Las tasas de reingreso después de la hospitalización por insuficiencia cardíaca siguen siendo superiores al 20% en treinta días y al 50% en seis meses, y aunque la necesidad de predecir la necesidad de hospitalización por esta causa es una prioridad de salud, el desarrollo de herramientas predictivas para cumplir con este objetivo sigue siendo un desafío por cumplir.
En el editorial del último número de la revista Canadian Journal of Cardiology, se presenta un análisis breve pero muy interesante acerca de los enfoques de nueva generación para una predicción más precisa de la necesidad de institucionalización, incluidos los reingresos por la misma causa.
La hospitalización por insuficiencia cardíaca suele ir precedida de cambios hemodinámicos previos a la aparición de manifestaciones clínicas por días a semanas, por lo que se ha planteado el análisis de algunos parámetros clínicos y paraclínicos como estrategias de predicción de la hospitalización.
Tales estrategias incluyen dispositivos implantables de monitoreo hemodinámico, biomarcadores basados en sangre (NT pro BNP, troponina y ST2 soluble) y cambios electrocardiográficos, de la misma forma que variables clínicas como la duración de la estancia hospitalaria. En la actualidad, diversos grupos de investigadores trabajan en el desarrollo de nuevos enfoques para predecir la necesidad de hospitalización por insuficiencia cardiaca, mediante la integración de datos moleculares y clínicos, mediante la utilización de enfoques analíticos avanzados para construir algoritmos predictivos de mayor precisión.
Referencia
Afshar M, Lee D, Epelman S et al. Next generation approaches to predicting the need for heart failure hospitalization. Canadian Journal of Cardiology. 2019; 35: 379 - 381
Resumen disponible en
https://www.onlinecjc.ca/article/S0828-282X(19)30044-3/abstract