Monitorização da insuficiência cardíaca por parâmetros fisiológicos em portadores de cardioversor-desfibrilhador implantável e/ou sistema de ressincronização cardíaca: HF-PREDICT - Valente, Marta Félix (2011)
Fundamentação: Diversos dispositivos electrónicos implantáveis [sistemas de terapêutica de ressincronização cardíaca (TRC) e/ou cardioversores desfibrilhadores implantáveis (CDI)] monitorizam parâmetros fisiológicos que variam nos períodos precedentes às descompensações da insuficiência cardíaca (IC). Por isso, a sua conjugação em algoritmos discriminadores poderá permitir a detecção de agravamento previamente ao início dos sintomas, proporcionando reajuste atempado da terapêutica e, eventualmente, melhoria do prognóstico e redução de internamentos e custos de saúde. Os algoritmos baseados na medição da impedância eléctrica intra-torácica (IT) têm revelado elevada sensibilidade, mas limitado valor preditivo positivo, o que limita a sua aplicação na prática clínica. Hipótese: A conjugação dos diferentes parâmetros monitorizados poderá melhorar a acuidade na predição de descompensação da IC. Objectivo: Identificar a conjugação de parâmetros fisiológicos que possibilite a melhor acuidade na predição de descompensação da IC. Metodologia: Estudo observacional prospectivo de 47 doentes com IC portadores de TRC e/ou CDI com capacidade para monitorização da IT. Os parâmetros fisiológicos monitorizados pelo dispositivo [(frequência cardíaca diurna (FCD) e nocturna (FCN), variabilidade da frequência cardíaca (VFC), tempo de actividade diária (AD) e IT)] foram comparados em função da ocorrência de agravamento sintomático ou hospitalização por descompensação da IC. O efeito do tipo de cardiopatia, classe funcional NYHA, fracção de ejecção ventricular esquerda (FEj) e idade nos diferentes parâmetros fisiológicos em estabilidade clínica foi determinado por análise de regressão linear múltipla e a sua acuidade na predição de descompensação dentro de 30 dias foi avaliada pela área sob a receiver operator characteristic curve (AUC). O impacto prognóstico dos parâmetros fisiológicos no risco de descompensação foi determinado por análise de regressão de Cox e análise de sobrevivência de Kaplan-Meier. Considerando os limiares com melhor relação sensibilidade-especificidade na predição de descompensação, foi determinado o score preditor de eventos. Resultados: Durante o período sob monitorização (3177 dias) ocorreram 12 episódios de agravamento clínico e um internamento hospitalar. Durante o período de estabilidade clínica, os doentes com miocardiopatia dilatada apresentaram valores mais elevados de FCD e FCN e menor VFC e aqueles com classe funcional NYHA ≥III apresentaram maior compromisso da VFC, mas FCD e FCN menos elevadas. As FCD e FCN elevaram-se nos períodos precedentes a descompensação, enquanto a VFC, AD e IT diminuíram progressivamente. A VFC apresentou a melhor acuidade na predição de descompensação dentro de 30 dias (AUC: 0,83), seguindo-se a FCD (AUC: 0,59), tempo de actividade (AUC: 0,58) e IT (AUC: 0,42). Numa análise diária, o risco de descompensação foi maior na presença de FCD ≥76bpm [Hazard ratio (HR): 2,27], VFC≤40ms (HR: 4,75) e IT ≤60 Ω (HR: 6,53). O risco de descompensação aumentou com o número de critérios identificados (score 1 = HR: 3,32; score ≥2 = HR: 13,49) e a acuidade do score preditor na estratificação prognóstica foi elevada (AUC= 0,75; IC95% 0,72–0,77; p≤0,001). Conclusão: Os parâmetros fisiológicos monitorizados pelo TRC e/ou CDI têm utilidade na monitorização da IC e a conjugação da FCD, VFC e IT permite estratificar o risco de eventos e detectar descompensação nos 30 dias precedentes ao início dos sintomas. ABSTRACT - Rationale: Several implantable electronic devices [cardiac resynchronization therapy (CRT) and/or implantable cardioverter defibrillators (ICD)] monitor physiological parameters that vary previously periods to decompensation of heart failure (HF). Therefore, their combination in discriminating algorithms may allow the detection of deterioration prior to the onset of symptoms, allowing timely adjustment of therapy and possibly improvent of the prognosis and reduction in hospital admissions and health costs. The algorithms based on the measurement of intrathoracic electrical impedance (IT) have showed high sensitivity but limited positive predictive value, which therefore limiting its application in clinical practice. Hypothesis: The combination of the different parameters monitored can improve accuracy in the prediction of HF decompensation. Objective: To identify the combination of physiological parameters that allows for better accuracy in the prediction of HF decompensation. Methodology: Prospective study of 47 patients with HF and implanted CRT and / or ICD capable of monitoring intra-thoracic impedance. The physiological parameters monitored by the device [(daytime heart rate (DHR) and night (NHR), heart rate variability (HRV), length of daily activity (DA) and intra-thoracic electrical impedance (TI)] were compared according to the occurrence of symptomatic worsening or hospitalization for HF decompensation. The effect of type of heart disease, NYHA functional class, ejection fraction and age was determined in different physiological parameters in clinical stability by multiple linear regression analysis and its accuracy in the prediction of decompensation within 30 days were evaluated by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The prognostic impact of physiological parameters in the risk of decompensation was determined by Cox regression analysis and survival analysis Kaplan-Meier method. Considering the thresholds with the best sensitivity-specificity in predicting decompensation, was built a score predictor of events. Results: During the period under monitoring (3177 days) there were 12 episodes of clinical deterioration and hospitalization. During the period of clinical stability, patients with dilated cardiomyopathy showed higher values of DHR and NHR and lower HRV, and those with NYHA functional class ≥III had a greater decrease of HRV, but DHR and NHR were lower. The DHR and NHR increased in the preceding periods of decompensation, while HRV time of DA and TI, gradually decreased. HRV showed the best accuracy in the prediction of decompensation within 30 days (AUC: 0.83), followed by DHR (AUC: 0.59), duration of activity (AUC: 0.58) and IT (AUC: 0.42). In a daily analysis, the risk of decompensation was higher in the presence of ≥76bpm DHR [Hazard Ratio (HR): 2.27] HRV ≤40ms (HR: 4.75) and IT Ω ≤60 (HR: 6.53). The risk of decompensation increased with the number of identified criteria (score = 1 HR: 3.32, HR = score ≥ 2: 13.49) and the predictive accuracy of the prognostic stratification score was high (AUC = 0.75, 95% 0.72 to 0.77, p ≤0.001). Conclusion: The physiological parameters monitored by the TRC and / or CDI are useful in monitoring the IC and the combination of DHR, HRV and IT allows to stratify the risk of decompensation and detect events in the 30 days preceding the onset of symptoms.