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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Modelos de pronóstico en enfermedad hepática Child & Meld]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Clínica Marly Trasplante Hepático ]]></institution>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The prognostic models are basic in the liver disease, since the liver transplantation has evolved from a experimental procedure to an accepted treatment for end-stage liver disease. We evaluated the role de prognostic models in the liver diseases. The Child-Turcotte-Pugh is still considered cornerstone in the prognostic evaluation of cirrhotic patients Nevertheless, it has some drawbacks such a subjectivity of clinical parameters and limited discriminant ability. The MELD score (model for end-stage-liver -disease) is a reliable measure to determine of mortality risk and to asses a disease severity in patients vith liver cirrhosis so as to determine organ allocation priorities.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <B>    <P ALIGN="CENTER">Modelos de pron&oacute;stico en enfermedad hep&aacute;tica Child &amp; Meld</P> </B>    <P ALIGN="CENTER">Humberto E. Boh&oacute;rquez (1), Oscar Alfredo Beltr&aacute;n G&aacute;lvis (2)</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">(1) MD. M&eacute;dico cirujano. Jefe de Trasplante Hep&aacute;tico Cl&iacute;nica Marly, Bogot&aacute;, D.C. Colombia</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">(2) MD. Internista, Gastroentr&oacute;logo. Epidemi&oacute;logo cl&iacute;nico (c). Cl&iacute;nica San Pedro Claver. Cl&iacute;nica Juan N Corpas. Bogot&aacute;, Colombia.</P>  <B>    <P ALIGN="JUSTIFY">Resumen</P> </B>     <P ALIGN="JUSTIFY">Los modelos pron&oacute;sticos en la enfermedad hep&aacute;tica    son fundamentales, desde que el trasplante hep&aacute;tico dej&oacute; de ser    un procedimiento experimental y se convirti&oacute; en una opci&oacute;n terap&eacute;utica.    Se revisan los modelos propuestos para estimar un pron&oacute;stico en las enfermedades    hep&aacute;ticas. El Child-Turcotte-Pugh es la clasificaci&oacute;n mas conocida    y utilizada en la evaluaci&oacute;n pron&oacute;stica de los pacientes cirr&oacute;ticos,    pero tiene sus limitaciones como la subjetividad de algunos par&aacute;metros    cl&iacute;nicos y su capacidad de discriminaci&oacute;n. El sistema MELD/PELD    es una medida mas objetiva para evaluar la severidad en los pacientes con cirrosis    hep&aacute;tica y en la asignaci&oacute;n de &oacute;rganos para trasplante    hep&aacute;tico .</P>     <P ALIGN="JUSTIFY"><b>Palabras clave</b>: Child, Meld, modelos pron&oacute;sticos. </P> <B>     <P ALIGN="JUSTIFY">Summary</P> </B>     <P ALIGN="JUSTIFY">The prognostic models are basic in the liver disease, since the liver transplantation has evolved from a experimental procedure to an accepted treatment for end-stage liver disease. We evaluated the role de prognostic models in the liver diseases. The Child-Turcotte-Pugh is still considered cornerstone in the prognostic evaluation of cirrhotic patients Nevertheless, it has some drawbacks such a subjectivity of clinical parameters and limited discriminant ability. The MELD score (model for end-stage-liver -disease) is a reliable measure to determine of mortality risk and to asses a disease severity in patients vith liver cirrhosis so as to determine organ allocation priorities.</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="JUSTIFY"><b>Key words</b>: child, meld, prognostic models.</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Los m&eacute;dicos en nuestra pr&aacute;ctica cotidiana rutinariamente nos enfrentamos a diversos problemas relacionados con el pron&oacute;stico de nuestros pacientes. El t&eacute;rmino "pron&oacute;stico" hace referencia a los posibles resultados de una enfermedad y la frecuencia con que se puedan producir. A partir del momento del diagn&oacute;stico de un proceso cualquiera, nada es casual. Una multitud de caracter&iacute;sticas en relaci&oacute;n con la enfermedad, los antecede ntes del paciente, el tratamiento o las condiciones sociales del paciente, sean conocidas o no, condicionan la evoluci&oacute;n. Estas caracter&iacute;sticas se denominan "factores pron&oacute;sticos" (1). Determinar el pron&oacute;stico en un paciente concreto significa tener en cuenta estos factores para conocer qu&eacute; es lo que puede ocurrir y en qu&eacute; plazo. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Estos factores o variables de pron&oacute;sticos se pueden combinar en un "modelo de pron&oacute;stico" para mejorar la capacidad de predicci&oacute;n. En la pr&aacute;ctica, este proceso no es simple. La razones son: 1. El principio de la diversidad biol&oacute;gica entre los individuos, por su recombinaci&oacute;n gen&eacute;tica, que los hace diferentes en su susceptibilidad a contraer enfermedades, mostrando diferentes manifestaciones y con un espectro de variaci&oacute;n entre los pacientes; 2. El factor tiempo. Dado que las enfermedades se desarrollan y progresan en el tiempo, los pacientes consultan en varios tiempo-estad&iacute;os de la enfermedad, con diferentes combinaciones de signos y s&iacute;ntomas (2).</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">La formas habituales de expresar el pron&oacute;stico de los pacientes a lo largo del tiempo son: como un porcentaje en un punto concreto del seguimiento, como una supervivencia media, o la m&aacute;s frecuente, como una curva o "escalera" (gr&aacute;fica de Kaplan-Meier) donde se presenta la evoluci&oacute;n de la probabilidad de supervivencia en cada momento del seguimiento (1). Pueden construirse curvas de supervivencia para combinaci&oacute;n de factores pron&oacute;sticos. Esto puede llevarse a cabo estratificando a los pacientes de acuerdo con la existencia o no de una serie de factores pron&oacute;sticos o puede utilizarse una t&eacute;cnica estad&iacute;stica denominada an&aacute;lisis multivariado (3). Esta prueba estad&iacute;stica nos permite determinar las contribuciones independientes de varios factores a un evento o desenlace. En muchas situaciones cl&iacute;nicas la manipulaci&oacute;n experimental de grupos de estudio no es factible, &eacute;tica o pr&aacute;ctica. Por ejemplo, nosotros no podemos probar si el cigarrillo incrementa la probabilidad de enfermedad coronaria, asignando aleatoriamente a un grupo fumar y a otros no. En estas circunstancias el an&aacute;lisis multivariado puede ser &uacute;til para evaluar la asociaci&oacute;n entre m&uacute;ltiples factores de riesgo y un desenlace. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Los tres tipos de an&aacute;lisis multivariado que com&uacute;nmente se usan en investigaci&oacute;n cl&iacute;nica son: el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n m&uacute;ltiple lineal, el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n m&uacute;ltiple log&iacute;stica y el an&aacute;lisis de regresi&oacute;n de Cox. El an&aacute;lisis de regresi&oacute;n lineal se usa con variables de desenlace continuas o cuantitativas, como tensi&oacute;n arterial, donde la diferencia entre los intervalos de la escala son iguales. La diferencia entre 140 y 143 mm Hg es la misma que entre 150 y 153 mm Hg. La regresi&oacute;n log&iacute;stica se usa con desenlaces dic&oacute;tomos (presente o ausente, muerte). El an&aacute;lisis de regresi&oacute;n de Cox se usa cuando el desenlace es longitud o duraci&oacute;n en el tiempo para alcanzar un evento (tiempo desde el momento del diagn&oacute;stico a la muerte), y es el m&aacute;s utilizado en modelos pron&oacute;sticos (4).</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Estos modelos pron&oacute;sticos toman en cuenta el patr&oacute;n de covariacion o correlaci&oacute;n entre las variables estudiadas. Generalmente, los mejores modelos tienden a incluir variables que est&eacute;n altamente correlacionadas con la variable de desenlace, pero no fuertemente inter-relacionadas entre s&iacute;, reflejando una contribuci&oacute;n independiente para predecir la variable de desenlace. Estos modelos se usan en los pacientes para calcular un &iacute;ndice pron&oacute;stico el cual puede ser transformado en una probabilidad de sobrevida para un periodo de tiempo dado. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Dado lo complejo del an&aacute;lisis, los resultados necesitan ser validados para considerarlos "probados". El &iacute;ndice pron&oacute;stico debe ser validado usando los datos de pacientes independientes, para ver si el &iacute;ndice pron&oacute;stico predice el pron&oacute;stico correctamente en estos pacientes. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">En las enfermedades hep&aacute;ticas, varios estudios muestran que la sobrevida de los pacientes con cirrosis disminuye significativamente despu&eacute;s de la descompensaci&oacute;n cl&iacute;nica (ascitis, ictericia, hemorragia variceal, encefalopat&iacute;a o hepatocarcinoma). Gines, en Barcelona (5), investig&oacute; la historia natural de 293 pacientes con cirrosis y encontr&oacute; que despu&eacute;s de 10 a&ntilde;os, la probabilidad de permanecer sin descompensaci&oacute;n es de 42%, y vivos en esta cohorte, 47%. Pero, una vez que la descompensaci&oacute;n ocurre, la probabilidad de sobrevida a 5 a&ntilde;os es de 16%. En Italia, D’Amico (6), despu&eacute;s de seguir 1155 pacientes por 6 a&ntilde;os, encontr&oacute; qu&eacute; 63% se descompensaron, con una sobrevida a 6 a&ntilde;os de 54% en los compensados y de 21% en los descompensados.</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Basados en estas observaciones, varios grupos han propuesto modelos pron&oacute;sticos para estimar el pron&oacute;stico en las enfermedades hep&aacute;ticas. </P> <B>    <P ALIGN="JUSTIFY">Child- Turcotte - Pugh (ctp)</P> </B>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="JUSTIFY">En 1964, Child y Turcotte publicaron un sistema de clasificaci&oacute;n    que se convirti&oacute; en el m&eacute;todo predominante para evaluar pron&oacute;stico    en los pacientes cirr&oacute;ticos. Ellos estratificaron los pacientes, sometidos    a cirug&iacute;a de shunt para aliviar la hipertensi&oacute;n portal, de acuerdo    con su riesgo, seleccionando emp&iacute;ricamente 5 par&aacute;metros (alb&uacute;mina    s&eacute;rica, bilirrubina s&eacute;rica, ascitis, encefalopat&iacute;a y estado    nutricional) (<a href="#Tabla1">Tabla 1</a>).</P>     <div align="center"><a href="#Tabla1">Tabla 1</a>. Clasificaci&oacute;n de Child-Turcotte-    Pugh</DIR> </div>     <P ALIGN="CENTER"><font face="Times New Roman"><a name="Tabla1"></a><img src="/img/revistas/RCG/v19n2/a08t1.GIF"></font>      <P ALIGN="JUSTIFY">Cada variable fue colocada en uno de tres estratos de severidad    y una clase fue estimada Clase A (bajo riesgo), Clase B (riesgo intermedio)    y Clase C (riesgo alto). Los puntajes son sumados con un resultado entre 5 y    15. Los cuestionamientos se generaron por tres de los par&aacute;metros (ascitis,    encefalopat&iacute;a y nutrici&oacute;n) considerados muy subjetivos y el resultado    final coloca al paciente en tres clases , m&aacute;s que reflejar un espectro    de urgencia (7).</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">En 1972 , Pugh modific&oacute; la clasificaci&oacute;n de Child-Turcotte como instrumento para predecir desenlaces despu&eacute;s de cirug&iacute;a porto-sist&eacute;mica. Reemplaz&oacute; nutrici&oacute;n por tiempo de protrombina (TP), con un puntaje como sigue: TP prolongado &lt; 4 s: 1, TP: 4-6 s: 2 y &gt; 6 s: 3. Para la alb&uacute;mina, se cambio el punto de corte de 3 g% a 2.8 g. Y redefini&oacute; los siguientes grados A, B y C para el Score combinado: A: 5-6; B: 7-9 y C: 10-15 (2).</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">En 1984, el Estudio de enfermedades hep&aacute;ticas del Grupo Copenhagen confirm&oacute; el valor del CTP para evaluar el pron&oacute;stico de los pacientes tratados m&eacute;dicamente con cirrosis (8). En 1989, Alberts y cols. (9) demostraron la superioridad del CTP a la capacidad de eliminaci&oacute;n de la galactosa y a la depuraci&oacute;n del verde indocianina, cuando se evalu&oacute; el pron&oacute;stico de 47 pacientes con cirrosis de diferentes etiolog&iacute;as. En 1995, investigadores de la Universidad de Innsbruck validaron la utilidad del CTP como instrumento de pron&oacute;stico, en 620 pacientes con enfermedad hep&aacute;tica cr&oacute;nica, seguidos por 15 a&ntilde;os (10). </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Pese a la validaci&oacute;n y consolidaci&oacute;n del modelo de CTP y utilizando m&eacute;todos de regresi&oacute;n log&iacute;stica y las curvas ROC (curvas de caracter&iacute;sticas operativas para el receptor) con datos prospectivos, aparecieron diversos &iacute;ndices pron&oacute;sticos, a partir de variables cl&iacute;nicas, anal&iacute;ticas e histol&oacute;gicas, que utilizan el an&aacute;lisis multivariante. Entre los m&aacute;s conocidos est&aacute;n los modelos desarrollados por Schlichting y el de Gines. El modelo de Schlichting (8) identific&oacute;, usando el modelo de regresi&oacute;n de Cox, 8 variables con significado pron&oacute;stico de sobrevida en los pacientes con cirrosis: edad, sexo, tiempo de protrombina, acetilcolinesterasa, numero de eosin&oacute;filos en el par&eacute;nquima hep&aacute;tico, necrosis hepatocitaria, inflamaci&oacute;n en el tejido conectivo hep&aacute;tico y venas eferentes en los n&oacute;dulos parenquimatosos. Con estas variables, cre&oacute; un &iacute;ndice pron&oacute;stico que permit&iacute;a el c&aacute;lculo de la probabilidad de sobrevivida a los 5 a&ntilde;os, con mayor fuerza que el CTP. Gines, en 1987 (5), usando el modelo de regresi&oacute;n de Cox, identific&oacute; 7 factores pron&oacute;sticos en pacientes con cirrosis compensada: bilirrubina s&eacute;rica, concentraci&oacute;n s&eacute;rica de gammaglobulinas, estigmas de hepatopat&iacute;a, tiempo de protrombina, edad, sexo y fosfatasa alcalina. Aunque estos &iacute;ndices, fueron validados, no llegaron a tener gran utilidad cl&iacute;nica, especialmente porque el primero inclu&iacute;a variables histol&oacute;gicas y porque ambos requer&iacute;an formulas complejas. En casi todos los estudios de pron&oacute;stico, la bilirrubina es el par&aacute;metro que mas frecuente aparece entre los predictores de sobrevida, seguida del tiempo de protrombina (11).</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Aunque los &iacute;ndices pron&oacute;sticos basados en an&aacute;lisis estad&iacute;sticos predicen mejor el pron&oacute;stico, la clasificaci&oacute;n de CTP todav&iacute;a es ampliamente usada, tal vez porque es sencilla de aplicar, porque los otros modelos han recibido menos publicidad y porque de manera incorrecta, se considera que son muy dif&iacute;ciles de usar. Pese a ello, la puntuaci&oacute;n de CPT no es satisfactoria desde el punto de vista estad&iacute;stico, por diversas razones (2, 12, 13):</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">1.&#9;El uso de puntos de corte para variables cuantitativas (alb&uacute;mina, tiempo de protrombina y bilirrubina ) puede reducir la informaci&oacute;n pron&oacute;stica de estas variables. Dos pacientes con bilirrubina de 3,1mg% y 20 mg% respectivamente, son clasificados dentro del mismo grado de severidad, aunque su pron&oacute;stico sea diferente. Dos pacientes con una alb&uacute;mina s&eacute;rica de 2,1 y 2,8 g/dl, est&aacute;n colocados en la misma categor&iacute;a de severidad, a pesar de marcadas diferencias en la funci&oacute;n de s&iacute;ntesis hep&aacute;tica. Los modelos de regresi&oacute;n, permiten utilizar el valor total de la variable cuantitativa.</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">2.&#9;Los puntos de corte de las categor&iacute;as A, B y C son arbitrarios. No fueron seleccionados como resultado de un an&aacute;lisis pron&oacute;stico. La bilirrubina para las categor&iacute;as de sobrevida A, B y C es ligeramente diferente. </P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="JUSTIFY">3.&#9;Los riesgos de muerte para categor&iacute;as A, B y C parece no ser proporcional. El incremento del riesgo de A a B puede no ser el mismo de B a C. No hay linealidad. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">4.&#9;Las variables, pueden no ser igualmente importantes. En el c&aacute;lculo, a las cinco variables, se les da el mismo peso (1 a 3), como si tuvieran la misma importancia pron&oacute;stica. Algunos estudios sugieren que tiene m&aacute;s importancia, la encefalopat&iacute;a que la ascitis y alb&uacute;mina, y mayor que la bilirrubina (13). La supervivencia a 1 a&ntilde;o, despu&eacute;s de encefalopat&iacute;a hep&aacute;tica (sin hemorragia gastrointestinal) es de 33%, y con hemorragia GI es de 15%, ocurriendo la muerte dentro de los primeros meses. En otras palabras, dos pacientes pueden tener el mismo puntaje, pero con diferentes contribuciones de cada una de las 5 variables y pueden tener diferentes pron&oacute;sticos. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">5. &#9;La evaluaci&oacute;n de dos par&aacute;metros usados en el puntaje CTP, ascitis y encefalopat&iacute;a, dependen de c&oacute;mo se eval&uacute;an, es decir, son muy subjetivos. Igualmente, la medici&oacute;n del tiempo de protrombina depende de la sensibilidad del reactivo de tromboplastina usado, y mientras que la electroforesis es la prueba recomendada para medir niveles de alb&uacute;mina, muchos laboratorios usan frecuentemente la prueba calorim&eacute;trica mas barata pero menos sensible </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Pese a sus limitaciones te&oacute;ricas, la clasificaci&oacute;n de CTP se ha utilizado en m&aacute;s de 17000 art&iacute;culos y adquiri&oacute; su mayor&iacute;a de edad cuando un panel de expertos la eligi&oacute; en 1997, como elemento clave para desarrollar los criterios m&iacute;nimos de entrada en lista de trasplante en los EE.UU. (14).</P> <B>    <P ALIGN="JUSTIFY">Modelos espec&iacute;ficos para enfermedad hep&aacute;tica </P> </B>    <P ALIGN="JUSTIFY">En los a&ntilde;os ochenta, m&uacute;ltiples modelos pron&oacute;sticos fueron creados para determinar la supervivencia de las enfermedades colest&aacute;ticas. Se han puesto varios modelos teniendo en cuenta variables cl&iacute;nicas, de laboratorio e histol&oacute;gicas. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">En 1989, el grupo de la Cl&iacute;nica Mayo propuso un modelo para determinar la sobrevida en pacientes con cirrosis biliar primaria sin intervenci&oacute;n terap&eacute;utica (historia natural de la enfermedad). En este modelo se tienen en cuenta las siguientes variables: edad, bilirrubina total, alb&uacute;mina s&eacute;rica, tiempo de protrombina y la presencia de edema, con las cuales se obtiene un puntaje que estima la posibilidad de sobrevida en los siguientes 7 a&ntilde;os. Si bien han existido otros modelos, &eacute;ste ha sido ampliamente validado y tiene la ventaja de no requerir biopsia hep&aacute;tica (15). En a&ntilde;os recientes se ha reportado la eficacia del trasplante hep&aacute;tico en el curso de la cirrosis biliar as&iacute; como han demostrado el impacto de la severidad de la enfermedad pretrasplante en la mortalidad postrasplante. El trasplante en etapas tempranas mejora, por tanto, la sobrevida. Kim y colaboradores (16), utilizando este sistema encontraron un valor de riesgo de 7.8, por encima del cual disminuye la expectativa de sobrevida por debajo de 90% a un a&ntilde;o la morbimortalidad postrasplante aumenta en forma significativa, recomendando entonces incluir los pacientes para trasplante hep&aacute;tico antes de que alcancen dicho valor. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Otros modelos han sido desarrollado para la cirrosis esclerosante primaria. Los primeros (17,18) incluyeron variables como edad, bilirrubina, hemoglobina, esplenomegalia, enfermedad inflamatoria intestinal y el estadio de la enfermedad en la biopsia hep&aacute;tica. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Un nuevo modelo (19), con m&aacute;s aplicaci&oacute;n cl&iacute;nica, elimin&oacute; la biopsia e incluy&oacute; las siguientes variables: edad, bilirrubina, alb&uacute;mina, transaminasa aspartato (AST) y la historia de sangrado por varices esof&aacute;gicas. </P> <B>    <P ALIGN="JUSTIFY">Modelos pron&oacute;sticos en trasplante hep&aacute;tico</P> </B>    ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="JUSTIFY">El trasplante hep&aacute;tico es hoy un tratamiento rutinario de la enfermedad hep&aacute;tica terminal que alcanza promedios de sobrevida del paciente en el primer a&ntilde;o de 80%, y de 65-70% a 5 a&ntilde;os (20). Sin embargo, uno de los mayores limitantes para el desarrollo del trasplante hep&aacute;tico es la escasez de &oacute;rganos, y por ello la brecha entre el n&uacute;mero de pacientes con enfermedad hepatica terminal en la lista de espera y el n&uacute;mero de &oacute;rganos disponibles para trasplantes, es cada d&iacute;a mayor. Es por tanto, de vital importancia hacer un uso racional y costo- eficiente de este escaso recurso en el momento &oacute;ptimo. Para ello, es fundamental conocer la historia natural de la enfermedad hep&aacute;tica, poder predecir su curso y pron&oacute;stico, de manera que podamos intervenir desde el punto de vista terap&eacute;utico.</P> <B>    <P ALIGN="JUSTIFY">Clasificaci&oacute;n de Child-Turcotte-Pugh (CTP) en trasplante hep&aacute;tico</P> </B>    <P ALIGN="JUSTIFY">En 1997, se establecieron los criterios m&iacute;nimos para ingresar un paciente a lista de espera para trasplante hep&aacute;tico (14). Dichos criterios permit&iacute;an ingresar a un paciente con enfermedad hep&aacute;tica terminal a lista de espera si su probabilidad de sobrevida a un a&ntilde;o era de 90% o menos. Estos criterios se basaron en la clasificacion de Child-Pugh (puntaje &gt; 7) e incluyeron eventos que manifestaban descompensaci&oacute;n hep&aacute;tica como sangrado digestivo por hipertensi&oacute;n portal, encefalopat&iacute;a hep&aacute;tica y episodios de peritonitis bacteriana primaria, ya que estos eventos determinan una disminuci&oacute;n importante en la sobrevida de los pacientes con enfermedad hep&aacute;tica cronica: peritonitis bacteriana primaria 38% sobrevida a un a&ntilde;o, y de 90% para el sangrado digestivo por varices esof&aacute;gicas. Si bien la definicion de estos criterios se&ntilde;alaron la reproductibilidad de la clasificaci&oacute;n de Child-Pugh, tambi&eacute;n reconocieron las limitaciones de dicho sistema.</P> <B>    <P ALIGN="JUSTIFY">Meld/Peld</P> </B>    <P ALIGN="JUSTIFY">La red nacional para la distribucion de &oacute;rganos de Estados Unidos (UNOS, United Network for Organ Sharing) utiliz&oacute; durante muchos a&ntilde;os un sistema de distribucion de &oacute;rganos para trasplante hep&aacute;tico basado en categor&iacute;as con variables cl&iacute;nicas. Este sistema presentaba limitantes ya que la determinaci&oacute;n de la severidad de dichas variables, grado de ascitis o encefalopat&iacute;a, era subjetivo.</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Desde febrero de 2002, UNOS adopt&oacute; un nuevo sistema, el modelo MELD por sus iniciales en ingl&eacute;s Model for End-stage Liver Disease, modelo para la enfermedad hep&aacute;tica terminal. El modelo MELD es un sistema matem&aacute;tico a trav&eacute;s de an&aacute;lisis de regresi&oacute;n de Cox, creado en la Cl&iacute;nica Mayo con el fin de determinar el pron&oacute;stico de pacientes sometidos a shunt intrahep&aacute;tico porto-sist&eacute;mico TIPS (21), y que despu&eacute;s fue validado en pacientes con falla hepatica terminal (22) y utilizado como sistema para la distribuci&oacute;n de &oacute;rganos para trasplante hep&aacute;tico (23). Este modelo utiliza tres variables objetivas de uso cl&iacute;nico diario: bilirrubina, INR (internacional normalizad ratio) y creatinina s&eacute;rica. A partir de estas tres variables se obtiene un puntaje que predice la sobrevida en un paciente dado. Esta f&oacute;rmula puede ser consultada a trav&eacute;s de varios portales en internet (20, 24).</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Puntaje MELD = R =0,957 x log e (creatinina mg/dl) </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;+ 0,38 x log e (bilirrubina mg/dl) </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;+ 1,120 x log e (INR) </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;+ 0,643 x 10</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="JUSTIFY">Con esta f&oacute;rmula, un mayor puntaje indica mayor severidad de la enfermedad y por tanto un mayor riesgo de fallecer. Este nuevo modelo cambia los sistemas de distribuci&oacute;n de &oacute;rganos para trasplante de h&iacute;gado actuales que hasta hace muy poco depend&iacute;an para la asignaci&oacute;n de un &oacute;rgano, en gran medida, del tiempo en lista de espera. Con el MELD, la asignaci&oacute;n de un &oacute;rgano a un paciente est&aacute; determinada por el grado de severidad de su enfermedad hep&aacute;tica y sus posibilidades de supervivencia. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Se ha sugerido que complicaciones de la hipertensi&oacute;n portal como ascitis, encefalopat&iacute;a o sangrado por v&aacute;rices esof&aacute;gicas pudieran agregar exactitud al sistema, pero su inclusi&oacute;n no fue significancia de estad&iacute;stica, lo cual significa que la severidad de la enfermedad hep&aacute;tica medida por el MELD da informacion pron&oacute;stica casi independiente del desarrollo de complicaciones por hipertension portal (25). Varios estudios han confirmado la adecuada correlaci&oacute;n del puntaje MELD con sobrevida pre y postrasplante (26,27). </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">El sistema MELD fue dise&ntilde;ado para pacientes adultos y no tiene en cuenta variables importantes para la poblaci&oacute;n infantil. Por ello se dise&ntilde;o el PELD, Pediatric End-stage Liver Disease, que incluye la edad, bilirrubina, albumina, INRy falla en el crecimiento (23). </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Puntaje PELD = R = 0.436 edad (&lt;1 a&ntilde;o) </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;- 0.687 log e alb&uacute;mina mg/dl </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;+ 0,480 log e bilirrubina mg/dl </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;+ 1,857 log e (INR) </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;+ 0,667 falla en el crecimiento </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">&#9;&#9;(&lt;-2 Desviacion estandar)</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">En forma m&aacute;s reciente, el sistema MELD/PELD ha sido evaluado despues de un a&ntilde;o de implementaci&oacute;n en los Estados Unidos y se ha demostrado una reducci&oacute;n en la mortalidad en lista de espera y mejor&iacute;a en la tasa de trasplantes sin aumentar los &iacute;ndices de mortalidad o de p&eacute;rdida del injerto (28,29).</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P ALIGN="JUSTIFY">Sin embargo, el modelo MELD, tiene limitaciones (30). Por ejemplo, la creatinina puede fluctuar frecuentemente, por enfermedades intercurrentes (deshidrataci&oacute;n, hemorragia, uso de diur&eacute;ticos), deterioro reversible o transitorio que puede inapropiadamente avanzar al paciente en la lista. UNOS, solicita una medici&oacute;n de la creatinina semanal para pacientes con un MELD mayor de 25 y cada 30 d&iacute;as para pacientes entre 19 y 34. Para prop&oacute;sitos de c&aacute;lculos, el m&aacute;ximo nivel de creatinina considerado es de 4 mg/dl. Igualmente, el valor m&iacute;nimo es 1 para las variables. Uno de los problemas, son los pacientes con indicaci&oacute;n de trasplante con enfermedad tumoral (hepatocarcinoma) sin insuficiencia hep&aacute;tica. Si se aplica el criterio MELD, solo recibir&iacute;an el trasplante cuando ya existiese diseminaci&oacute;n tumoral. Se ha propuesto a&ntilde;adir puntos a su MELD basal, dependiendo del tama&ntilde;o del tumor y del tiempo estimado que el hepatocarcinoma sobrepase los 5 cm, tama&ntilde;o que implicar&iacute;a excluir al paciente de la lista de espera, aunque se desconoce con exactitud el patr&oacute;n de crecimiento del hepatocarcinoma, y por tanto ser&iacute;an c&aacute;lculos te&oacute;ricos. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">En la actualidad en forma arbitraria en los EEUU, los pacientes con hepatocarcinoma reciben una puntuaci&oacute;n fija de acuerdo con el estad&iacute;o tumoral. A los pacientes con tumores menores o iguales a 2 cm se les asigna 24 puntos y aquellos con tumores mayores de 2 cm o con 2 &oacute; 3 n&oacute;dulos m&aacute;s peque&ntilde;os se les asigna 27 puntos. Por cada 3 meses en lista de espera , se les agrega 1 punto. Con esta pol&iacute;tica, que ha generado un agresivo screening para el HCC previo al trasplante, se est&aacute; priorizando, quiz&aacute;s en exceso, esta patolog&iacute;a, por lo que se ha planteado disminuir la puntuaci&oacute;n MELD asignada a los hepatocarcinomas (11).</P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Las ventajas del MELD sobre el CTP son: 1. Facilita una escala gradual ascendente continua mas que tres clases, con m&aacute;s &eacute;nfasis en la severidad de la enfermedad en la asignaci&oacute;n de los trasplantes (utilidad) y convirtiendo el tiempo de espera en una medida redundante. 2. Usa par&aacute;metros m&aacute;s objetivos, disminuyendo la variabilidad entre los centros. 3. La introducci&oacute;n del sistema MELD puede ayudar a evitar trasplantes innecesarios, como se ha sugerido recientemente (31). </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">Es importante se&ntilde;alar que este sistema se utiliza en Estados Unidos pero no en otros pa&iacute;ses de Am&eacute;rica o Europa, pero se prev&eacute; que con una validaci&oacute;n m&aacute;s amplia del MELD, este sistema sea adoptado por otros pa&iacute;ses. </P>     <P ALIGN="JUSTIFY">No hay un test simple sobre funci&oacute;n hep&aacute;tica que nos determine pron&oacute;stico y oriente en la toma de decisiones, sobre la asignaci&oacute;n m&aacute;s objetiva, ecu&aacute;nime y justa sobre la asignaci&oacute;n de &oacute;rganos para trasplante hep&aacute;tico. El modelo MELD y el PELD son un avance, aunque no son perfectos. Se requieren estudios prospectivos del MELD, despu&eacute;s de 2 a&ntilde;os de su introducci&oacute;n, para evaluar su real impacto en la sobrevida de los pacientes pre y postrasplante.</P> <B>    <P ALIGN="JUSTIFY">Referencias </P> </B>    <P ALIGN="JUSTIFY">1. Casariego V. E. Lectura cr&iacute;tica de un art&iacute;culo sobre pron&oacute;stico. (Internet). Grupo MBE Galicia. Fecha de consulta 1-06-2004. Disponible en: <a href="http://www.fisterra.com">http://www.fisterra.com</a> </P>     <!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">2. Christensen E. Prognostic models in chronic liver disease: validity, usefulness and future role. Journal of hepatology 1997;26:1414-1424.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000070&pid=S0120-9957200400020000800002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">3. Fletcher R, Fletcher S, Wagner E. Pron&oacute;stico. Epidemiolog&iacute;a Cl&iacute;nica. Aspectos Fundamentales. 2a edici&oacute;n. Barcelona: Masson; 1998.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000071&pid=S0120-9957200400020000800003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">4. Katz M. Multivariable Analysis: A primer for readers of Medical Research. Ann Intern Med 2003;138:644-650.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000072&pid=S0120-9957200400020000800004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">5. Gines P, Quintero E, Arroyo V, et al. Compensated cirrosis: Natural history and prognostic factors. Hepatology 1987;7:122-128.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000073&pid=S0120-9957200400020000800005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">6. D’Amico G, Morabito A, Pagliario MSL, et al. Survival and prognostic indicators in compensated and descompensated cirrhosis. Dig Dis Sci 1986;31:468-475.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000074&pid=S0120-9957200400020000800006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">7. Forman L, Lucey M. Predicting the prognosis of Chronic Liver Disease: An Evolution from Child to MELD. Hepatology 2001;33:473-475.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000075&pid=S0120-9957200400020000800007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">8. Schlitinchtiig P, Christensen E, Andersen PK, et al. Prognostic factors in cirrhosis identified by Cox’s regression model. Hepatology 1983;3:889-895.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000076&pid=S0120-9957200400020000800008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">9. Alberts I, Hartmann H, Bircher J, et al. Superiority of the Child-Pugh classification to quantitative liver function tests for assessing prognosis of liver cirrhosis. Scand J Gastroenterol 1989;24:269-276.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000077&pid=S0120-9957200400020000800009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">10. Propst A, Prpst T, Zangerl G, et al. Prognosis and life expectancy in chronic liver disease. Dig Dis Sci 1995; 40:1805-1815.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000078&pid=S0120-9957200400020000800010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">11. Vargas V, Ortiz M. Modelos pron&oacute;sticos en la cirrosis Hep&aacute;tica. El Modelo MELD. Gastroenterol Hepatol 2003;26:257-259.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000079&pid=S0120-9957200400020000800011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">12. Botero R.C, Lucey M, Organ allocation: model for end. stage liver disease, Child-Turcotte-Pugh, Mayo risk score, or something else. Clinics in liver disease 2003;7.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000080&pid=S0120-9957200400020000800012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">13. Kamath P. Scoring severity of chronic liver disease. Journal of Gastroenterology and Hepatology 2002;17:s298-s299.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000081&pid=S0120-9957200400020000800013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">14. Lucey MR, Brown KA, Everson GT, Fung JJ, Gish R et al. Minimal criteria for placement of adults on the liver transplant waiting list: a report of a national conference organized by the American Society of Transplant Physicians and the American Association for the Study of Liver Disease. Liver Transplant Surg 1997; 3:628-637.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000082&pid=S0120-9957200400020000800014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">15. Dickson ER Grambsch PM, Fleming TR, Fisher LD, Langworthy A. Prognosis in primary biliary cirrhosis: model for decision making. Hepatology 1989; 10:1-7.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000083&pid=S0120-9957200400020000800015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">16. Kim WR, Wiesner RH, Therneau TM, Poterucha JJ, Poraiko MK. Optimal timing of liver transplantation for primary biliary cirrhosis. Hepatology 1998; 28:33-38.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000084&pid=S0120-9957200400020000800016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">17. Wiesner RH, Grambasch PM, Dickson ER, et al. Primary sclerosing cholangitis: natural history, prognostic factors and survival analysis. Hepatology 1989; 10: 330-336.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000085&pid=S0120-9957200400020000800017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">18. Dickson ER, Murtaugh PA, Wiesner RH y col. Primary sclerosing cholangitis: refinement and validation of survival models. Gastroenterology 1992; 103:1893-1901.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000086&pid=S0120-9957200400020000800018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">19. Kim WR, Therneau TM, Wiesner RH, Poterucha JJ, Benson JT, y col. A revised natural history model for primary sclerosing cholangitis. Mayo Clinic Proceedings 2000; 75:688-694.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000087&pid=S0120-9957200400020000800019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><P ALIGN="JUSTIFY">20. <a href="http://www.unos.org">http://www.unos.org</a></P>     <!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">21. Malinchoc M, Kamath PS, Gordon FD, Peine CJ, Rank P, y col. A model to predict poor survival in patients undergoing transjugular intrahepatic portosystemic shunts. Hepatology 2000;31:864-871.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000089&pid=S0120-9957200400020000800021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P ALIGN="JUSTIFY">22. 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Wiesner RH, McDiarmid SV, Kamath PS, Edwards EB, Malinchoc M, Kremers WK, Krom RAF, Kim WR, MELD and PELD: Aplication of survival models to liver allocation, Liver Transpl 2001; 7: 567-580.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000091&pid=S0120-9957200400020000800023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><P ALIGN="JUSTIFY">24. <a href="http://www.mayo.org">http://www.mayo.org</a></P>     ]]></body>
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