Validación externa de modelos predictivos de daño renal agudo tras cirugía cardiacaestudio prospectivo multicéntrico

Resumen

El grupo de Cleveland Clinic liderado por Demirjian et al. en Estados Unidos desarrolló en 2012 cuatro modelos predictivos de daño renal asociado a cirugía cardiaca. Para la aplicación generalizada de dichos modelos predictivos se requiere ensayarlos en una población diferente a la que los originó. El objetivo de nuestro estudio fue realizar una validación externa de los modelos predictivos propuestos por Demirjian en la población española. Para ello, el Grupo Español de Disfunción Renal en Cirugía Cardiaca diseñó un estudio prospectivo multicéntrico, en el que participaron 23 hospitales españoles entre 2012 y 2013. Se recogieron 1067 pacientes reclutados de manera consecutiva, de los que se excluyeron 56 por no tener recogidas variables importantes para el cálculo de las escalas predictivas, de modo que el análisis final se realizó de un total de 1014 pacientes. Los cuatro modelos predictivos de daño renal agudo asociado a cirugía cardiaca se basaban en variables preoperatorias e intra y preoperatorias para predecir el riesgo de diálisis y el resultado compuesto de duplicar las cifras de creatinina sérica o de requerir diálisis en el postoperatorio de cirugía cardiaca. Resultados: Un 3.4% de los pacientes requirieron diálisis y un 9.4% duplicaron creatinina sérica o requirieron diálisis. La discriminación de la validación externa de los modelos predictivos se analizó mediante el área bajo la curva. Las áreas bajo la curva para los modelos predictivos de diálisis fue de 0.79 para el modelo que usa variables preoperatorias y de 0.80 para el que usa variables tanto pre- como intraoperatorias. El modelo predictivo del resultado compuesto de duplicar las cifras de creatinina o requerir diálisis que usa variables preoperatorias mostró un área bajo la curva de 0.76. Y el modelo predictivo del resultado compuesto que usa variables tanto pre- como intraoperatorias mostró un área bajo la curva de 0.70. Comparando estas últimas entre sí, la que usa variables tanto pre- como intraoperatorias mostraba mejor capacidad de discriminación. Los cuatro modelos predictivos mostraban una mala calibración en la población española según los test de calibración de Hosmer-Lemershow, gráficos de calibración y la intersección y la pendiente. Conclusiones: La falta de calibración de los modelos predictivos propuestos por Demirjian en la población española, junto con el elevado número de variables que se requieren para su cálculo limitan su aplicabilidad.