El European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE)1 es un modelo probabilístico de estratificación de riesgo. En concreto, es un modelo de estimación de mortalidad en cirugía cardiaca. Estos modelos proporcionan información cuantitativa para la práctica clínica habitual, tanto para los profesionales sanitarios como para los pacientes, y además permiten la monitorización de la calidad asistencial.

El EuroSCORE clásico es un modelo general de estratificación de riesgo publicado en 1999 con una base de datos de 14.779 pacientes recogidos en 8países europeos1. En esta base de datos original, el 30% de los pacientes eran valvulares y el 70% tenía cardiopatía isquémica. Esta desproporción en la base de datos es considerada por algunos autores como causa de un comportamiento diferente en los subgrupos de población, con un mejor ajuste del modelo en los pacientes coronarios que en los valvulares2.

El EuroSCORE se actualizó con el modelo logístico en 2003 para pacientes de alto riesgo3. Sin embargo, varios estudios ponen de manifiesto que este modelo sobrestima la mortalidad4–7, por lo tanto, ha perdido calibración y puede estar reducida su utilidad clínica. Desde la publicación inicial de EuroSCORE, la mejoría de las técnicas quirúrgicas y del cuidado perioperatorio ha reducido la mortalidad en cirugía cardiaca, lo que indica que se ha producido «una obsolescencia de este modelo, que es en la actualidad un eco de la actividad y resultados que se realizaban y obtenían hace 20años»8,9. La consecuencia de esta situación es la actualización del modelo con la creación de EuroSCORE-II10, publicado en 2012 con una base de datos de 22.381 pacientes recogidos en 154 hospitales en 2010, con una discriminación similar al modelo previo y una mejor calibración10.

Este nuevo modelo corregía la sobrestimación de la mortalidad del modelo previo, pero ha sido criticado por caer en el polo opuesto, al infraestimar en exceso la mortalidad. Por consiguiente, también pierde utilidad como herramienta de monitorización de la calidad asistencial. Múltiples estudios de validación han surgido tras su aparición con diferentes resultados. En general, la discriminación de EuroSCORE-II es buena, como sucedía con EuroSCORE-Logístico, pero la calibración es variable: oscila desde una exactitud buena en las predicciones de riesgo11–13 hasta una pobre calibración9,14–16.

Con relación al subgrupo de pacientes coronarios, que en el modelo clásico se habían beneficiado de una mayor proporción en la base de datos, también se han realizado estudios de validación de EuroSCORE-II con resultados diferentes en cuanto a la calibración, que pasa de buena12,17,18 a pobre14,15 según examinemos los diversos trabajos publicados en la literatura.

La utilización de EuroSCORE-II para la estimación de riesgo prequirúrgico de pacientes con cardiopatía isquémica tiene indicación IIa con nivel de evidencia B según las guías europeas de revascularización miocárdica19. Ante los estudios de validación con resultados diversos y la recomendación de las guías de revascularización, nos planteamos saber si EuroSCORE-II supera a EuroSCORE-Logístico como estimador de mortalidad coronaria en nuestra población.

Se ha llevado a cabo un análisis ambispectivo y comparativo del EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico en 206 pacientes con revascularización miocárdica quirúrgica,intervenidos en el Hospital Universitario Central de Asturias entre enero de 2011 y diciembre de 2015. Los datos de las características basales y operatorias de los pacientes han sido incorporados a la base de datos en el mismo día de la cirugía; la puntuación de riesgo de EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico fue calculada los días previos a la intervención.

La mortalidad, en nuestro estudio, se define como la acontecida durante los 30 días siguientes a la cirugía, y es el principal dato considerado para el análisis de estos 2modelos. La definición de mortalidad que hemos establecido es la de la versión original de EuroSCORE, y no la de EuroSCORE-II (este último predice solamente la mortalidad intrahospitalaria). En el diseño del estudio se ha optado por esta definición por considerarla más adecuada a la hora de comparar los 2modelos, teniendo en cuenta las múltiples críticas habidas para la definición de mortalidad de EuroSCORE-II.

El número de pacientes intervenidos de cirugía coronaria en nuestro centro durante este periodo de tiempo es mayor: aproximadamente 800-1.000 pacientes. No obstante, la base de datos de estos pacientes, debido a un traslado hospitalario, sufrió un deterioro, con lamentable pérdida de datos. Tras una revisión exhaustiva solo se pudieron extraer de forma fidedigna los datos de 206 pacientes, el resto de los datos no eran válidos para realizar el estudio, por lo que se desestimaron, aunque se continúa trabajando en recuperarlos para futuros estudios.

Las características basales clínicas y cardiológicas así como las operatorias de los pacientes recogidas en función de las variables que baraja EuroSCORE-II se pueden ver en la tabla 1. La cirugía con CEC y sin CEC se reparten casi al 50% (tabla 2), con 3,21 puentes/paciente y un 99% (204/206) de utilización de arteria mamaria izquierda. Las complicaciones postoperatorias fueron bajas (fig. 1). La mortalidad bruta observada fue de 5 pacientes (2,4%). El valor promedio de la mortalidad esperada fue 6,3±6% para EuroSCORE-Logístico y 2,9±2,8% para EuroSCORE-II.

Figura 1.

Complicaciones postoperatorias de los 206 pacientes coronarios.

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Discriminación

Los 2modelos, teniendo en cuenta la limitación del tamaño muestral para su análisis, mostraron una buena capacidad de discriminación con un AUC-ROC en EuroSCORE-Logístico de 0,768 (IC 95%: 0,55-0,98) y en EuroSCORE-II de 0,827 (IC 95%: 0,65-1) (figs. 2 y 3). El AUC-ROC de EuroSCORE-II es buena para finalidades clínicas (comprendida entre 0,8 y 0,9) y es superior a la de EuroSCORE-Logístico, que es aceptable para finalidades clínicas (comprendida entre 0,7 y 0,8), pero esa diferencia no es estadísticamente significativa (p=0,708) (fig. 4).

Figura 2.

Curva ROC para EuroSCORE-Logístico.

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Figura 3.

Curva ROC para EuroSCORE-II.

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Figura 4.

Comparación de curvas ROC de EuroSCORE-Logístico y EuroSCORE-II.

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Análisis por quintiles

Para ilustrar estos resultados visualmente hemos construido las curvas de mortalidad observada y esperada (para EuroSCORE-Logístico y para EuroSCORE-II) por quintiles de riesgo basados en EuroSCORE-II (figs. 5 y 6). Se ha optado por quintiles de riesgo para construir las curvas y no por deciles como en el test de bondad de ajuste porque el reducido número de eventos (mortalidad) puede distorsionar las curvas. Las curvas de mortalidad observada y esperada siguen un trayecto paralelo, pero observamos que la curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-Logístico está distanciada por exceso de la curva de mortalidad observada en todos los quintiles, bajo, medio y alto riesgo: sobrestima la mortalidad en todos los quintiles. En cambio, la curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-II sobrestima la mortalidad en los quintiles de bajo riesgo, pero es superponible a la curva de mortalidad observada en los quintiles de medio y alto riesgo (fig. 5). La curva de IMAR de EuroSCORE-II por quintiles de riesgo muestra una proximidad a 1 en los quintiles de medio y alto riesgo, mientras que la curva de IMAR de EuroSCORE-Logístico para quintiles de medio y alto riesgo es bastante inferior a 1 (fig. 6).

Figura 5.

a) Curvas de mortalidad en el postoperatorio inmediato, observada y esperada por EuroSCORE-Logístico y EuroSCORE-II, distribuida por quintiles de EuroSCORE-II. b) Valor numérico en % de mortalidad observada y esperada por quintiles de EuroSCORE-II.

pcts: pacientes.

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Figura 6.

a) Curvas de índice de mortalidad ajustada al riesgo (IMAR) de EuroSCORE-Logístico y EuroScore II, distribuida por quintiles de EuroSCORE-II. b) Valor numérico de IMAR para ambos modelos por quintiles de EuroSCORE-II.

pcts: pacientes.

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EuroSCORE-es un modelo de estratificación de riesgo que desde su publicación ha sido ampliamente utilizado por su accesibilidad y sencillez, al suministrar información relevante para los pacientes y para la práctica clínica habitual y permitir una monitorización de la calidad asistencial, elemento muy importante que nos permite ser más eficientes. No obstante, con el paso de los años y la mejora de los cuidados clínicos se ha reducido la mortalidad en cirugía cardiaca, y EuroSCORE ha perdido utilidad para monitorizar los resultados en la práctica clínica, pues refleja la actividad que se realizaba en el momento de su confección hace 20años8,9 y no la de la actualidad. Hoy en día parece que hay un acuerdo general en que EuroSCORE-Logístico sobrestima la mortalidad4,21,22, hecho que motivó el desarrollo de EuroSCORE-II en 201210 para tratar de solucionar los problemas de sobrestimación de mortalidad detectados en el modelo previo. Tras varios años de aplicación y convivencia de los 2modelos, parece que EuroSCORE-II presenta como debilidad una infraestimación de la mortalidad, especialmente en los grupos de alto riesgo13. El estudio de validación interna de EuroSCORE-II realizado por sus autores10 indica que tiene una buena discriminación, con un AUC-ROC de 0,809 (IC 95%: 0,782–0,836) y buena calibración por el test de bondad de ajuste, con p=0,0505 no significativa, pero está en el límite de la significación. Los estudios de validación posteriores ofrecen resultados dispares. El EuroSCORE-II muestra buena discriminación y calibración en estudios como el de Barili et al.11 en 12.325 pacientes, el de Borracci et al.12 en 503 pacientes y el de Di Dedda et al.13 en 1.090 pacientes. Dos estudios nacionales como el de Carnero-Alcazar et al.14 (unicéntrico con 3.800 pacientes) y el de García-Valentín et al.9 (multicéntrico con 4.034 pacientes) concluyen que EuroSCORE-II tiene buena discriminación, pero está pobremente calibrado.

Vemos que no hay consenso con respecto a EuroSCORE-II como modelo general de estratificación de riesgo. Parece claro que discrimina bien, es el denominador común de los estudios de validación, pero en la calibración es donde falla. No obstante, su utilización se está generalizando en la práctica clínica habitual y así encontramos que la aplicación de EuroSCORE-II como predictor de riesgo en pacientes coronarios tiene indicación IIa B según las guías de revascularización miocárdica de 201419.

El análisis del comportamiento de EuroSCORE-II en subgrupos, como los pacientes con cardiopatía isquémica que es el objeto de nuestro estudio, ofrece resultados discrepantes cuando se revisa la literatura. Como ocurre de forma global, la discriminación de EuroSCORE-II para el subgrupo de coronarios es buena de forma constante en múltiples estudios14,15,17,18. Nuestro análisis añade un resultado similar con un AUC-ROC para EuroSCORE-II de 0,827 (IC 95%: 0,65-1), que es buena para finalidades clínicas y mejor que la obtenida para EuroSCORE-Logístico 0,768 (IC 95%: 0,55-0,98), pero esa diferencia no presenta significación estadística (p=0,7) (figs. 2-4). A pesar de que nuestra revisión tiene una limitación de tamaño muestral para el cáculo de AUC-ROC, los resultados coinciden con la literatura publicada.

En la calibración para subgrupo de coronarios de EuroSCORE-II es donde hallamos resultados discordantes. Carnero-Alcázar et al.14 con 1.231 pacientes coronarios y Grant et al.15 con 23.740 pacientes obtienen una pobre calibración para EuroSCORE-II con p<0,01 en el test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. Biancari et al.17 con 1.027 pacientes coronarios y Chalmers et al.18 con 2.913 pacientes coronarios obtienen por el test de bondad de ajuste una buena calibración del modelo para este subgrupo, con p>0,05. En nuestro estudio, los 2modelos EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico presentan una buena calibración según el test de bondad de ajuste, con valores de p de 0,65 y 0,81, respectivamente.

El test de bondad de ajuste para comprobar la calibración de un modelo tiene argumentos en contra y se critica por poco válido, especialmente en muestras de tamaño pequeño20, como es nuestro caso, por lo que también hemos estudiado la calibración por otro método como es el IC 95% de IMAR. La presencia de la unidad en el IC traduce no significación estadística, pero cuando se analiza el IC para IMAR esa no significación tiene 2lecturas: la primera es la del buen ajuste del modelo o su buena calibración; la segunda lectura es la relevancia del propio valor del IMAR.

Centrados en el ajuste del modelo en nuestros pacientes coronarios, el IC de IMAR para EuroSCORE-II es 0,83 (0,25-2,68), contiene el valor 1, luego no es significativo (p=0,75) y traduce una buena calibración del modelo. Para EuroSCORE-Logístico el IC de IMAR es 0,38 (0,13-0,98), no contiene el valor 1 (p=0,04), sí es significativo y refleja que EuroSCORE-Logístico está pobremente calibrado para pacientes coronarios. EuroSCORE-II estaría bien calibrado por el test de bondad de ajuste y por el IC de IMAR, pero EuroSCORE-Logístico solo lo estaría por el test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow.

El análisis de las curvas de mortalidad observada y esperada por quintiles de riesgo basadas en EuroSCORE-II presenta una curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-II superior a la curva de mortalidad observada en los quintiles de bajo riesgo, pero prácticamente superponible a la curva de mortalidad observada en los quintiles de medio y alto riesgo. En cambio, la curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-Logístico es paralela, pero está muy distanciada por encima de la curva de mortalidad observada, lo que pone de manifiesto un peor ajuste del modelo por sobrestimación (fig. 5). Este hallazgo demuestra intuitivamente un buen ajuste del modelo EuroSCORE-II para los pacientes de medio-alto riesgo.

El modelo EuroSCORE-Logístico presenta un IMAR de 0,38, sobrestima de forma muy marcada la mortalidad y de forma significativa, pues su IC 95% (0,13-0,98) no contiene la unidad. EuroSCORE-II presenta un IMAR del 0,83, que visto de forma bruta significa sobrestimación de mortalidad, pero hay que matizar muy bien este resultado. La mayor parte de los análisis de comportamiento de EuroSCORE-II en coronarios muestran que este infraestima la mortalidad, pero algunos estudios como el de Carnero-Alcázar et al.14, Grant et al.15 y Biancari et al.17 señalan una sobrestimación de mortalidad en coronarios por EuroSCORE-II. Cuando examinamos el IC 95%: de 0,83 (0,25-2,68), la no significación ya nos hace pensar que no podemos afirmar categóricamente esa sobrestimación, y que probablemente sea una tendencia a sobrestimar la mortalidad en coronarios en nuestro análisis. La proximidad de IMAR de EuroSCORE-II (0,83) al valor 1 indica, a primera vista, que el modelo presenta un buen ajuste o calibrado en esta serie de pacientes. Si está bien calibrado, su IC 95% va a traducir siempre ausencia de significación estadística y, por lo tanto, esa sobrestimación tendremos que considerarla como una tendencia. La justificación de esa tendencia la encontramos cuando se realiza un análisis visual de las curvas obtenidas en la figura 6, en la que la curva de IMAR de EuroSCORE-II está muy próxima al valor 1 en los quintiles de medio y alto riesgo: en estos grupos el ajuste es casi perfecto, pero en los quintiles de bajo riesgo los buenos resultados observados (ningún fallecimiento) hacen que EuroSCORE-II sobrestime la mortalidad. Cuando se analiza toda la serie de nuestros pacientes coronarios, EuroSCORE-II tiene tendencia a sobrestimar la mortalidad: esa sobrestimación es atribuible a los quintiles de bajo riesgo, y no a los de medio y alto riesgo, donde se ajusta muy bien. Si analizamos la curva de IMAR de EuroSCORE-Logístico (fig. 6), vemos que está bastante alejada del valor 1 y que se aproxima al valor 0 en todos los quintiles: esta es la justificación visual de que podamos afirmar de forma significativa que EuroSCORE-Logístico sobrestima la mortalidad.

De estas curvas obtenidas en nuestro análisis (figs. 5 y 6), también deducimos que en los quintiles de bajo riesgo EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico son modelos que no se ajustan, lo que coincide con los resultados obtenidos en otros estudios17.

El comportamiento de EuroSCORE-II en los quintiles de medio y alto riesgo muestra un muy buen ajuste del modelo, con una curva de mortalidad esperada casi superponible a la de mortalidad observada y con una curva de IMAR muy aproximada a la unidad. Este resultado tiene importancia por sí mismo, pues una de las principales críticas recibidas por EuroSCORE-II en los estudios de validación previos es su tendencia a infraestimar la mortalidad en estos pacientes de medio y alto riesgo, mientras que en nuestro estudio, teniendo en cuenta el tamaño muestral y el número de eventos reducido, el comportamiento de EuroSCORE-II para los pacientes de medio y alto riesgo es excelente.

El análisis de comportamiento de los modelos EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico en el subgrupo de coronarios de nuestra población muestra que EuroSCORE-Logístico sobrestima la mortalidad y que EuroSCORE-II tiene una tendencia a sobrestimar la mortalidad. Esta tendencia manifestada por EuroSCORE-II coincide con otros resultados encontrados en la literatura, y se debe a los resultados obtenidos en los grupos de bajo riesgo, en los que se centra la sobrestimación, y no a los grupos de medio y alto riesgo, en los que la estimación de la mortalidad es excelente.

De este análisis también extraemos que EuroSCORE-II supera a EuroSCORE-Logístico para estimación de mortalidad en cirugía coronaria con mejor discriminación y calibración. Aunque el estudio no tiene un tamaño muestral grande y el número de eventos es escaso, los resultados son consistentes con otros encontrados en la literatura. Por lo tanto, podemos decir que EuroSCORE-II tiene utilidad clínica en la estimación del riesgo quirúrgico en coronarios.

Este estudio tiene varias limitaciones. En primer lugar, su carácter ambispectivo, con recogida de los datos de forma prospectiva y un análisis retrospectivo: no es un estudio prospectivo. En segundo lugar, la principal limitación es que es un estudio unicéntrico, con pequeño tamaño muestral y escaso número de eventos, por consiguiente, la potencia estadística está reducida, tanto para conclusiones en las diferencias significativas como para el cálculo de las curvas ROC. Para que fuera más contundente se necesitarían muchos más eventos y un tamaño muestral de miles. Nuestro deseo hubiera sido realizar el estudio con todos los pacientes con cirugía coronaria operados en nuestro centro, aproximadamente 800-1.000 pacientes, pero, como se ha comentado antes, no ha podido ser. No ha habido ningún sesgo de selección, la explicación es simple: tras la revisión exhaustiva de la base de datos, que debido a un traslado hospitalario sufrió un deterioro, solo se pudieron extraer de forma fidedigna los datos de 206 pacientes, el resto de los datos no eran válidos para realizar el estudio, por lo que, muy a nuestro pesar, se desestimaron. Aún se continúa trabajando en recuperarlos para futuros estudios, pues serán necesarios estudios de mayor tamaño para dar más consistencia a estos resultados.

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.