Predicción de resultados en insuficiencia cardíaca con biomarcadores e imágenes (BIOPHF)

Antecedentes y Justificación:

El pronóstico preciso en la insuficiencia cardíaca (IC) sigue siendo un desafío debido a la heterogeneidad fenotípica en todo el espectro de la fracción de eyección del ventrículo izquierdo (FEVI). Si bien los biomarcadores como el péptido natriurético cerebral N-terminal (NT-proBNP) y los parámetros de imagen como la FEVI son herramientas pronósticas estándar, cada uno tiene limitaciones. Los parámetros de imagen emergentes, como la densidad del tejido adiposo epicárdico (TAE) (que refleja inflamación/fibrosis grasa) y la deformación longitudinal global del ventrículo izquierdo (DLGVI), ofrecen un valor pronóstico incremental potencial, pero aún no están integrados en los modelos clínicos de rutina. Este estudio tiene como objetivo evaluar sistemáticamente si un modelo multiparamétrico que combina biomarcadores sanguíneos establecidos y métricas de imagen avanzadas mejora la estratificación pronóstica de pacientes con ICrFE, ICmrFE e ICpFE en comparación con los enfoques tradicionales.

Metodología Detallada:

Este es un estudio de cohorte retrospectivo de un solo centro. La población del estudio consiste en pacientes adultos consecutivos (≥18 años) con un diagnóstico confirmado de IC crónica que tuvieron tanto una evaluación de biomarcadores sanguíneos calificada (NT-proBNP y/o troponina cardíaca de alta sensibilidad) como imágenes cardíacas (ecocardiografía transtorácica y/o tomografía computarizada cardíaca) realizadas dentro de una ventana de ±3 meses alrededor de un encuentro índice entre el 1 de enero de 2012 y el 31 de diciembre de 2024, en el Hospital Afiliado Primero de la Universidad Médica de Xinjiang.

Los datos clave que se extraerán de los registros de salud electrónicos incluyen: 1) Variables clínicas: datos demográficos, comorbilidades (p. ej., etiología isquémica, diabetes, hipertensión), medicamentos y clase NYHA; 2) Biomarcadores sanguíneos: NT-proBNP, hs-cTnT/I, hs-PCR y función renal (TFGe); 3) Parámetros de imagen: FEVI, DLGVI, índice de volumen auricular izquierdo (IVAI), relación E/e' y volumen/densidad del TAE (de TC, si está disponible).

El criterio de valoración principal es la mortalidad por todas las causas al año desde la fecha índice. Los datos de seguimiento se obtendrán de los registros hospitalarios.

Plan de Análisis Estadístico:

El valor pronóstico incremental se evaluará construyendo y comparando modelos de riesgos proporcionales de Cox anidados:

Modelo 1 (Clínico Base): Incluye edad, sexo, IMC, etiología isquémica, diabetes e hipertensión.

Modelo 2 (Mejorado con Biomarcadores): Modelo 1 + NT-proBNP + TFGe.

Modelo 3 (Mejorado con Imagen): Modelo 2 + parámetros clave de imagen (p. ej., densidad del TAE o DLGVI).

El rendimiento del modelo se comparará utilizando el estadístico C de Harrell, el Criterio de Información de Akaike (AIC), la Mejora de Reclasificación Neta (NRI) y la Mejora de Discriminación Integrada (IDI). Se realizarán análisis de subgrupos preespecificados para los fenotipos ICrFE, ICmrFE e ICpFE. Se utilizará imputación múltiple para variables con tasas bajas de datos faltantes (<10%).