Propuesta de una nueva calificación para determinar el riesgo de infección de dispositivos cardiacos implantables / Proposal for a novel score to determine the risk of cardiac implantable electronic device infection

RESUMEN

Introducción y objetivos: El uso de dispositivos cardiacos implantables (DCI) se ha expandido en los últimos años. La infección relacionada con estos dispositivos es una de las principales complicaciones y se asocia con grandes morbilidad, mortalidad y costes. El objetivo del estudio es construir una puntuación predictiva del riesgo de infección del DCI. Métodos: Se diseñó un estudio retrospectivo de casos y controles anidado. Tanto los casos como los controles pertenecían a una cohorte que incluía a todos los pacientes sometidos a un procedimiento relacionado con un DCI entre enero de 2009 y diciembre de 2015. Los casos se definieron como pacientes con infección, y se seleccionó aleatoriamente a 3 controles de la cohorte por cada caso incluido. Resultados: Durante el periodo de estudio, se realizaron 2.323 procedimientos. Se identificaron en total 33 infecciones relacionadas con el DCI. Se seleccionó como controles a 99 pacientes. Se identificaron como factores de riesgo independientes el índice de Charlson (OR=1,33; IC95%, 1,07-1,67), la anticoagulación oral (OR=3,51; IC95%, 1,44-8,54), la revisión o el reemplazo de un dispositivo anterior (OR=2,75; IC95%, 1,12-6,71) y la presencia de más de 2 cables (OR=3,42; IC95%, 1,25-9,37). Se generó una escala de riesgo predictivo y se denominó CIED-AI (índice de Charlson, más de 2 cables/electrodos, revisión/reemplazo del dispositivo, anticoagulación oral, infección previa). Esta puntuación presentó un área bajo la curva receiver operating characteristic de 0,79 (IC95%, 0,71-0,88). Conclusiones: La puntuación CIED-AI puede ayudar a identificar a los pacientes con mayor riesgo de infección que serían candidatos a medidas de prevención intensivas

ABSTRACT

Introduction and objectives: The use of cardiac implantable electronic devices (CIEDs) has expanded in recent years. Infection related to these devices constitutes one of the main complications and is associated with high morbidity, mortality, and financial cost. The aim of this study was to construct a predictive risk score of acquiring CIED infection. Methods: We designed a retrospective, nested case-control study. Both cases and controls belonged to a cohort that included all patients who underwent a CIED-related procedure between January 2009 and December 2015. Cases were defined as patients with infection, and 3 infection-free controls were randomly selected from the cohort for each case included. Results: During the study period, 2323 procedures were performed. A total of 33 CIED-related infections were identified. Ninety-nine patients were selected as controls. Independent risk factors were the Charlson index (OR, 1.33; 95%CI, 1.07-1.67), oral anticoagulation (OR, 3.51; 95%CI, 1.44-8.54), revision or replacement of a previous device (OR, 2.75; 95%CI, 1.12-6.71) and the presence of more than 2 leads (OR, 3.42; 95%CI, 1.25-9.37). A predictive risk score was generated and denominated CIED-AI (Charlson Index, more than 2 leads/Electrodes, Device revision/replacement, oral Anticoagulation, previous Infection). This score had an area under the receiver operating characteristic curve of 0.79 (95%CI, 0.71-0.88). Conclusions: The CIED-AI score may help to identify patients at higher risk of infection, who could be candidates for intensive preventive measures: