Científicos clínicos del Instituto del Corazón Smidt del Cedars-Sinai de Nueva York (Estados Unidos) han desarrollado un algoritmo clínico que, por primera vez, distingue entre el paro cardíaco súbito tratable y las formas intratables de esta enfermedad.
Los resultados, publicados en el ‘Journal of the American College of Cardiology: Clinical Electrophysiology’, tienen el potencial de mejorar la prevención de la parada cardiaca súbita -pérdida inesperada de la función cardiaca- basándose en los factores de riesgo clave identificados en este estudio.
«No todas las paradas cardíacas súbitas son iguales –recuerda el doctor Sumeet Chugh, director del Centro de Prevención de Paradas Cardíacas y autor principal del estudio–. Hasta ahora, ninguna investigación anterior había distinguido entre la parada cardiaca súbita potencialmente tratable y las formas intratables que causan la muerte en casi todos los casos».
La parada cardiaca súbita fuera del hospital se cobra al menos 300.000 vidas en Estados Unidos al año y, de los afectados, el 90% morirá en los 10 minutos siguientes a la parada cardíaca.
Para esta afección, en gran medida mortal, la prevención tendría un profundo impacto. Sin embargo, el mayor reto consiste en distinguir entre los que más se beneficiarían de un desfibrilador cardioversor implantable y los que no se beneficiarían.
«Los desfibriladores son caros e innecesarios para personas con el tipo de parada cardiaca súbita que no responde a una descarga eléctrica –afirma Chugh–. Sin embargo, para los pacientes con formas tratables, o ‘susceptibles de recibir una descarga’, un desfibrilador les salva la vida».
Chugh, también profesor y titular de la Cátedra Pauline y Harold Price de Investigación en Electrofisiología Cardíaca, resalta que esta nueva investigación proporciona un algoritmo de evaluación del riesgo clínico que puede identificar mejor a los pacientes con mayor riesgo de sufrir una parada cardíaca súbita tratable y, por tanto, una mejor comprensión de los pacientes que se beneficiarían de un desfibrilador.
El algoritmo de evaluación del riesgo consta de 13 variables clínicas, electrocardiográficas y ecocardiográficas que podrían poner a un paciente en mayor riesgo de sufrir una parada cardiaca súbita tratable.
Los factores de riesgo son la diabetes, el infarto de miocardio, la fibrilación auricular, el ictus, la insuficiencia cardíaca, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, los trastornos convulsivos, el síncope -pérdida temporal de la conciencia causada por una caída de la presión arterial- y cuatro indicadores distintos hallados con una prueba de electrocardiograma, incluida la frecuencia cardíaca.
«Este algoritmo, el primero de su clase, tiene el potencial de mejorar la forma en que actualmente predecimos la parada cardiaca súbita -explica el doctor Eduardo Marbán, director ejecutivo del Instituto del Corazón Smidt y profesor distinguido de la Fundación Familiar Mark S. Siegel–. Si se valida en ensayos clínicos, podremos identificar mejor a los pacientes de alto riesgo y, por tanto, salvar vidas».
El estudio de investigación utilizó datos de dos estudios plurianuales en curso fundados por Chugh. El Estudio de Muerte Súbita Inesperada de Oregón es una evaluación exhaustiva de las paradas cardíacas súbitas entre el millón de residentes del área metropolitana de Portland (Oregón).
El estudio Ventura Prediction of Sudden Death in Multiethnic Communities (PRESTO) está basado en Ventura, California, con aproximadamente 850.000 residentes. Ambos estudios son asociaciones comunitarias únicas con los residentes de la zona, así como con el personal de primera intervención, los médicos forenses y los sistemas hospitalarios que prestan asistencia en las dos comunidades.
Dirigidos por Chugh, los proyectos –que se llevan a cabo en Oregón desde hace casi 20 años y, más recientemente, en Ventura– proporcionan a los investigadores una información única, basada en la comunidad, para ayudar a determinar la mejor manera de predecir una parada cardiaca súbita.
Como siguiente paso, Chugh tiene previsto poner a prueba su algoritmo de evaluación del riesgo, financiado por el Instituto Nacional del Corazón, los Pulmones y la Sangre (R01HL126938 y R01HL145675), en estudios prospectivos independientes, así como en ensayos clínicos aleatorios.
Fuente: Agencia ID.
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