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Introducción
La insuficiencia cardiaca (IC) y la insuficiencia renal aguda (IRA) son enfermedades que suelen coexistir debido a la constante necesidad de perfusión arteriolar y glomerular renal, para unas adecuadas funciones de filtración, reabsorción, endocrinas, entre otros [1]. Los mecanismos por los cuales la IC causa IRA implican fenómenos hemodinámicos, neurohumorales, inflamatorios y oxidativos complejos. Entre ellos, la reducción del gasto cardiaco; la elevación de la presión venosa central por la congestión venosa sistémica, con la consiguiente hipoperfusión renal, que desencadenan mecanismos neurohumorales desadaptativos como la activación del sistema renina-angiotensina-aldosterona, hiperactividad simpática y secreción de la hormona antidiurética [2]. Asimismo, la activación del sistema renina-angiotensina-aldosterona genera un estado proinflamatorio, proapoptótico y con disfunción mitocondrial, que cursa con la liberación de radicales libres y estrés oxidativo [3], exacerbando la lesión del parénquima renal.
La mortalidad en días, o semanas, posteriores al evento de IRA ha sido estudiada en diferentes contextos clínicos, por ser un tema de interés para la supervivencia de estos grupos de pacientes. Lin et al., en un estudio cuyo objetivo fue determinar la presencia de lesión renal aguda en pacientes sépticos internados en una unidad de cuidados intensivos (UCI), encontraron que el seguimiento de la función renal los primeros tres días desde el ingreso a UCI por sepsis predijo la mortalidad posterior de forma más eficiente que el estudio de la función renal, solo al ingreso hospitalario [4]. Asimismo, la creación de modelos de predicción ha sido de interés. Por su parte, Hu et al. tuvieron como objetivo la creación de un modelo predictivo para evaluar el pronóstico en pacientes sépticos con lesión renal aguda, mediante diferentes marcadores bioquímicos, hallando que su modelo fue más eficiente en la predicción de mortalidad que puntuaciones genéricas como el sistema de evaluación de gravedad (SAPS II, según sus siglas en inglés) y la escala de evaluación de daño multiorgánica secuencial (SOFA, según sus siglas en inglés) [5]. Esto sugiere que la determinación pronóstica de mortalidad en pacientes con insuficiencia renal requiere de un análisis y una exploración enfocados en la patología de base. En ese sentido, debido a las características del síndrome cardiorrenal, es necesario determinar qué características predicen mejor una mayor mortalidad bajo este contexto clínico.
Por ello, el objetivo de esta investigación fue determinar los factores asociados a la mortalidad hospitalaria de pacientes con IC, hospitalizados por IRA. Los resultados han permitido conocer las alteraciones bioquímicas y hemodinámicas asociadas a una mayor mortalidad en los 14 días posteriores a la hospitalización, en pacientes afectados por esta afectación car-diorrenal, aportando en la comprensión de la compleja interacción disfuncional entre ambos sistemas durante la lesión renal.
Materiales y métodos
Diseño y población de estudio
Estudio analítico y transversal, desarrollado a partir de una base de datos internacional, registrada en el repositorio de datos basados en publicaciones científicas y médicas llamado "Dryada" (https://datadryad.org), la cual tiene como objetivo la reutilización de datos con fines de investigación científica.
La investigación provino de la base de datos del artículo: "Automated, medication- targeted alerts for Acute Kidney Injury - A randomized trial" (en español: "Alertas automatizadas y dirigidas a medicamentos para la lesión renal aguda: un ensayo aleatorizado") [6] publicada el año 2023, cuyo objetivo fue determinar si un sistema automatizado de apoyo a las decisiones clínicas afectaba las tasas de interrupción de medicamentos potencialmente nefrotóxicos y si mejoraba los resultados en pacientes con IRA [7].
El total de participantes de la base de datos fue de 5060 adultos hospitalizados por IRA, según lo definido por los criterios de creatinina sérica del Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) (aumento de al menos un 50,0 % en creatinina en siete días o un aumento de 0,3 mg/dl en 48 horas) [8]. La población total seleccionada para el presente estudio fue de 1611 adultos, cuya comorbilidad principal fue IC crónica. No se realizó calculo ni determinación de muestras debido a que se utilizó el total de la población disponible. Las características de la población seleccionada pueden observarse en la tabla 1. Asimismo, se siguieron las recomendaciones de la guía de estudios observacionales derivados de bases de datos en salud RECORD [9]. Las especificaciones de la población seleccionada se visualizan en la figura 1.
Variables y mediciones
La variable dependiente fue la muerte, dentro de los 14 días después de la hospitalización, dicotomizada entre las opciones "sí" y "no". Las variables independientes fueron numéricas e incluyeron: edad (años); creatinina (mg/dl), con un valor de referencia de 0,7-1,3 mg/dl en hombres y de 0,6-1,1 mg/dl en mujeres; anión gap (mmol/l), 8-16 mmol/l; bicarbonato (mmol/l), 22-29 mmol/l; nitrógeno ureico en sangre (BUN, según sus siglas en inglés) (mg/dl), 7-20 mg/dl; cloruro (mmol/l), 96-106 mmol/l; tasa de filtrado glomerular (TFG) (ml/min), con valores normales ≥90 ml/min; hemoglobina (g/dl), 13,8-17,2 g/dl en hombres y 12,1-15,1 g/dl en mujeres; recuento de plaquetas (células/mcl), 150 000-450 000 células/mcl; potasio (mmol/l), 3,5-5,1 mmol/l; sodio (mEq/l), 135-145 mEq/l; recuento de glóbulos blancos (WBC, según sus siglas en inglés) (células/mcl), 4000-11 000 células/mcl; presión arterial sistólica (PAS) (mmHg); presión arterial diastólica (PAD) (mmHg); pulso (latidos por minuto); frecuencia respiratoria (respiraciones por minuto); y saturación de oxígeno periférico (SpO2) ( %), con un valor normal ≥95,0%.
Tabla 1 Características de la población de pacientes con insuficiencia cardiaca atendidos por insuficiencia renal aguda
Fuente: elaboración propia.
El procedimiento consistió en la recolección de información de la base de datos secundaria y se registró en el software SPSS Statistics 25 para su revisión y limpieza. Se accedió a la base de datos completa, sin solicitud previa, debido a las políticas de datos abiertos de la revista y a la declaración de sus creadores.
En la limpieza de datos, se corrigieron decimales, errores en entradas de variables, formatos inconsistentes y valores numéricos. También se buscaron datos duplicados, atípicos, nulos o faltantes, sin hallarse irregularidades. El estudio no vinculó datos a nivel de persona, institución u otra base de datos.
Análisis estadístico
Se utilizaron tablas para la estadística descriptiva, obteniendo frecuencias absolutas y porcentajes, así como medianas y rangos intercuartílicos, debido a que la distribución de las variables no fue normal tras la realización de la prueba de normalidad de Kolmogorv-Smirnov. Se utilizó el aprendizaje supervisado (machine learning) a través del árbol de decisiones, mediante la detección automática de interacciones de chi-cuadrado (CHAID), el cual es un algoritmo que genera segmentos y perfiles respecto al resultado, a través de la detección automática de interacciones entre variables mediante Ji-cuadrado [10].
En cada paso, CHAID elige la variable independiente con la mayor interacción con la dependiente, seleccionando los nodos principales con mayor valor del Ji-cuadrado y descendiendo hasta el nodo terminal, obteniendo variables con la mayor interacción con la variable dependiente. Además, a diferencia de los modelos de regresión tradicionales, CHAID muestra interacciones multinivel, con predictores según orden de prioridad, permitiendo complementar y respaldar decisiones clínicas [11].
Asimismo, se utilizó un método de validación cruzada de 10 veces para estimar el riesgo de clasificación errónea del modelo de árbol de decisión. Una vez obtenidos los nodos terminales, se seleccionó el que tuviera mayor asociación en los árboles de CHAID, con el fin de generar una nueva variable dicotómica, con las características conjuntas del nodo terminal y los nodos internos, con mayor asociación al nodo raíz (muerte a los 14 días posteriores al ingreso hospitalario), sometiendo los datos a pruebas mediante tablas bivariadas para la estimación de frecuencias (razón de prevalencias) y probabilidades (odds ratio) crudas y ajustadas mediante regresión de Poisson y regresión logística binaria, grado de asociación (coeficiente V de Cramer), sensibilidad (S), especificidad (E), valor predictivos positivos (VPP) y negativos (VPN), de la nueva variable producida mediante el árbol de decisiones CHAID, para la cual también se realizó la comparación de rangos promedio y suma de rangos mediante la prueba U de Mann-Whitney.
Los hallazgos se midieron con un valor de p significativo menor del 0,05, con un intervalo de confianza (IC) del 95 %. El análisis y procesamiento, incluyendo el uso de métodos de aprendizaje automático, se realizó por medio del programa SPSS statistics 25TM [12].
Consideraciones éticas
La base de datos fue puesta a disposición por sus autores en Dryada, el cual es un repositorio de datos de investigación de libre acceso, bajo licencia de dedicación de dominio público Creative Commons (CC0) [13], sin estar disponibles datos que permitieran identificar la identidad de los participantes, siendo información desindentificada y codificada numéricamente. Se respetó lo establecido en la declaración de Helsinki.
Resultados
La mayoría (90,9 %) de los pacientes estuvieron en el grupo de edad hasta los 89 años, de los cuales el 51,3 % eran hombres y el 48,7 % mujeres; de estos, el 9,9 % falleció a los 14 días posteriores al ingreso para atención por IRA y la mayor parte estuvo en la clasificación SOFA 2 (siglas en inglés para escala de evaluación de daño multiorgánica secuencial) (21,8%) y 3 (21,7%) (tabla 1).
En la tabla, se observan las medianas y los rangos intercuartílicos de los parámetros bioquímicos y hemodinámicos, incluidos en el árbol de decisiones CHAID, para la determinación de los factores asociados a mortalidad en los 14 días posteriores al ingreso por IRA en pacientes con IC (tabla 2).
El árbol de decisiones CHAID, después de haber incluido las siguientes variables: edad, creatinina, anión gap, bicarbonato, BUN, cloruro, tasa de filtrado glomerular, hemoglobina, plaquetas, potasio, sodio, WBC, PAS, PAD, pulso, frecuencia respiratoria y saturación de oxígeno, tomó como factores asociados a mortalidad de 14 días posteriores al ingreso hospitalario, a las variables: WBC, frecuencia respiratoria, sodio, PAD y saturación de oxígeno.
El árbol tuvo una profundidad de 3, con 100 casos mínimos en el nodo padre y 50 casos mínimos en el nodo hijo, con un total de 15 nodos, de los cuales 9 fueron terminales. El nodo terminal con mayor asociación a mortalidad de 14 días posingreso fue el de pacientes caracterizados por saturación de oxigeno menor o igual a 93,0 %, con un WBC mayor a 17 000 mm3 (figura 2).
El nodo 9, conformado por pacientes con saturación de oxígeno menor o igual a 93,0 %, y un WBC mayor a 17 000/mm3, tuvo una asociación moderada con el nodo principal (V = 0,294). Los pacientes con IC atendidos por IRA al ingreso, con SpO2 menor o igual a 93,0 % y WBC mayores a 17 000mm3, tuvieron una probabilidad de 2,62 veces mayor de muerte en los 14 días posteriores al ingreso, que los pacientes con SpO2 mayores y WBC menores a los valores previamente mencionados. Asimismo, la frecuencia de muerte (razón de prevalencias, RP) fue 1,91 veces mayor. Hubo altos porcentajes de especificidad (E = 98,0%) y de valor predictivo negativo (VPN = 92,0 %) (tabla 3).
Tabla 2 Medianas y rangos intercuartílicos de la población estudiada
| Mediana | Rango intercuartílico | |
|---|---|---|
| Edad (años) | 75 | 19 |
| Creatinina (mg/dl) | 1.67 | 0,89 |
| Anión gap (mmol/l) | 12 | 4 |
| Bicarbonato (mmol/l) | 24 | 6 |
| BUN (mg/dl) | 35 | 24 |
| Cloruro (mmol/l) | 102 | 7 |
| TFG (ml/min) | 47,28 | 40,01 |
| Hemoglobina (g/dl) | 10,50 | 3,30 |
| Plaquetas (mcl) | 205 | 122 |
| Potasio (mmol/l) | 4,20 | 0,80 |
| Sodio (mEq/l) | 138 | 6 |
| WBC (mcl) | 9 | 6 |
| PAS (mmHg) | 117 | 29 |
| PAD (mmHg) | 66 | 16 |
| Pulso | 75 | 22 |
| Frecuencia respiratoria | 18 | 2 |
| SpO2(%) | 96 | 4 |
Nota: BUN: siglas en inglés para nitrógeno ureico en sangre; PAS: presión arterial sistólica; PAD: presión arterial diastólica; SpO2: saturación de oxígeno; TFG: tasa de filtración glomerular; WBC: siglas en inglés para recuento de glóbulos blancos.
Fuente: elaboración propia.
Tabla 3 Medidas de asociación y capacidad diagnostica del nodo 9 del árbol de decisiones, con relación a la mortalidad en 14 días posteriores al ingreso por IRA en pacientes con IC
| V | OR | ORa(IC 95 %)* | RP | RPa(IC 95 %)* | S | E | VPP | VPN |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0,294 | 11,84 (7,65-18,59) | 2,62 (2,21-2,76) | 6,34 (4,28-7,49) | 1,91 (1,41-1,98) | 22,0 % | 98,0 % | 29,0 % | 92,0 % |
Los pacientes pertenecientes al nodo 9 del árbol de decisiones CHAID (SpO2 ≤93,0% y WBC >17 000mm3) tuvieron promedios mayores y significativos respecto a otros pacientes, en lo correspondiente a anión gap (<0,001, BUN(p = 0,007), WBC (p <0,001), pulso (p <0,001), frecuencia respiratoria(p <0,001) y menores promedios de bicarbonato (p = 0002), PAD (p <0,001) y SpO2 (p <0,001) (tabla 4).
Nota: PAD: presión arterial diastólica; WBC: siglas en inglés para recuento de glóbulos blancos.
Fuente: elaboración propia.
Figura 2 Árbol de decisiones CHAID para factores asociados a mortalidad en los 14 días posingreso hospitalario, debido a insuficiencia renal aguda en pacientes con insuficiencia cardiaca
Discusión
El presente estudio identificó que la saturación de oxígeno ≤93,0% y el WBC >17 000 mm3 fueron los principales factores asociados a la mortalidad hospitalaria en pacientes con IC internados por IRA. Estos hallazgos coincidieron con estudios previos que han señalado la hipoxemia y la respuesta inflamatoria exacerbada, como factores determinantes en la progresión de enfermedades críticas y su desenlace fatal [14].
La elección del punto de corte de SpO2 ≤93,0 % se basó en su capacidad para discriminar el riesgo de mortalidad en este análisis. Si bien la definición clásica de hipoxemia moderada considera un umbral del 90,0% [15], se ha observado que niveles levemente superiores también pueden estar asociados a peores desenlaces en poblaciones vulnerables [16]. En esta cohorte, este umbral permitió identificar un subgrupo de pacientes con mayor riesgo de muerte temprana, esto podría deberse a que, en pacientes con IC e IRA, una disminución leve en la oxigenación podría reflejar una reserva fisiológica comprometida y una mayor susceptibilidad al deterioro clínico. Además, la relación entre SpO2 y desenlaces adversos no es lineal y, en ciertos grupos de pacientes, la hipoxemia leve puede ser indicativa de una descompensación sistémica más amplia.
Tabla 4 Comparación de promedios de parámetros bioquímicos y hemodinámicos según presencia o ausencia de características del nodo 9 del árbol CHAID (SpO2 ≤93,0 % y WBC >17 000 mm3) para adultos con IC internados por IRA
Nota: BUN: siglas en inglés para nitrógeno ureico en sangre; PAS: presión arterial sistólica; PAD: presión arterial diastólica; SpO2: saturación de oxígeno; TFG: tasa de filtración glomerular; WBC: siglas en inglés para recuento de glóbulos blancos.
Fuente: elaboración propia.
Este hallazgo tiene implicancias clínicas relevantes, ya que sugiere que incluso niveles de hipoxemia considerados leves pueden estar asociados con un peor pronóstico en pacientes con IC e IRA. Además, podría indicar la necesidad de intervenciones más tempranas en estos pacientes y cuestionar la aplicabilidad universal de los umbrales clásicos de hipoxemia. Si estudios futuros confirman este punto de corte, podría incorporarse en protocolos clínicos para optimizar la estratificación del riesgo y la toma de decisiones terapéuticas.
En cuanto al WBC, un recuento superior a 17 000 mm3 reflejaría una respuesta inflamatoria exacerbada, lo cual concuerda con investigaciones que han relacionado la leucocitosis con una mayor mortalidad en diversas condiciones críticas, incluyendo IC descompensada e IRA [17,18]. El proceso inflamatorio subyacente podría contribuir a la disfunción endotelial, el deterioro de la perfusión tisular y la progresión del daño multiorgánico.
El análisis de los parámetros bioquímicos y hemodinámicos, en función de la presencia o ausencia de las características del nodo 9 (SpO2 ≤93,0 % y WBC >17 000 mm3), mostró diferencias significativas en varios marcadores clínicos relevantes. En este subgrupo de pacientes, se observaron valores significativamente mayores de anión gap, BUN, pulso y frecuencia respiratoria, mientras que los niveles de bicarbonato y presión arterial diastólica fueron significativamente más bajos. Estos hallazgos refuerzan la hipótesis de que la combinación de hipoxemia y leucocitosis se asocia con un estado clínico más crítico, caracterizado por acidosis metabólica, disfunción renal más severa y alteraciones en la hemodinamia. Además, aunque la TFG y los niveles de potasio mostraron una tendencia a ser diferentes en este grupo, la significancia estadística fue marginal (p = 0,050 y p = 0,051, respectivamente), lo que sugiere la necesidad de estudios adicionales para confirmar su impacto clínico.
Cabe destacar que variables clínicamente relevantes, como la edad, el sexo y la puntuación SOFA, no mostraron una asociación significativa con la mortalidad en este modelo. La falta de asociación con la edad sugiere que, en esta población, otros factores fisiopatológicos podrían tener un rol más determinante en la evolución de la enfermedad. Además, si bien existe bibliografía en la que se ha encontrado que los desenlaces adversos en IC son más frecuentes en mujeres [19], es posible que, en el contexto de la IC en conjunto con la IRA, donde las alteraciones en la homeostasis metabólica son más pronunciadas, otros parámetros bioquímicos y hemodinámicos hayan sido suficientemente preponderantes para ser más significativos en el modelo CHAID.
Otro hallazgo relevante fue la baja sensibilidad (22,0 %) pero alta especificidad (98,0 %) del nodo identificado, lo que indica que, si bien no todos los pacientes fallecidos presentaron estas características, aquellos que sí las tuvieron, tenían un alto riesgo de mortalidad, esto resalta la utilidad del modelo CHAID para identificar subgrupos de pacientes con alto riesgo, lo que podría contribuir a la estratificación del manejo hospitalario.
Conclusión
Entre las limitaciones del estudio, se encontró su diseño retrospectivo y el uso de una sola base de datos hospitalaria, lo que pudo afectar la generalizabilidad de los hallazgos. Además, si bien se incluyeron diversas variables clínicas y de laboratorio, otros factores pronósticos como marcadores bioquímicos de inflamación y disfunción endotelial podrían aportar información adicional sobre la fisiopatología subyacente.
En conclusión, este estudio destaca la importancia de la hipoxemia de leve a moderada y la leucocitosis, como factores asociados a mortalidad temprana en pacientes con IC internados por IRA. La identificación de estos factores podría facilitar la detección de pacientes en alto riesgo y la optimización de estrategias terapéuticas en este grupo vulnerable. Además, futuras investigaciones podrían explorar estrategias de intervención dirigidas a estos factores y evaluar su impacto en la reducción de la mortalidad hospitalaria.
