Sistema de apoyo a la toma de decisiones para el diagnóstico y progresión de la insuficiencia cardíaca (STRATIFYHF)

Antecedentes y justificación del estudio

La insuficiencia cardíaca es una pandemia global que afecta al menos a 26 millones de personas en todo el mundo y a 15 millones de personas en Europa[1]. Es un síndrome clínico complejo asociado con deterioro de la función cardíaca, mala calidad de vida de los pacientes y altos costos de atención médica [2]. La morbilidad por IC muestra una tendencia ascendente, como lo demuestra el aumento del 12% en los casos diagnosticados durante la última década debido al envejecimiento de la población[1]. La prevalencia de IC es ~2% (~15 millones de personas) en la población general y >10% en personas mayores de 70 años[3]. La predicción precisa de los riesgos, el diagnóstico y la progresión de la enfermedad de la insuficiencia cardíaca permite la implementación de estrategias de prevención y tratamiento basadas en evidencia que reducen la morbilidad y la mortalidad por insuficiencia cardíaca y su carga para la atención médica. Sin embargo, hay pruebas sólidas que sugieren que la insuficiencia cardíaca a menudo se diagnostica erróneamente o infradiagnosticada en el ámbito de la atención primaria [4,5]. Las guías clínicas para la IC recomiendan el uso de modelos de estratificación de riesgo para estimar el pronóstico, pero estos son limitados y no se implementan en la práctica clínica[2]. El diagnóstico temprano es un desafío y, a menudo, inexacto, ya que los signos y síntomas iniciales no son específicos. Actualmente, los médicos de cabecera se basan en el historial médico, el examen físico, los análisis de sangre y el electrocardiograma de los pacientes para tomar decisiones clínicas sobre la insuficiencia cardíaca. En los casos en que el análisis de sangre no puede descartar la IC, los pacientes son remitidos a atención secundaria para una ecografía del corazón y una revisión especializada por parte de un cardiólogo consultor para confirmar o refutar el diagnóstico. Lamentablemente, los médicos de cabecera y los cardiólogos no tienen acceso a herramientas adecuadas de estratificación del riesgo para mejorar aún más su juicio clínico sobre la insuficiencia cardíaca. El Instituto Nacional para la Salud y la Excelencia Clínica informó que alrededor del 70% de los pacientes con sospecha de insuficiencia cardíaca no tienen insuficiencia cardíaca confirmada luego de una ecocardiografía y una revisión de un especialista. Por lo tanto, existe una enorme demanda clínica de nuevas herramientas de estratificación del riesgo para mejorar el diagnóstico temprano y preciso de la insuficiencia cardíaca, para predecir el riesgo y la progresión de la insuficiencia cardíaca en la atención primaria (médicos de cabecera) y secundaria (cardiólogos).

Propósito, objetivos y resultados

Este estudio prospectivo forma parte del proyecto STRATIFYHF que tiene como objetivo validar un sistema de apoyo a la toma de decisiones para la predicción del riesgo, el diagnóstico y la progresión de la insuficiencia cardíaca.

Para lograr esto, llevaremos a cabo un estudio prospectivo para recopilar datos y entregar un estudio de prueba de concepto con una duración de 36 meses. Ocho centros clínicos reclutarán a 1.600 pacientes (es decir, 800 pacientes sospechosos y 800 pacientes confirmados con insuficiencia cardíaca) con un objetivo de reclutamiento de 8 a 9 pacientes por mes y un seguimiento de hasta 24 meses.

Resultado primario:

Precisión diagnóstica (es decir, sensibilidad y especificidad) del DSS para predecir el riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca dentro de los 12 meses.

Resultados secundarios:

Identificar predictores demográficos y clínicos de riesgo, diagnóstico y progresión de la insuficiencia cardíaca.

Diseño y métodos:

El presente estudio es un estudio observacional clínico, longitudinal y prospectivo que comprende ocho socios clínicos en toda Europa. El estudio comenzará el 1 de julio de 2024 y tendrá una duración de 36 meses. Los pacientes elegibles serán identificados por cada centro clínico participante y un miembro del equipo de investigación del estudio se comunicará con ellos.

La elegibilidad será confirmada por investigadores que seguirán los criterios de inclusión y exclusión del estudio.

Procedimientos de contratación:

Las personas elegibles se identificarán a través de atención primaria (consultorios de médico de cabecera) y secundaria (departamento de cardiología) en cada centro participante. Los pacientes serán identificados y contactados por un miembro del equipo de investigación del estudio. Se enviará por correo una hoja de información si la solicita. Los formularios de consentimiento serán firmados por el participante y refrendados por un miembro del equipo de estudio durante la primera visita de investigación. El reclutamiento se completará durante los primeros 24 meses.

Visitas de investigación y valoraciones clínicas:

Los participantes elegibles asistirán al sitio de investigación clínica de los centros participantes para dos visitas (es decir, evaluaciones clínicas iniciales y de seguimiento en el mes 12). Cada visita tendrá una duración aproximada de 2,5 horas. Se organizará una visita adicional en un subconjunto de participantes para una resonancia magnética cardíaca. Se realizará un seguimiento adicional de los resultados de los pacientes (p. ej., hospitalización) mediante el examen de los registros médicos y las llamadas telefónicas a los pacientes.

Además, un subconjunto de 240 participantes se someterá a un seguimiento diario de su peso corporal, presión arterial, ECG y actividad física durante seis meses utilizando una báscula, un monitor ambulatorio de presión arterial, un diario de actividades y un reloj inteligente (Withings Scan Watch 2, Francia).

Tamaño de la muestra y análisis estadístico:

Cálculo de potencia: con una tasa de abandono prevista en las evaluaciones de seguimiento del 20 %, se estima que el reclutamiento de 1600 pacientes en la fase prospectiva será suficiente para lograr una especificidad y sensibilidad deseadas de >95 % dentro de un margen de 4 %. error. Este tamaño de muestra también proporcionará suficiente poder para evaluar la precisión de la predicción y el diagnóstico de diferentes tipos de insuficiencia cardíaca según las directrices más recientes [2] (es decir, insuficiencia cardíaca con fracción de eyección reducida; insuficiencia cardíaca con fracción de eyección ligeramente reducida; insuficiencia cardíaca con fracción de eyección mejorada). y fracción de eyección preservada de insuficiencia cardíaca) suponiendo una sensibilidad de al menos 90% con un margen de error de 12% y una prevalencia de insuficiencia cardíaca con fracción de eyección preservada (HFpEF) de ~50% en pacientes con diagnóstico de insuficiencia cardíaca. Se utilizará regresión logística para evaluar la precisión del DSS. La tabulación cruzada de la prueba versus el estado de la enfermedad observada permitirá calcular la sensibilidad, la especificidad, los valores predictivos positivos y negativos y los índices de probabilidad. Los intervalos de confianza del 95% se calcularán utilizando el método exacto binomial. Para evaluar la precisión del DSS para detectar diferentes tipos de IC, se utilizará una regresión multinomial y árboles de clasificación. La curva AUC-ROC para cada resultado de la prueba de diagnóstico se evaluará por separado mediante modelos de regresión logística univariados. También se utilizarán regresiones logísticas múltiples para evaluar el valor diagnóstico agregado del DSS. Se utilizarán medidas de reclasificación para evaluar cuántos pacientes se reclasifican agregando las nuevas tecnologías (prueba CORS y biomarcadores de voz) a las investigaciones existentes (combinadas en un modelo multivariable) después de introducir un umbral de probabilidad particular de presencia de enfermedad. Se utilizarán regresiones logísticas múltiples para el desarrollo inicial del DSS para atención primaria y secundaria para predecir la presencia o ausencia y el tipo de IC. Los datos sobre los resultados de eficacia diagnóstica, el uso de recursos y los costos unitarios de los recursos utilizados se utilizarán para la evaluación económica de la salud.