Modelo predictivo de mortalidad hospitalaria en endocarditis infecciosa izquierda / Predictive model of in-hospital mortality in left-sided infective endocarditis

RESUMEN

INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS: La endocarditis infecciosa (EI) es una enfermedad compleja con elevada mortalidad. La evaluación pronóstica es esencial en el tratamiento de la enfermedad; sin embargo, las guías internacionales no aportan una evaluación objetiva del riesgo individual. Se desarrolló un modelo predictivo de mortalidad hospitalaria en EI izquierda combinando las variables pronósticas propuestas por la guía europea. MÉTODOS: Se utilizaron 2 cohortes prospectivas de pacientes con EI izquierda. La cohorte 1 (n=1.002) se aleatorizó 21 para obtener 2 muestras muestra de derivación (n=688) y muestra de validación interna (n=314). La cohorte 2 (n=133) se utilizó para la validación externa. RESULTADOS: El modelo incluyó edad, endocarditis protésica, comorbilidades, insuficiencia cardiaca, insuficiencia renal, shock séptico, Estafilococo aureus, hongos, complicaciones perianulares, disfunción ventricular y vegetaciones como predictores independientes de mortalidad hospitalaria. El modelo mostró buena capacidad discriminativa (área bajo la curva ROC=0,855; IC95%, 0,825-0,885) y calibración (p valor test Hosmer-Lemeshow=0,409) que se ratificaron en la validación interna (área bajo curva ROC=0,823; IC95%, 0,774-0,873) y externa (área bajo curva ROC=0,753; IC95%, 0,659-0,847). Para la muestra de validación interna (mortalidad 29,9%) el modelo predijo una mortalidad de 30,7% (IC95%, 27,7-33,7) y para la muestra de validación externa (mortalidad 27,1%) 26,4% (IC95%, 22,2-30,5). CONCLUSIONES: Se presenta un modelo predictivo de mortalidad hospitalaria en EII basado en las variables pronósticas propuestas por la guía europea de EI y con alta capacidad discriminativa

ABSTRACT

INTRODUCTION AND OBJECTIVES: Infective endocarditis (IE) is a complex disease with high in-hospital mortality. Prognostic assessment is essential to select the most appropriate therapeutic approach; however, international IE guidelines do not provide objective assessment of the individual risk in each patient. We aimed to design a predictive model of in-hospital mortality in left-sided IE combining the prognostic variables proposed by the European guidelines. METHODS: Two prospective cohorts of consecutive patients with left-sided IE were used. Cohort 1 (n=1002) was randomized in a 21 ratio to obtain 2 samples an adjustment sample to derive the model (n=688), and a validation sample for internal validation (n=314). Cohort 2 (n=133) was used for external validation. RESULTS: The model included age, prosthetic valve IE, comorbidities, heart failure, renal failure, septic shock, Staphylococcus aureus, fungi, periannular complications, ventricular dysfunction, and vegetations as independent predictors of in-hospital mortality. The model showed good discrimination (area under the ROC curve=0.855; 95%CI, 0.825-0.885) and calibration (P value in Hosmer-Lemeshow test=0.409), which were ratified in the internal (area under the ROC curve=0.823; 95%CI, 0.774-0.873) and external validations (area under the ROC curve=0.753; 95%CI, 0.659-0.847). For the internal validation sample (observed mortality 29.9%) the model predicted an in-hospital mortality of 30.7% (95%CI, 27.7-33.7), and for the external validation cohort (observed mortality 27.1%) the value was 26.4% (95%CI, 22.2-30.5). CONCLUSIONS: A predictive model of in-hospital mortality in left-sided IE based on the prognostic variables proposed by the European Society of Cardiology IE guidelines has high discriminatory ability