RESUMO
Abstract Background: Currently, there is no validated multivariate model to predict probability of obstructive coronary disease in patients with acute chest pain. Objective: To develop and validate a multivariate model to predict coronary artery disease (CAD) based on variables assessed at admission to the coronary care unit (CCU) due to acute chest pain. Methods: A total of 470 patients were studied, 370 utilized as the derivation sample and the subsequent 100 patients as the validation sample. As the reference standard, angiography was required to rule in CAD (stenosis ≥ 70%), while either angiography or a negative noninvasive test could be used to rule it out. As predictors, 13 baseline variables related to medical history, 14 characteristics of chest discomfort, and eight variables from physical examination or laboratory tests were tested. Results: The prevalence of CAD was 48%. By logistic regression, six variables remained independent predictors of CAD: age, male gender, relief with nitrate, signs of heart failure, positive electrocardiogram, and troponin. The area under the curve (AUC) of this final model was 0.80 (95% confidence interval [95%CI] = 0.75 - 0.84) in the derivation sample and 0.86 (95%CI = 0.79 - 0.93) in the validation sample. Hosmer-Lemeshow's test indicated good calibration in both samples (p = 0.98 and p = 0.23, respectively). Compared with a basic model containing electrocardiogram and troponin, the full model provided an AUC increment of 0.07 in both derivation (p = 0.0002) and validation (p = 0.039) samples. Integrated discrimination improvement was 0.09 in both derivation (p < 0.001) and validation (p < 0.0015) samples. Conclusion: A multivariate model was derived and validated as an accurate tool for estimating the pretest probability of CAD in patients with acute chest pain.
Resumo Fundamento: Atualmente, não existe um modelo multivariado validado para predizer a probabilidade de doença coronariana obstrutiva em pacientes com dor torácica aguda. Objetivo: Desenvolver e validar um modelo multivariado para predizer doença arterial coronariana (DAC) com base em variáveis avaliadas à admissão na unidade coronariana (UC) devido a dor torácica aguda. Métodos: Foram estudados um total de 470 pacientes, 370 utilizados como amostra de derivação e os subsequentes 100 pacientes como amostra de validação. Como padrão de referência, a angiografia foi necessária para descartar DAC (estenose ≥ 70%), enquanto a angiografia ou um teste não invasivo negativo foi utilizado para confirmar a doença. Foram testadas como preditoras 13 variáveis basais relacionadas à história médica, 14 características de desconforto torácico e oito variáveis relacionadas ao exame físico ou testes laboratoriais. Resultados: A prevalência de DAC foi de 48%. Por regressão logística, seis variáveis permaneceram como preditoras independentes de DAC: idade, gênero masculino, alívio com nitrato, sinais de insuficiência cardíaca, e eletrocardiograma e troponina positivos. A área sob a curva (area under the curve, AUC) deste modelo final foi de 0,80 (intervalo de confiança de 95% [IC95%] = 0,75 - 0,84) na amostra de derivação e 0,86 (IC95% = 0,79 - 0,93) na amostra de validação. O teste de Hosmer-Lemeshow indicou uma boa calibração em ambas as amostras (p = 0,98 e p = 0,23, respectivamente). Em comparação com o modelo básico contendo eletrocardiograma e troponina, o modelo completo ofereceu um incremento na AUC de 0,07 tanto na amostra de derivação (p = 0,0002) quanto na de validação (p = 0,039). A melhoria na discriminação integrada foi de 0,09 nas amostras de derivação (p < 0,001) e validação (p < 0,0015). Conclusão: Um modelo multivariado foi derivado e validado como uma ferramenta acurada para estimar a probabilidade pré-teste de DAC em pacientes com dor torácica aguda.
Assuntos
Humanos , Masculino , Feminino , Adulto , Pessoa de Meia-Idade , Idoso , Dor no Peito/diagnóstico , Doença da Artéria Coronariana/diagnóstico , Modelos Estatísticos , Troponina/sangue , Dor no Peito/classificação , Dor no Peito/tratamento farmacológico , Doença da Artéria Coronariana/mortalidade , Doença da Artéria Coronariana/diagnóstico por imagem , Fatores Sexuais , Doença Aguda , Análise Multivariada , Valor Preditivo dos Testes , Sensibilidade e Especificidade , Fatores Etários , Angiografia Coronária , Área Sob a Curva , Eletrocardiografia/métodos , Nitratos/uso terapêuticoRESUMO
The ACUITY and CRUSADE scores are validated models for prediction of major bleeding events in acute coronary syndrome (ACS). However, the comparative performances of these scores are not known. To compare the accuracy of ACUITY and CRUSADE in predicting major bleeding events during ACS. This study included 519 patients consecutively admitted for unstable angina, non-ST-elevation or ST-elevation myocardial infarction. The scores were calculated based on admission data. We considered major bleeding events during hospitalization and not related to cardiac surgery, according to the Bleeding Academic Research Consortium (BARC) criteria (type 3 or 5: hemodynamic instability, need for transfusion, drop in hemoglobin ≥ 3 g, and intracranial, intraocular or fatal bleeding). Major bleeding was observed in 31 patients (23 caused by femoral puncture, 5 digestive, 3 in other sites), an incidence of 6%. While both scores were associated with bleeding, ACUITY demonstrated better C-statistics (0.73, 95% CI = 0.63 - 0.82) as compared with CRUSADE (0.62, 95% CI = 0.53 - 0.71; p = 0.04). The best performance of ACUITY was also reflected by a net reclassification improvement of + 0.19 (p = 0.02) over CRUSADE’s definition of low or high risk. Exploratory analysis suggested that the presence of the variables ‘age’ and ‘type of ACS’ in ACUITY was the main reason for its superiority. The ACUITY Score is a better predictor of major bleeding when compared with the CRUSADE Score in patients hospitalized for ACS.
Os escores ACUITY e CRUSADE são modelos validados para a predição de eventos de sangramento maior na síndrome coronariana aguda (SCA). Os desempenhos comparativos desses escores, entretanto, são desconhecidos. Comparar a acurácia dos escores ACUITY e CRUSADE para a predição de eventos de sangramento maior nas SCA. Este estudo incluiu 519 pacientes admitidos consecutivamente por angina instável e infarto do miocárdio com e sem supradesnivelamento do segmento ST. Os escores foram calculados tendo por base dados da admissão. Definiu-se sangramento maior como sendo o tipo 3 ou tipo 5 do Consórcio de Pesquisa Acadêmica de Sangramento ( Observou-se sangramento maior em 31 pacientes (23 causados por punção femoral, 5 digestivos e 3 em outros locais), sendo a incidência de 6%. Embora os dois escores tenham se associado com sangramento, o ACUITY demonstrou melhor estatística C (0,73, IC 95% = 0,63 – 0,82) do que o CRUSADE (0,62, IC 95% = 0,53 -0,71; p = 0,04). O melhor desempenho do ACUITY foi também evidenciado pela reclassificação líquida de + 0,19 (p = 0,02) em relação à definição de baixo ou alto risco do CRUSADE. A análise exploratória sugeriu que a presença das variáveis ‘idade’ e ‘tipo de SCA’ no ACUITY foi a principal razão para sua superioridade. O escore ACUITY mostrou-se superior ao CRUSADE para a predição de sangramento maior em pacientes hospitalizados por SCA.