RESUMEN
RESUMEN Introducción: La cardio-oncología (CO) es una nueva disciplina, que genera nuevas áreas de trabajo en las instituciones. Desconocemos cuántos equipos de CO existen en nuestro país, su estructura y el manejo de los pacientes. Objetivos: Nuestro objetivo primario es reportar cuántos centros de CO existen en nuestro país, y de ellos cuántos trabajan de acuerdo con las recomendaciones de guías y consensos. Secundariamente, definir la especialidad y formación de los médicos integrantes, si se realiza evaluación de riesgo previo al inicio del tratamiento oncológico, cómo se evalúa la función ventricular y cómo se utilizan los biomarcadores. Material y métodos: Registro nacional, multicéntrico, transversal, descriptivo, y prospectivo que incluyó 51 instituciones generales, de oncología y/o de cardiología que referían poseer grupos de trabajo o servicios de CO. Resultados: De los 51 centros, pertenecen al ámbito público el 47,1% y al privado el 52,9%. El 49% se halla en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, el 17,6% en la Provincia de Buenos Aires y el resto en otros lugares del país. Sobre 47 centros, el 48,9% considera funcionar de acuerdo con las recomendaciones de Guías Internacionales y el Consenso de la Sociedad Argentina de Cardiología. El 27,7% de los centros realiza siempre estratificación de riesgo cardio-oncológico o cardiovascular antes de iniciar el tratamiento. Un 35,3% de los centros deriva siempre a cardiología a los pacientes que iniciarán un tratamiento potencialmente cardiotóxico, un 47,1% ocasionalmente. El 43,1% de los centros realiza ecocardiografía basal en todos los pacientes, el 56,9% solo en algunos. Durante el seguimiento el ecocardiograma se indica de acuerdo con el esquema utilizado en el 64,7% y en el resto según su evolución. Todos los centros evalúan la fracción de eyección ventricular izquierda mediante ecocardiografía, en el 68,1% bidimensional. El 63,8% utiliza el análisis de la deformación longitudinal sistólica global. El 47,1% deriva algunos pacientes a resonancia cardíaca y el 35,3% a tomografía cardíaca. Solo el 7,8% utiliza biomarcadores. El 5,9% indica siempre prevención primaria con antagonistas neurohormonales. El dexrazoxano es utilizado en el 5,9%, la antraciclina liposomal en el 74,5%. Frente a la aparición de cardiotoxicidad, el 76,5% inicia tratamiento cardioprotector. El 41% suspende la quimioterapia, el 47% la modifica. Conclusiones: este es el primer registro nacional de CO. Brinda información y un panorama actual del estado de esta subespecialidad en nuestro país. Casi la mitad de los centros consideró funcionar de acuerdo con Guías y Consensos. Solo un tercio de los pacientes que van a iniciar tratamiento oncológico potencialmente cardiotóxico son derivados a CO. El método más utilizado en nuestro país para evaluar la función ventricular es el ecocardiograma bidimensional, los biomarcadores son poco utilizados.
ABSTRACT Background: Cardio-oncology (CO) is a new discipline that generates new work areas within the institutions. We ignore how many CO teams exist in our country, their structure and how patients are managed. Objectives: Our primary objective is to report how many CO centers exist in our country, and how many of them work according to the recommendations of guidelines and consensus statements. We also want to define the specialty and specific training of the physicians involved, determine if they perform risk assessment before cancer treatment, establish the method used to assess ventricular function and how biomarkers are used. Methods: The OBELISCO registry is a national, multicenter, cross-sectional, descriptive and prospective registry including 51 general hospitals, cancer centers and institutions specialized in cardiology with CO work groups or services. Results: Of the 51 centers, 47.1% were public hospitals and 52.9% were private centers. Most centers were in the Autonomous City of Buenos Aires (49%) and in the Province of Buenos Aires and the rest were distributed throughout the country. Of 47 centers, 48.9% considered that their institution had CO services complying with the recommendations of international guidelines and of the consensus statement of the Argentine Society of Cardiology. Global cardio-oncological or cardiovascular risk assessment is always performed in 27.7% of the centers before starting treatment. Patients who will start potentially cardiotoxic treatment are always referred to cardiology in 35.3% of the centers and are sometimes referred to cardiology in 47.1%. Baseline echocardiography is performed in all the patients before starting treatment in 43.1% of the centers and only in some patients in 56.9%. During follow-up, echocardiography is indicated according to the treatment schedule used in 64.7% and according to the patients' outcome in the rest of the centers. All the centers evaluate left ventricular ejection fraction with echocardiography, and 68.1% use twodimensional echocardiography. Global longitudinal systolic strain is used in 63.8% of the centers. Only 47.1% order cardiac magnetic resonance imaging in some patients, and 35.3% indicate cardiac computed tomography scan. Biomarkers are used in only 7.8% of the centers. Primary prevention with neurohormonal antagonist drugs is always indicated in 5.9% of the centers. Dexrazoxane is used in only 5.9% and liposomal anthracycline in 74.5% If cardiotoxicity develops, 76.5% indicate cardioprotection, 41% discontinue chemotheraphy and 47% modify cancer treatment. Conclusions: This is the first national CO registry. It provides information and a current outlook of the status of this subspecialty in our country. Almost 50% of the centers considered to be functioning in line with guidelines and consensus statements. Only one third of the patients who will initiate cancer treatment with potentially cardiotoxic drugs are referred to CO. Two-dimensional echocardiography is the method most used in our country to evaluate ventricular function; biomarkers are scarcely used.
RESUMEN
Abstract Objective: The aim of this study was to develop, train, and test different neural network (NN) algorithm-based models to improve the Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) score performance to predict in-hospital mortality after an acute coronary syndrome. Methods: We analyzed a prospective database, including 40 admission variables of 1255 patients admitted with the acute coronary syndrome in a community hospital. Individual predictors included in GRACE score were used to train and test three NN algorithm-based models (guided models), namely: one- and two-hidden layer multilayer perceptron and a radial basis function network. Three extra NNs were built using the 40 admission variables of the entire database (unguided models). Expected mortality according to GRACE score was calculated using the logistic regression equation. Results: In terms of receiver operating characteristic area and negative predictive value (NPV), almost all NN algorithms outperformed logistic regression. Only radial basis function models obtained a better accuracy level based on NPV improvement, at the expense of positive predictive value (PPV) reduction. The independent normalized importance of variables for the best unguided NN was: creatinine 100%, Killip class 61%, ejection fraction 52%, age 44%, maximum creatine-kinase level 41%, glycemia 40%, left bundle branch block 35%, and weight 33%, among the top 8 predictors. Conclusions: Treatment of individual predictors of GRACE score with NN algorithms improved accuracy and discrimination power in all models with respect to the traditional logistic regression approach; nevertheless, PPV was only marginally enhanced. Unguided variable selection would be able to achieve better results in PPV terms.
Resumen Objetivo: El objetivo fue desarrollar, entrenar y probar diferentes modelos basados en algoritmos de redes neuronales (RN) para mejorar el rendimiento del score del Registro Global de Eventos Coronarios Agudos (GRACE) para predecir la mortalidad hospitalaria después de un síndrome coronario agudo. Métodos: Analizamos una base de datos prospectiva que incluía 40 variables de ingreso de 1255 pacientes con síndrome coronario agudo en un hospital comunitario. Las variables incluidas en la puntuación GRACE se usaron para entrenar y probar tres algoritmos basados en RN (modelos guiados), a saber: perceptrones multicapa de una y dos capas ocultas y una red de función de base radial. Se construyeron tres RN adicionales utilizando las 40 variables de admisión de toda la base de datos (modelos no guiados). La mortalidad esperada según el GRACE se calculó usando la ecuación de regresión logística. Resultados: En términos del área ROC y valor predictivo negativo (VPN), casi todos los algoritmos RN superaron la regresión logística. Solo los modelos de función de base radial obtuvieron un mejor nivel de precisión basado en la mejora del VPN, pero a expensas de la reducción del valor predictivo positivo (VPP). La importancia normalizada de las variables incluidas en la mejor RN no guiada fue: creatinina 100%, clase Killip 61%, fracción de eyección 52%, edad 44%, nivel máximo de creatina quinasa 41%, glucemia 40%, bloqueo de rama izquierda 35%, y peso 33%, entre los 8 predictores principales. Conclusiones: El tratamiento de las variables del score GRACE mediante algoritmos de RN mejoró la precisión y la discriminación en todos los modelos con respecto al enfoque tradicional de regresión logística; sin embargo, el VPP solo mejoró marginalmente. La selección no guiada de variables podría mejorar los resultados en términos de PPV.