304 - ESCALAS DE VALORACIÓN DEL RIESGO DE TROMBOEMBOLISMO VENOSO EN PACIENTES MÉDICOS HOSPITALIZADOS: PRECISIÓN Y ANÁLISIS DE LA CONCORDANCIA
1Clínica Universidad de Navarra, Madrid, España. 2Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España. 3Hospital Reina Sofía, Murcia, España. 4Hospital Universitario Nuestra Señora de Valme, Sevilla, España. 5Hospital Universitario Marqués de Valdecilla, Santander, España. 6Hospital Valle de los Pedroches, Córdoba, España. 7Hospital Clínic, Barcelona, España.
Objetivos: Evaluar la precisión de las escalas de riesgo de enfermedad tromboembólica venosa (ETV) de pacientes médicos hospitalizados, y la concordancia entre ellas.
Métodos: Cohorte observacional prospectivo multicéntrico. Se incluyeron pacientes adultos atendidos en 15 SUH españoles que requerían ingreso por patología médica. Se calculó la puntuación según las escalas IMPROVE, PADUA y NICE. Se evaluó la concordancia entre ellas y su precisión para predecir los eventos de ETV a 90 días.
Resultados: Se incluyeron 1.203 pacientes. Las escalas PADUA, IMPROVE y NICE clasificaron de riesgo alto al 68,7%, 47,4% y 69,5% de los pacientes, respectivamente. PADUA y NICE mostraron un índice kappa de 0,80 (IC95% 0,76-0,84) y discordancia del 8,5% (102 pacientes). IMPROVE con PADUA y NICE mostró un índice kappa de 0,47 (IC95% 0,43-0,52) y 0,37 (0,33-0,42), con una discordancia del 26,8% (322 pacientes) y 31,9% (384 pacientes), respectivamente. PADUA tuvo una sensibilidad de 91,7% (IC95% 59,75-99,56), especificidad 31,7% (IC95% 29,03-34,39), VPN 99,7% (IC95% 98,30-99,99) y VPP 1,3% (IC95% 0,70-2,45). IMPROVE 75% (IC 42,84-93,31), 53,0% (IC95% 50,1-55,9), 99,53% (IC95% 98,5-99,9) y 1,6% (0,8-3,1), respectivamente.
Conclusiones: Existe disconcordancia entre las escalas recomendadas para valorar el riesgo de ETV en pacientes médicos hospitalizados. PADUA fue la que mayor sensibilidad y VPP obtuvo, mientras que IMPROVE obtuvo mayor especificidad. La utilidad clínica de los modelos de valoración de riesgo de ETV existentes es cuestionable, lo que destaca la necesidad de estrategias de predicción más precisas.