Contexto e pergunta da revisão
Embora os pacientes sejam submetidos à cirurgia para manter ou aumentar a expectativa de vida ou melhorar a qualidade de vida, a cirurgia não é isenta de riscos. Alguns pacientes desenvolverão uma complicação relacionada ao coração após uma cirurgia diferente da cardíaca, como um infarto cardíaco. Várias ferramentas tentam prever a chance de alguém desenvolver uma complicação cardíaca após uma cirurgia usando informações coletadas no período anterior à cirurgia. O Índice de Risco Cardíaco Revisado (RCRI, sigla do inglês Revised Cardiac Risk Index) é uma ferramenta que tenta estimar a chance de desenvolver uma complicação cardíaca durante a internação hospitalar em pacientes submetidos a cirurgias que não sejam cardíacas. Ele usa informações como: se o paciente já sofreu um infarto cardíaco, insuficiência cardíaca e/ou um derrame durante sua vida, seu faz uso de insulina para o tratamento de diabetes mellitus, sua função renal atual (rim) e se ele/ela será submetido a uma cirurgia de alto ou baixo risco. O RCRI é comumente usado por médicos, mas as previsões nem sempre são muito precisas. Portanto, vários pesquisadores tentaram melhorar essas previsões adicionando informações extras a essa ferramenta. Essas informações podem ser derivadas dos chamados biomarcadores, que são, por exemplo, medições de sangue, técnicas de imagem ou outras características, como idade, tabagismo ou condição física do paciente.
O objetivo desta revisão sistemática foi investigar se a adição desses biomarcadores ao RCRI melhora as previsões de complicações cardíacas durante a hospitalização em pacientes submetidos a cirurgias diferentes da cardíaca. Além disso, investigamos se biomarcadores e outras ferramentas de previsão resultariam em melhores previsões de complicações cardíacas durante a hospitalização em comparação com as previsões do RCRI em pacientes submetidos a cirurgias diferentes da cirurgia cardíaca.
Principais resultados
Identificamos 69 preditores diferentes que foram adicionados à ferramenta RCRI para melhorar as previsões dessas complicações relacionadas ao coração. As evidência estão atualizadas até 25 de junho de 2020. As previsões parecem melhorar com a adição de alguns biomarcadores derivados do sangue. São eles: troponina (que mede o dano muscular do coração), peptídeo natriurético cerebral (BNP) e (NT-pro)peptídeo natriurético cerebral (NT-proBNP) (ambos medem a gravidade da insuficiência cardíaca).
Adicionalmente, 60 biomarcadores foram estudados para comparar suas previsões com o RCRI. Outros estudos incluídos nesta revisão sugerem que o BNP e o NT-proBNP isolados podem prever complicações cardíacas ainda melhor do que o RCRI. Sessenta e cinco ferramentas de previsão além do RCRI tentaram melhorar suas previsões. As ferramentas de escore de risco cirúrgico da American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement (ACS-NSQIP) e ACS-NSQIP-MICA (infarto do miocárdio ou parada cardíaca) podem fazer previsões melhores do que o RCRI, mas isso só foi consistente para alguns desfechos, e não para complicações relacionadas ao coração. Entretanto, para todas essas questões de pesquisa, não estamos confiantes nos resultados devido à grande variação nos métodos de pesquisa aplicados e aos sinais de que abordagens de pesquisa menos precisas foram utilizadas.
Conclusões dos autores
Troponina, BNP e NT-proBNP podem melhorar a capacidade do RCRI de prever complicações relacionadas ao coração. As ferramentas de escore de risco cirúrgico ACS-NSQOP-MICA e ACS-NSQIP parecem ser melhores na previsão de complicações pós-operatórias do que a ferramenta RCRI, mas não de complicações cardíacas. Entretanto, devido a deficiências na forma como os estudos foram conduzidos, não temos certeza se os resultados que encontramos se aplicam a todos os pacientes submetidos a cirurgias que não sejam cardíacas. Precisamos de mais e melhores pesquisas sobre biomarcadores com desempenho preditivo promissor em outros cenários.
Estudos incluídos nesta revisão sugerem que o desempenho preditivo do RCRI na previsão de eventos adversos cardíacos graves é melhor quando NT-proBNP, troponina ou sua combinação são adicionados. Outros estudos indicam que o BNP e o NT-proBNP, quando usados isoladamente, talvez possam ter um desempenho discriminativo maior que o RCRI. Não houve evidência suficiente de que há diferença entre a precisão preditiva do RCRI e outros modelos de predição na previsão de eventos adversos cardíacos graves. Entretanto, o ACS-NSQIP-MICA e o ACS-NSQIP-SRS superaram o RCRI na previsão de infarto do miocárdio e parada cardíaca combinados, e mortalidade por todas as causas, respectivamente. No entanto, os resultados não podem ser interpretados como conclusivos devido aos altos riscos de viés na maioria dos artigos, e a impossibilidade de agrupamento dos estudos devido à heterogeneidade nos desfechos, horizontes de previsão, biomarcadores e populações estudadas.
Pesquisas futuras sobre o valor prognóstico agregado de biomarcadores aos modelos de predição existentes devem se concentrar em biomarcadores com boa precisão preditiva, em outros cenários (por exemplo, diagnóstico de infarto do miocárdio) e na identificação de biomarcadores a partir de dados ômicos. Eles devem ser comparados a novos biomarcadores com evidência até agora insuficientes em comparação aos estabelecidos, incluindo NT-proBNP ou troponinas. A adesão às orientações recentes para estudos de modelos de predição (por exemplo, TRIPOD; PROBAST) e o uso de definições de desfecho padronizadas em estudos primários são altamente recomendados para facilitar a revisão sistemática e as meta-análises no futuro.
O Índice de Risco Cardíaco Revisado (RCRI, sigla do inglês Revised Cardiac Risk Index) é um modelo prognóstico amplamente conhecido por estimar pré-operatoriamente a probabilidade de desenvolver eventos adversos cardíacos graves em ambiente hospitalar em pacientes submetidos à cirurgia não cardíaca. Entretanto, o RCRI nem sempre faz previsões precisas, então vários estudos investigaram se biomarcadores adicionados ou comparados ao RCRI poderiam melhorar isso.
Primário: Investigar o valor preditivo agregado de biomarcadores ao RCRI para prever pré-operatoriamente eventos adversos cardíacos graves no ambiente hospitalar e outros desfechos adversos em pacientes submetidos à cirurgia não cardíaca.
Secundário: Investigar o valor prognóstico de biomarcadores em comparação ao RCRI para prever pré-operatoriamente eventos adversos cardíacos graves em ambiente hospitalar e outros desfechos adversos em pacientes submetidos à cirurgia não cardíaca.
Terciário: Investigar o valor prognóstico de outros modelos de predição em comparação ao RCRI para prever pré-operatoriamente eventos adversos cardíacos graves hospitalar e outros desfechos adversos em pacientes submetidos à cirurgia não cardíaca.
Fizemos buscas no MEDLINE e no Embase de 1º de janeiro de 1999 (ano em que o RCRI foi publicado) até 25 de junho de 2020. Também pesquisamos no ISI Web of Science e no SCOPUS por artigos referentes ao estudo de desenvolvimento original do RCRI naquele período.
Incluímos estudos que incluíram adultos submetidos a cirurgia não cardíaca, relatando a validação (externa) do RCRI e:
- a adição de biomarcador(es) ao RCRI; ou
- a comparação da precisão preditiva do(s) biomarcador(es) com o RCRI; ou
- a comparação da precisão preditiva do RCRI com outros modelos.
Além de eventos adversos cardíacos graves, todos os outros desfechos adversos foram considerados para inclusão.
Desenvolvemos um formulário de extração de dados com base no CHecklist for critical Appraisal and data extraction for systematic Reviews of prediction Modelling Studies (CHARMS). Dois revisores selecionaram referências, extraíram dados e avaliaram o risco de viés e preocupações quanto à aplicabilidade de acordo com o Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool (PROBAST) de forma independente. Para biomarcadores e modelos de predição que foram adicionados ou comparados ao RCRI em ≥ 3 artigos diferentes, descrevemos as características e descobertas do estudo com mais detalhes. Não aplicamos o GRADE porque não há orientação disponível para revisões de modelos prognósticos.
3.960 registros foram analisados e incluímos 107 artigos.
O risco de viés foi classificado como alto em ≥ 1 domínio em 90% dos estudos incluídos, particularmente no domínio de análise para todos os desfechos. O agrupamento estatístico ou meta-análise dos resultados relatados foi impossível devido à heterogeneidade em vários aspectos: desfechos usados, escala pela qual o biomarcador foi adicionado/comparado ao RCRI, horizontes de predição e populações estudadas.
Valor preditivo adicionado de biomarcadores ao RCRI
Cinquenta e um estudos relataram o valor agregado de biomarcadores ao RCRI. Foram identificados 69 preditores diferentes derivados de sangue (29%), imagem (33%) ou outras fontes (38%). A adição de NT-proBNP, troponina ou sua combinação melhorou o RCRI para prever eventos adversos cardíacos graves (mediana delta c-statistics: 0,08, 0,14 e 0,12 para NT-proBNP, troponina e sua combinação, respectivamente). O índice de reclassificação líquida mediano total foi de 0,16 e 0,74 após a adição de troponina e NT-proBNP ao RCRI, respectivamente. A calibração não foi relatada. Para prever o infarto do miocárdio, a mediana delta c-statistic quando o NT-proBNP foi adicionado ao RCRI foi de 0,09, e 0,06 para a previsão de mortalidade por todas as causas e eventos adversos cardíacos graves combinados. Para BNP e copeptina, os dados não foram suficientes para fornecer resultados sobre seu desempenho preditivo adicional, para qualquer um dos desfechos.
Comparação do valor preditivo dos biomarcadores com o RCRI
Cinquenta e um estudos avaliaram o desempenho preditivo de biomarcadores isoladamente em comparação ao RCRI. Identificamos 60 preditores exclusivos derivados de sangue (38%), imagem (30%) ou outras fontes, como a classificação da Sociedade Americana de Anestesiologistas (32%). As previsões foram semelhantes entre a classificação Sociedade Americana de Anestesiologistas e o RCRI para todos os desfechos investigados. Em estudos diferentes daqueles identificados no objetivo 1, a mediana delta c-statistic foi de 0,15 e 0,12 a favor do BNP e NT-proBNP isoladamente, respectivamente, quando comparado ao RCRI, para a predição de eventos adversos cardíacos graves. Para a proteína C-reativa, o desempenho preditivo foi semelhante ao RCRI. Para outros biomarcadores e desfechos, os dados foram insuficientes para fornecer uma síntese dos resultados . Um estudo relatou sobre calibração e nenhum sobre reclassificação.
Comparação do valor preditivo de outros modelos prognósticos com o RCRI
Cinquenta e dois artigos compararam a capacidade preditiva do RCRI a outros modelos prognósticos. Destes, 42% desenvolveram um novo modelo de previsão, 22% atualizaram o RCRI ou outro modelo de previsão e 37% validaram um modelo de previsão existente. Nenhum dos outros modelos de predição apresentou melhor desempenho na previsão de eventos adversos cardíacos graves do que o RCRI. Para prever o infarto do miocárdio e a parada cardíaca, o ACS-NSQIP-MICA teve uma maior mediana delta c-statistic de 0,11 comparado ao RCRI. Para prever a mortalidade por todas as causas, a mediana delta c-statistic foi 0,15 maior a favor do ACS-NSQIP-SRS comparado ao RCRI. O desempenho preditivo não foi melhor para CHADS 2 , CHA 2 DS 2 -VASc, R 2 CHADS 2 , Índice de Goldman, índice de Detsky ou VSG-CRI em comparação com o RCRI para nenhum dos desfechos. A calibração e a reclassificação foram relatadas em apenas um e três estudos, respectivamente.
Tradução do Cochrane Brazil (Aléxia Gabriela da Silva Vieira). Contato: tradutores.cochrane.br@gmail.com