Trabajo presentado en el Congreso de la SAC 2021.
Autores: Espinoza Juan Carlos, Seoane Leonardo, Verna Guillermo, Piccinini Fernando, Vrancic Juan Mariano, Navia Daniel Oscar
Introducción
La fibrilación auricular postoperatoria después de la cirugía cardíaca se asocia con una mayor incidencia de complicaciones en dicho período, aumento de la mortalidad, la estadía y el costo de las hospitalizaciones, e inclusive aumento de la mortalidad a largo plazo. Por eso, deben realizarse esfuerzos para minimizar su incidencia. Una opción es identificando a los pacientes con mayor riesgo de sufrir esta arritmia luego de una cirugía cardíaca.
Objetivos
Desarrollar y validar una puntuación clínica (score) para predecir fibrilación auricular luego de la cirugía cardíaca.
Métodos
Se utilizó información recolectada en forma prospectiva mediante el uso de la base de datos, la cual se utiliza en forma diaria para la asistencia médica. Se incluyeron 5.148 pacientes sometidos a cirugía cardiaca entre el año 2004 y el 2014. Se excluyeron aquellos con fibrilación auricular y/o implante de marcapasos previo a la cirugía (n=436).
El modelo de puntuación se desarrolló en una submuestra del 70% seleccionada al azar (conjunto de datos Prueba, n = 3.267), y luego se validó en el 30% restante de la muestra original (conjunto de datos Validación, n = 1.445). Para seleccionar las variables que se utilizarían en la puntuación, se realizó un análisis univariado mediante chi cuadrado, prueba de Fisher y regresión logística binaria. Después de seleccionar las variables asociadas con nuestra variable dependiente (fibrilación auricular postoperatoria), se ajustó un modelo de regresión logística escalonada (stepwise regression) para elegir los predictores independientes a incluir en el modelo en 1.000 muestras obtenidas por bootstrap (remuestreo) del conjunto de datos Prueba. Finalmente, se aplicó el modelo de puntuación generado en el conjunto de datos Prueba al conjunto de datos Validación para evaluar la precisión de la puntuación en la predicción de la fibrilación auricular postoperatoria. Para medir y comparar la precisión predictiva del modelo en los conjuntos de datos de Prueba y Validación, se generaron curvas de características operativas del receptor (ROC) y compararon sus estadísticos C.
Resultados
La frecuencia global observada de fibrilación auricular postoperatoria en toda la muestra fue del 18,4%. La probabilidad predictiva resultante de tener FA postoperatoria estuvo comprendida entre un mínimo de 1,28% y un máximo de 72,41%. Las variables incluídas en el modelo predictivo final fueron: edad, género, insuficiencia renal crónica, disfunción ventricular izquierda, medicación con estatinas, y la cirugía realizada con bomba extracorpórea. El área bajo la curva ROC en el Grupo Prueba fue 0,71 (IC 95% 0,69 – 0,73) y fue similar al del Grupo Validación 0,71 (IC 95% 0,68 – 0,74). La frecuencia de FA postoperatoria en cada nivel de puntuación del Grupo Validación estuvo comprendida dentro del intervalo de confianza del 95% del Grupo Prueba. Esto demuestra la validez del modelo predictivo en todos los 
niveles del sistema de puntuación.
Conclusiones
El presente estudio proporciona un sistema de puntuación clínica para predecir fibrilación auricular postoperatoria luego de una cirugía cardiaca, y lo valida en una población comparable, lo que puede ayudar a la planificación de futuras intervenciones para prevenir la fibrilación auricular postoperatoria.