Kansas City cardiomiopatie chestionar utilitate în predicția ratei de readmisie de 30 de zile la pacienții cu insuficiență cardiacă cronică

rezumat

fundal. Insuficiența cardiacă (HF) este unul dintre cele mai frecvente diagnostice asociate cu readmisia spitalului. Am conceput acest studiu prospectiv pentru a evalua dacă scorul chestionarului de cardiomiopatie din Kansas City (KCCQ) este asociat cu readmisia de 30 de zile la pacienții spitalizați cu HF decompensat. Metode și rezultate. Am înrolat 240 de pacienți care au îndeplinit criteriile de studiu. Patruzeci și opt (20%) pacienți au fost readmiși pentru HF decompensat în termen de treizeci de zile de la externarea din spital, iar 192 (80%) pacienți nu au fost readmiși. Comparativ cu pacienții readmiși, pacienții nereadmiși au avut un scor mediu kccq mai mare (40,8 față de 32,6, P = 0,019) înainte de externare. Analizele Multivariate au arătat că un scor kccq ridicat a fost asociat cu o rată scăzută de readmisie HF (ajustată OR = 0,566, P = 0,022). Statistica c pentru modelul de bază (vârstă + sex) a fost de 0,617. Combinația de medicamente la domiciliu și teste de laborator pe modelul de bază a dus la o creștere integrată a îmbunătățirii discriminării (IDI) de 3,9%. Pe această bază, KCQQ a crescut în continuare IDI cu 2,7%. Concluzii. Scorul KCCQ determinat înainte de externarea din spital a fost semnificativ asociat cu rata de readmisie de 30 de zile la pacienții cu HF, care poate oferi o măsură utilă din punct de vedere clinic și ar putea îmbunătăți semnificativ fiabilitatea predicției readmisiei atunci când este combinată cu alte componente clinice.

1. Introducere

se estimează că insuficiența cardiacă (HF) afectează peste 5.7 milioane de americani cu 870.000 de cazuri noi diagnosticate în fiecare an. Se estimează că prevalența prevăzută va crește cu 46% din 2012 până în 2030, rezultând peste 8 milioane de persoane care suferă de HF . Costul îngrijirii pacienților cu HF a fost de aproximativ 30,7 miliarde de dolari în 2012 și se estimează că va crește cu 127% până la 69,7 miliarde de dolari până în 2030 . În ciuda progreselor în înțelegere și tratament, rata mortalității HF rămâne extrem de ridicată, 50% dintre pacienți murind în termen de 5 ani de la diagnosticul inițial .

readmisia HF după spitalizare este frecventă și, din păcate, multe dintre aceste readmiteri sunt previzibile și posibil prevenibile . Deși noile date au arătat o reducere a ratelor de readmisie a Spitalului Medicare , HF este încă unul dintre cele mai frecvente diagnostice asociate cu readmisia de 30 de zile; o analiză a datelor bazate pe revendicări Medicare din 2007 până în 2009 a arătat că 24,8% dintre beneficiarii admiși cu HF au fost readmiși în termen de 30 de zile și 35,2% dintre aceste readmiteri au fost pentru HF . Acestea privind statisticile au deschis calea pentru o concentrare mai puternică asupra instrumentelor de previzionare și prevenire a unor astfel de readmisii.

chestionarul Kansas City cardiomiopatie (Kccq) a fost un instrument conceput inițial pentru a oferi o descriere mai bună a calității vieții legate de sănătate la pacienții cu HF . Acest chestionar a identificat următoarele domenii relevante din punct de vedere clinic: limitări fizice (întrebarea 1), simptome (frecvență , severitate și schimbare în timp), autoeficacitate și cunoaștere (întrebările 11, 12), interferență socială (întrebarea 16) și calitatea vieții legate de sănătate (întrebările 13-15) . Studiile anterioare au arătat că scorul KCCQ s-a corelat cu supraviețuirea și spitalizarea la pacienții cu HF și a fost un predictor independent al prognosticului slab la această populație de pacienți . În plus, scorul KCCQ măsurat la 1 săptămână după externarea din spital a prezis independent supraviețuirea de un an fără readmisia cardiovasculară . Mai recent, KCCQ a fost studiat și în timpul spitalizării acute cu HF și a demonstrat sensibilitate la modificările acute, dar modificările scorului în timpul spitalizării nu au prezis readmisia pe termen scurt , deși a fost un studiu relativ mic, cu o dimensiune a eșantionului de doar 52 de pacienți și nu a investigat relația dintre scorul KCCQ și readmisia HF. Prin urmare, dacă scorul KCCQ poate fi utilizat pentru a prezice readmisia pe termen scurt nu a fost încă evaluat complet.

pentru a aborda aceste lacune în cunoaștere și a explora fezabilitatea utilizării scorului KCCQ pentru a prezice readmisia HF pe termen scurt, am proiectat și realizat acest studiu prospectiv.

2. Metode

studiul a fost aprobat de Florida Hospital Institutional Review Board și realizat în conformitate cu declarația de la Helsinki. Studiul a fost realizat la Spitalul Florida, campusul Orlando. Pacienții care au fost internați în unitatea HF au fost examinați și înrolați pentru studiu. Criteriile de includere au fost pacienții admiși cu HF decompensat cu fracție de ejecție (EF) mai mică sau egală cu 40% și cu vârsta cuprinsă între 20 și 89 de ani. Criteriile de excludere au fost boala non-cardiacă cu o speranță de viață mai mică de un an, HF din cauza bolii cardiace valvulare necorectate, boala psihiatrică care interferează cu o urmărire adecvată, incapacitatea de a înțelege procedura de studiu și incapacitatea de a oferi consimțământul informat. Obiectivul final principal a fost rata de readmisie de 30 de zile și scorul KCCQ. Condițiile comorbide de admitere, datele demografice, datele de laborator, datele ecocardiografice și medicamentele la externare au fost obiective secundare.

pentru fiecare pacient care a îndeplinit criteriile studiului, un asistent de cercetare instruit a explicat studiul pacientului și a administrat KCCQ după obținerea unui consimțământ scris informat. Evaluarea a fost, în general, finalizată în termen de 1-3 zile înainte de descărcarea de gestiune. O conversație de urmărire a fost efectuată prin telefon la 30 de zile de la externare pentru a determina dacă rehospitalizarea a avut loc sau nu. Informațiile de readmisie postdescărcare au fost colectate prin interviul de urmărire cu pacientul.

pentru a evalua asocierile dintre scorul KCCQ și readmisie în termen de 30 de zile de la externare, am comparat mai întâi diferența dintre grupul de non-readmisie și grupul de readmisie în ceea ce privește scorurile KCCQ, caracteristicile demografice, comorbiditatea, medicamentele și datele de laborator folosind analize univariate. În analiza univariată, testul t a fost utilizat pentru variabila continuă, iar testul exact al lui Fisher a fost utilizat pentru analiza numărului de număr. Apoi am efectuat o analiză multivariată pentru a investiga modul în care fiecare factor clinic a fost asociat cu readmisiile HF după controlul celorlalți factori. În analiza multivariată, au fost utilizate modele de regresie logistică și au fost estimate rapoarte de cote ajustate (OR) pentru fiecare factor ipotezat pentru a prezice readmisia HF. Am inclus readmisia HF ca variabilă dependentă și toți factorii potențiali ca predictori independenți în regresia logistică, indiferent dacă au arătat o diferență semnificativă între grupurile de readmisie și non-readmisie în analiza univariată.

după analiza multivariată, am construit în continuare cinci modele de predicție simplificate și am evaluat importanța scorului KCCQ în modelul final prin compararea zonei sub curba caracteristică de funcționare a receptorului (Roc) a fiecărui model. În această analiză, am folosit și îmbunătățirea integrată a discriminării (IDI), descrisă de Pencina și colab., pentru a măsura creșterea medie a sensibilității modelului penalizată pentru scăderea medie a specificității cu adăugarea de noi variabile . În modelele de predicție, vârsta a fost transformată la fiecare creștere de 10 ani, fracția de ejecție la fiecare scădere de 10%, scorul KCCQ la fiecare creștere de 25 de puncte și nivelul de sodiu la variabila binară (<135 sau 135 de la sută).

două sute douăzeci și opt (228 sau 95%) pacienți aveau date complete pentru toate variabilele. Cu toate acestea, 12 (5%) pacienți nu aveau date privind vârsta sau rasa. Deoarece nu a fost detectat niciun model lipsă imbricat, au fost utilizate mai multe modele de imputare pentru imputarea datelor. Deoarece vârsta era o variabilă continuă și rasa era o variabilă binară, regresia liniară normală a fost utilizată pentru vârstă, în timp ce regresia logistică a fost utilizată pentru imputarea rasei. Toate analizele au fost efectuate de Stata versiunea 14 (StataCorp., 2015). Toate valorile au fost cu două cozi și au fost stabilite ca nivel de semnificație statistică pentru toate testele.

3. Rezultate

în total, 240 de pacienți au fost înrolați în studiu. Patruzeci și opt (20%) pacienți au fost readmiși în termen de 30 de zile de la externare pentru HF, în timp ce 192 (80%) pacienți nu au fost readmiși sau readmiși din alte motive decât HF (Tabelul 1). Nu a existat nicio diferență semnificativă între pacienții care nu au fost admiși și cei readmiși în ceea ce privește vârsta medie (63,0 față de 59,9 ani), durata inițială a șederii în spital (11,2 față de 9,7 zile) sau procentul pacienților albi (59,9% față de 56,3%). Cu toate acestea, o diferență semnificativă între aceste două grupuri a fost observată la compararea sexului, pacienții de sex masculin fiind mai predispuși la readmitere decât femeile (85,4% față de 68,8% pentru bărbați și 14,6% față de 31,3% pentru femei ). Niciuna dintre comorbidități nu a prezentat diferențe semnificative în frecvența relativă dintre grupul de readmisie și cel de non-readmisie (Tabelul 1).

scorul KCCQ, rezultatele testelor de laborator la admitere și medicamentele de descărcare au fost comparate între pacienții care nu au fost admiși și cei readmiși (Tabelul 2). Scorul mediu kccq a fost semnificativ mai mare la pacienții care nu au fost admiși decât la pacienții readmiși (40,8 față de 32,6, ). Comparativ cu pacienții readmiși, pacienții care nu au fost admiși au avut o fracție de ejecție mai mare la internare (24,7% față de 21,8%). Cu toate acestea, nu a fost detectată nicio diferență semnificativă la compararea medicamentelor de descărcare, a nivelului de sodiu din sânge sau a HGB între cele două grupuri de pacienți din analiza univariată (Tabelul 2).

pentru a investiga în continuare efectul fiecărei variabile independente în timp ce se controlează alte covariabile, s-au efectuat analize multivariate (Tabelul 3 și Figura 1). Rezultatele au arătat că scorul KCCQ și EF au fost asociate negativ cu rata de readmisie (ajustat OR = 0.566 și 1.903 și și 0.021, resp.) și că bărbații au fost mai susceptibili de a fi readmiși decât femelele (ajustate sau = 5.589, ). Interesant este că pacienții cu IM au fost mai probabili (ajustați OR = 2,849,), iar pacienții cu CAD au fost mai puțin susceptibili de a fi readmiși (ajustați OR = 0,231,), comparativ cu pacienții cu alte comorbidități. O posibilă interpretare ar putea fi că pacienții care au avut un infarct miocardic sunt mai susceptibili de a avea anomalii ale mișcării peretelui și defecte miocardice fixe și, prin urmare, o fracție de ejecție mai mică decât cei cu boală coronariană nonobstructivă fără IM, ceea ce duce la contribuția opusă la readmisia HF.

Figura 1

rata cotelor ajustate de readmisie în termen de 30 de zile de la externare, derivată din analiza regresiei logistice multivariate.

pentru a evalua cât de mult a contribuit scorul KCCQ la prezicerea readmiterii HF, am dezvoltat un model prin includerea a șapte factori în afară de scorul KCCQ (Modelul 5) pe baza rezultatelor regresiei multivariate, a literaturii publicate și a modelelor. Statistica c a indicat că modelul 5 care a inclus scorul KCCQ și toți ceilalți predictori potențiali a avut cea mai mare valoare statistică c (0,710) printre alte modele reduse fără scor KCCQ (Figura 2). După cum se vede în tabelul 4, analiza IDI a demonstrat că performanța discriminatorie a modelului 5 s-a îmbunătățit cu 6,6% față de modelul de bază (Modelul 1) care a inclus doar vârsta și sexul și cu 2,7% față de modelul redus (modelul 4) incluzând toți factorii, cu excepția scorului KCCQ (aceasta este creșterea absolută; în comparație cu modelul 4, IDI-ul modelului complet cu KCCQ, Modelul 5, a crescut cu ). Pe de altă parte , ca factor independent stabilit asociat cu readmisia HF, EF a crescut IDI de la 1,3% (modelul 3) la 3,9% (modelul 4). Aceste rezultate au sugerat că scorul KCCQ, ca o singură variabilă independentă, este unul dintre factorii importanți care ar putea fi utilizați pentru prezicerea ratelor de readmisie ale pacienților cu HF în termen de 30 de zile de la externare, iar o combinație a tuturor acestor factori importanți ar oferi cel mai mare câștig incremental.

Figura 2

Compararea zonei ROC între diferite modele. Modelul 1: logit (read30) = vârstă + sex; modelul 2: logit (read30) = vârstă + sex + beta_blocker + ace/ARB; modelul 3: logit (read30) = vârstă + sex + beta_blocker + ace/ARB + sodiu + hgb; modelul 4: logit (read30) = vârstă + sex + beta_blocker + ace/ARB + sodiu + HGB + ef; și modelul 5: logit (read30) = vârstă + sex + beta_blocker + as/ARB + sodiu + HGB + ef + kccq. read30: readmisia în 30 de zile.

4. Discuție

în acest studiu prospectiv, am constatat că scorul KCCQ a fost semnificativ asociat cu rata de readmisie HF pe termen scurt. A contribuit la îmbunătățirea statisticilor c ale unui model bazat pe vârstă, sex, medicamente, date de laborator și FEVS disponibile la descărcarea de gestiune de la 0,670 la 0,710 și a crescut IDI cu 2,7%, ceea ce a sugerat că poate fi util în prezicerea readmiterii de 30 de zile și, astfel, îmbunătățește semnificativ fiabilitatea predicției atunci când este combinată cu alte componente critice. Aceste constatări pot oferi un anumit ajutor pentru a ghida strategiile de urmărire spre furnizarea unei îngrijiri optime, cum ar fi încurajarea pacienților cu KCCQ mai mic să aibă o urmărire timpurie .

s-au depus multe eforturi pentru a identifica factorii previzibili care sunt asociați cu un risc ridicat de readmitere, ceea ce a fost destul de dificil până acum. În acest studiu, am constatat că pacienții cu HF care au avut un scor kccq mai mic la momentul externării și EF mai mic și de sex masculin păreau să fie mai predispuși la readmisie în decurs de 30 de zile. Aceste constatări au fost similare cu unele studii, dar nu și cu altele. De fapt, niciun pacient specific sau factori spitalicești nu s-au dovedit a prezice în mod constant readmisia de 30 de zile după spitalizare pentru HF. Într-o revizuire sistematică a 112 studii care descriu asocierea dintre caracteristicile tradiționale ale pacientului și readmisia după spitalizare pentru HF, EF ventriculară stângă, precum și alți factori, cum ar fi caracteristicile demografice, condițiile comorbide și clasa New York Heart Association, a fost asociată cu readmisia în doar o minoritate de cazuri . Într-o altă meta-analiză a 69 de studii și 144 de factori pentru readmisia pe termen scurt, comorbiditățile noncardiovasculare, starea fizică precară, Istoricul internării și eșecul utilizării medicamentelor bazate pe dovezi, mai degrabă decât comorbiditățile cardiovasculare, vârsta sau sexul, au fost mai puternic asociate cu readmisia pe termen scurt .

s-a demonstrat că scorurile KCCQ au o sensibilitate mult mai mare la modificările clinice la pacienții cu HF decât clasificarea funcțională New York Heart Association (NYHA), Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (Lihfe) și Short Form-36 (SF-36) . Studiul EVEREST a sugerat că KCCQ este un indicator important de prognostic al readmiterii în termen de un an de la externare . În studiul lor, pacienții cu scoruri KCCQ < 25 (stare de sănătate mai proastă) au avut un risc mai mare de trei ori mai mare de obiectiv combinat de rehospitalizare și mortalitate decât cei din cel mai bun nivel de stare de sănătate (scor KCCQ > 75). Mai recent, scorul KCCQ a fost utilizat pentru a evalua fezabilitatea reflectării modificărilor HF acute în timpul spitalizării și prezicerea readmiterii de 30 de zile. Autorii au descoperit că a fost posibil să se utilizeze KCCQ în timpul spitalizărilor acute de HF și a fost sensibil la îmbunătățirea clinică, dar modificările scorului în timpul spitalizării nu au prezis readmisia de 30 de zile. Cu toate acestea, acest studiu a fost un studiu relativ mic, care a inclus doar 54 de pacienți și a fost axat pe diferențele de scor KCCQ în timpul spitalizării între grupurile de non-admitere și admitere . În schimb, mai mult de 240 de pacienți au fost înrolați în studiul nostru, iar scorul KCCQ a fost mai mare la pacienții cu HF care nu au fost admiși și a fost asociat independent cu o readmisie mai mică de 30 de zile.

după cum s-a menționat mai sus, există mai mulți factori care contribuie la readmisia FH; prin urmare, au fost elaborate modele de predicție a riscurilor care includ și cântăresc toți factorii relevanți. În aceste modele, discriminarea, definită de zona de sub curba caracteristicii de funcționare a receptorului (ROC), este utilizată pentru a spune cât de bine un model îi poate separa pe cei care vor avea rezultatul de cei care nu vor avea rezultatul interesului. În acest caz, dacă riscurile prezise pentru pacienții readmiși sunt mai mari decât pentru pacienții care nu sunt readmiși, modelul discriminează perfect cu C-statistica 1. În schimb, dacă predicția riscului nu este mai bună decât șansa, statistica c este 0,5. Modelele sunt de obicei considerate rezonabile atunci când statistica c este mai mare de 0,7 și puternică atunci când statistica C este mai mare de 0,8 . Pentru readmisia de 30 de zile după spitalizarea HF, au fost dezvoltate mai multe modele. Doar două modele au generat statistici c mai mari de 0,6 după studierea atât a cohortelor de derivare, cât și a validării. Unul dintre ele este modelul automat dezvoltat de Amarasingham și colab. încorporarea datelor din dosarul electronic de sănătate în momentul spitalizării . Celălalt model a combinat date demografice și de comorbiditate bazate pe revendicări cu date clinice, inclusiv semne vitale, valori de laborator și fracție de ejecție a ventriculului stâng măsurată . Cu toate acestea, niciunul dintre cele două modele nu a inclus scoruri KCCQ. Având în vedere doar 48 de readmisii în populația studiată, am inclus doar 7 parametri în afară de scorul KCCQ în modelul complet (modelul 5). Au fost incluse, de asemenea, informații despre medicamente, beta-blocante și inhibitor ECA/ARB , care au demonstrat scăderea mortalității HF, și sodiu și Hgb, care pot afecta reospitalizarea HF și mortalitatea și au fost utilizate în alte modele (http://www.readmissionscore.org/heart_failure.php), deși nu au fost asociate independent cu readmisia în analiza multivariată. Modelul complet (modelul 5), care a inclus scorul KCCQ, a crescut Statisticile c de 0,617 în modelul de bază 1 în funcție de vârstă și sex la 0.710, cu o creștere a IDI de 6,6%. Având în vedere că mulți alți factori de risc posibili nu au fost incluși în acest model, cum ar fi GFR și BNP, acest model poate să nu fie perfect, deși statisticile sale c au fost mai mari de 0,7 și pot exagera contribuția scorului KCCQ. Cu toate acestea, rezultatele noastre au sugerat că contribuția KCCQ pentru prezicerea readmiterii HF pe termen scurt ar putea fi la fel de importantă ca FEVS.

constatările actuale trebuie luate în considerare în contextul limitărilor studiului. Acest studiu a fost realizat într-un centru medical unic comunitar și trebuie făcute studii suplimentare în alte centre sau centre multiple pentru a valida concluziile noastre. Am administrat KCCQ doar o singură dată în timpul spitalizării, ceea ce nu ar reflecta schimbările dintre internare, în timpul spitalizării și după spitalizare. Nu am colectat unele antecedente medicale relevante, cum ar fi istoricul de admitere din cauza insuficienței cardiace în trecut; constatările examinării fizice; alte laboratoare, cum ar fi GFR și BNP, sau descoperiri cu raze X în piept. Acești factori ar putea fi, de asemenea, importanți în modelul de predicție a riscului.

abrevieri

puncte suplimentare

competență în cunoștințe medicale. Insuficiența cardiacă este unul dintre cele mai frecvente diagnostice asociate cu readmisia. Scorul KCCQ a furnizat informații prognostice importante pentru prezicerea readmiterii de 30 de zile și poate îmbunătăți semnificativ fiabilitatea predicției împreună cu alte componente critice. Perspectivă Translațională. Studii clinice suplimentare trebuie efectuate în mai multe centre cu o dimensiune mai mare a eșantionului pentru a valida constatarea noastră. Cercetările viitoare ar trebui să includă constatările relevante ale examinării fizice și rezultatele radiografiei toracice, care ar putea fi importante în modelul de predicție a riscului.

interese concurente

autorii declară că nu au interese concurente.

contribuțiile autorilor

Shengchuan Dai și Junhong Gui au contribuit în mod egal la manuscris.

mulțumiri

autorii doresc să recunoască următorii medici participanți de la Florida Hospital Orlando care au ajutat la colectarea datelor: Maria amin (MD); Saroj Khadka (MD); Prabhava Bagla (MD); și Zoltan Varga (MD, Ph.D.).