citado 01/08/2018]. Disponible en: https://trombo.info/wp-content/uploads/2017/11/Trombosis-asociada-al-cancer-TAC.pdf

Heit JA, Spencer FA, White RH. The epidemiology of venous thromboembolism. J Thromb Thrombolysis [Internet]. 2016 [citado 03/01/2019];41(1):3-14. Disponible en: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs11239-015-1311-6. https://doi.org/10.1007/s11239-015-1311-6

Khorana AA, Kamphuisen PW, Meyer G, Bauersachs R, Janas MS, Jarner MF, et al. Tissue factor as a predictor of recurrent venous thromboembolism in malignancy: Biomarker analyses of the CATCH trial. J Clin Oncol [Internet]. 2017 [citado 03/01/2019];35(10):1078-85. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28029329/. https://doi.org/10.1200/jco.2016.67.4564

Stuck AK, Spirk D, Schaudt J, Kucher N. Risk assessment models for venous thromboembolism in acutely ill medical patients. A systematic review. Thromb Haemost [Internet]. 2017 [citado 01/03/2018];117(4):801-8. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28150851. https://doi.org/10.1160/th16-08-0631

Silveira G, López I, Carlomagno A, De Andrés F, Ventura V, Baccelli A, et al. Evaluación de la prescripción de trombo-profilaxis farmacológica y valoración del impacto que generan distintas estrategias para mejorar su indicación. Rev Urug Med Int [Internet]. 2017 [citado 01/03/2018];2(1):21-24. Disponible en: http://www.scielo.edu.uy/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2393-67972017000100021

van Es N, Di Nisio M, Cesarman G, Kleinjan A, Otten H-M, Mahé I, et al. Comparison of risk prediction scores for venous thromboembolism in cancer patients: a prospective cohort study. Haematologica [Internet]. 2017 [citado 01/03/2018];102(9):1494-1501. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5685240/. https://haematologica.org/article/view/8184

Van Es N, Louzada M, Carrier M, Tagalakis V, Gross PL, Shivakumar S, et al. Predicting the risk of recurrent venous thromboembolism in patients with cancer: A prospective cohort study. Thromb Res [Internet]. 2018 [citado 11/02/2019];163:41-46. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29353682/. https://doi.org/10.1016/j.thromres.2018.01.009

Crous-Bou M, Harrington LB, Kabrhel C. Environmental and genetic risk factors associated with venous thromboembolism. Semin Thromb Hemost [Internet]. 2016 [citado 01/03/2019];42(8):808-820. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5146955/. https://dx.doi.org/10.1055/s-0036-1592333

Antic D, Milic N, Nikolovski S, Todorovic M, Bila J, Djurdjevic P, et al. Development and validation of multivariable predictive model for thromboembolic events in lymphoma patients. Am J Hematol [Internet]. 2016 [citado 03/01/2019];91(10):1014-1019. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ajh.24466/full/. https://doi.org/10.1002/ajh.24466

Garcia-Raso A, Ene GS, Llamas Sillero P. Alterations of lipid profile are a risk factor for venous thromboembolism and thrombotic complications. Eur J Lipid Sci Technol [Internet]. 2014 [citado 21/04/2018];116(5):514-520. Disponible en: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ejlt.201300414/full. https://doi.org/10.1002/ejlt.201300414

Bravo-Grau S, Cruz JP. Estudios de exactitud diagnóstica: Herramientas para su interpretación. Rev Chil Radiol [Internet]. 2015 [citado 01/03/2019]; 21(4):158-164. Disponible en: https://scielo.conicyt.cl/pdf/rchradiol/v21n4/art07.pdf

Moratalla Rodríguez G. Lectura crítica de artículos de pruebas diagnósticas II: análisis de resultados. Radiol [Internet]. 2015 [citado 21/04/2018];57(Supl. 1):22-8. Disponible en: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0033833814001775. https://doi.org/10.1016/j.rx.2014.11.004

Chen XL, Pan L, Wang Y. Validity of Padua risk assessment scale for assessing the risk of deep venous thrombosis in hospitalized patients. Zhonghua Nei Ke Za Zhi [Internet]. 2018 [citado 11/12/2018];57(7):514-7. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29996271/. https://doi.org/10.3760/cma.j.issn.0578-1426.2018.07.009

Antic D, Milic N, Nikolovski S, Todorovic M, Bila J, Djurdjevic P, et al. Comparative analysis of predictive models for thromboembolic events in lymphoma patients. Hematol Oncol [Internet]. 2017 [citado 11/12/2018]; 35(52):416. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/hon.2439_198. https://doi.org/10.1002/hon.2439_198

Mulder FI, Candeloro M, Kamphuisen PW, Di Nisio M, Bossuyt PM, Guman N, et al. The Khorana score for prediction of venous thromboembolism in cancer patients: a systematic review and meta-analysis. Haematologica [Internet]. 2019 [citado 11/12/2018];104(6):1277-1287. Disponible en: http://www.haematologica.org/content/early/2019/01/02/haematol.2018.209114. https://doi.org/10.3324/haematol.2018.209114

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