Predictive ability of scores for bleeding risk in heart disease outpatients on warfarin in Brazil

Abstract

Introdução O sangramento é uma complicação comum em pacientes que tomam varfarina. Buscamos comparar o desempenho de nove modelos de predição de risco de sangramento em pacientes ambulatoriais brasileiros tratados com varfarina.

Métodos O conjunto de dados foi derivado de um ensaio clínico realizado para avaliar a eficácia de uma clínica de anticoagulação em um hospital público no Brasil. No geral, 280 pacientes ambulatoriais com doenças cardíacas em uso de varfarina foram inscritos. Os modelos de predição OBRI, Kuijer et al., Kearon et al., HEMORR2HAGES, Shireman et al., RIETE, HAS-BLED, ATRIA e ORBIT foram comparados para avaliar o desempenho global do modelo pela estimativa R2 de Nagelkerke, capacidade discriminativa baseada na concordância (c) estatística e calibração com base na estatística de ajuste de Hosmer-Lemeshow. Os desfechos primários foram os primeiros episódios de sangramento maior, sangramento não maior clinicamente relevante e eventos hemorrágicos não maiores dentro de 12 meses de acompanhamento.

Resultados Sangramento maior ocorreu em 14 participantes (5,0%), sangramento não maior clinicamente relevante em 29 (10,4%), sangramento não maior em 154 (55,0%) e nenhum sangramento em 115 (41,1%). A maioria dos participantes com sangramento maior teve seu risco classificado erroneamente. Todos os modelos mostraram baixo desempenho geral (R2 0,6–9,3%) e baixa capacidade discriminativa para prever sangramento maior (c <0,7), exceto Shireman et al. e modelos ORBIT (c 0,725 e 0,719, respectivamente). Os resultados não foram melhores para prever outros sangramentos. Todos os modelos apresentaram boa calibração para sangramento maior.

Conclusões Apenas dois modelos (Shireman et al. e ORBIT) apresentaram desempenho pelo menos aceitável na predição de sangramento maior em pacientes brasileiros tratados com varfarina. Modelos precisos garantem mais investigações para serem usados ​​em populações semelhantes.