Resumen de HEMORR2HAGES, ATRIA y HAS-BLED para la estimación de eventos hemorrágicos en pacientes latinoamericanos con fibrilación atrial que requieren anticoagulación

José Miguel Chaverri Fernández, José Pablo Diaz Madriz, Eugenia Cordero García, Jose Luis Hernandez, Valeria Perera Quesada, Esteban Zavaleta Monestel

• español

  Objetivo: Comparar y conocer la eficacia predictiva del riesgo de sangrados en pacientes hospitalizados con diagnóstico de fibrilación atrial que requieren anticoagulación en forma crónica, con el uso de las herramientas disponibles internacionalmente (HEMORR2HAGES, HAS-BLED y ATRIA).

  Resultados: Se realizó un estudio observacional de tipo retrospectivo que incluyó a 97 pacientes diagnosticados con fibrilación atrial y tratados con anticoagulantes orales entre enero 2014 y marzo 2016. Tomando los datos sin categorizar, se demuestra que el modelo utilizado en el estudio ha clasificado correctamente a un 60,8% de los casos totales prediciendo correctamente la posibilidad de sangrado. Al tomar en cuenta las herramientas o variables independientes el valor de predicción aumenta en un 10%, lo cual indica que las herramientas van a ser efectivas en la predicción en un 70 % de los casos.

  Conclusiones: A pesar de que al comparar las herramientas utilizadas en la predicción de eventos asociados a sangrados no se logró demostrar un ajuste significativo de los datos obtenidos con el modelo estadístico propuesto, podemos decir que HEMORR2HAGES es la herramienta que podría sugerir una mejor predicción de sangrado según la realidad observada en el Hospital Clínica Bíblica.

• English

  Aim: To compare and know the predictive efficacy of bleeding risk in hospitalized patients diagnosed with atrial fibrillation who require chronic anticoagulation using internationally available tools (HEMORR2HAGES, HAS-BLED and ATRIA).

  Results: A retrospective observational study was carried out involving 97 patients diagnosed with atrial fibrillation and treated with oral anticoagulants between January 2014 and March 2016. Taking the data without categorization, it is shown that the model used in the study has correctly classified a 60,8% of the total cases correctly predicting the possibility of bleeding. By taking into account independent tools or variables, the prediction value increases by 10%, which indicates that the tools will be effective in the prediction in 70% of cases.

  Conclusion: Despite the fact that, when assessing the clinical superiority of the tools used in the prediction of events associated with bleeding, it was not possible to demonstrate a significant adjustment of the data obtained with the proposed statistical model, we can say that HEMORR2HAGES is the tool that could present a greater contribution to the prediction of bleeding according to the reality observed in Hospital.