Escala predictiva para el diagnóstico de síndrome coronario agudo en la atención telefónica en un centro coordinador de emergencias: escala SCARE / Predicting a diagnosis of acute coronary syndrome during telephone evaluation by an emergency dispatcher: the SCARE predictive scale

RESUMEN

Objetivo. La correcta identificación en el primer contacto médico de los pacientes con un síndrome coronario agudo (SCA) es esencial. No existe ninguna escala predictiva para el diagnóstico de SCA en los centros de coordinación de emergencias (CCE) que facilite la toma de decisiones al equipo médico. El objetivo primario es construir y validar una escala de estas características. Método. Estudio prospectivo, observacional, unicéntrico, realizado durante 1 año (2016). Se incluyeron los pacientes que consultaron telefónicamente por dolor torácico no traumático en un CCE. Los pacientes incluidos se repartieron en las muestras de derivación y validación de forma aleatoria. La escala predictiva –escala SCARE– se construyó mediante regresión logística, la discriminación y calibración del modelo se realizó con el cálculo del área bajo la curva (ABC) de la característica operativa del receptor y el test de Hosmer-Lemeshow. Resultado. La muestra de derivación incluyó 902 pacientes y 7 de las variables recogidas se relacionaron con un diagnóstico final de SCA sexo masculino, edad, tabaquismo, dolor torácico de características típicas, primer episodio de dolor torácico, diaforesis y la intuición del médico que realizó la entrevista telefónica. La utilización de la escala desarrollada en los 465 pacientes de la muestra de validación obtuvo un ABC de 0,81 (intervalo de confianza al 95% 0,76-0,87) y el test de Hosmer-Lemeshow fue de 5,18 (p = 0,74). Conclusión. La escala SCARE mostró una correcta discriminación y calibración. Es necesaria una validación externa multicéntrica antes de implementar su uso en los CCE

ABSTRACT

Background and objective. Correctly identifying patients with acute coronary syndrome (ACS) on first contact is essential, yet emergency dispatchers currently lack a risk scale that can help predict an ACS diagnosis. Our main aim was to develop and validate such a risk scale. Methods. Prospective, observational single-center study in 2016 (January 1 to December 31). We included patients who called our emergency dispatch center to report nontraumatic chest pain. Included patients were randomly assigned to a development or a validation sample. The predictive SCARE scale was built with logistic regression analysis. Discrimination and calibration were analyzed by calculating the area under the receiver operating characteristic curve; calibration was assessed with the Hosmer-Lemeshow test. Results. The development sample included 902 patients. The regression model identified 7 variables associated with a final diagnosis of ACS male sex, age, smoking, typical pain characteristics, first episode of chest pain, diaphoresis, and physician intuition (the teledispatcher’s suspicion). When we applied the scale in the validation sample of 465 patients the area under the curve was 0.81 (95% CI, 0.76-0.87). The Hosmer-Lemeshow statistic was 5.18 (P=.74). Conclusions. The SCARE scale had good discrimination and calibration properties. The scale should be further validated in an external sample from a multicenter study before it is implemented by emergency dispatch centers