Modelo de riesgo de crisis en acúmulos o estado epiléptico e intervención en servicios de urgencias / Risk model of seizure cluster or status epilepticus and intervention in the emergency department

RESUMEN

Objetivos Identificar posibles factores predictores de crisis epilépticas en acúmulos o estado epiléptico (EE) y evaluar si estos pacientes reciben una mayor intervención en urgencias. Metodología Análisis secundario del Registro ACESUR el cual es un registro observacional de cohortes multipropósito, prospectivo y multicéntrico de pacientes adultos con crisis epilépticas en 18 servicios de urgencias. Se recogen variables clínico-asistenciales. Se identifican factores y modelo de riesgo de presentar crisis en acúmulos o EE y se evalúa el efecto de intervención en servicios de urgencias extrahospitalarios y hospitalarios. Resultados Del registro ACESUR se analizan 186 (28%) con crisis en acúmulos (126; 19%) o EE (60; 9%) frente a 478 (72%) pacientes con crisis aislada. El modelo de riesgo de crisis en acúmulo o EE en urgencias incluyó la presencia de alta comorbilidad según índice de Charlson > 3 (OR 1,60; IC95% 1,05-2,46; p = 0,030), > 2 fármacos antiepilépticos habituales (OR 2,29; IC95% 1,49-3,51; p < 0,001) y crisis focal (OR 1,56; IC95% 1,05-2,32; p = 0,027). El ABC del modelo fue de 0,735 (IC95% 0,693-0,777; p = 0,021). La intervención en pacientes con crisis en acúmulos y EE fue mayor en los servicios de urgencias extrahospitalarios (OR 2,89; IC95% 1,91-4,36; p < 0,001) y en los servicios de urgencias hospitalarios (OR 4,41; IC95% 2,69-7,22; p < 0,001). Conclusiones El modelo presentado podría ser una herramienta con valor predictivo de utilidad para identificar al paciente adulto con riesgo de presentar crisis en acúmulos o EE en urgencias. Estos pacientes recibieron una mayor intervención frente a pacientes con crisis epiléptica aislada por parte de los servicios de urgencias extrahospitalarios y más aún por los servicios de urgencias hospitalarios en nuestra muestra. (AU)

ABSTRACT

Objectives To identify possible predictors of seizure cluster or status epilepticus (SE) and to evaluate whether these patients receive greater interventions in emergency departments. Methodology We conducted a secondary analysis of the ACESUR Registry, a multipurpose, observational, prospective, multicentre registry of adult patients with seizures from 18 emergency departments. Clinical and care-related variables were collected. We identified risk factors and risk models for seizure cluster or SE and assessed the effect of interventions by prehospital emergency services and the hospital emergency department. Results We identified a total of 186 (28%) patients from the ACESUR registry with seizure cluster (126 [19%]) or SE (60 [9%]); the remaining 478 patients (72%) had isolated seizures. The risk model for seizure cluster or SE in the emergency department included Charlson Comorbidity Index scores ≥ 3 (OR 1.60; 95% CI, 1.05-2.46; P = .030), ≥ 2 habitual antiepileptic drugs (OR 2.29; 95% CI, 1.49-3.51; P < .001), and focal seizures (OR 1.56; 95% CI, 1.05-2.32; P = .027). The area under the curve of the model was 0.735 (95% CI, 0.693-0.777; P = .021). Patients with seizure cluster and SE received more aggressive interventions both by prehospital emergency services (OR 2.89; 95% CI, 1.91-4.36; P < .001) and at the emergency department (OR 4.41; 95% CI, 2.69-7.22; P < .001). Conclusions This risk model may be of prognostic value in identifying adult patients at risk of presenting seizure cluster or SE in the emergency department. In our sample, these patients received more aggressive treatment than adult patients with isolated seizures before arriving at hospital, and even more so in the emergency department. (AU)