RESUMO
Resumo Fundamento Embora muitos modelos de risco tenham sido desenvolvidos para prever o prognóstico na insuficiência cardíaca (IC), esses modelos raramente são úteis para o clínico, pois incluem múltiplas variáveis que podem ser demoradas para serem obtidas, são geralmente difíceis de calcular e podem sofrer de overfitting estatístico. Objetivos Investigar se um modelo mais simples, nomeadamente o escore ACEF-MDRD, poderia ser usado para prever a mortalidade em um ano em pacientes com IC. Métodos 748 casos do registro SELFIE-HF tinham dados completos para calcular o escore ACEF-MDRD. Os pacientes foram agrupados em tercis para análise. Para todos os testes, um valor de p <0,05 foi aceito como significativo. Resultados Significativamente mais pacientes dentro do tercil ACEF-MDRD alto (30,0%) morreram dentro de um ano, em comparação com outros tercis (10,8% e 16,1%, respectivamente, para ACEF-MDRD baixo e ACEF-MDRD med , p<0,001 para ambas as comparações). Houve uma diminuição gradual na sobrevida em um ano à medida que o escore ACEF-MDRD aumentou (log-rank p<0,001). ACEF-MDRD foi preditor independente de sobrevida após ajuste para outras variáveis (OR: 1,14, IC95%:1,04 - 1,24, p=0,006). O escore ACEF-MDRD ofereceu precisão semelhante ao escore GWTG-HF para prever a mortalidade em um ano (p=0,14). Conclusões ACEF-MDRD é um preditor de mortalidade em pacientes com IC e sua utilidade é comparável a modelos semelhantes, porém mais complicados.
Abstract Background While many risk models have been developed to predict prognosis in heart failure (HF), these models are rarely useful for the clinical practitioner as they include multiple variables that might be time-consuming to obtain, they are usually difficult to calculate, and they may suffer from statistical overfitting. Objectives To investigate whether a simpler model, namely the ACEF-MDRD score, could be used for predicting one-year mortality in HF patients. Methods 748 cases within the SELFIE-HF registry had complete data to calculate the ACEF-MDRD score. Patients were grouped into tertiles for analyses. For all tests, a p-value <0.05 was accepted as significant. Results Significantly more patients within the ACEF-MDRD high tertile (30.0%) died within one year, as compared to other tertiles (10.8% and 16.1%, respectively, for ACEF-MDRD low and ACEF-MDRD med , p<0.001 for both comparisons). There was a stepwise decrease in one-year survival as the ACEF-MDRD score increased (log-rank p<0.001). ACEF-MDRD was an independent predictor of survival after adjusting for other variables (OR: 1.14, 95%CI:1.04 - 1.24, p=0.006). ACEF-MDRD score offered similar accuracy to the GWTG-HF score for predicting one-year mortality (p=0.14). Conclusions ACEF-MDRD is a predictor of mortality in patients with HF, and its usefulness is comparable to similar yet more complicated models.
RESUMO
Resumo Fundamentos A determinação precisa do colesterol de lipoproteína de baixa densidade (LDL-C) é importante para se alcançar concentrações de LDL-C recomendadas por diretrizes e para reduzir resultados cardiovasculares adversos em pacientes diabéticos. A equação de Friedewald comumente usada (LDL-Cf) produz resultados imprecisos em pacientes diabéticos devido a dislipidemia diabética associada. Recentemente, duas novas equações - Martin/Hopkins (LDL-CMH) e Sampson (LDL-Cs) - foram desenvolvidas para melhorar a precisão da estimativa de LDL-C, mas os dados são insuficientes para sugerir a superioridade de uma equação sobre a outra. Objetivos O presente estudo comparou a precisão e a utilidade clínica das novas equações de Martin/Hopkins e Sampson em pacientes diabéticos. Método Foram incluídos no estudo quatrocentos e dois (402) pacientes com diabetes. O risco cardiovascular dos pacientes e as metas de LDL-C foram calculadas por diretrizes europeias. As concentrações de LDL-Cmh, LDL-Cs, e LDL-Cf calculadas foram comparadas à concentração de LDL-C direto (LDL-Cd) para testar a concordância entre essas equações e LDL-Cd. Um P valor <0,05 foi aceito como estatisticamente significativo. Resultados A LDL-CMH e a LDL-Cs tiveram concordância melhor com o LDL-Cd em comparação com a LDL-Cf, mas não houve diferenças estatísticas entre as novas equações para concordância com o LDL-Cd (Alfa de Cronbach de 0,955 para ambos, p=1). Da mesma forma, a LDL-CMH e a LDL-Cs tinham um grau semelhante de concordância com o LDL-Cd para determinar se o paciente estava dentro da meta de LDL-C (96,3% para LDL-Cmh e 96,0% para LDL-Cs), que eram ligeiramente melhores que a LDL-Cf (94,6%). Em pacientes com uma concentração de triglicérides >400 mg/dl, a concordância com o LDL-Cd foi ruim, independentemente do método usado. Conclusão As equações de Martin/Hopkins e Sampson mostram uma precisão similar para o cálculo de concentrações de LDL-C nos pacientes com diabetes, e ambas as equações são ligeiramente melhores que a equação de Friedewald.
Abstract Background The accurate determination of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) is important to reach guideline-recommended LDL-C concentrations and to reduce adverse cardiovascular outcomes in diabetic patients. The commonly used Friedewald equation (LDL-Cf), gives inaccurate results in diabetic patients due to accompanying diabetic dyslipidemia. Recently two new equations - Martin/Hopkins (LDL-Cmh) and Sampson (LDL-Cs) - were developed to improve the accuracy of LDL-C estimation, but data are insufficient to suggest the superiority of one equation over the other one. Objective The present study compared the accuracy and clinical usefulness of novel Martin/Hopkins and Sampson equations in diabetic patients. Methods This study included 402 patients with diabetes. Patients' cardiovascular risk and LDL-C targets were calculated per European guidelines. Calculated LDL-Cmh, LDL-Cs, and LDL-Cf concentrations were compared with direct LDL-C concentration (LDL-Cd) to test agreement between these equations and LDL-Cd. A p-value <0.05 was accepted as statistically significant. Results Both LDL-Cmh and LDL-Cs had a better agreement with LDL-Cd as compared to LDL-Cf, but no statistical differences were found among novel equations for agreement with LDL-Cd (Cronbach's alpha 0.955 for both, p=1). Likewise, LDL-Cmh and LDL-Cs showed a similar degree of agreement with LDL-Cd in determining whether a patient was in a guideline-recommended LDL-C target (96.3% for LDL-Cmh and 96.0% for LDL-Cs), which were marginally better than LDL-Cf (94.6%). In patients with a triglyceride concentration >400 mg/dl, agreement with LDL-Cd was poor, regardless of the method used. Conclusion Martin/Hopkins and Sampson's equations show a similar accuracy for calculating LDL-C concentrations in patients with diabetes, and both equations were marginally better than the Friedewald equation.