Acidosis con hiperlactacidemia por metformina: frecuencia de su diagnóstico en la práctica clínica habitual y relación con la insuficiencia renal / Metformin-associated hyperlactacidaemia acidosis: Diagnosis rate in standard clinical practice and its relationship with renal failure

Antecedentes y objetivos: Estudio observacional sobre la diferencia entre el número de casos diagnosticados en situación clínica habitual de acidosis con hiperlactacidemia sospechosa de ser causada por metformina y su incidencia según la ficha técnica. Adicionalmente se exploró la relación con la función renal de la acidosis hiperlactacidémica por metformina. Pacientes: Se identificaron los casos de acidosis entre los años 2013 y 2014 mediante el análisis del CMBD y las peticiones al laboratorio. Se seleccionó a los pacientes que presentaban lactato venoso > 2,7 mmol/L en el momento de ser atendidos y para los que constaba el uso ambulatorio de metformina. La relación causal con la metformina fue evaluada independientemente por varios investigadores. Los casos incidentes se calcularon con base en el número de pacientes a los que se les había dispensado un medicamento que contuviera metformina durante el mismo periodo en el área estudiada. Resultados: Se identificaron 476 casos de acidosis, de los que en 20 se consideró que la metformina era sospechosa de causar el cuadro de acidosis con hiperlactacidemia, lo que supone una incidencia de 6,57/10.000 pacientes. El 85% de los casos presentaban insuficiencia renal aguda. Conclusiones: La incidencia aparente de acidosis con hiperlactacidemia en pacientes tratados con metformina es mayor que la establecida en la ficha técnica (inferior a 1/10.000). El desarrollo de acidosis con hiperlactacidemia por metformina está relacionado con el deterioro agudo de la función renal

Background and objectives: Observational study on the difference between the number of cases of acidosis with hyperlactacidaemia suspected of being caused by metformin diagnosed in standard clinical practice and the incidence of this condition according to the datasheet. The study also explored the relationship between renal function and metformin-associated hyperlactacidaemia acidosis. Patients: We identified cases of acidosis between 2013 and 2014 by analysing the minimum basic data set and laboratory requests. We selected patients who presented venous lactate levels >2.7 mmol/L at the time they were treated and for whom the use of outpatient metformin was confirmed. The causal relationship with metformin was independently evaluated by several researchers. The incident cases were calculated based on the number of patients who had been dispensed a drug containing metformin during the same period in the study area. Results: We identified 476 cases of acidosis. Metformin was suspected of causing the condition of acidosis with hyperlactacidaemia in 20 of these cases, which represents an incidence rate of 6.57/10,000 patients. Eighty-five percent of the cases presented acute renal failure. Conclusions: The apparent incidence of acidosis with hyperlactacidaemia in patients treated with metformin is greater than that established in the datasheet (<1/10,000). The onset of metformin-associated hyperlactacidaemia acidosis is related to acute renal impairment

Metformin-associated hyperlactacidaemia acidosis: Diagnosis rate in standard clinical practice and its relationship with renal failure. / Acidosis con hiperlactacidemia por metformina: frecuencia de su diagnóstico en la práctica clínica habitual y relación con la insuficiencia renal.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Observational study on the difference between the number of cases of acidosis with hyperlactacidaemia suspected of being caused by metformin diagnosed in standard clinical practice and the incidence of this condition according to the datasheet. The study also explored the relationship between renal function and metformin-associated hyperlactacidaemia acidosis. PATIENTS: We identified cases of acidosis between 2013 and 2014 by analysing the minimum basic data set and laboratory requests. We selected patients who presented venous lactate levels >2.7 mmol/L at the time they were treated and for whom the use of outpatient metformin was confirmed. The causal relationship with metformin was independently evaluated by several researchers. The incident cases were calculated based on the number of patients who had been dispensed a drug containing metformin during the same period in the study area. RESULTS: We identified 476 cases of acidosis. Metformin was suspected of causing the condition of acidosis with hyperlactacidaemia in 20 of these cases, which represents an incidence rate of 6.57/10,000 patients. Eighty-five percent of the cases presented acute renal failure. CONCLUSIONS: The apparent incidence of acidosis with hyperlactacidaemia in patients treated with metformin is greater than that established in the datasheet (<1/10,000). The onset of metformin-associated hyperlactacidaemia acidosis is related to acute renal impairment.

Desarrollo de un modelo predictivo de estancia prolongada en Cuidados Intensivos tras cirugía cardíaca con circulación extracorpórea / Development of a predictive model for prolonged hospital stay in an Intensive Care Unit after open-heart surgery with cardiopulmonary bypass

Objetivo. Desarrollar un modelo predictivo de estancia prolongada en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) en pacientes intervenidos de cirugía cardíaca bajo circulación extracorpórea (CEC). Diseño. Estudio prospectivo observacional durante un período de tres años de una cohorte de pacientes postoperados de cirugía cardíaca bajo CEC. Ámbito. UCI médico-quirúrgica de 24 camas en un hospital universitario de tercer nivel. Pacientes y métodos. Fueron estudiados 483 pacientes. Se excluyeron aquellos casos menores de 18 años y también los intervenidos sin necesidad de bypass cardiopulmonar. Se seleccionaron variables predictoras de una estancia en UCI superior a 7 días. Con las variables identificadas como predictoras se construyó un modelo probabilístico mediante regresión logística múltiple. Intervenciones. Ninguna. Variables de interés principales. Para cada caso se consignaron sexo, edad, superficie corporal, cirugía cardíaca o vascular previas, días de estancia hospitalaria pre-UCI, valor de la escala de riesgo preoperatorio de Parsonnet, tipo de intervención, tiempos de clampaje, isquemia y CEC; duración de la intervención, uso de balón de contrapulsación intraaórtico (BCIA), valores al ingreso en UCI del índice cardíaco, presión venosa central (PVC), gasometría arterial; puntuaciones de gravedad APACHE II, APS de APACHE III y SAPS II en el día de ingreso; número de horas de intubación tras la intervención; número de días de estancia en UCI y mortalidad o supervivencia como resultado del ingreso. Como variable dependiente se fijó la presencia o ausencia de una estancia superior a 7 días en UCI. Resultados. Los pacientes fueron 299 hombres y 184 mujeres, con edad media de 64 años. Fueron seleccionadas como predictoras las siguientes variables (odds ratio [OR]: IC 95%): sexo masculino (0,585; 0,371-0,923), edad en años (1,028; 1,006-1,051), necesidad de BCIA (4,214; 1,631-10,89), valor de la PVC en mmHg (1,149; 1,077-1,225), presencia de pH inferior a 7,30 (2,420; 1,263-4,635), IC ≤ 2,2 (1,846; 1,138-2,994) y duración de la intubación endotraqueal > 12 horas (2,439; 1,507-3,946). Las pruebas de calibración y discriminación del modelo mostraron un valor 7,62 (8 grados de libertad; p = 0,47) para el Chi cuadrado de Hosmer Lemeshow y un valor del área bajo la curva ROC de 0,760 (IC 95%: 0,713-0,807). Conclusiones. Algunas variables postoperatorias elementales tras cirugía cardíaca con circulación extracorpórea permiten estimar la probabilidad de estancia en UCI > 7 días. El análisis de resultados mediante modelos predictivos puede suponer una mejora en la evaluación de los cuidados intensivos perioperatorios de cirugía cardíaca

Objective. To develop a predictive model for prolonged hospital stay in an intensive care unit (ICU) for patients after open-heart surgery with cardiopulmonary bypass (CPB). Design. Observational prospective study over 3 years on a cohort of patients after open-heart surgery with CPB. Context. Medical-surgical ICU with 24 beds in a third level university hospital. Patients and methods. 483 patients were studied. Patients below 18 years of age and patients without CPB were excluded. Predictive variables for a hospital stay in ICU higher than 7 days were selected. A probabilistic model was built through multiple logistic regression using the variables identified as predictors. Interventions. None. Primary endpoints. Variables identified in every patient were sex, age, body surface area, history of cardiac or vascular surgery, hospital stay (days) before ICU, Parsonnet preoperative risk scale score, type of intervention, clamping time, ischemia and CPB; lenght of the intervention, use of intraaortic counterpulsation balloon (IACB), cardiac index at ICU admission, central venous pressure, arterial gasometry; APACHE II, APACHE III PHC, and SAPS II severity scores at ICU admission; hours of intubation after the intervention; days of stay in ICU, and mortality or survival as a result of admission in ICU. Presence or absence of an ICU stay higher than 7 days was adopted as dependent variable. Results. Patients were 299 men and 184 women with a mean age of 64 years. The following variables (odds ratio; CI 95%) were selected as predictors: male (0.585; 0.371-0.923), age (in years) (1.028; 1.006-1.051), need of IACB (4.214; 1.631-10.89), PVC in mmHg (1.149; 1.077-1.225), pH lower than 7.30 (2.420; 1.263-4.635), CI ≤ 2.2 (1.846; 1.138-2.994), and endotracheal intubación > 12 hours (2.439; 1.507-3.946). Calibration and discrimination tests of the model showed p = 0.47 for Hosmer Lemeshow chi-square, and the area under receiver operating characteristics curve was 0,760 (CI 95%: 0.713-0.807). Conclusions. Some basic postoperative variables after open-heart surgery with cardiopulmonary bypass make possible estimate the probability of a stay in ICU > 7 days. The analysis of results through predictive models can imply an improvement in the evaluation of the open-heart surgery perioperative intensive care