[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.

[es] Antecedentes: No existen herramientas predictoras de la mortalidad alejada tras cirugía cardiaca valvular basadas solo en la información disponible en el preoperatorio. Objetivos: Determinar las variables preoperatorias con significación pronóstica en la supervivencia a 4 años tras cirugía valvular y construir una escala de predicción de mortalidad enfocada en la clasificación en grupos de riesgo. Material y métodos: Intervenciones de cirugía valvular en el Hospital Sant Pau en 5 años, excluyendo el síndrome aórtico agudo, seguimiento a 4 años. Determinación por partición recursiva y regresión de Cox de los predictores de mortalidad en los supervivientes y desarrollo de una escala de riesgo por partición recursiva por el algoritmo CHAID exhaustivo. Conjunción de dicha escala con las escalas EuroSCORE (ES) y ES-II, y una específica valvular (Ambler) para construir escalas globales de mortalidad. Resultados: Se incluyeron 1380 pacientes entre 2009 y 2013 (edad media de 69,2 años, 55% varones). La mortalidad operatoria fue del 7,76% (n=107); la mortalidad observada/pronosticada fue de 0,84 (ES logístico), de 1,35 (ES-II) y de 1,12 (Ambler). El seguimiento fue completo en el 98,3% de los pacientes, y la mortalidad a 4 años del 15,4% (n=212) de los supervivientes. Se identificaron 15 predictores de mortalidad alejada, a partir de ellos se desarrolló un modelo con 6 variables (edad, índice de masa corporal, hemoglobina, cirugía coronaria, fracción de eyección y prioridad) que clasificó los supervivientes en 9 grupos entre el 4,6 y el 45,3% de mortalidad. La edad tuvo la mayor capacidad pronóstica: Chi2(2) = 71,1; p<0,005. Las escalas globales tuvieron un rendimiento adecuado: en la conjunción con el ES-II, área bajo la curva de 0,76 (IC 95% 0,73-0,78; p<0,005), calibración correcta (Chi2(8) = 7,7; p=0,46), y adecuada distribución del riesgo. Conclusiones: Es posible predecir la mortalidad alejada en los supervivientes tras cirugía valvular en base a variables preoperatorias. La conjunción con las escalas de riesgo quirúrgico aporta modelos globales que pueden mejorar el conocimiento pronóstico, la información a los pacientes e identificar potenciales áreas de mejora.