Herramienta para anticipar insuficiencia cardiaca

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• Esta herramienta diagnóstica se anticipa hasta 1 mes a una posible descompensación en pacientes con un desfibrilador automático.

 

Pamplona, 7 de junio de 2018. La Clínica Universidad de Navarra es el primer hospital español que ha incorporado una nueva herramienta para poder pronosticar con antelación el deterioro de un paciente con insuficiencia cardiaca. Se trata de un algoritmo diagnóstico (disponible en la actualidad en desfibriladores automáticos implantables), capaz de detectar cambios ‘pre-sintomáticos’ en el estado del paciente, con una alta sensibilidad y con semanas de antelación (entre 30 y 40 días). De esta forma, los especialistas pueden intervenir anticipadamente con objeto de prevenir la descompensación, el agravamiento del estado de salud y el reingreso hospitalario. El nuevo algoritmo, denominado Heartlogic (de Boston Scientific), obtiene los datos del desfibrilador automático que porta cada paciente.

La insuficiencia cardiaca se considera un auténtico problema mundial de salud pública ya que afecta a más de 25 millones de personas y es una de las principales causas de ingresos hospitalarios, debido a las repetidas descompensaciones que presentan estos pacientes.

El responsable de la Unidad de Insuficiencia Cardiaca de la Clínica, el Dr. Juan José Gavira, subrayó la utilidad de la nueva herramienta, “ya que ofrece un valor que establece el riesgo de descompensación y aporta la posibilidad de un diagnóstico precoz con más un mes de antelación. Lo que da opción a actuar clínicamente para evitar la descompensación de los pacientes con insuficiencia cardiaca, a veces, con una simple llamada telefónica”.

 

Cinco valores clave

Para establecer los indicadores más relevantes en una posible descompensación en pacientes con insuficiencia cardiaca, la empresa fabricante desarrolló un estudio en cerca de un millar de personas. Los resultados de esta evaluación determinaron los cinco indicadores que mejor predicen la descompensación. Dichos detectores miden los cinco factores de mayor valor predictivo en la insuficiencia cardiaca: el nivel de actividad, los ruidos cardiacos, la frecuencia respiratoria, la frecuencia cardiaca y la impedancia torácica (resistencia al flujo de una corriente eléctrica).

De la combinación de todos ellos, el dispositivo ofrece un único algoritmo o índice diagnóstico para facilitar el tratamiento de los pacientes. Entre los cinco valores descritos destaca el sensor que capta los ruidos cardiacos, aspecto único en este tipo de dispositivos que permite “replicar el diagnóstico propio de la auscultación pero con una precisión mucho mayor”, apunta el especialista.

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De izda. a dcha. la enfermera Cristina Díaz Fernández, la Dra. Nahikari Salterain, la enfermera Graciela López, los doctores Juan José Gavira e Ignacio García Bolao (director), la enfermera Pilar Ara y el Dr. Pablo Ramos.

Actuación médica

En caso de que el algoritmo anticipe una descompensación cardiaca, el protocolo de actuación comienza con la recepción de la alerta de un determinado paciente. La enfermera de la Unidad de Insuficiencia Cardiaca contacta telefónicamente con él y con los datos obtenidos, los cardiólogos evalúan la situación del paciente. En caso de confirmarse un pre-diagnóstico de descompensación cardiaca se le ajustará la medicación para evitarla.

Las alertas se reciben a través de una página web habilitada a tal efecto, en la que figuran los principales indicadores de los pacientes de la Clínica portadores de un desfibrilador automático implantable. “Desde esa página web observamos la evolución de cada uno de ellos”, explica el Dr. Gavira.

“Con esta herramienta -valoran los especialistas- esperamos ser capaces de adelantarnos a una descompensación cardiaca, evitando un aspecto tan importante como es el de los múltiples reingresos por insuficiencia cardiaca que presentan estos pacientes”.

Puedes contactar al Departamento de Comunicación de la Clínica Universidad de Navarra en el teléfono 948 296 497.

Santiago Fernández-Gubieda | Mónica Ruiz de la Cuesta | Katrin Astiz | María Luisa Guerrero

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