[ca] Antecedents: No existeixen eines predictores de la mortalitat allunyada després d'una cirurgia cardíaca valvular basades només en la informació disponible en el preoperatori. Objectius: Determinar les variables preoperatòries amb significació pronòstica en la supervivència a 4 anys després de cirurgia valvular i construir una escala de predicció de mortalitat enfocada en la classificació en grups de risc. Material i mètodes: Intervencions de cirurgia valvular en l'Hospital Sant Pau en 5 anys, excloent la síndrome aòrtica aguda, seguiment a 4 anys. Determinació per partició recursiva i regressió de Cox dels predictors de mortalitat en els supervivents i desenvolupament d'una escala de risc per partició recursiva per l'algorisme CHAID exhaustiu. Conjunció d'aquesta escala amb les escales EuroSCORE (ES) i ES-II, i una específica valvular (Ambler) per a construir escales globals de mortalitat. Resultats: Es van incloure 1380 pacients entre 2009 i 2013 (edat mitjana de 69,2 anys, 55% homes). La mortalitat operatòria va ser del 7,76% (n=107); la mortalitat observada/pronosticada va ser de 0,84 (ES logístic), de 1,35 (ES-II) i de 1,12 (Ambler). El seguiment va ser complet en el 98,3% dels pacients, i la mortalitat a 4 anys del 15,4% (n=212) dels supervivents. Es van identificar 15 predictors de mortalitat allunyada, a partir dels quals es va desenvolupar un model amb 6 variables (edat, índex de massa corporal, hemoglobina, cirurgia coronària, fracció d'ejecció i prioritat) que va classificar els supervivents en 9 grups entre el 4,6 i el 45,3% de mortalitat. L'edat va obtenir la capacitat pronòstica més gran: Chi2(2) = 71,1; p<0,005. Les escales globals van tenir un rendiment adequat: en la conjunció amb l'ES-II, àrea sota la corba de 0,76 (IC 95% 0,73-0,78; p<0,005), calibratge correcte (Chi2 (8) = 7,7; p = 0,46), i adequada distribució del risc. Conclusions: És possible predir la mortalitat allunyada en els supervivents després d'una cirurgia valvular sobre la base de variables preoperatòries. La conjunció amb les escales de risc quirúrgic aporta models que poden millorar el coneixement pronòstic i la informació dels pacients, identificant potencials àrees de millora.

[en] Background: There are no tools to predict late mortality after valvular heart surgery based only on the information available in the preoperative period. Objectives: To determine the preoperative variables with prognostic significance in 4-year survival after valve surgery and to develop a mortality prediction scale focused on risk group classification. Material and methods: Valve surgery interventions at the Hospital Sant Pau in 5 years, excluding acute aortic syndrome; 4-year follow-up. Determination by recursive partitioning and Cox regression of mortality predictors in survivors and development of a risk scale by recursive partitioning based on the exhaustive CHAID algorithm. This scale is combined with the EuroSCORE (ES), ES-II scales, and a specific valve scale (Ambler) to construct global mortality scales. Results: We included 1380 patients between 2009 and 2013 (mean age 69.2 years, 55 % male). Surgical mortality was 7.76% (n=107); observed/predicted mortality was 0.84 (logistic ES), 1.35 (ES-II) and 1.12 (Ambler). Follow-up was complete in 98.3% of patients, and 4-year mortality was 15.4% (n=212) of survivors. Fifteen predictors of late mortality were identified, from which a model was developed with 6 variables (age, body mass index, haemoglobin, coronary surgery, ejection fraction and priority) that classified the survivors in 9 groups between 4.6 and 45.3% mortality. Age obtained the highest prognostic capacity: Chi2(2) = 71.1; p<0.005. Global scales had an adequate performance: in conjunction with the ES-II, area under ROC curve of 0.76 (95% CI 0.73-0.78; p<0.005), correct calibration (Chi2(8) = 7.7; p = 0.46), and adequate risk distribution. Conclusions: It is possible to predict late mortality in survivors after valve surgery based on preoperative variables. The conjunction with surgical risk scales provides global models that can improve prognostic knowledge and patient information, identifying potential areas for improvement.