Impacto de un protocolo de doble comprobación con ecografía clínica en el diagnóstico de insuficiencia cardíaca aguda en un servicio de urgencias.

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Abstract

INTRODUCCIÓN: La insuficiencia cardíaca aguda es una afección común que puede llevar a una morbilidad y mortalidad importantes, especialmente en los Servicios de Urgencias, donde su prevalencia ha aumentado en los últimos años. Existe un riesgo creciente de clasificación errónea de la afección debido a la concurrencia de diversos aspectos inherentes a la práctica de la medicina de emergencia, como el sobreaforo y la similitud con otras condiciones debido a la expresión clínica similar. OBJETIVO: Determinar la efectividad de un protocolo de doble verificación utilizando ecografía de punto de atención en el manejo de pacientes diagnosticados con insuficiencia cardíaca aguda en un servicio de Urgencias MÉTODO: Estudio observacional prospectivo y analítico de corte transversal con pacientes diagnosticados con insuficiencia cardíaca aguda por el equipo médico saliente, quienes se someten a una evaluación ecográfica multiorgánica que incluye el corazón reconocimiento de patrones de patología y cuantificación de enfermedad valvular y fracción de eyección del ventrículo izquierdo mediante el método de Simpson biplano), los pulmones (determinación de líneas B y su distribución) y la vena cava inferior (diámetros máximo, mínimo e índice de colapsibilidad). Las mediciones se realizaron mediante una herramienta automatizada basada en inteligencia artificial. La precisión del modelo de bosque aleatorio fue del 100% en términos de sensibilidad, especificidad y valores predictivos. RESULTADOS: Se incluyeron 96 pacientes. Se encontró un diagnóstico alternativo en el 33% de ellos. Entre el 77% en los que se confirmó el diagnóstico de insuficiencia cardíaca aguda, el 73,4% tenía una causa o condición subyacente no conocida previamente (fracción de eyección del ventrículo izquierdo inferior al 40% o valvulopatía moderada-severa). La introducción del protocolo tuvo un impacto clínicamente relevante en el 73% de todos los pacientes incluidos. Las variables más importantes asociadas con la predicción de la insuficiencia cardíaca aguda fueron el puntaje pulmonar, los niveles séricos de NT-proBNP, el índice de asimetría y el índice de colapsibilidad de la vena cava inferior. Construimos un modelo de árbol de decisión y un modelo de random forest, ambos basados en machine learning. CONCLUSIONES: La implementación de un protocolo de doble verificación utilizando ecografía clínica, que incluye la evaluación cardíaca, pulmonar y de la vena cava inferior en pacientes diagnosticados con insuficiencia cardíaca aguda, demuestra una alta utilidad 16 para garantizar un diagnóstico preciso y una clasificación adecuada de estos pacientes. Se debería fomentar su uso en este entorno particular.