Aortopatía proximal en Escocia - Epidemiología y resultados quirúrgicos

El estudio tiene dos objetivos principales:

1. Determinar la demografía de los pacientes, los tipos de procedimientos y los resultados clínicos relacionados en pacientes que se sometieron a cirugía de la aorta torácica proximal en Escocia
2. Describir la epidemiología de la aortopatía proximal dentro de la población escocesa, determinando la prevalencia de la enfermedad, la distribución geográfica y la demografía de los pacientes.

Este estudio será el primero en analizar los resultados de una cohorte de pacientes a nivel nacional después de la cirugía de la aorta torácica en el Reino Unido. Los investigadores anticipan que los resultados de este estudio informarán la práctica aórtica futura y guiarán las decisiones sobre el momento y el tipo de intervención.

La información sobre la prevalencia y distribución geográfica de la enfermedad aórtica dentro de Escocia guiará la asignación de recursos y la configuración del servicio para permitir la equidad en el acceso al tratamiento. Al crear conciencia entre los profesionales médicos y la comunidad en general, el estudio debería conducir a un mejor reconocimiento y mejores resultados para los pacientes con enfermedad aórtica.

Los datos se registrarán de manera contemporánea y retrospectiva para dos cohortes de pacientes:

1. Cohorte quirúrgica - Pacientes adultos que han tenido una intervención quirúrgica en la aorta proximal en las tres unidades de Cirugía Cardiotorácica de Escocia con sede en Glasgow, Edimburgo, Aberdeen en los últimos 13 años (2008 - 2021).

2. Cohorte no quirúrgica: pacientes adultos con diagnóstico de aortopatía proximal, pero que no se han sometido a cirugía. Esta cohorte se obtendrá de tres fuentes:

   1. Pacientes con un diagnóstico de aortopatía torácica identificado a través de los códigos del Procedimiento Nacional Interino de Imágenes Clínicas (NICIP) provenientes de las bases de datos del Sistema Escocés de Información de Radiología (RIS) y del Sistema de Comunicación y Archivo de Imágenes (PACS).
   2. Pacientes con diagnóstico de aortopatía torácica identificados a partir de los servicios genéticos regionales a través de la Red de Condiciones Cardíacas Hereditarias de Escocia.
   3. Pacientes fallecidos diagnosticados con aortopatía torácica proximal o una complicación de la misma (disección aórtica, ruptura aórtica) registrados en el certificado de defunción y/o acceso post mortem de Public Health Scotland usando códigos ICD-10.

Los tres sitios de recopilación de datos serán el Hospital Nacional Golden Jubilee en Glasgow, el Royal Infirmary de Edimburgo y el Royal Infirmary de Aberdeen.

Se espera que el tamaño de la muestra de la cohorte quirúrgica sea de alrededor de 1300 pacientes. La cohorte no quirúrgica es difícil de estimar, pero se espera que se identifiquen alrededor de 500 casos por año. El proyecto de investigación será organizado por el Departamento de Investigación del Jubileo de Oro del NHS.

El investigador principal (George Gradinariu) llevará a cabo este proyecto de investigación como parte de un programa de investigación de posgrado (título de MD) en la Universidad de Glasgow bajo la supervisión del profesor Mark Danton (cirujano cardíaco congénito con interés en la cirugía aórtica proximal), el profesor Alex McConnachie Profesor de Bioestadística, Universidad de Glasgow) y Profesor Faisal Ahmed (Cátedra Samson Gemmell de Salud Infantil, Universidad de Glasgow)

El análisis estadístico será supervisado y supervisado por el profesor McConnachie. Se aplicarán estadísticas descriptivas. Los datos de supervivencia se analizarán usando Kaplan-Meier. Se utilizarán modelos de regresión logística y de supervivencia multivariable para identificar las variables que predicen el riesgo de resultados adversos. El modelo predictivo para estimar el riesgo de resultados adversos en función de la dimensión de la raíz aórtica se evaluará mediante el análisis ROC. Al comparar la supervivencia por procedimientos, se utilizará el emparejamiento de propensión para minimizar la confusión. El análisis se realizará utilizando el software de análisis estadístico R (R Foundation for Statistical Computing, Viena, Austria).