Heart rate variability as predictor of mortality in sepsis: a prospective cohort study
Carregando...
Data
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Artigo de periódico
Título alternativo
Variabilidade da frequência cardíaca como preditor de mortalidade na sepse: um estudo de coorte prospectivo
Primeiro orientador
Membros da banca
Resumo
Background
Sepsis is a serious medical condition with increasing prevalence and high mortality. The
role of the autonomic nervous system in pathophysiology of sepsis has been increasingly
researched. The objective of this study is to evaluate the Heart rate variability (HRV) as a
predictor of mortality in septic patients.
Methods
This was a prospective cohort of patients diagnosed with sepsis. Patient recruitment was
carried out at ICU in tertiary university hospital between March 2012 and February 2014.
Clinical data and laboratory exams were collected at admission. Each patient underwent a
20-minute Holter and a 24-hour Holter on the first day of enrollment. The primary outcome
was the 28-day all-cause mortality.
Results
A total of 63 patients were included. Patients were categorized into nonsurvivor group
(n = 16) or survivor group (n = 47) depending on this endpoint. Survivors were younger
(48.6 years vs. 63.0 years), had better renal function and lower values in severity scores
(APACHE II and SOFA) compared to nonsurvivors. In the 20-minute Holter, SDNN, Total
Power, VLF Power, LF Power and LF/HF of nonsurvivors were significantly lower than
those of survivors (p = <0.001, p = 0.003, p = 0.002, p = 0.006, p = 0.009 respectively). ROC
curve of SDNN was built, showing area under the curve of 0.772 (0.638–0.906) for mortality.
The value of 17ms was chosen as best SDNN cutoff to discriminate survivors and nonsurvivors. In the Cox proportional regression, adjusted for SOFA score and for APACHE II, a
SDNN 17ms was associated with a greater risk of death, with hazard ratios of 6.3 (1.4–
28.0; p = 0.015) and 5.5 (1,2–24,8; p = 0.027), respectively. The addition of the dichotomized SDNN to the SOFA model reduced AIC and increased the concordance statistic and
the R2
, indicating that predictive power of the SDNN + SOFA model is better than predictive
power of SOFA only
Abstract
Fundo
A sepse é uma condição médica grave com prevalência crescente e alta mortalidade. o
O papel do sistema nervoso autônomo na fisiopatologia da sepse tem sido cada vez mais
pesquisado. O objetivo deste estudo é avaliar a Variabilidade da Frequência Cardíaca (VFC) como um
preditor de mortalidade em pacientes sépticos.
Métodos
Esta foi uma coorte prospectiva de pacientes diagnosticados com sepse. O recrutamento de pacientes foi
realizado em UTI de hospital universitário terciário entre março de 2012 e fevereiro de 2014.
Dados clínicos e exames laboratoriais foram coletados na admissão. Cada paciente foi submetido a um
Holter de 20 minutos e Holter de 24 horas no primeiro dia de inscrição. O resultado primário
foi a mortalidade por todas as causas em 28 dias.
Resultados
Um total de 63 pacientes foram incluídos. Os pacientes foram categorizados em grupo de não sobreviventes
(n = 16) ou grupo de sobreviventes (n = 47) dependendo deste endpoint. Os sobreviventes eram mais jovens
(48,6 anos vs. 63,0 anos), tiveram melhor função renal e valores mais baixos nos escores de gravidade
(APACHE II e SOFA) em relação aos não sobreviventes. No Holter de 20 minutos, SDNN, Total
Power, VLF Power, LF Power e LF/HF de não sobreviventes foram significativamente menores do que
os dos sobreviventes (p = <0,001, p = 0,003, p = 0,002, p = 0,006, p = 0,009, respectivamente). ROC
a curva de SDNN foi construída, mostrando área sob a curva de 0,772 (0,638–0,906) para mortalidade.
O valor de 17ms foi escolhido como melhor ponto de corte do SDNN para discriminar sobreviventes e não sobreviventes. Na regressão proporcional de Cox, ajustada pelo escore SOFA e pelo APACHE II,
SDNN 17ms foi associado a um maior risco de morte, com taxas de risco de 6,3 (1,4–
28,0; p = 0,015) e 5,5 (1,2–24,8; p = 0,027), respectivamente. A adição do SDNN dicotomizado ao modelo SOFA reduziu o AIC e aumentou a estatística de concordância e
o R2
, indicando que o poder preditivo do modelo SDNN + SOFA é melhor do que o preditivo
poder de SOFA apenas
Assunto
Frequência cardíaca, Cardiologia
Palavras-chave
Citação
Departamento
Curso
Endereço externo
http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0180060