Akut dekompanse kalp yetersizliği ile başvuran ciddi kalp yetersizliği  hastalarında taburculuk sonrası 1-yıllık mortaliteyi öngördüren yeni risk skor modeli
A new risk model to predict post-discharge 1-year mortality of severe heart failure patients from data acquired during admission for acute decompansated heart failure
Yazar: KURTULUŞ KARAÜZÜM
Danışman: PROF. DR. DİLEK URAL
Kocaeli Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Kardiyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2015
Konu: Kardiyoloji = Cardiology

Özet:
Kalp yetersizliği (KY) hastalarında risk sınıflaması; optimal hastalık yönetimi ve cihaz tedavisi veya kalp nakli gibi tedaviler için  uygun adayların belirlenmesi açısından büyük önem taşır. Ancak güncel risk sınıflama modellerinin mortaliteyi öngördürmede başarıları orta düzeydedir ve c-indeksleri 0,66 dolaylarındadır. Çalışmamızda akut kalp yetersizliği (AKY) nedeni ile hastanede yatarak tedavi alan ciddi DEF-KY hastalarının yatışı sırasında elde edilen ekokardiyografi, klinik, demografi ve laboratuar verileri aracılığıyla taburculuk sonrası 1-yıllık mortaliteyi öngördüren bütünleyici bir risk skor modeli oluşturmayı amaçladık.
AKY nedeniyle hastanede yatarak tedavi almış SoVEF <%45 ve fonksiyonel kapasitesi NYHA sınıf III-IV olan 670 hasta (231 kadın, ortalama yaş 64 ±11) ortalama 56±33 ay takip edildi. Hastaların başvuru sırasındaki klinik durum ve ilk 48 saat içerisinde elde edilmiş laboratuar verileri, elektrokardiyografik ve ekokardiyografik özellikleri, tedavi öyküsü ile yandaş hastalıkları değerlendirildi. Yaş, NYHA sınıf IV fonksiyonel kapasite, hepatomegali, sağ KY, betabloker alamama, kardiyopulmoner resusitasyon (KPR) ya da invaziv/non-invaziv mekanik ventilatör kullanımı öyküsü, taşipne, hiponatremi, CRP yüksekliği, albumin düşüklüğü, T3 düşüklüğü, SoVEF, SağVEF, E/e' oranı, diyastolik disfonksiyon, kronik böbrek hastalığı (KBH) ve sağ ventrikül genişlemesi tek değişkenli analizde 1-yıllık mortalite ile ilişkili bulundu. Tek değişkenli analiz sonucu elde edilen bu öngördürücülerin her birine ROC analizi yapılarak c-indeksleri belirlendi. Risk modeli oluşturmak için ROC analizinde c-indeksi >0,60 olan öngördürücülere çok değişkenli lojistik regresyon analizi uygulandı ve bu öngördürücülerin rölatif riskleri adım adım seçme (stepwise) metodu kullanılarak hesaplandı. Risk modelindeki puanlama, öngördürücülerin her birine uygulanan Kikare testinden elde edilen odds oranı (odds ratio; OR) kullanılarak oluşturuldu. Risk sınıflaması, hastaların skor puanlarının yüzdelik dilimine göre yapıldı; ilk % 25 lik dilim düşük risk (≤11,5 puan), %25-75 dilimi orta risk (11,5-17 puan arası), %75'lik dilimin üstü yüksek risk (≥17 puan) olarak kategorize edildi. Modelimize göre 1-yıllık mortalite oranları; düşük riskli grupta %4, orta riskli grupta %38 ve yüksek riskli grupta %57 olarak saptandı. 1-yıllık mortalite risk skorunun takip süresince tüm zaman noktalarında geçerli ve tutarlı olduğu Kaplan-Meier analizi ile gösterildi (risk grupları arası p<0,001). Modelin güvenilirliğinin göstergesi olan risk skor gruplarına göre tahmini ve gerçek sağkalım arasında anlamlı korelasyon izlendi (r=0,954). ROC analizinde, modelin c-indeksi 0,77 (95%CI 0.71-0.84,p<0.001) olarak saptandı. 
Bu risk skor modeli, AKY ile başvuran ciddi DEF-KY hastalarında, kolay elde edilebilen klinik, laboratuar, ekokardiyografik ve deomgrafik veriler aracılığıyla taburculuk sonrası 1-yıllık mortaliteyi öngördüren ayırt etme gücü yüksek bütünleyici bir modeldir. Modelin risk triajında kullanılması ciddi KY hastalarının alacağı bakım ve tedaviyi daha iyi hale getirmesi beklenmektedir.  Risk modelinin geçerliliğinin farklı KY hasta topluluklarında gösterilmesi ve KY hastalarında prognostik risk modellerinin kullanımının olası yararlarının prospektif randomize kontrollü çalışmalarla araştırılması gelecek çalışmaların konusu olacaktır.

Abstract:
Introduction: Prognostic risk stratification in heart failure is important for optimal disease management and selecting appropriate candidates for device therapy or heart transplantation. However, current risk prediction models are only moderately successful and have C-statistics around 0.66 for predicting mortality. The aim of this study was to establish a 1-year mortality prediction model by integrating data obtained from bedside evaluation, laboratory biomarkers and echocardiographic examination in HF-rEF patients admitted with acute decompansation.
Methods and Results: The study group consisted of 670 acutely decompansated HF-rEF patients (65% male, mean age 65±11 years) followed for a mean 56±33 months. Using data obtained during hospitalization, 19 parameters were identified to be related with 1-year mortality. Among them, 14 variables with a  C-index >0.60 (age, NYHA functional class IV, history of cardiopulmonary ressusitation or non-invasive/invasive mechanical ventilatory support, resting respiratory rate, hepatomegaly, CKD-EPI, albumin, tri-iodothyronine, CRP, left and right ventricular EF, E/E', restrictive filling pattern and inability to use beta-blockers) were evaluated with logistic regression analysis and their relative risks were calculated in a step-wise method to built a continuous points-based risk stratification model. Global risk of 1-year mortality was calculated by the sum of the points of each variables. In ROC analysis, the C-statistics of the final model was 0.77 (95%CI 0.71-0.84,p<0.001) for predicting 1-year mortality.
CONCLUSIONS: A holostic model combining clinical, laboratory and echocardiographic findings as the sum of continuous points is superior to risk models using solely clinical and/or laboratory data or dichotomous variables and may improve risk stratification in HF-rEF patients.