Is it possible to simplify risk stratification scores for patients with ST-segment elevation myocardial infarction undergoing primary angioplasty?

IntroductionThere are several risk scores for stratification of patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI), the most widely used of which are the TIMI and GRACE scores. However, these are complex and require several variables. The aim of this study was to obtain a reduced model with fewer variables and similar predictive and discriminative ability.MethodsWe studied 607 patients (age 62 years, SD=13; 76% male) who were admitted with STEMI and underwent successful primary angioplasty. Our endpoints were all-cause in-hospital and 30-day mortality. Considering all variables from the TIMI and GRACE risk scores, multivariate logistic regression models were fitted to the data to identify the variables that best predicted death.ResultsCompared to the TIMI score, the GRACE score had better predictive and discriminative performance for in-hospital mortality, with similar results for 30-day mortality. After data modeling, the variables with highest predictive ability were age, serum creatinine, heart failure and the occurrence of cardiac arrest. The new predictive model was compared with the GRACE risk score, after internal validation using 10-fold cross validation. A similar discriminative performance was obtained and some improvement was achieved in estimates of probabilities of death (increased for patients who died and decreased for those who did not).ConclusionIt is possible to simplify risk stratification scores for STEMI and primary angioplasty using only four variables (age, serum creatinine, heart failure and cardiac arrest). This simplified model maintained a good predictive and discriminative performance for short-term mortality.

ResumoIntroduçãoExistem vários scores para estratificação de risco em doentes com enfarte agudo miocárdico com elevação segmento ST (EAMCEST), sendo os mais utilizados o TIMI e o GRACE. Contudo, são complexos e necessitam de várias variáveis para o seu cálculo. Este estudo teve como objetivo encontrar um modelo de predição de risco, com menos variáveis e idêntica capacidade preditiva/discriminativa.MétodosEstudaram-se 607 doentes (62 anos, SD=13; 76% sexo masculino), admitidos por EAMCEST e submetidos a angioplastia primária com sucesso. Consideraram-se como outcomes, a mortalidade intra-hospitalar e aos 30 dias de seguimento. Para identificar quais das variáveis dos referidos scores se revelaram mais influentes na previsão da mortalidade, foram efetuadas análises de regressão logística.ResultadosDos dois scores clássicos, o GRACE foi o que apresentou melhor capacidade preditiva/discriminativa para a mortalidade intra-hospitalar, com resultados semelhantes para a mortalidade aos 30 dias. Na construção do modelo reduzido, as variáveis selecionadas foram a idade, a creatinina, a insuficiência cardíaca e a paragem cardíaca. As estimativas das probabilidades de morte intra-hospitalar, obtidas através de validação cruzada, foram comparadas com as do modelo original do score GRACE. As capacidades discriminativas foram idênticas tendo ainda sido obtida alguma melhoria nas estimativas das probabilidades de morte (aumento/diminuição para os doentes que morreram/não morreram).ConclusõesÉ possível uma simplificação dos scores de estratificação de risco para EAMCEST e angioplastia primária com apenas as variáveis idade, creatinina, insuficiência cardíaca e paragem cardíaca. O modelo simplificado manteve um bom desempenho preditivo/discriminativo para a mortalidade a curto-prazo.