Este documento trata sobre el pronóstico de la insuficiencia cardiaca. Discuten la importancia de desarrollar modelos predictivos para esta enfermedad y analizan variables como la epidemiología, etiología, diagnóstico y tratamiento. También comparan estudios de ensayos clínicos aleatorizados con estudios basados en la comunidad para analizar las tasas de mortalidad reportadas.

1. Variables sociales y
pronóstico de enfermedades
crónicas
Sesión Unidad de apoyo
Investigación Clínica
Dra. Silvia Vázquez Fernández del Pozo
6 de Abril 2011

2. Importancia e interés en desarrollar
modelos predictivos en insuficiencia
cardiaca
Definición de insuficiencia cardiaca
Epidemiología
– Incidencia
– Prevalencia
– Supervivencia
Etiología
Diagnóstico
Tratamiento

3. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
¿De qué hablamos?
Es un síndrome clínico complejo
- Síntomas típicos Disnea en reposo o con esfuerzo)
- Signos ( taquicardia, taquipnea, estertores pulmonares,
derrame pleural, elevación de la presión yugular venosa,
edema periférico, hepatomegalia)
- Evidencia objetiva de anomalía estructural
- o funcional del corazón en reposo
- (cardiomegalia, tercer tono, soplos cardiacos,
- anomalías electrocardiográficas)
Aldámiz Echevarria B. Guías Insuficiencia cardiaca. Guías Clínicas 2011; 11(7)
Atención Primaria en la Red. Disponible: http://www.fisterra.com/guias2/icc.asp

4. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
EPIDEMIOLOGIA
Afecta al 1-2% de la población
Prevalencia se duplica con cada década de edad y
se sitúa alrededor del 10% en sujetos mayores de
70 años.
Aumenta con la edad: 10-20% en grupo edad 70-80
años
Primera causa de Hospitalización en >65 años, por
delante de la enfermedad coronaria y del ictus.
– 80.000 ingresos hospitalarios/ año
Estudio Framingham:
– Incidencia aumenta con la edad, 1% al año >65 años
– Supervivencia alrededor 50% a los 5 años

5. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
ETIOLOGIA
- Cardiopatía isquémica e HTA: 70% casos
- Lesiones valvulares o congénitas (10%)
- Miocardiopatías (10%)
- Arritmias (10%)
- Alto gasto cardiaco (Anemia, sepsis, tirotoxicosis, Paget)
- Tóxicos (Alcohol, cocaína)
- Enfermedades infiltrativas (Sarcoidosis, amiloidosis)
Guías Insuficiencia cardiaca. Guías Clínicas 2011; 11(7)
Atención Primaria en la Red. Disponible: http://www.fisterra.com/guias2/icc.asp

6. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
CLASIFICACION de la insuficiencia cardiaca
Momento aparición
– IC transitoria: Aparece durante un periodo limitado de tiempo
– IC crónica: Persistente
– IC terminal: Refractaria a tratamiento
Alteración de la función del músculo cardiaco
Disminución del gasto cardiaco, deterioro función contráctil
– IC con FE Disminuida (<40%): IC Sistólica
– IC con fracción de eyección conservada ( >40-50%): IC Diastólica
En la mayoría evidencia de disfunción sistólica y diastólica
Aldámiz Echevarria B. Guías Insuficiencia cardiaca. Guías Clínicas 2011; 11(7)
Atención Primaria en la Red. Disponible: http://www.fisterra.com/guias2/icc.asp

7. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
ACC/AHA CAMBIOS ESTRUCTURALES Y NYHA IMPACTO IC A LA ACTIVIDAD
SÍNTOMAS FISICA DEL PACIENTE

8. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
DIAGNOSTICO
Signos y síntomas : claves para la detección precoz de la
enfermedad
Sospecha clínica complementada con evidencia de
anormalidad estructural o funcional del corazón
Búsqueda de factores etiológicos, precipitantes y pronósticos

9. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
DIAGNÓSTICO
Anamnesis
Exploración física
Pruebas complementarias:
– ECG, Rx Tórax, Análisis de sangre y orina
– Hemograma
– Bioquímica ( glucemia, función renal, fx hepática, perfil lipídico,
iones, proteinograma), Hb1c, hormonas tiroideas y sedimento
urinario, enzimas cardiacas
Péptidos natriuréticos ( ANP y BNP)
Se producen en las células miocardio, signo indirecto del aumento de
presión en cavidades cardiacas, por lo que puede ser indicador de IC
Ecocardiograma
información anatomía cardiaca, movilidad de las paredes y de la
función valvular

10. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
TRATAMIENTO
Objetivos:
– Prevenir la progresión de la IC
– Disminuir la morbilidad y mortalidad
– Imprescindible Dx Etiológico: enfermedad coronaria vs
valvulopatías.
Tratamiento
– Recomendaciones generales
– Tratamiento no farmacológico
– Tratamiento farmacológico

11. Insuficiencia cardiaca TRATAMIENTO
Recomendaciones generales
Educación del paciente y su familia
Conocimiento de la enfermedad y tratamiento, favorecer el
autocontrol
Control diario del peso, ingesta y diuresis
– Cambios bruscos en estos parámetros pueden indicar descompensación
de la enfermedad
– La falta de adherencia a tratamiento principal causa de
descompensación de la IC.
Ejercicio físico
Dieta e ingesta de líquidos
– (Restricción de la ingesta de sal en IC sintomática para prevenir la
retención de líquidos)
Recomendación de no fumar ni beber alcohol
Control FR cardiovascular: HTA, obesidad, hipercolesterolemia,
dislipemias

12. Insuficiencia cardiaca
TRATAMIENTO
- IECAS (IC disfunción sistólica (FE≤40%)
- BETA-BLOQUEANTES (tratamiento inicial de la IC sintomática por
disfunción sistólica (FE≤40%)
– Progresión más lenta de la enfermedad
– Mejoría sintomática
– Mejor tolerancia al ejercicio
– Mejoría de la función ventricular
– Disminución de la mortalidad
- ANTAGONISTAS DE RECEPTORES DE ANGIOTENSINA II (ARA II)
- ANTAGONISTAS DE ALDOSTERONA
- DIURÉTICOS
- ASOCIACION DE NITRATOS E HIDRALAZINA
- DIGOXINA
- ANTAGONISTAS DEL CALCIO
- ANTICOAGULANTES, ESTATINAS, ANTIAGREGANTES
PLAQUETARIOS

13. Importancia e interés en desarrollar modelos
predictivos en insuficiencia cardiaca
Knowledge of mortality predictors can be used to generate
predictive models that can aid clinicians' decision making, in
particular by identifying patients who are at high or low risk of
death.
Such risk-assessment methods have been developed for acute
myocardial infarction but not for heart failure.
Risk prediction models may be used in patient counseling to
initiate the discussion about end-of-life issues and also may be
used for quality-of-care outcome

14. Modelos pronósticos en IC
Randomized Trials vs Community – Based Studies
Population Study
Randomized Trials Community Based Study
• Rigid criteria for establishing the • Include many patients who have only
diagnosis diastolic failure
• Usually include patients who have a Low • Usually not include patients who have a
ventricular Ejection Fraction ( LVEF) Low ventricular Ejection Fraction
• Symptoms: More advanced •Symptoms: Self-reported or based on a
qualyfing scale
• More rigid criteria for background theraphy “
Optimal medical therapy” • Less rigid criteria for background theraphy
• Younger patients with less comorbid • Aging patients with comorbid disease
disease Less active angina
• More active angina
• Exclude patients with heart Failure
• Include Patients with heart Failure
secondary: valvular heart disease, thiroid
secondary: valvular heart disease, thiroid
disease, miocarditis
disease, miocarditis
• More closely followed up personal trained
in HF management
• Mortality rates may not necessarily translate
• Mortality Rates for mild, moderate and severe
into community practice
heart failure

15. Modelos pronósticos en IC
Randomized Trials vs Community – Based Studies
Mortality Rates
Randomized Trials Community Based Study
SOLVD Prevention Study FRAMINGHAM STUDY
Studies of Left Ventricular Dysfunction 1 Year mortality : 17%,
Yearly mortality rates were not available from 2 years mortality : 30%
Trials
10 year mortality 78%.
This mortality comparable to patients in the
moderate category in Randomized Trials
NHANES
(Lonitudinal epidemiological study designed to
determine the prevalence and mortality rate of
heart failure in noninstitucionalized subjects.
-10 year mortality 42,8%
-Patients self-reported heart failure 37,6%
- Patients who had heart failure defined by clinical
score 15 years mortality 56%

16. PROGNOSIS DETERMINATION IN
HEART FAILURE.
Clasificación de las variables: Clasificación de las variables
Factores Neurohormonales en función del valor
Función ventricular/ pronóstico:
Características
Hemodinámicas Strong Predictors
Características
Moderate predictors
demográficas
Signos y síntomas
Weak predictor
Características
electrofisiológicas
Tratamiento
Eichhorn EJ. A A Symposium: Prognosis Determination in Heart Failure. The American Journal of medicine 2001;110 (7A

17. Proposed Predictors of Outcomes in
Chronic Heart Failure.
Neurohormones
A Symposium: Prognosis Determination in Heart Failure: Eichhorm. The
American Journal of Medicine 2001;110 7 A

19. A Symposium predictors of Heart
Failure
Funcion ventricular,Comorbilidad,
NYHA class

20. ECG,
Tratamiento

21. Conditions associated with a Poor Prognosis in
Heart Failure.
According to ESC guidelines 2008
Dickstein K et al. Acute and Chronic Heart Failure ( Diagnosis
and Treatment). ESC Clinical Practice Guidelines 2008; Eur
Heart J 2008;29:2388-2442

22. JAMA. 2003;290:2581-2587

23. JAMA. 2003;290:2581-2587
OBJETIVOS:
Identificar factores de predicción de mortalidad y de desarrollar
y validar un modelo utilizando información disponible en el ingreso
hospitalario.
DISEÑO, Escenario y participantes:
Estudio retrospectivo de 4.031 pacientes de base comunitaria que
presentan IC en los hospitales en Ontario (Canadá).
- Cohorte de derivación (n=2624) desde 1999-2001
- Cohorte de validación ( n=1407) de 1997-1999

25. Multivariable Predictors of Mortality

26. EPIDEMIOLOGIC RESEARCH ON HEALTH DISPARITIES
Epidemiologic Research on
Health Disparities. Some
Thought and history
Epidemiologic Research on Health Disparities: Some Thoughts on History and Current
Developments. Epidemiologic Reviews 2009; 31 Sherman J

27. EPIDEMIOLOGIC RESEARCH ON HEALTH DISPARITIES
Epidemiologic Research on
Health Disparities. Some
Thought and history
Epidemiologic Research on Health Disparities: Some Thoughts on History and Current
Developments. Epidemiologic Reviews 2009; 31 Sherman J

28. EPIDEMIOLOGIC RESEARCH ON HEALTH DISPARITIES
Risk
Epidemiologic Research on
Health Disparities. Some
Thought and history
Epidemiologic Research on Health Disparities: Some Thoughts on History and Current
Developments. Epidemiologic Reviews 2009; 31 Sherman J

29. EPIDEMIOLOGIC RESEARCH ON HEALTH DISPARITIES
Risk
Epidemiologic Research on
Health Disparities. Some
Thought and history
Epidemiologic Research on Health Disparities: Some Thoughts on History and Current
Developments. Epidemiologic Reviews 2009; 31 Sherman J

30. EPIDEMIOLOGIC RESEARCH ON HEALTH DISPARITIES
Risk
Epidemiologic Research on
Health Disparities. Some
Thought and history
Epidemiologic Research on Health Disparities: Some Thoughts on History and Current
Developments. Epidemiologic Reviews 2009; 31 Sherman J

31. Valor pronóstico de variables sociales
Definición de entorno o valoración social del
paciente
Se tiene en cuenta el entorno social y aspectos del
paciente en los estudios modelos predictivos ¿???
Cuáles son las variables consideradas…. ¿???
En enfermedades cardiovasculares ¿??
…. En insuficiencia cardiaca ¿????
Y Comparar con otros entornos ¿????

32. Frase del día……

33. Cómo se mide
Social relationships defined and measured in differents
and diverse ways
Functional Aspects
The social interactions that are intented to be supportive ( Received
social support) and the beliefs and perceptions of support
availability held by the individual ( perceived social support)
Estructural Aspects The degree of Integration social network
Unclear whether any single aspects of social relationships is ……
more predictive

34. Social Relationships and Mortality
Risk: A Meta- analytic Review.
Medidas (I)
PLoS Med 2010 7(7): e1000316

35. Social Relationships and Mortality
Risk: A Meta- analytic Review
Medidas (II)
PLoS Med 2010 7(7): e1000316

36. Preguntas que pretende dar respuesta
el Meta análisis
What is the overall magnitude of the association
between social relationships differentially impact
the risk of mortality?
Do structural versus functional aspects of social
relationships differentially impact the risk for
mortality?

37. Preguntas que pretende dar respuesta
el Meta análisis
Is the association moderated by participant
characteristics ( age , gender, health status, cause of
mortality ) or by study characteristics ( length of
clinical follow-up, inclusion of statistical controls?
Is the influence of social relationships on mortality a
gradient or threshold effect?

38. 1. What is the overall magnitude of the association
between social relationships differentially impact
the risk of mortality?
Across 148 studies (308,849 participants),
OR = 1.50 (95% CI 1.42 to 1.59)
indicating a 50% increased likelihood of survival for participants with
stronger social relationships
This finding remained consistent across age, initial health status, sex, cause
of death and follow -up
PLoS Med 2010 7(7): e1000316

39. Preguntas que pretende dar respuesta
el Meta análisis
Do structural versus functional aspects
of social relationships differentially
impact the risk for mortality?

40. Evaluación Funcional del apoyo social
Mortalidad por todas las causas y específica cardiovascular
OR: 1.46 (IC95%:1.28-1.66)
PLoS Med 2010 7(7): e1000316

41. Evaluación Estructural del apoyo social
Mortalidad por todas las causas y específica cardiovascular
PLoS Med 2010 7(7): e1000316

42. Evaluación Estructural del apoyo social
Predictor de mortalidad por todas las causas y específica cardiovascular
OR:1.57 (IC95%:1.46-1.70) PLoS Med 2010 7(7): e1000316

43. Evaluación Combinada del apoyo social
Mortalidad por todas las causas y específica cardiovascular
PLoS Med 2010 7(7): e1000316

44. Evaluación Combinada del apoyo social
Mortalidad por todas las causas y específica cardiovascular
OR: 1.44 (IC95%:1.32-1.58) PLoS Med 2010 7(7): e1000316

45. Preguntas que pretende dar respuesta
el Meta análisis
Do structural versus functional aspects
of social relationships differentially
impact the risk for mortality?
Estructural (n=63) ; OR:1,57 (IC95% = 1,46 -1,70)
Functional (n=24) OR:1,46 (IC95% = 1,28 -1,66)
Combined (n=61) OR:1,44 (IC95% = 1,32 -1,58)

46. Preguntas que pretende dar respuesta
el Meta análisis
Is the association moderated by participant
characteristics ( age , gender, health status, cause of
mortality ) or by study characteristics ( length of
clinical follow-up, inclusion of statistical controls?
Is the influence of social relationships on mortality a
gradient or threshold effect?

47. Social Relationships and
Mortality Risk: A Meta- analytic
Review
PLoS Med 2010 7(7): e1000316

48. Nuestra contribución ?????.............
Biological and Social variables

49. Variables consideradas
Demográficas. Edad, sexo, vive en medio rural o urbano.
Clínicas : Signos y síntomas, comorbilidad, factores de riesgo
cardiovascular
Parámetros laboratorio: hemograma, bioquímico; enzimas
cardiacas
Pruebas diagnósticas : ECG, Ecocardiograma, coronariografía
Tratamiento farmacológico: IECAS, Beta-bloqueantes etc…
Consejo Estilos de vida saludables
Apoyo social y entorno: vive solo, con familia, institucionalizado
Autonomía del paciente: independencia para las actividades
básicas de la vida diaria e instrumentales

50. KEY DETERMINANTS OF HEALTH RISK DISPARITIES IN MORTALITY
Epidemiologic Research on
Health Disparities. Some
Thought and history

51. Sesión Unidad de Apoyo Investigación Clínica
Variables sociales y pronóstico
enfermedades crónicas
Gracias por su atención