Original
Validación externa de la escala Enhanced Feedback for Effective Cardiology Treatment (EFFECT) de predicción de mortalidad en pacientes que ingresan por insuficiencia cardiaca agudizada en Álava, España
External validation of the EFFECT mortality prediction scale in patients admitted for acute heart failure in Araba, Spain
S. Goya-Lirioa,
, M. Hernando-Llorensa,b, S. García de Garayo-Díazc, J. Regalado-de Los Cobosa,b,d
Autor para correspondencia
a Universidad del País Vasco-Euskal Herriko Unibertsitatea, Unidad Docente de Medicina y Enfermería, Campus de Álava, Vitoria-Gasteiz, España
b Instituto de Investigación Sanitaria Bioaraba, Vitoria-Gasteiz, España
c Servicio de Información Sanitaria (SIS), Unidad de Gestión Sanitaria, País Vasco, España
d Servicio de Hospitalización a Domicilio, Osakidetza-Servicio Vasco de Salud, País Vasco, España
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The 30-day mortality rates in the referral and internal validation cohorts(22) and those in our cohort were compared. The colors for each series are shown in the graphic’s legend.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "S. Goya-Lirio, M. Hernando-Llorens, S. García de Garayo-Díaz, J. Regalado-de Los Cobos" "autores" => array:4 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "S." "apellidos" => "Goya-Lirio" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "M." "apellidos" => "Hernando-Llorens" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "S." "apellidos" => "García de Garayo-Díaz" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "J." 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Cada punto representa un decil de la muestra; su mortalidad predicha se calcula a partir de la media del valor EFFECT y su altura en el eje de ordenadas corresponde con la mortalidad observada. En color azul para la escala EFFECT a un mes y en color verde para un año, con sus líneas de tendencia en los colores correspondientes.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La insuficiencia cardiaca (IC) se define como la incapacidad del corazón para mantener un gasto adecuado a las necesidades del organismo y/o cuando solo puede mantenerlo con una presión de llenado anormalmente alta<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. Es una de las principales causas de morbimortalidad en el mundo occidental, y es previsible que su frecuencia siga aumentando en los próximos años. En España afecta al 2,7% de la población mayor de 45 años y al 16,1% de los mayores de 74 años<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. El curso es lentamente progresivo, con frecuentes episodios de agudización, compromete la calidad de vida de las personas que la padecen y hasta el 30% de los pacientes fallecen en el primer año tras el primer episodio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Se encuentra entre las causas más frecuentes de visita a los servicios de Urgencias (SU) en España y 2 de cada 3 episodios de IC agudizada (ICA) motivan el ingreso hospitalario<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">4–5</span></a>, lo cual la convierte en una de las más comunes causas de hospitalización<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">6,7</span></a>. Disponer de herramientas de predicción de pronóstico en los episodios de ICA constituye una gran ayuda en la toma de decisiones acerca del objetivo, plan y lugar de tratamiento inicial y, en caso de ingreso, el seguimiento tras el alta. Se han desarrollado numerosas escalas para predecir el pronóstico de la ICA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>, sin embargo pocas se han validado en poblaciones diferentes de aquellas en las que fueron derivadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> y, precisamente, el valor de cualquier modelo de predicción depende de su rendimiento fuera de la muestra de derivación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>. Lee et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> desarrollaron las escalas <span class="elsevierStyleItalic">Enhanced Feedback For Effective Cardiac Treatment</span> (EFFECT) para estimar el riesgo de muerte a los 30 días y al año después de ingresar por ICA. El modelo predictivo lo componen ciertos antecedentes patológicos (edad, enfermedad pulmonar obstructiva crónica [EPOC], demencia, enfermedad cerebrovascular, cirrosis, cáncer activo…), datos de la exploración (tensión arterial y frecuencia respiratoria) y resultados de analítica (urea, hiponatremia y, en la escala para un año, hemoglobina) a partir de cuyos valores se calcula una puntuación. Los datos son fácilmente obtenibles en un servicio de urgencias. En las 2 escalas se definen 5 grupos de riesgo con las puntuaciones de corte 60, 90, 120 y 150, y en el artículo original, promediando de forma ponderada la cohorte de derivación y la de validación, les correspondieron unas mortalidades un mes tras el ingreso de 0,55%, 3,7%, 12,6, 30,3% y 55% respectivamente. De forma análoga, la mortalidad un año tras el ingreso para estos grupos fue 7,1%, 13,4%, 31,6%, 58,1% y 77,3%. No hemos encontrado muchas referencias bibliográficas referidas a su utilización. Un estudio confirmó el poder predictivo de la escala de predicción a 30 días en pacientes ancianos atendidos por IC en servicios de urgencias españoles<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>. En otro se muestra su posible utilidad en los servicios de urgencias como ayuda para seleccionar pacientes con IC derivables a hospitalización a domicilio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro trabajo tiene como objetivo principal la validación de las escalas EFFECT en una serie de pacientes que fueron hospitalizados por ICA en OSI Araba- Hospital Universitario de Álava (HUA). Como objetivo secundario nos planteamos construir las curvas de supervivencia en los diferentes grupos de riesgo. El HUA pertenece a la Organización Sanitaria Integrada Araba (OSI Araba) de Osakidetza-Servicio Vasco de Salud, cuenta con una infraestructura para atender a una población de 340.000 personas, dispone de alrededor de 750 camas repartidas en 2 sedes, con cerca de 200.000 estancias anuales y las urgencias superan las 470 diarias.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Métodos</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se trata de un estudio de validación externa de un modelo predictivo siguiendo metodología propuesta por Debray et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>, Steyerberg et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> y la declaración TRIPOD<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">10–13</span></a>. La población a estudio fueron pacientes mayores de 18 años que ingresaron a través de los Servicios de Urgencias Hospitalarias del HUA entre el 1 de octubre de 2020 y el 30 de septiembre del 2021, y fueron dados de alta con el diagnóstico de ICA. Se solicitó al Servicio de Información Sanitaria un listado de pacientes dados de alta en ese periodo, con el diagnóstico principal CIE-10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>I509. En el listado figuraba el servicio de ingreso, las fechas de ingreso y de alta, el destino al alta y la fecha de defunción en el año posterior al alta, si era el caso. Criterios de exclusión:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Pacientes en quienes no se confirmó el diagnóstico al alta del hospital tras revisar la historia clínica (errores de codificación).</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ingresos repetidos de un mismo paciente durante el periodo de estudio; solo se tuvo en consideración el primero de ellos.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">•</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Casos con datos incompletos</p></li></ul></p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se calculó un tamaño de muestra mínimo suficiente (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>286) para alcanzar el número de 100 eventos (fallecidos) al año, recomendado para una óptima validación externa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>, estimando una mortalidad a un año del 35%.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una primera fase se realizó un estudio observacional retrospectivo, a partir del listado proporcionado por el SIS y la historia clínica electrónica, recogiendo los datos necesarios para registrar el servicio de ingreso, el lugar de fallecimiento en los fallecidos y calcular la puntuación en las 2 escalas EFFECT. Se registró la fecha de fallecimiento, que queda incorporada en la base de datos poblacional asociada a la historia clínica y en los casos en que no había fecha de muerte se obtuvo constancia de vida en el plazo de un año a partir de la historia clínica. Los valores de todas estas variables para cada caso, junto con la puntuación que el modelo predictivo concede al valor de cada variable, se introdujeron en una base de datos ACCESS 2003 carente de cualquier dato identificativo de los pacientes.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En una segunda fase se compararon las características entre las muestras de la serie original (referencia) y la de nuestro estudio, con el fin de valorar la transportabilidad del modelo predictivo. Para ello se compararon los valores (según correspondía: media, mediana y porcentaje) que toman en una y otra cohorte tanto las variables que conforman la escala como las medidas de resultado: mortalidad global al mes y al año.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En tercer lugar se analizó la capacidad de discriminación de las escalas en los pacientes de OSI Araba. Para ello se utilizaron 3 métodos: a) el cálculo de la especificidad y sensibilidad en la predicción de la mortalidad para diferentes puntuaciones de la escala, la curva ROC y el área bajo la curva ROC; b) <span class="elsevierStyleItalic">Brier Score</span>; y c) la pendiente de discriminación: diferencia de la probabilidad de muerte media (o lo que es análogo, la puntuación media de la escala) de los supervivientes y los fallecidos.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuarto lugar se evaluó la calibración con el test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow, y construyendo los gráficos de calibración donde se presentan las mortalidades observadas en la cohorte OSI Araba, dividida en 10 deciles junto con las predichas por la escala EFFECT para la puntuación del valor intermedio de cada decil. La mortalidad predicha se obtuvo a partir de la función matemática a la que mejor se ajustó la nube de 15 puntos construida con las mortalidades informadas en el artículo original para las 2 escalas de predicción (cohorte de derivación en 5 quintiles, cohorte de derivación en 5 escalones de puntuación y cohorte de validación en esos mismos 5 escalones). El paso final fue combinar los resultados de los pasos anteriores, con el fin de juzgar si el rendimiento del modelo en la muestra actual refleja un grado de reproducibilidad o transportabilidad en el <span class="elsevierStyleItalic">case mix</span> de pacientes de OSI Araba.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las variables cualitativas se estudiaron y han sido representadas mediante frecuencias absolutas y relativas (porcentajes). Las variables cuantitativas se expresaron a través de la media y desviación estándar si seguían una distribución normal, o mediante la mediana y el rango intercuartílico en caso contrario. El análisis estadístico y la elaboración de gráficos se realizaron mediante los programas informáticos STATA, SPSS y EPIDAT. Los resultados se expresarán con sus correspondientes intervalos de confianza al 95% (IC 95%) y el valor de significación estadística para todas las pruebas.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio fue autorizado por el Comité de Ética de la Investigación Clínica de OSI Araba (Expte.2022-038).</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Resultados</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El listado inicial que nos proporcionó el SIS de OSI Araba contenía 657 episodios, de los cuales fueron excluidos 78 por corresponder a episodios ulteriores de un mismo paciente, 28 por no corresponder con casos de IC (errores de codificación) y uno por no poder tener constancia de fallecimiento o vida tras un año. Quedó un número final de 550 pacientes analizables (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pacientes ingresaron mayoritariamente en el Servicio de Medicina Interna (65,3%) y en el Servicio de Cardiología (31,3%). En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se muestran los valores que tomaron las variables que componen el modelo predictivo en la cohorte de OSI Araba y en la cohorte de derivación original<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>, apreciándose diferencias significativas en prácticamente todas las variables, destacando una edad superior, menor presión arterial sistólica (PAS), menor incidencia de EPOC y mayor incidencia de demencia y de cáncer. También se muestra la puntuación media en las escalas de predicción EFFECT a un mes y a un año, resultando en ambos casos significativamente superior en OSI Araba. Al cabo de un mes habían fallecido 64 pacientes, una tasa de mortalidad del 11,6%, sin diferencia con las cohortes del artículo original (10,6%). Al cabo de un año habían muerto 209 pacientes, y esta tasa de mortalidad, del 38%, sí fue significativamente superior a la de las 2 cohortes del trabajo original (32,0%; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0059). Cuarenta y seis pacientes (8,4%) fallecieron en el ingreso índice, porcentaje no significativamente diferente del de la serie original (8,9%).</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se muestra la mortalidad a un mes y en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> la mortalidad a un año, obtenidas en la cohorte de OSI Araba en cada uno de los 5 grupos de riesgo creciente con las puntuaciones establecidas en el artículo de Lee, comparando con las obtenidas en ese artículo. Se aprecia que la mortalidad aumenta con la puntuación EFFECT de modo similar a como lo hace en las cohortes de Lee y, aunque el gráfico muestra diferencias en algunos grupos, el test de comparación de proporciones y el análisis de intervalos de confianza de las proporciones muestran diferencias significativas únicamente en la predicción a un año en el grupo de puntuación<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>91-120 (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01; IC de la diferencia de proporciones 95%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,026-0,155).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el fin de evaluar la capacidad de discriminación del modelo en la serie actual, analizamos 3 medidas: área bajo la curva ROC, <span class="elsevierStyleItalic">Brier Score</span> y pendiente de discriminación. Para la escala de predicción a 30 días se obtuvo un AUC de 0,755 (IC 95%:0,699-0,811) y para la de un año 0,756 (0,714-0,797). Los resultados de Lee fueron 0,80 y 0,77 respectivamente. Exploramos también la capacidad de la escala EFFECT de predicción a un mes para predecir la mortalidad al año y obtuvimos un AUC de 0,762 (IC 95%: 0,721-0,804).</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el <span class="elsevierStyleItalic">Brier Score</span>, para la escala de predicción a un mes, resultó un valor de 0,094 y para la escala a un año un valor de 0,194. Son buenos valores, cercanos a 0, y similares a los que, a partir de los datos publicados por Lee, hemos estimado para su cohorte de derivación, que son, respectivamente, 0,084 y 0,181. La pendiente de discriminación hace referencia a la diferencia entre la puntuación media de la escala en el grupo de supervivientes y en el de fallecidos. Tanto para la predicción a un mes como a un año, en la cohorte actual las diferencias fueron significativas, aunque las diferencias fueron inferiores a las observadas en la serie de Lee. Como valoración de la calibración de las escalas originales para la cohorte actual, el test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow dio como resultado para la predicción a un mes un valor de Chi cuadrado<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10,81 y valor de p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,2942, y para la predicción a un año 15,15 y 0,1007, indicando en ambos casos una buena calibración.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los gráficos de calibración (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>) construidos enfrentando las mortalidades observadas (en ordenadas) y predichas (en abscisas) en 10 deciles mostraron para la escala de predicción a un mes (color azul) una recta de regresión con valor R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,872 y ecuación: y<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,004 X – 1,98. En el mismo gráfico para la escala de predicción a un año (color verde), una recta de regresión con R<span class="elsevierStyleSup">2</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,876 y ecuación: y<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,998 X. Indican ambas una buena calibración global, especialmente para la predicción a un año, con la salvedad de que en los deciles 3.° y 4.°, que corresponden a la puntuación entre 92 y 105, la mortalidad observada fue inferior a la predicha.</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el fin de representar gráficamente la supervivencia por grupos de riesgo, nuestro objetivo secundario, se construyeron tablas de vida con el método Kaplan-Meier, tomando como referencia el tiempo transcurrido desde el ingreso y la muerte. Con esos datos realizamos las gráficas Kaplan-Meier. Como hemos comentado anteriormente, la escala EFFECT 30 días tiene buena capacidad de predicción de mortalidad a un año, mejor incluso que la escala EFFECT a un año; por ello construimos las curvas de supervivencia a lo largo de un año en función de los grupos que define la escala EFFECT a un mes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>). Los grupos 1 y 2 muestran una curva superponible, mientras que el resto de grupos revelan una tasa de mortalidad mayor a mayor grupo de riesgo.</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusión</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las escalas EFFECT han demostrado un buen poder predictivo en los pacientes ingresados por insuficiencia cardíaca agudizada en OSI Araba, a pesar de las diferencias significativas en las características demográficas y clínicas de esta cohorte en comparación con la cohorte original en la que se desarrolló la escala en 2003. Nuestros hallazgos, siguiendo lo estudiado en el método Debray, sugieren que la escala puede tener una buena transportabilidad a otras muestras poblacionales y, por lo tanto, es valiosa en atención rutinaria. La cohorte de pacientes en OSI Araba presentó un <span class="elsevierStyleItalic">case mix</span> de mayor severidad que la serie original. Esto se evidencia en las puntuaciones medias más altas en la escala de predicción a un mes y al año, lo que indica un mayor riesgo de mortalidad. Acorde con este hecho, la mortalidad global en OSI Araba al cabo de un año sí fue mayor que las reportadas en la serie original. Sin embargo, la mortalidad intrahospitalaria y a los 30 días no mostraron diferencias significativas en comparación con la serie original. Nuestros hallazgos sugieren que el tratamiento o manejo de los pacientes agudos ha mejorado en comparación con el de hace 20 años. Hemos comprobado que las 2 escalas de predicción ofrecen una buena capacidad de discriminación y que las predicciones de mortalidad realizadas por la escala EFFECT se ajustan adecuadamente a los resultados observados en nuestra serie de pacientes y, por tanto, que la calibración de la escala ha sido afinada en general, aunque la predicción a un año sobreestimó la mortalidad de los pacientes con puntuaciones entre 92 y 105, o el grupo que Lee define como de riesgo intermedio (91-120 puntos). Hemos observado que la diferencia en la mortalidad entre los grupos de muy bajo riesgo y bajo riesgo fue mínima en nuestra serie de pacientes, lo que nos hace plantear la posibilidad de dividir el riesgo en 4 grupos en lugar de en 5, para una mejor discriminación clínica.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte, nos planteamos la utilidad de emplear una única escala para predecir la mortalidad, tanto al mes como al año, ya que la escala EFFECT al mes ha demostrado ser útil para evaluar el riesgo de muerte en un año. Una predicción precisa del riesgo de mortalidad a corto plazo puede ayudar a decidir el lugar más apropiado de tratamiento. Es de destacar que el 40% de los casos que conforman la serie actual presentaron una mortalidad a 30 días inferior al 5% y esto podría considerarse una invitación, del mismo modo que se propone con el manejo de la neumonía, a evitar el ingreso hospitalario realizando en su lugar tratamiento de forma ambulatoria o en hospitalización a domicilio, una opción ya recogida en la bibliografía<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>. Por otro lado, la predicción a largo plazo puede ser útil para planificar el seguimiento y la gestión a largo plazo del paciente, indicando por ejemplo un seguimiento más estrecho o la inclusión en programas de cuidados paliativos para pacientes con puntuaciones más elevadas, predictoras de un riesgo elevado de mortalidad en los meses que siguen al ingreso.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Conclusiones</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las características de los pacientes:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En OSI Araba los pacientes presentaron un perfil clínico más grave (puntuaciones medias más altas).</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Mayor tasa de mortalidad anual. Podríamos decir que el manejo de pacientes agudos mejorado.</p></li></ul></p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La escala:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0015"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Presenta buena transportabilidad: buen poder predictivo a pesar de las diferencias significativas en las características de los pacientes.</p></li></ul></p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestras propuestas:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0020"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dividir el riesgo en 4 grupos: dada la mínima diferencia de mortalidad entre grupos de bajo y muy bajo riesgo.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">-</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Emplear una única escala: la escala EFFECT un mes ha demostrado ser útil para predecir la mortalidad al año.</p></li></ul></p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados de nuestro estudio resaltan la importancia de la validación y adaptación de escalas de predicción en diferentes poblaciones y entornos clínicos antes de su implementación clínica.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Sesgos y limitaciones del estudio</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La selección de pacientes se realizó a partir de un listado obtenido en el Servicio de Información Sanitaria, por medio de los códigos de alta de cada episodio, pudiendo quedar fuera de la selección aquellos pacientes mal codificados, a pesar de haber utilizado procedimientos normalizados en su codificación. Además, como en el artículo original<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>, solo se incluyeron pacientes que ingresaron, y esto dejó fuera del estudio a los casos más leves, derivados a tratamiento ambulatorio, así como otros de mayor gravedad y fallecimiento en el propio servicio de urgencias. El número de casos revisados no permitió alcanzar el número deseable de eventos (100) para la predicción a un mes, y ello convierte en subóptima la validación de la escala de predicción para ese plazo.</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Deberían realizarse otros estudios similares con el número suficiente de eventos para confirmar o descartar nuestros resultados.</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Financiación</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La presente investigación no ha recibido ayudas específicas provenientes de agencias del sector público, sector comercial o entidades sin ánimo de lucro.</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Consideraciones éticas</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La realización del estudio fue aprobada por el CEI de OSI Araba en fecha 20 de octubre de 2022 (expediente 2022-038).</p></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Conflicto de intereses</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ninguno.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:15 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres2162617" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1834659" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres2162618" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => 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elsevierViewall">Analizamos 550 pacientes y comprobamos en ambas escalas buena capacidad de discriminación global, con área bajo la curva ROC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,755 y 0,756 y valores de <span class="elsevierStyleItalic">Brier Score</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,094 y 0,194, todos ellos similares a la serie original. La calibración se valoró con el test de Hosmer-Lemeshow y mediante gráficos de calibración y también resultó adecuada, todo ello a pesar de que se observaron diferencias significativas en casi todas las características clínicas entre la serie original y la nuestra, lo que permite afirmar que las escalas EFFECT ofrecen buena transportabilidad.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Ambas escalas confirmaron buena capacidad de predicción, y además la escala para predicción a un mes demostró también elevada capacidad para predecir la mortalidad al año. Para ambos plazos, en los pacientes del HUA no se apreciaron diferencias en mortalidad entre los grupos que el artículo original establece como de bajo y muy bajo riesgo.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Objective</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To validate the EFFECT (Enhanced Feedback for Effective Cardiac Treatment) scales, which predict mortality at 1 month and 1 year after admission, in a defined cohort of patients admitted to the Araba University Hospital (HUA) with a diagnosis of acutely decompensated heart failure.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Method</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">External validation study of a predictive model, in a retrospective cohort of patients admitted between October 1, 2020 and September 30, 2021.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A total of 550 patients were included. The two scales demonstrated good overall discriminatory ability in our series, with an area under ROC (0.755 y 0.756) and values in Brier score (0.094 y 0.194) similar to the original series. Calibration was assessed using the Hosmer-Lemeshow test and calibration plots and was also adequate. All this despite the fact that significant differences were observed in many clinical characteristics between our series and the original one.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The EFFECT scales showed good predictive ability and transportability. The one-month prediction scale was also useful for predicting mortality at one year. 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Se comparan las mortalidades a los 30 días en las cohortes de derivación y validación interna y las de nuestra cohorte. Los colores de cada serie se muestran en la leyenda del gráfico.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1621 "Ancho" => 2091 "Tamanyo" => 214198 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Mortalidad anual por grupos de riesgo EFFECT a un año en las cohortes de derivación, validación interna y validación externa.</p> <p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La puntuación de EFFECT en el grupo de muy bajo riesgo es<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>≤<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>60, bajo riesgo 61-90, riesgo intermedio 91-120, alto riesgo 121-150 y muy alto riesgo<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>150. Se comparan las mortalidades al año en las cohortes de derivación y validación interna y las de nuestra cohorte. Los colores de cada serie se muestran en la leyenda del gráfico.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1682 "Ancho" => 2091 "Tamanyo" => 208193 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Plot de calibración en deciles OSI Araba. Cada punto representa un decil de la muestra; su mortalidad predicha se calcula a partir de la media del valor EFFECT y su altura en el eje de ordenadas corresponde con la mortalidad observada. En color azul para la escala EFFECT a un mes y en color verde para un año, con sus líneas de tendencia en los colores correspondientes.</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 1426 "Ancho" => 2091 "Tamanyo" => 136216 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Gráficas Kaplan-Meier de supervivencia a un año en los grupos establecidos con la escala EFFECT de predicción a un mes.</p>" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">ACV: ataque cerebrovascular; AP: antecedente personal; EPOC: enfermedad pulmonar obstructiva crónica.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Variables<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Cohorte de derivación(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.624) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Cohorte de Validación(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1.407) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Cohorte OSI Araba(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>550) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Valor p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">**</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Edad</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a><span class="elsevierStyleItalic">, años</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">76,3 (11,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75,3 (11,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">82,9 (9,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Mujeres</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1325 (50,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">711 (50,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">271 (49,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Signos vitales</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>PAS<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> mm<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hg \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">148 (33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">148 (34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">138,6 (25,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Frecuencia respiratoria<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>/min \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26 (7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27 (8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23,3 (4,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Concentración sérica</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hemoglobina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>, g/dl \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12,4 (2,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12,4 (2,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12,4 (2,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Sodio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>, mEq/l \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">138 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">138 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">138,8 (4,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Urea nitrógeno<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>, mg/dl \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">29,4 (19,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27,2 (19,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">33,6 (15,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Comorbilidades</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>AP EPOC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">543 (20,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">371 (26,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">66 (12,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>AP ACV \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">446 (17,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">310 (22,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">84 (15,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,356 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>AP cirrosis \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">34 (1,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26 (1,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 (3,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>AP demencia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">225 (8,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">118 (8,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">68 (12,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; 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