Estudio reciente demuestra que un nuevo algoritmo puede predecir hospitalizaciones por insuficiencia cardiaca

Un estudio publicado esta semana en EUROPACE confirma que la descompensación de la insuficiencia cardiaca (IC) puede predecirse de forma precoz cuando se monitoriza mediante un algoritmo que combina las tendencias de monitorización remota existentes y la estratificación del riesgo inicial.

En el estudio multicéntrico SELENE HF se concluyó que el algoritmo predijo dos tercios de las primeras hospitalizaciones por IC posteriores al implante, con un tiempo medio de alerta de 42 días, y una tasa de falsos positivos de solo 0,7 alertas por paciente al año¹. Una alerta basada en este algoritmo brindaría tiempo a los médicos para iniciar medidas preventivas que podrían mejorar los resultados de los pacientes y reducir las hospitalizaciones.

Los pacientes con IC aguda siguen presentando un mal pronóstico y altas tasas de nuevas hospitalizaciones. Esto se traduce en malos resultados para los pacientes, así como en una importante carga para los sistemas sanitarios. En Europa, el 44 % de los pacientes vuelven a ingresar en los 12 meses sucesivos. La prevención precoz de la descompensación puede aumentar las opciones terapéuticas de los pacientes y reducir las tasas de nuevas hospitalizaciones.

«Una alerta de insuficiencia cardiaca beneficiaría tanto a los pacientes como a los médicos. La detección precoz del empeoramiento de la insuficiencia cardiaca y la estratificación proactiva de los pacientes en riesgo pueden contribuir a mejorar la calidad de la atención y a evitar nuevas hospitalizaciones. Esto también puede aliviar la sobrecarga de las clínicas y ayudar a asignar los recursos de manera eficiente», expresó el Dr. Antonio D'Onofrio, investigador principal del estudio SELENE HF y jefe de la Unidad de Electrofisiología y Estimulación Cardiaca del Hospital Monaldi de Nápoles (Italia).

El algoritmo analiza automáticamente los parámetros relevantes del paciente y las tendencias de la monitorización remota. Las predicciones resultantes pueden liberar tiempo a los médicos y, lo que es más importante, proporcionarles con más rapidez información crucial sobre el estado de sus pacientes.

«Selene HF se basa en los resultados y la experiencia del estudio IN-TIME y subraya el compromiso de BIOTRONIK de mejorar el conocimiento científico e impulsar la innovación en el campo de la insuficiencia cardiaca», expresó el Dr. Klaus Contzen, Vicepresidente de Asuntos Clínicos, CRM, BIOTRONIK. «Tiene el potencial de ayudar al desarrollo de una solución fácil de usar que pueda identificar a los pacientes con mayor riesgo de hospitalizaciones por empeoramiento de la insuficiencia cardiaca para que los médicos puedan intervenir de forma proactiva».

Puntos clave del estudio:

• Se ha desarrollado y validado un predictor de IC que combina siete tendencias temporales de monitorización remota y la estratificación del riesgo inicial.
• En el estudio participaron 918 pacientes de varios centros con un seguimiento medio de 22,5 meses.
• Dos tercios de las primeras hospitalizaciones por IC posteriores al implante se predijeron de forma temprana, con una media de tiempo de predicción de 42 días.
• Solo se produjeron 0,7 alertas falsas por paciente al año.

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Referencias:

1. D’Onofrio A, Solimene F, Calò L, Calvi V, Viscusi M, Melissano D, et al. Combining home monitoring temporal trends from implanted defibrillators and baseline patient risk profile to predict heart failure hospitalisations: results from the SELENE HF study. Europace 2021; in print. DOI: 10.1093/europace/euab170.
2. Zile MR, Bennett TD, St John Sutton M, Cho YK, Adamson PB, Aaron MF, et al. Transition from chronic compensated to acute decompensated heart failure: pathophysiological insights obtained from continuous monitoring of intracardiac pressures. Circulation 2008;118:1433–41.