Modelos predictivos para la valoración del riesgo de muerte por síndrome isquémico coronario agudo: revisión de literatura científica

Abstract

El síndrome isquémico coronario agudo (SICA) es una forma de enfermedad cardiovascular (ECV), que es considerado como un problema de salud pública global, debido a su alta tasa de mortalidad entre la población adulta. El empleo de modelos predictivos para valorar el riesgo de muerte por SICA es fundamental, pero poco conocido y empleado dentro de la práctica clínica. En ese sentido, esta revisión tuvo por objetivo identificar modelos predictivos que evalúen el riesgo de mortalidad por SICA, a través de un proceso de revisión de la literatura científica. Se diseñó una estrategia de búsqueda basada en los componentes PEO (población, exposición y outcome). Se emplearon términos de búsqueda como población, síndrome coronario agudo, modelos predictivos y muerte, así como tesauros, términos relacionados y en idioma inglés, con los que se generaron algoritmos de búsqueda para las bases de información SCOPUS, Web of Science, EMBASE y PubMed. Se encontraron 5110 artículos, de los cuales se eliminaron 168 duplicados, excluyeron 5080 (por idioma, antigüedad y accesibilidad) y 21 por no contener las variables de estudio. Los resultados muestran 9 artículos cuyos hallazgos muestran a los modelos predictivos TIMI, GRACE y HEART, como los más empleados. Los resultados obtenidos por estos 3 modelos predictivos se asociaron significativamente a mortalidad (p<0,001), y con valores de AUC superiores a 0,80. Se concluye que los modelos TIMI, GRACE y HEART son adecuados para la valoración del riesgo de muerte por SICA. Su empleo es importante para fortalecer estrategias que mejoren las acciones de prevención y control de ECV.