Extracto
Antecedentes
Una herramienta sencilla y precisa predicción de la supervivencia puede facilitar la toma de decisiones para los pacientes de cuidados paliativos con cáncer avanzado. Los objetivos de este estudio fueron explorar la asociación de las funciones autonómicas cardíacas y la supervivencia en pacientes con cáncer avanzado y para evaluar el valor pronóstico de la variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC) en la predicción de la supervivencia de 7 días.
un estudio prospectivo se llevó a cabo en 138 pacientes con cáncer avanzado reclutados en la sala de cuidados paliativos de un hospital regional en el sur de Taiwan. La información sobre el estado funcional y la carga de los síntomas de los pacientes se registró. se obtuvo HRV dominio de la frecuencia para la evaluación de las funciones autonómicas cardíacas en la admisión. El punto final del estudio se definió como el estado de supervivencia en el día 7 después de la admisión a la sala de cuidados paliativos. Se realizaron análisis de regresión logística multivariante para evaluar las asociaciones independientes entre los índices de HRV y la supervivencia de 7 días o menos.
Resultados
El tiempo de supervivencia media de los pacientes fue de 20 días (IC del 95%, 17-28 días). Los resultados del análisis de regresión logística multivariante indicaron que la potencia de alta frecuencia logaritmo transformadas naturales (lnHFP) de un valor inferior a 2 (OR = 3,8, p = 0,008) y el estado funcional ECOG de 3 o 4 (OR = 3,4, p = 0,023) se asociaron significativamente con un mayor riesgo de supervivencia de 7 días o menos. El receptor de funcionamiento característico análisis (ROC) reveló que el área bajo la curva fue de 0,71 (IC del 95%, 0,61 a 0,81).
Conclusiones
En los pacientes de cuidados paliativos con cáncer de pulmón no, una lnHPF valor por debajo del 2 al ingreso de cuidados paliativos se asoció significativamente con la supervivencia de 7 días o menos. VFC podría ser utilizado como una herramienta no invasiva y objetiva para facilitar la toma de decisiones médicas mediante la mejora de la precisión en la predicción de la supervivencia
Visto:. Chiang JK, Kuo TBJ, Fu CH, M Koo (2013) Predicción de 7- día de supervivencia utilizando variabilidad del ritmo cardíaco en pacientes con cánceres de cuidados paliativos para no pulmonares. PLoS ONE 8 (7): e69482. doi: 10.1371 /journal.pone.0069482
Editor: Henrik Einwaechter, Klinikum rechts der Isar der TU München, Alemania |
Recibido: 4 Febrero 2013; Aceptado: June 10, 2013; Publicado: 23 de julio 2013
Derechos de Autor © 2013 Chiang et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este estudio fue apoyado por becas de la Dalin hospital general budista Tzu Chi (Proyecto N DTCRD96-18, DTCRD99 (2) -I-04) y sin financiación externa adicional fue recibida para este estudio. Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
está bien documentado que los médicos son demasiado optimistas en la estimación del pronóstico de supervivencia [1], [2]. Una revisión sistemática concluyó que una predicción de la supervivencia precisa dentro de una semana produjo en sólo el 25% de los casos [3]. escalas de predicción de supervivencia para los pacientes con cáncer avanzado suelen estar compuestas por una combinación de síntomas y signos clínicos, datos de laboratorio, y la estimación de los médicos. Sin embargo, los niveles de experiencia en los médicos y de la duración de la relación médico-paciente pueden afectar la precisión de la estimación del médico [4], [5]. Tal sesgo potencial puede ser minimizado si las predicciones de supervivencia puede hacerse con base en mediciones más objetivas.
La frecuencia cardíaca, medida como los intervalos entre latido a latido, varía en el tiempo y este fenómeno se conoce como variabilidad de la frecuencia cardiaca (VFC ) [6]. VFC refleja el estado del sistema nervioso autónomo y puede servir como marcadores de señal para varios eventos fisiológicos o patológicos como resultado del paciente en la unidad de cuidados intensivos [7], la readmisión no planificada para los pacientes geriátricos [8], las infecciones en pacientes en estado crítico [9] , el riesgo de infarto de miocardio [10], y el desarrollo de la hipertensión en los hombres normotensos [11].
Recientemente, la utilidad clínica de HRV para la predicción de la supervivencia en pacientes con cáncer avanzado se ha evaluado. Un estudio realizado en 71 pacientes de cuidados paliativos en Corea informó que la disminución de la VFC, definida como la desviación estándar del intervalo normal a ritmo normal (SDNN) de 21,3 milisegundos o menos se asoció significativamente con una menor duración de la supervivencia. Otros índices de dominio de frecuencia de la VFC en dicotomía incluyendo la energía total (PT), la energía de baja frecuencia (LFP), y la potencia de alta frecuencia (HFP) no se asociaron con la duración de la supervivencia [12]. En otro estudio con 47 pacientes varones con cáncer avanzado, se observó una fuerte asociación entre la SDNN medida el dominio del tiempo y la supervivencia. Una vez más, no se encontraron asociaciones significativas entre la supervivencia y las medidas de dominio de frecuencia, incluyendo LFP, HFP, y el poder de muy baja frecuencia (VLFP) [13]
.
En nuestro estudio anterior, se informó de que era el tiempo de supervivencia significativamente asociado con TP transformado-logaritmo natural (lnTP) y se transformó-logaritmo natural HFP (lnHFP) en pacientes con cáncer hepatocelular [14]. En el presente estudio, hemos extendido el uso de la medición de la VFC de pacientes con cáncer de pulmón no y evaluar el valor pronóstico de la VFC obtenida en el momento de la admisión de cuidados paliativos para las predicciones de supervivencia de 7 días en pacientes con cáncer avanzado.
Métodos
Ética Declaración
Este estudio fue aprobado por el Comité Ético de Investigación humana de Dalin budista Tzu Chi hospital general (Nº B09502017) y el consentimiento informado por escrito se obtuvo de los pacientes o de sus familiares . Todos los procedimientos se llevaron a cabo de acuerdo con la Declaración de Helsinki.
Sujetos de estudio
Un diseño prospectivo Se seleccionaron los pacientes ingresados en la sala de cuidados paliativos del Hospital General de Dalin Tzu Chi budista en el sur de Taiwán, a partir de julio de 2006 a junio de 2007. Durante el período de reclutamiento de un año, 430 pacientes fueron ingresados en el hospicio y 350 pacientes (82%) aceptaron participar en el estudio. Los criterios de exclusión incluyeron pacientes con diagnóstico de cáncer de mama, cáncer de pulmón o metástasis de pulmón y los que estaban tomando medicamentos que podrían influir en las mediciones de la VFC. De los 150 pacientes incluidos en el estudio, 12 pacientes (8%) tuvieron que faltan datos de referencia. Por lo tanto, el número final de los casos incluidos en el análisis fue de 138 de los cuales 36 tenían cáncer de hígado, 19 habían cáncer de colon, 14 habían cáncer de estómago, 20 habían cáncer de cabeza y cuello, 8 tenían cáncer de páncreas, 8 tenido cáncer genitourinario masculino, 9 tenían cáncer genitourinario femenino, 4 tenían cáncer de esófago, 26 tenían cánceres desconocidos u otros, y el 6 de estos pacientes tenían dos tipos de cáncer. Ninguno de los 138 pacientes eran fumadores o consumidores de alcohol.
Clínica y mediciones de HRV
La información sobre el estado funcional y la carga de los síntomas de los pacientes incluidos potencia media muscular, deterioro cognitivo, edema, ictericia, ascitis , se registró el estado funcional y el Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG). El estado funcional ECOG se usa ampliamente como un indicador clínico de la condición funcional general y se define de la siguiente manera: 0 para la función normal, 1 para el deterioro funcional mínima, 2 para que asciende deterioro de gastar menos de 50% del tiempo en la cama, 3 para desvalorización de pasar más de 50% del tiempo en la cama, y 4 para ser la cama completamente unida.
el electrocardiograma (ECG) grabaciones fueron tomadas en la posición supina durante cinco minutos en todos los pacientes entre 2 a 4 pm dentro de 24 horas de ingreso. señales de ECG fueron tomadas por derivaciones precordiales y se registraron usando un convertidor analógico-digital 12 bit (PCL-818, Advantech, Taiwan) con una velocidad de muestreo de 1024 Hz. se identificó cada complejo QRS. El punto de cada complejo QRS válido R se define como el punto de cada latido del corazón del tiempo, y el intervalo entre dos puntos R (intervalo R-R) se estimó como el intervalo entre los puntos R actuales y últimas (PPI).
el análisis de frecuencias en el dominio de PPI se realizó mediante el método no paramétrico de la transformada rápida de Fourier (FFT). Para cada segmento de tiempo (288 segundos, 2048 puntos de datos), el algoritmo calcula la densidad espectral de potencia sobre la base de FFT. El espectro resultante se corrigió para la atenuación resultante de la toma de muestras y la ventana de Hamming. El espectro de potencia se cuantificó posteriormente por la integración en los índices de dominio de frecuencia como espectro de potencia total (TP), la potencia de alta frecuencia (HFP, 0,15 a 0,4 Hz), y la relación de potencia de frecuencia más baja a la potencia de alta frecuencia (LFP /HFP ratio) . El contenido de energía del componente de alta frecuencia corresponde a la arritmia sinusal respiratoria y es modulada únicamente por el sistema nervioso parasimpático, mientras que la proporción LFP /HFP refleja el equilibrio simpático.
Análisis de Datos
Resumen de datos son representado como media ± desviación estándar (dE) para las variables continuas, y la frecuencia y porcentaje para las variables categóricas. transformación de datos utilizando logaritmo natural se aplicó a los índices de HRV (TP, HFP, y LFP /HFP) para normalizar la distribución de datos. El tiempo de supervivencia se define como el intervalo (en días) entre la admisión a la sala de cuidados paliativos y la fecha de la muerte o el final del estudio (180 días). El tiempo medio de supervivencia se calculó utilizando la curva de Kaplan-Meier. El punto final del estudio se definió como el estado de supervivencia en el día 7 después de la admisión a la sala de cuidados paliativos. Por lo tanto, los pacientes con una supervivencia de 7 días o menos serían considerados como eventos mientras que aquellos con una supervivencia más allá de 7 días serían considerados como no-eventos
.
t-test para muestras independientes y chi-cuadrado se utilizaron para comparación de variables categóricas y continuas, respectivamente. Se realizó un análisis de regresión logística univariante para analizar la razón de probabilidad de los factores asociados a los pacientes con supervivencia de 7 días o menos. Se realizaron análisis de regresión logística multivariante independientes para evaluar las asociaciones independientes entre la supervivencia de 7 días o menos con cada uno de los tres índices de VFC. En primer lugar, para simplificar el modelo para uso clínico, se dicotomizaron los índices de HRV. Se aplica el suavizado no paramétrica del modelo aditivo generalizado para determinar un punto de corte óptimo para los índices de VFC, después de ajustar por covariables significativas. En segundo lugar, las variables del análisis univariado fueron evaluados utilizando el procedimiento de selección de variables por pasos con niveles de significación para la entrada (LES) y se quedan (SLS) establece en 0,15. El modelo de regresión final se identificó manualmente dejando caer las covariables con
p
valor & gt; 0,05 de uno en uno hasta que todos los coeficientes de regresión fueron significativamente diferentes de 0. Global de bondad de ajuste del modelo de regresión logística fue equipada evaluada por la prueba de Hosmer-Lemeshow. Un resultado no significativo indica que no hay evidencia de la falta de ajuste del modelo
.
Además, la predicción del rendimiento de los índices de VFC se evaluó utilizando un receptor de funcionamiento característico (ROC) curva. La capacidad discriminatoria general del modelo final en la predicción de supervivencia de 7 días se mostró mediante el área bajo la curva (AUC). La sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP) y valor predictivo negativo (VPN) se calcularon. El punto de corte óptimo se calcula como el valor mínimo de la raíz cuadrada de [(1 - sensibilidad)
2 + (1 - especificidad)
2], utilizando la función de coordenadas Proc en R con el "más cercano. opción topLeft "seleccionado. Una gráfica de la sensibilidad (verdadero positivo) frente a 1 - especificidad (falso positivo) también se construyeron. Todos los análisis estadísticos se realizaron con R versión 2.13.0 (R Fundación para la Computación de Estadística, Viena, Austria). Dos lados valores de p ≤0.05 fueron considerados estadísticamente significativos.
Resultados
Las características básicas de los pacientes se presentan en la Tabla 1. De los 138 pacientes, 29 (21%) tuvieron una supervivencia duración de 7 días o menos. La edad media de los pacientes fue de 67,6 138 años con el 55% de los hombres. El tiempo de supervivencia media de los pacientes fue de 20 días (IC del 95%, 17-28 días). deterioro cognitivo, la presencia de ascitis y peor estado funcional del ECOG se asoció significativamente con la supervivencia de menos de 7 días. De los tres índices de VFC, un lnTP inferior se asoció significativamente con la supervivencia de menos de 7 días.
univariado análisis de regresión logística indicó que el deterioro cognitivo (p = 0,013), la presencia de ascitis (p = 0,028 ), y el estado funcional ECOG (puntuación = 3 o 4 frente puntuación = 1 ó 2) (p = 0,021) se asociaron significativamente con la supervivencia de 7 días o menos. Por otro lado, lnHFP se asoció inversamente con la supervivencia de 7 días o menos (p = 0,021) (Tabla 2).
Para simplificar aún más nuestro modelo de predicción para su uso en la práctica clínica, hemos utilizado no paramétrico suavizado del modelo aditivo generalizado para determinar un punto de corte óptimo de 2 para lnHFP, ajustando por la puntuación de estado funcional del ECOG. Los resultados del análisis de regresión logística multivariante mediante la variable dicotómica lnHFP se presentan en la Tabla 3. lnHFP de menos de 2 se asoció con un riesgo significativamente mayor de supervivencia de 7 días o menos (OR = 3,8, p = 0,008). Un peor estado funcional del ECOG (3 o 4 frente a 1 o 2) también se asoció con un riesgo significativamente mayor de magnitud similar (OR = 3,4, p = 0,023).
El modelo final, que es basado en los valores de corte de 2 para lnHFP y grado 3 o 4 para ECOG, produjo una sensibilidad del 69% (IC del 95%, 49-85%), una especificidad del 72% (IC del 95%, 62-80%) , un VPP del 39% (IC del 95%, 26-54%), un VPN del 90% (IC del 95%, 81-95%). análisis de la curva ROC reveló un (IC 95%, 0,61-0,81) 0,71 AUC para la predicción de la supervivencia de 7 días (Figura 1).
Discusión
A nuestro entender, este es el primer estudio que halló una asociación significativa entre el índice HRV lnHFP y la supervivencia de 7 días en pacientes de cuidados paliativos con cáncer de pulmón no. La asociación fue independiente del estado funcional ECOG, que era por sí mismo también es un factor pronóstico importante en nuestro modelo. La asociación entre el estado funcional del ECOG y la supervivencia fue el esperado. Grado de actividad consistentemente se ha demostrado como un factor importante en la estimación clínica duración de la supervivencia [15] - [18].
En la actualidad, la predicción de supervivencia escalas normalmente consisten en síntomas clínicos y la evaluación de los signos, datos de laboratorio, y las estimaciones del clínico. La obtención de mediciones de laboratorio de los pacientes con enfermedad en fase terminal pueden añadir a su sufrimiento y, por lo tanto, no se realiza universalmente en los entornos de cuidados paliativos. Además, las mediciones de la VFC no se ven afectados por la variabilidad asociada con los niveles de la experiencia clínica de los médicos y relación médico-paciente [15]. Por lo tanto, existe una clara ventaja para las mediciones de la VFC uso como una herramienta sencilla, no invasiva y objetiva para la predicción de la supervivencia en pacientes con cáncer avanzado de cuidados paliativos.
En cuanto a la exactitud de la predicción, la puntuación pronóstica del cáncer de Chuang (CPS), basado en ocho factores clínicos [19] informaron de una precisión del 72% y 66% en iniciales (356 pacientes) y el equipo de prueba (184 pacientes), respectivamente, en la predicción de la supervivencia de menos de una semana. La precisión de la predicción de la supervivencia de una semana o menos en nuestro modelo de predicción, a partir de sólo dos factores, fue del 71% y fue similar a los obtenidos por CPS. Por lo tanto, nuestro sencillo modelo de predicción fue capaz de proporcionar niveles comparables de exactitud en la supervivencia de 7 días pero sin la necesidad de obtener mediciones de laboratorio.
Además, la mayoría de las escalas de predicción existentes utilizan períodos de predicción más largos que los nuestros. Por ejemplo, el Índice pronóstico paliativos (PPI) está diseñado para predecir la supervivencia en 3 ó 6 semanas [20] y la escala a nivel pronóstico paliativos (PaP) fue desarrollado para 30 días predicción de la supervivencia [21]. Sin embargo, alrededor de un quinto de los pacientes no sobrevivió más allá de una semana. Un estudio descriptivo retrospectivo de 127162 pacientes en los 21 programas de cuidados paliativos a través de siete estados de los Estados Unidos encontró que las estancias de cuidados paliativos de 7 días o menos habían aumentado del 26% en 1994 al 34% en 1999, con una estancia media se redujo de 26 días a 15 días [22]. Del mismo modo, un estudio de cohorte de base de datos utilizando la mortalidad y la base de datos de reclamaciones en Taiwán encontró que un tercio a un cuarto de los fallecidos de cáncer murió dentro de los 7 días de la inscripción de cuidados paliativos [23]. Por lo tanto, los pacientes con supervivencia de 7 días o menos representan una proporción considerable de pacientes de cuidados paliativos. Cuando se espera una supervivencia corta, las metas y planes de gestión tienen que ser ajustados en consecuencia. Una revisión sistemática de las preferencias por lugar de atención y muerte entre los pacientes con cáncer avanzado reveló que más de la mitad de ellos prefiere la atención domiciliaria al final de la vida [24]. Arreglo de la muerte en casa de una manera oportuna es particularmente difícil para los equipos de cuidados paliativos si el tiempo de supervivencia es corto. Por lo tanto, hay una necesidad de herramientas desarrolladas específicamente para la predicción de estancias cortas de cuidados paliativos con el fin de proporcionar la mejor atención al final de su vida útil a los pacientes de mayor gravedad.
Este estudio tiene limitaciones que son importantes tener en cuenta. En primer lugar, nuestro modelo de predicción podría no ser aplicable para los pacientes con cáncer de pulmón maligno o cáncer de pulmón con metástasis. HRV está fuertemente influenciada por los patrones de respiración y son susceptibles de ser alterado en pacientes con cáncer de pecho-involucrados, incluyendo el cáncer de mama, cáncer de pulmón y el cáncer de pulmón con metástasis. Por lo tanto, se excluyeron los pacientes que presenten estas condiciones en este estudio. Además, la interpretación de los datos de la VFC en pacientes con arritmia cardiaca o después de la cirugía cardiaca mayor es a menudo difícil, lo que limita la aplicación de la VFC en predicción de la supervivencia en estos individuos.
Conclusiones
La presente estudio demostró la asociación entre lnHPF en la admisión de cuidados paliativos y la supervivencia de 7 días en pacientes con cáncer de pulmón no. VFC podría ser utilizado como una herramienta no invasiva y objetiva por los médicos para mejorar la predicción de la supervivencia de 7 días para los pacientes de cuidados paliativos con cáncer de pulmón no.