Estimación del riesgo en cirugía cardíaca en el "mundo real": ArgenSCORE ajustado al centro / Cardiovascular Surgery Risk Assessment in the "Real World": ArgenSCORE Adjusted by Center

RESUMEN Introducción: El ArgenSCORE tiene una versión original (I) desarrollada en 1999 sobre una población con mortalidad del 8% y una versión II (recalibración del modelo en 2007) sobre una población con una mortalidad del 4%. Evaluamos en el registro CONAREC XVI la hipótesis de que el ArgenSCORE II podría estimar mejor el riesgo de mortalidad intrahospitalaria en los centros con baja mortalidad; en cambio, el ArgenSCORE I estimaría mejor la mortalidad en los centros con alta mortalidad. Material y métodos: Se analizaron 2548 pacientes de 44 centros del registro prospectivo y multicéntrico en cirugía cardíaca, CONAREC XVI. En cada centro se evaluó la mortalidad media observada (MO) y se calculó la mortalidad estimada media (ME) aplicando ambas versiones del ArgenSCORE. Se calculó la relación MO/ME de cada centro para los dos modelos y se evaluó si había diferencias significativas mediante el test Z. Resultados: La mortalidad intrahospitalaria del registro fue del 7,69%. El 75% de los centros (33/44) presentaban una mortalidad mayor del 6%. En centros con mortalidad menor del 6%, al aplicar el ArgenSCORE II, la relación MO/ME mostró valores cercanos a 1 y sin diferencias significativas. En centros con mortalidad mayor del 6%, el ArgenSCORE II subestima significativamente el riesgo. En cambio, cuando se aplica en estos centros el ArgenSCORE I, la relación MO/ME es cercana a 1 (sin diferencias significativas). Conclusiones: En centros con mortalidad menor del 6%, es recomendable utilizar el ArgenSCORE II-recalibrado; en centros con mortalidad mayor del 6%, tiene mejor desempeño el ArgenSCORE I-original.

ABSTRACT Background: The ArgenSCORE I was developed in 1999 on a population with 8% mortality. The ArgenSCORE II emerged after recalibrating the original model in 2007 on a validation population with 4% mortality. Using the CONAREC XVI registry, we evaluated the hypothesis that the ArgenSCORE II could better predict the risk of in-hospital mortality in centers with low mortality, whereas the ArgenSCORE I could better predict mortality in centers with high mortality. Methods: A total of 2548 patients from 44 centers of the prospective and multicenter cardiac surgery CONAREC XVI registry, were analyzed. Mean observed mortality (OM) and mean expected mortality (EM) were estimated applying both versions of the ArgenSCORE. The OM/EM ratio was calculated in each center for both models and the Z test was used to evaluate significant differences. Results: In-hospital mortality was 7.69% for the entire registry. In 75% of the centers (33/44) mortality was >6%. In centers with mortality <6%, the OM/EM ratio was close to 1 after applying the ArgenSCORE II, without significant differences. In centers with mortality >6%, the ArgenSCORE II significantly underestimated the risk. On the contrary, when the ArgenSCORE I was applied in these centers, the OM/EM ratio was close to 1, without significant differences. Conclusions: The recalibrated ArgenSCORE II is recommended in centers with mortality <6%, while in those with mortality >6% the original ArgenSCORE I has better performance.

An analysis of death trends in Argentina, 1990-2017, with emphasis on the effects of economic crises.

BACKGROUND: Economic crises have heterogeneous effects on population-level mortality between high- and low- or middle-income countries. Argentina - a middle income country- has suffered economic crises repeatedly over the past 30 years and is a model case study for the effects of economic crises on mortality. METHODS: Over 28 years (1990-2017), all death records in Argentina were analysed at the most disaggregated level possible (departments, that is, second-level administrative divisions). Age-and-sex-standardized all-cause mortality, premature death (<75 years) and the probability of death at different ages for both the entire population and each socio-economic quintile were calculated by level of unsatisfied basic needs (UBNs). Standardized rates are reported as biannual average and 95% confidence interval. RESULTS: Considered globally since the beginning of the series and using the 1990-1 biennium as a reference category, the standardized death rate was significantly reduced from biennium 2 (1992-3) to biennium 14 (2016-7), interrupted by two statistically significant increases in mortality, in years 2002-3 and 2016-7. In 2002-3, women had greater increase in mortality than men, and in 2016-7, even more so. The probability of dying before 75 years of age increased significantly in the last biennium, mostly among people between 50 and 74 years in the most deprived quintiles. CONCLUSIONS: Despite significant overall improvement over time, economic crises impose severe increases in mortality, especially among vulnerable groups such as the poor, the elderly, and women.

Evaluación de la habilidad de la lectura crítica en residentes de cardiología / Assessment of Critical Reading Ability in Cardiology Residents

Introducción: En los últimos años ha surgido con fuerza el concepto outcome-based education, que enfatiza la conveniencia de establecer con claridad las competencias profesionales a lograr. En la normativa vigente se especifica la habilidad para interpretar los resultados de la investigación y hacer una lectura crítica de las publicaciones científicas como una de las competencias del médico cardiólogo. Objetivo: Indagar la capacidad de los residentes para interpretar las pruebas estadísticas más frecuentemente utilizadas en los trabajos de investigación. Material y métodos: Cuestionario de 17 preguntas de selección múltiple, desarrollado y validado por Pizarro y colaboradores. Puntaje máximo posible: 17 puntos. Se establecieron cuatro niveles de dominio de la habilidad para la lectura crítica según cantidad de respuestas correctas: ninguna (menos de 5 puntos), insuficiente (entre 5 y 9 puntos), bueno (entre 10 y 14 puntos) y muy bueno (15 y más). Resultados: En mayo de 2016, 169 residentes de cardiología respondieron el cuestionario de forma anónima y voluntaria. El 29% menciona formación previa en el tema, el 88% dice que en la residencia se realizan regularmente ateneos bibliográficos. - Rango de respuestas correctas: 0-15. - Promedio: 7,56 ± 1,66. - Mediana: 7 (intervalo intercuartil 4-8,5). - Cronbach: 0,81. En promedio, se respondió correctamente el 44% del cuestionario, sin diferencias significativas entre hombres y mujeres (45% vs. 43%; p = 0,34) ni entre los que tenían y los que no tenían formación previa en estadística (45% vs. 43%; p = 0,39). Se encontró diferencia significativa entre egresados de universidad argentina y de extranjera (45% vs. 36%; p < 0,045). Conclusiones: El 73% de los residentes mostraron un nivel insuficiente de los conocimientos necesarios para interpretar los trabajos de investigación. Los resultados son similares a los de otros estudios publicados. Sería interesante revisar las estrategias de enseñanza y analizar su grado de eficacia.

Inequidad social, lugar de residencia y muerte prematura por cualquier causa en la Argentina / Social Inequity, Place of Residence and All-Cause Premature Death in Argentina

Introducción: Aunque recientemente se reportó la relación entre la muerte prematura y la condición socioeconómica en la Argentina, no existen análisis sobre el impacto que dicha condición tiene en distintas regiones del país. Objetivo: Describir el impacto que la condición socioeconómica presentó sobre la incidencia de muerte prematura en las distintas provincias de la Argentina durante el período 2000-2010. Material y métodos: Se utilizó un modelo ecológico, que evaluó las tasas estandarizadas de muerte prematura (≤ 74 años) durante el período 2000-2010. Asimismo, se examinó la relación entre la condición socioeconómica medida en deciles de necesidades básicas insatisfechas por departamento geográfico y la muerte prematura. La unidad de análisis fueron los 512 departamentos de la Argentina y las 15 comunas de la ciudad de Buenos Aires. Resultados: La condición socioeconómica estuvo significativamente asociada con la muerte prematura en la Argentina durante el período analizado. En todas las provincias y regiones se observó un gradiente lineal entre la muerte precoz y la condición socioeconómica. Sin embargo, la pendiente de desigualdad entre los componentes de la condición socioeconómica varió significativamente entre los distintos departamentos. Mientras que en toda la Argentina la diferencia absoluta en la tasa estandarizada de muerte prematura entre los componentes extremos de condición socioeconómica fue de 10 muertes (rango: 7,81-12,36) por cada 10.000 personas por año, en la ciudad de Buenos Aires esa diferencia fue de 61 muertes (rango: 53-69). Las comunas del sur de la ciudad de Buenos Aires fueron las zonas con mayor desigualdad social y sanitaria de la Argentina. Conclusiones: Aunque la inequidad social tuvo un impacto significativo en la muerte prematura en todo el período en toda la Argentina, la ciudad de Buenos Aires se mostró como la región más desigual.

Background: Although the relationship between premature death and socioeconomic status has been recently reported in Argentina, there are no analyses on the impact of this condition in different regions of the country. Objective: The aim of this study was to describe the influence of socioeconomic status on the incidence of premature death rate in different provinces of Argentina, from 2000 to 2010. Methods: An ecological model was used to evaluate standardized premature death rates (≤74 years) during the period between 2000 and 2010. In addition, the relationship between socioeconomic status, measured in deciles of unmet basic needs at geo-graphic departmental level and premature death was examined. The units of analysis were the 512 Argentine departments and the 15 communes of the city of Buenos Aires. Results: Socioeconomic status was significantly associated with premature death rate in Argentina during the study period. A linear gradient was observed between premature death and socioeconomic status in all provinces and regions. However, the slope index of inequality varied significantly between departments. While the absolute difference in standardized premature death rate between the extreme components of socioeconomic status was 10 deaths (range: 7.81-12.36) per 10,000 persons pers year in all Argentina, in the city of Buenos Aires this difference was 61 deaths (range: 53-69). The Southern communes of Buenos Aires were the areas with the highest social and health inequalities of Argentina. Conclusions: Although social inequity had a significant impact on premature death rate throughout Argentina during the study period, the city of Buenos Aires was the most unequal region.

The first Latin-American risk stratification system for cardiac surgery: can be used as a graphic pocket-card score.

This study aims to develop the first Latin-American risk model that can be used as a simple, pocket-card graphic score at bedside. The risk model was developed on 2903 patients who underwent cardiac surgery at the Spanish Hospital of Buenos Aires, Argentina, between June 1994 and December 1999. Internal validation was performed on 708 patients between January 2000 and June 2001 at the same center. External validation was performed on 1087 patients between February 2000 and January 2007 at three other centers in Argentina. In the development dataset the area under receiver operating characteristics (ROC) curve was 0.73 and the Hosmer-Lemeshow (HL) test was P=0.88. In the internal validation ROC curve was 0.77. In the external validation ROC curve was 0.81, but imperfect calibration was detected because the observed in-hospital mortality (3.96%) was significantly lower than the development dataset (8.20%) (P<0.0001). Recalibration was done in 2007, showing excellent level of agreement between the observed and predicted mortality rates on all patients (P=0.92). This is the first risk model for cardiac surgery developed in a population of Latin-America with both internal and external validation. A simple graphic pocket-card score allows an easy bedside application with acceptable statistic precision.