Resumen de La magnitud de la disfunción metabólica predice la supervivencia de la parada cardiaca extrahospitalaria y el beneficio del soporte vital extracorpóreo

Daun Jeong, Gun Tak Lee, Jong Eun Park, Sung Yeon Hwang, Tae Gun Shin, Sang Do Shin, Jin Ho Choi

• español

  Objetivos. Desarrollar una escala basada en parámetros analíticos, validar su capacidad predictiva en pacientes conparada cardiaca extrahospitalaria (PCREH) y analizar su potencial utilidad para indicar el uso de soporte vital extracor-póreo (SVEC).

  Método. Se incluyeron 5.100 pacientes del registro KoCARC (Korean Cardiac Arrest Research ConsortiumNCT03222999). La edad media fue de 67 años y el 69% eran hombres. Se evaluaron parámetros de la analítica inicial: pH, PaCO2, PaO2, potasio, hemoglobina, lactato y creatinina. La variable de resultado principal fue la muerte o presentar secuelas neurológicas (Cerebral Performance Category $ 3) a los 30 días de una PCREH. Se desarrolló la Escala de Disfunción Metabólica (EDM) mediante algoritmos de aprendizaje automático con una cohorte de derivación (60%) y otra de validación (40%).

  Resultados. El riesgo de presentar el evento aumentó del 34% al 100% a medida que la EDM aumentaba de 0 a 7. Los pacientes con una EDM # 2 no mostraron diferencias en el riesgo en función de si recibieron SVEC o no. Los pacientes con una EDM $ 3 tuvieron un riesgo menor si recibieron SVEC (diferencia en el tiempo de supervivencia media restringida 6,5 días (p < 0,001); razón de tiempo medio perdido restringido 0,76 (p < 0,001). El análisis de sub-grupos mostró resultados uniformes en su conjunto. La EDM obtuvo una mayor capacidad predictiva que las escalas OHCA, CAHP y NULL-PLEASE (p < 0,05).

  Conclusión. La EDM predice el pronóstico en la PCREH e identifica a pacientes que podrían beneficiarse de SVEC.

• English

  Objectives. To develop a Metabolic Derangement Score (MDS) based on parameters available after initial testing and assess the score’s ability to predict survival after out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) and the likely usefulness of extracorporeal life support (ECLS).

  Methods. A total of 5100 cases in the Korean Cardiac Arrest Research Consortium registry were included. Patients’ mean age was 67 years, and 69% were men. Findings from initial tests (pH; PaCO2; PaO2; and potassium, hemoglobin, lactate, and creatinine levels) were extracted from the registry. The primary composite outcome was death or poor neurologic outcome (Cerebral Performance Category Scale, $ 3) at 30 days. We developed the model for the MDS using automated machine learning algorithms in a development cohort (60% of the patients) and test edit in a validation cohort (40%).

  Results. Risk for the primary outcome increased by 34% as the MDS rose from 0 to 7 in the test cohort. Patients with scores of 2 or lower had no increased risk for the outcome according to whether ECLS had been used or not. However, ECLS patients with a score of 3 or more did have lower risk for the outcome, based on a restricted mean survival time of 6.5 days and a ratio of restricted mean time lost of 0.76; P < .001, both comparisons). Registered test results were consistent between patients who did or did not receive ECLS. The MDS predicted the composite outcome better than the OHCA, Cardiac Arrest Hospital Prognosis, and NULL-PLEASE scores (P < .05).

  Conclusion. The MDS we developed predicts prognosis in patients with OHCA and identifies patients who could benefit from ECLS.