Evolución clínica de los pacientes con prolapso de valvula mitral / Clinical evolution of patients with mitral valve prolapse

El prolapso valvular mitral (PVM) es un diagnóstico ecocardiográfico frecuente. La evolución clínica de los pacientes con PVM es muy variada. No existen datos nacionales acerca de la evolución clínica de estos pacientes. El propósito de este trabajo es estudiar la evolución clínica de los pacientes con diagnóstico ecocardiográfico de PVM y detectar los factores de riesgo de mala evolución. Material y método: se estudió, mediante entrevista telefónica en base a un cuestionario estructurado, la evolución clínica de una cohorte histórica de 873 pacientes con diagnóstico de PVM. Se calcularon las tasas de eventos cardiovasculares y muerte cardiovascular a diez años. Se realizó un estudio uni y multivariado de variables clínicas y ecocardiográficas presuntamente vinculadas a la evolución de estos pacientes y se identificaron los factores de riesgo independientes de evento cardiovascular y muerte cardiovascular. A partir de la presencia de estos factores de riesgo se construyeron tablas de estimación de riesgos. Resultados: las tasas de eventos por cada 100 personas al cabo de diez años fueron las siguientes: ataque cerebrovascular: 3,63; rotura de cuerdas tendíneas: 1,69; endocarditis infecciosa: 1,20; cirugía cardíaca sobre válvula mitral: 9,35; muerte cardiovascular: 11,3; eventos cardiovasculares combinados: 24,25...

Valor pronóstico del test de ejercicio

RESUMEN Introducción: no está bien establecido el valor pronóstico de la ergometría para todas las poblaciones. Objetivos: evaluar la capacidad de la ergometría de predecir eventos cardiovasculares en una población sin limitaciones en sus características. Método: de un total de 1.904 pacientes sometidos a una ergometría en una institución durante el año 1997, se interrogó la evolución a siete años mediante cuestionario estructurado de 524 pacientes (28%), que pudieron ser contactados telefónicamente. Se validó la representatividad del grupo contactado por comparación con los no contactados. Se realizó un análisis bivariado y multivariado de las variables que podrían tener valor predictor de eventos. Con las que resultaron predictores multivariados independientes, se calculó la probabilidad de presentar eventos cardiovasculares utilizando la función logística, y se construyó una tabla de riesgos estimados. Resultados: no encontrando diferencias importantes entre pacientes contactados y no contactados, se aceptó la representatividad del grupo contactado. En cuanto a predicción de eventos, en el análisis bivariado se encontraron diferencias significativas en sexo, edad, antecedentes de hipertensión arterial y dislipidemia, aparición de angor o arritmia en la prueba, o ambas, probabilidad de coronariopatía pre y postest, desnivel ST y frecuencia cardíaca máxima alcanzada. En el multivariado, los predictores independientes fueron: probabilidad pretest, frecuencia cardíaca máxima alcanzada y desnivel ST. Con estas variables se calculó, mediante regresión logística, la probabilidad de presentar eventos cardiovasculares. El área bajo la curva ROC fue 0,801. Se construyó una tabla de riesgos estimados en base a las mismas variables. Conclusiones: se identificaron como predictores independientes de eventos cardiovasculares la probabilidad pretest, frecuencia cardíaca máxima alcanzada y desnivel ST, a partir de los cuales se calculó la probabilidad de sufrir eventos cardiovasculares; estos resultados, en especial la tabla de riesgos estimados, deberían ser validados prospectivamente en una cohorte más numerosa de pacientes.

SUMMARY Background: the prognostic value of stress tests is not well established for every population. Objectives: to establish the capacity of stress tests in the prediction of cardiovascular events in a population without any limitation in its characteristics. Methods: from a total of 1904 patients who underwent a stress test in a institution during 1997, the clinical evolution at 7 seven years of 524 patients (28%) was assessed by using a structured telephonic questionnaire. The representativity of this group was validated by comparison of the characteristics of contacted and no-contacted patients. Bivariate and multivariate analysis of the variables that could have a predictive value was performed. By using the independent multivariate predictive variables the probability of cardiovascular events was calculated through a logistic function and a table of estimated risks was constructed. Results: there were no important differences between contacted and no-contacted patients, so the representativity of the group of contacted patients was accepted. Concerning the prediction of events, there were significant differences in gender, age, history of hypertension and dyslipidemia, angina and/or arrhythmia during the test, pre and posttest probability of coronary heart disease, ST segment deviation and maximal heart rate attained. By multivariate analysis, pretest probability, maximal heart rate and the magnitude of ST segment deviation during the test, were independent predictors of events. Using these variables, through logistic regression, the probability of events was calculated. The area under the ROC curve was 0.801. With the same variables a table of estimated risks was constructed. Conclusions: pretest probability and maximal heart rate and ST deviation during the test were identified as independent predictors of cardiovascular events; with these variables the probability of events was calculated; this results, especially the table of estimated risks, should be prospectively validated in a bigger cohort of patients.