Predictors of Neurocardiogenic
Injury After
Subarachnoid Hemorrhage
Poyee Tung, MD; Alexander Kopelnik, MD; Nader Banki,
MD; Ken Ong, MD; Nerissa Ko, MD;
Michael T. Lawton, MD; Daryl Gress, MD; Barbara Drew,
RN, PhD; Elyse Foster, MD;
William Parmley, MD; Jonathan Zaroff, MD
Stroke. 2004;35:548-553.
Background and Purpose
 Subarachnoid hemorrhage (SAH) frequently results in
myocardial necrosis with release of cardiac enzymes.
 Historically, this necrosis has been attributed to
coronary artery disease, coronary vasospasm,
oroxygen supply-demand mismatch.
 Experimental evidence, however, indicates that
excessive release of norepinephrinefrom the
myocardial sympathetic nerves is the most likely
cause.
 We hypothesized that myocardial necrosis after SAH is
a neurally mediated process that is dependent on the
severity of neurological injury.
Methods
 Consecutive patients admitted with SAH were enrolled
prospectively. Predictor variables reflecting
demographic (age, sex, body surface area),
hemodynamic (heart rate, systolic blood pressure),
treatment (phenylephrine dose), and neurological
(Hunt-Hess score) factors were recorded.
 Serial cardiac troponin I measurements and
echocardiography were performed on days 1, 3, and 6
after enrollment. Troponin level was treated as a
dichotomous outcome variable.
 We performed univariate and multivariate
analyses on the relationships between the predictor
variables and troponin level.
Results
 The study included 223 patients with an
average age of 54 years.
 Twenty percent of the subjects had troponin
I levels 1.0 g/L (range, 0.3 to 50 g/L).
 By multivariate logistic regression, a
Hunt-Hess score 2, female sex, larger
body surface area and left ventricular
mass, lower systolic blood pressure,
and higher heart rate and
phenylephrine dose were independent
predictors of troponin elevation.
Conclusions
 The degree of neurological injury as
measured by the Hunt-Hess grade is
a strong, independent predictor of
myocardial necrosis after SAH.
 This finding supports the hypothesis
that cardiac injury after SAH is a
neurally mediated process.
¿Cómo se analiza el problema?
 Queremos evaluar qué factores pueden
considerarse como indicadores de necrosis
después de SAH (la necrosis se mide por la
elevación de troponina).
 Se utiliza la regresión logística para
establecer la posible relación entre los
factores considerados y la necrosis
 La variable dependiente (Necrosis) es una
variable dicotómica (Si/No).
¿Qué hace la regresión logística?
 Calcula la probabilidad de un suceso
(necrosis) en función de las variables
predictoras.
 El método proporciona, básicamente, una
estimación del OR correspondiente a cada
variable.
 El OR para una variable se corresponde con
Exp(b), siendo b el coeficiente estimado en
la Regresión Logística para dicha variable.
 El OR que corresponde a Exp(b) es el que
corresponde a un aumento de una unidad
en la variable de interés.
¿Cómo se utiliza el método?
 Debemos tener los valores de cada
variable.
 El procedimiento de Regresión
Logística en SPSS estima los
parámetros.
 Debemos analizar críticamente los
resultados.
Posibles problemas
 El modelo de Regresión Logística supone
que la probabilidad del suceso se
incrementa (o decrementa) en función de
los valores de la variable de forma
sigmoidal (logística).
 Si una variable no sigue este esquema, los
resultados pueden ser erróneos.
 Los IC de los parámetros de la regresión
deben ser aceptables. Intervalos muy
amplios son indicativos de falta de datos o
de problemas en la relación entre la
probabilidad y los valores de la variable.
Características de la muestra
Análisis
Ejemplo de
interpretación
 El OR para la edad (correspondiente en este caso a
incrementos de 10 años) es de 1.16 con un IC 0.90-1.49
en el análisis univariante. Esto significa que la edad,
considerada como factor único, no tiene un efecto
significativo (no es un factor de riesgo dado que el IC
contiene el valor 1).
 El OR para la edad es de 1.54 con un IC 0.90-2.62 en el
análisis multivariante. Esto significa que la edad,
teniendo en cuenta el resto de factores, no tiene un
efecto significativo. En este caso, el OR está ajustado por
el posible efecto del resto de variables.
Ejemplo de
interpretación
 El OR para el sexo (Mujer respecto a Hombre) es de 2.98
(IC 1.20-7.43) en el análisis univariante. Por lo tanto, en
este caso las mujeres presentarían un riesgo
significativamente más elevado que los hombres. El IC
sin embargo es amplio lo que indica posibles problemas.
 El análisis multivariante, en este caso, proporciona un
OR de 34.96 (IC 2.47-495.01). Este resultado es
claramente inadecuado. Los autores deberían
reconsiderar si el modelo es adecuado.
Ejemplo de
interpretación
 En este caso, puede haber un problema con la variable
Hunt-Hess ya que tanto en el análisis univariante como
en el multivariante da IC muy amplios y claramente
inadecuados.
 En ausencia de análisis posteriores, es muy aventurado
admitir los resultados de este análisis.
 Por lo tanto, las conclusiones del trabajo son muy
discutibles ya que se basan en un análisis de regresión
logística que incluye resultados muy discutibles.
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