Valor de corte do ângulo de fase pela análise de impedância bioelétrica na admissão como fator prognóstico em pacientes com insuficiência cardíaca aguda

Resumo

Este protocolo apresenta códigos R para a realização de análise de regressão de Cox multivariada de spline cúbico restrito para determinar o valor de corte do ângulo de fase para prognóstico na insuficiência cardíaca aguda, bem como códigos para calcular estatísticas que medem a capacidade discriminatória de cada modelo e avaliam sua qualidade de ajuste.

Resumo

A insuficiência cardíaca aguda é a causa mais comum de internação hospitalar em pacientes com idade > 65 anos, sendo a congestão o sintoma predominante. É amplamente conhecido que a congestão é a principal causa de readmissão e sua associação com resultados ruins. O objetivo deste estudo foi determinar o valor de corte do ângulo de fase por meio da análise de bioimpedância elétrica nas primeiras 24 h após a admissão para a predição de mortalidade intra-hospitalar e mortalidade por todas as causas ou reinternação hospitalar 90 dias após a alta em pacientes com insuficiência cardíaca aguda.

O conjunto de dados analisado para este protocolo incluiu 219 pacientes que se apresentaram ao pronto-socorro com insuficiência cardíaca aguda, dos quais 115 morreram durante a hospitalização, 90 dias após a alta ou foram readmitidos durante o mesmo período. Por meio de análise univariada usando análise de regressão de riscos proporcionais de Cox, potenciais preditores foram identificados e um modelo de risco proporcional de Cox multivariado foi usado para identificar os fatores prognósticos significativos associados à sobrevida do paciente e para controlar variáveis de confusão. A análise do ângulo de fase ajustado por diferentes preditores usando splines cúbicos restritos revelou que valores mais baixos estavam diretamente associados ao risco de readmissão ou morte em 90 dias após a alta, particularmente quando o valor de corte da AF foi de <4,0°. Todos os modelos desenvolvidos apresentaram capacidade discriminatória moderada (estatística C < 0,80); no entanto, o modelo de mortalidade intra-hospitalar demonstrou a maior capacidade de discriminação (estatística C, 0,75).

Introdução

A insuficiência cardíaca aguda (ICA) é a causa mais comum de internação hospitalar em pacientes com idade > 65 anos, sendo a congestão o sintoma predominante na maioria dos casos, bem como o principal motivo de internação¹. A insuficiência cardíaca (IC) pode levar à desnutrição por diferentes mecanismos, incluindo má absorção devido ao edema intestinal, hipercatabolismo devido à ativação neuro-hormonal sustentada e inflamação constante ^2,3. Portanto, a congestão e a desnutrição influenciam diretamente na composição corporal.

A análise de impedância bioelétrica (BIA) é um método rápido, não invasivo e seguro que fornece medições imediatas e confiáveis à beira do leito para estimar a composição corporal, introduzindo uma corrente elétrica alternada constante de baixo nível que mede a impedância (Z) ou resistência/oposição gerada por células e tecidos humanos. A BIA envolve dois parâmetros: resistência (R) e reatância (Xc)⁴.

Além disso, mede o atraso entre a corrente e a tensão necessárias para penetrar na membrana celular e nas interfaces teciduais, conhecido como ângulo de fase (PhA), que foi sugerido como um indicador da saúde celular, integridade da membrana celular e vitalidade, que são afetados pela distribuição de fluidos, inflamação e desnutrição devido à resistividade do tecido e propriedades elétricas. Valores mais baixos de PhA indicam apoptose e componentes reduzidos da matriz celular, enquanto valores mais altos refletem maior celularidade e melhor função celular⁵. Diferentes estudos têm demonstrado consistentemente o papel prognóstico da AF em múltiplos desfechos, como mortalidade, reinternação, tempo de internação hospitalar e risco de mau estado nutricional em diferentes cenários clínicos, incluindo pacientes com IC ^6,7.

Este estudo teve como objetivo descrever as etapas para a realização da análise de regressão de Cox multivariada com splines penalizados para determinar o valor de corte da AF pela BIA nas primeiras 24 h após a admissão para predizer mortalidade intra-hospitalar e mortalidade por todas as causas ou reinternação após 90 dias após a alta em pacientes com ICA.

Protocolo

Este estudo compreende quatro etapas. Os dados utilizados neste estudo incluíram pacientes adultos (≥18 anos) com ICA confirmada por ecocardiograma prévio de acordo com as diretrizes da Sociedade Europeia de Cardiologia (ESC)⁸ e com hospitalização esperada, conforme julgado pelos clínicos. Este estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética e Pesquisa Biomédica em Seres Humanos do Instituto Nacional de Ciências Médicas e Nutrição Salvador Zubirán e foi conduzido de acordo com os princípios da Declaração de Helsinque. O consentimento informado por escrito foi obtido do paciente ou de seus parentes mais próximos, caso não pudessem fornecer consentimento.

1. Aquisição de dados e informações gerais

NOTA: As medições de BIA requerem preparo específico do paciente, conforme descrito em um protocolo separado⁹. Uma vez concluída a medição do equipamento BIA, a tela do equipamento exibirá os seguintes dados: valores de impedância (Z) em diferentes frequências (5, 50, 100 e 200 kHz), bem como os valores de resistência e reatância em 50 kHz.

1. Após as medições da BIA, abra o software para ajustar a resistência (R) e a reatância (Xc) pela altura do paciente e para calcular os valores do ângulo de fase (PhA).
   NOTA: A análise dos parâmetros da BIA usando BIVA deve ser realizada dentro de 24 h após a admissão do paciente.
2. Insira os resultados no conjunto de dados e salve-o como um arquivo .csv para análise no RStudio.
   NOTA: Os dados do paciente são mostrados como referência na Tabela Suplementar S1.

2. Instalação, carregamento de pacotes e preparação de dados

NOTA: Todos os procedimentos foram realizados usando o software R usando os pacotes survival, MASS, e pspline.

1. Baixe o R e o RStudio.
   1. Instale o software R (a versão pode mudar com o tempo) e o RStudio e abra-o. Clique na guia Arquivo | Nova opção de arquivo | selecione o script R. O RStudio exibirá o arquivo de script no canto superior esquerdo, posicionado acima da guia Console.
   2. Instale os pacotes executando os seguintes comandos no arquivo de script:
      install.packages("sobrevivência")
      install.packages("MASS")
      install.packages("pspline")
   3. Carregue os pacotes executando os seguintes comandos
      biblioteca (sobrevivência)
      biblioteca (MASS)
      biblioteca (PSPLINE)
   4. Importe o conjunto de dados executando o comando a seguir. #Dataset será o nome dos dados. Aqui o arquivo Dados de insuficiência cardíaca aguda é o exemplo.
      Conjunto de dados <-read.csv(".../Insuficiência cardíaca aguda data.csv")

3. Construção do modelo

1. Determine o modelo de regressão de riscos proporcionais de Cox ajustado para possíveis variáveis de confusão e calcule os intervalos de confiança de 95% (IC 95%) por meio dos seguintes comandos.
   Model_1 <- coxph (Surv (Survival_days, Resultado) ~ fator (Diabetes_mellitus) + Systolic_blood_pressure + Serum_sodium + Phase_angle, method="breslow")
   exp(confint(Model_1))
2. Calcule o Critério de Informação de Akaike (AIC), o Critério de Informação Bayesiano (BIC), a estatística C e o IC de 95% executando os comandos a seguir.
   #Akaike Critério de Informação
   AIC(Model_1)
   #Bayesian Critério de Informação
   BIC (Model_1)
   Estatística C
   sumário(Model_1)$concordance[1]
   #Lower intervalo da estatística C
   resumo(Model_1)$concordance[1]-(1.96*resumo(Model_1)$concordance[2])
   #Upper intervalo da estatística C
   resumo(Model_1)$concordance[1]+(1.96*resumo(Model_1)$concordance[2])

4. Representação gráfica

1. Crie o objeto de sobrevivência usando a função Surv().
   surv_1 <- Surv(Survival_days, Resultado)
2. Ajuste o modelo de regressão de riscos proporcionais de Cox desenvolvido na etapa 3.1. e preveja os valores para spline ajustado executando os comandos a seguir.
   fit_model_1 <- coxph(surv_1 ~ pspline(Phase_angle, df=2)+factor(Diabetes_mellitus)+ Systolic_blood_pressure + Serum_sodium)
   predicted_1 <- prever (fit_model_1, tipo = "termos", se.fit = VERDADEIRO, termos = 1)
3. Plote o modelo ajustado e as linhas correspondentes no gráfico executando os comandos a seguir. Identifique o ponto de corte em que a FC ajustada (regressão spline) é maior que 1, o que sugere que valores mais baixos de PhA predizem um risco aumentado de mortalidade intra-hospitalar e readmissão ou morte em 90 dias.
   plot(Phase_angle, exp(predicted_1$fit), type="n", xlab="Ângulo de fase", ylab="FC ajustada (95% IC)", xlim=c(1.2,12), ylim= c(0,2.5), main="Todos os resultados clínicos")
   linhas(sm.spline(Phase_angle , exp(predicted_1$fit)) , col = "#b23500" , lty = 1, lwd=2 )
   linhas(sm.spline(Phase_angle , exp(predicted_1$fit + 1.96 * predicted_1$se)) , col = "#b23500" , lty = 2,lwd=1.2)
   linhas(sm.spline(Phase_angle , exp(predicted_1$fit - 1,96 * predicted_1$se)) , col = "#b23500" , lty = 2, lwd=1,2)
   abline(h=1.0,col="#050505", lty= 2, lwd= 0.00001 )
   texto(4,27,1,12, "4,0°")
   abline(v=4.0,col="preto", lty= 2, lwd= 0.00001)

Resultados

Este estudo incluiu 219 pacientes com insuficiência cardíaca aguda (ICA), insuficiência cardíaca descompensada de novo e aguda. A mediana de idade dos pacientes foi de 71 anos (p25th 60 - p75th 81) anos, e 63% eram do sexo feminino. Diabetes mellitus e hipertensão foram as comorbidades mais comuns (41,6% e 69,9% dos pacientes, respectivamente). Durante um acompanhamento médio de 79 dias, ocorreram 115 eventos (52,5%), dos quais 32,2% morreram no hospital e 67,8% foram readmitidos ou morreram dentro de 90 dias ap...

Discussão

Este estudo demonstrou que pacientes com ICA admitidos no pronto-socorro com menores valores de AF nas primeiras 24 h após a admissão apresentaram maior risco de mau prognóstico, como óbito ou reinternação nos 90 dias seguintes após a alta, que aumentou quando os valores de AF estavam abaixo de 4,0°, independente do sódio sérico, PAS, presença de diabetes mellitus, ou sexo. Da mesma forma, valores mais baixos de PhA previram mortalidade intra-hospitalar após ajuste para sexo, PAS, nívei...

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Tolerância BIVA Software			Ligado ao equipamento BIA
Sistema informático	Microsoft	janelas 10	Windows 10 ou superior
Equipamento Quadscan 4000	BodyStat	BS-4000	Faixa de medição de impedância: 20 - 1300 Ω ohms Corrente de Teste: 620 μ A Frequência: 5, 50, 100, 200 kHz Precisão: Impedância 5 kHz: +/- 2 Ω   Impedância 50 kHz: +/- 2 Ω   Impedância 100 kHz: +/- 3 Ω   impedância 200 kHz: +/- 3 Ω   Resistência 50 kHz: +/- 2 Ω   Reatância 50 kHz: +/- 1 Ω   Ângulo de Fase 50 kHz: +/- 0.2° Calibração: Um resistor é fornecido para verificação independente de tempos em tempos. O valor da impedância deve ser compreendido entre 496 e 503 Ω.
R software	Nenhuma	Não aplicável	Versão 3.6.2 ou superior
RStudio	Nenhum	Não aplicável	Versão 2022.07.2+576