Retardo na Desfibrilação de Parada Cardiorrespiratória Diminui a Chance de Sobrevivência de Pacientes Internados
Comentado por: Herlon Saraiva Martins
Retardo na Desfibrilação Após Parada Cardíaca Intra-Hospitalar.
Chan PS, et al. Delayed Time to Defibrillation after In-Hospital Cardiac Arrest. N Engl J Med 2008;358: 9-17. [Link para o Artigo].
Fator de Impacto da Revista: 51,296
Contexto Clínico
Pacientes internados no hospital podem evoluir para parada cardíaca (PCR) ocasionada por qualquer dos ritmos. Todavia, a sobrevida da PCR devido à FV/TV é melhorada se a desfibrilação é realizada precocemente. Por isso, a recomendação é de que os pacientes hospitalizados devam receber terapêutica dentro de até 2 minutos após o reconhecimento da PCR1,2.
O Estudo
Estudo prospectivo, observacional, multicêntrico, através dos registros de 369 hospitais dos Estados Unidos (National Registry of Cardiopulmonary Resuscitation Investigators).
Foram incluídos 6.789 casos de PCR causadas por FV/TV sem pulso. Foram excluídos pacientes que tiveram PCR nas salas de emergência, centros cirúrgicos e centros de hemodinâmica. Também foram excluídos pacientes que estavam recebendo antiarrítmicos e pacientes que tinham desfibriladores implantáveis. Não foi incluído na análise os dados de 788 pacientes com dados imprecisos ou que foram ausentes.
O desfecho primário foi sobrevida à alta hospitalar. O tempo para a desfibrilação foi calculado como o intervalo do tempo entre a detecção da FV/TV sem pulso ao tempo da primeira desfibrilação.
Modelos de regressão logística foram usados para examinar a relação entre características de base dos pacientes e desfibrilação retardada. Modelos multivariados foram criados para investigar a relação entre desfibrilação retardada e prognósticos.
Resultados
Globalmente, o tempo médio para desfibrilar foi menor que 1 minuto. Cerca de 30,1% dos pacientes tiveram a desfibrilação realizada em mais de 2 minutos. Através da análise multivariada, raça negra, parada em horários não comerciais, hospitais com menos de 250 leitos, leitos não monitorizados e diagnóstico de internação não cardíaco foram significativamente associados à desfibrilação retardada.
Adicionalmente, desfibrilação retardada se associou a menor sobrevida à alta hospitalar (risco relativo ajustado: 0,48: IC95%: 0,42 a 0,54):
Grupo desfibrilação < 2 minutos: 39,3% de sobrevida à alta hospitalar.
Grupo desfibrilação > 2 minutos: 22,2% de sobrevida à alta hospitalar.
A taxa de sobrevida de acordo com o tempo entre a detecção da arritmia (FV/TV sem pulso) e o primeiro choque é descrito no gráfico 1.
Figura 1 - Risco Relativo de Sobrevida versus Tempo para Desfibrilar
Aplicação para a Prática Clínica
Já existia o conhecimento não quantificado de que o retardo na desfibrilação se associava a menor chance de sobrevida. Agora, o estudo fornece essa informação de forma quantitativa, ou seja, a cada minuto que vai passando, a chance de sobrevida à alta hospitalar vai reduzindo.
Apesar dos inúmeros vícios na análise de registros de dados, o estudo confirma e quantifica o conhecimento prévio: detecção e desfibrilação precoces melhoram a sobrevida de pacientes internados.
Dicas de Epidemiologia e de Medicina Baseada em Evidências
“Tipos” de Regressão
Os conceitos de correlação e regressão foram desenvolvidos por Francis Galton no século XIX. Galton estava interessado em hereditariedade e queria entender por que uma população permanecia mais ou menos estável no transcorrer de algumas gerações. O matemático Karl Pearson continuou seus estudos e descobriu a teoria da correlação e da regressão. Por essa razão, o coeficiente de correlação leva o seu nome.
A regressão linear simples (ou regressão dos mínimos quadrados) tenta prever o valor de uma característica a partir do conhecimento de outra variável. A regressão, nesse caso, pressupõe o fato de que a correlação e a regressão medem apenas uma relação linear (ou em linha reta) entre duas variáveis. Assim, ela significa que apenas uma variável explicativa (variável independente) é usada para prever um resultado (variável dependente).
Entretanto, a maior parte dos problemas na prática clínica é multivariado, ou seja, envolve mais de uma variável explicativa. A extensão do modelo de regressão linear simples para o de regressão linear múltipla é razoavelmente simples e intuitiva, “somando-se” as variáveis independentes. A regressão polinomial é um tipo especial de regressão múltipla, no qual cada termo da equação múltipla é uma potência de X.
Já a regressão logística é aplicada quando as variáveis independentes incluem valores numéricos/medidas nominais e a variável de resposta é binária (dicotômica). Ela também pode ser aplicada quando o desfecho tiver mais de dois valores. Uma vantagem da utilização da regressão logística é que ela não exige quaisquer pressupostos acerca da distribuição das variáveis independentes. Outra vantagem e que o coeficiente de regressão pode ser interpretado em termos de riscos relativos nos estudos de coorte, ou razão de riscos nos estudos estudos de caso-controle.
Nas próximas dicas descreveremos com detalhes cada tipo de regressão e os detalhes de como interpretar os achados das equações.
Referências:
- Nadkarni VM, Larkin GL, Peberdy MA, et al. First documented rhythm and clinical outcome from in-hospital cardiac arrest among children and adults. JAMA 2006;295:50-7. [Link Livre para o Artigo].
- Hair Jr. JF, Black WC, Babin BJ ET al. Multivariate Data Analysis. Pearson Prentice Hall, New Jersey, 6th edition, 2006, páginas 1-899.
Comentários (0)
Seja o primeiro a comentar este post!
