MADRID 16 Feb. (EUROPA PRESS) -
Los investigadores de la Clínica Mayo, en Estados Unidos, han desarrollado un nuevo sistema de puntuación para ayudar a los profesionales de la salud a predecir el riesgo de mortalidad a 30 días de los pacientes con hepatitis asociada al alcohol, y la herramienta parece identificar con mayor precisión a los pacientes con mayor riesgo de muerte y a los que probablemente sobrevivirán.
El nuevo sistema de puntuación, denominado Índice de Mortalidad para la Hepatitis Asociada al Alcohol (MIAAH, por sus siglas en inglés), es al menos tan preciso como los modelos existentes para identificar a los pacientes con hepatitis asociada al alcohol que corren un alto riesgo de muerte, según los resultados de un estudio publicado en la revista 'Mayo Clinic Proceedings'.
"Si bien creemos que el MIAAH se perfeccionará con el tiempo, posiblemente junto con un modelo existente, nuestro estudio revela que es una herramienta útil para evaluar el riesgo de mortalidad --dice el doctor Douglas Simonetto, gastroenterólogo de Mayo Clinic y autor principal del estudio--. Dada la importante mortalidad que se observa en los pacientes con hepatitis asociada al alcohol, evaluar la gravedad de la enfermedad y el pronóstico es fundamental".
La hepatitis asociada al alcohol es un proceso inflamatorio agudo del hígado que se produce en pacientes que consumen cantidades excesivas de alcohol. Los pacientes con formas más leves de la enfermedad suelen mejorar con un tratamiento limitado, pero la enfermedad grave se asocia a una importante mortalidad a corto plazo.
No se ha encontrado ningún tratamiento farmacológico que reduzca la mortalidad a los 90 días en los casos graves. Para que los médicos puedan identificar a los pacientes con alto riesgo de muerte y determinar el tratamiento adecuado, es esencial disponer de herramientas de pronóstico precisas.
Existen al menos cuatro modelos de pronóstico, pero el equipo de investigación de la Clínica Mayo se propuso desarrollar un nuevo sistema que predijera con mayor precisión la mortalidad a 30 días.
Utilizando registros de salud de pacientes desidentificados de Mayo Clinic en Rochester desde 1998 hasta 2018, los investigadores identificaron a 266 pacientes adultos con un diagnóstico de hepatitis asociada al alcohol. De esos pacientes, la tasa de mortalidad a 30 días fue del 19,2%. El estudio derivó varias variables, como el nitrógeno ureico en sangre y la bilirrubina, y desarrolló un sistema de puntuación del modelo que incorporaba las variables.
A continuación, el modelo MIAAH se utilizó para predecir los resultados de una cohorte de validación externa de 249 pacientes de centros sanitarios de la Universidad de Dakota del Sur y la Universidad de Kansas. El modelo resultó ser al menos tan preciso como las herramientas existentes para identificar a los pacientes con alto riesgo de mortalidad a corto plazo.
"El MIAAH también demostró características de rendimiento ventajosas en su capacidad de identificar cada vez con mayor precisión a los pacientes con mayor riesgo de muerte frente a los que tienen más probabilidades de sobrevivir --resalta la doctora Camille Kezer, médica residente de Mayo Clinic y primera autora del estudio--. También tiene la ventaja de funcionar bien en los pacientes, independientemente de si han sido tratados con esteroides, lo que lo hace generalizable".
A pesar de décadas de investigación, las opciones de tratamiento para los pacientes con hepatitis asociada al alcohol siguen siendo limitadas, con una eficacia cuestionable. Los modelos de pronóstico son importantes para determinar qué tratamientos pueden tener valor y si los pacientes están respondiendo al tratamiento. Los modelos también son fundamentales para determinar si los pacientes son candidatos a un trasplante de hígado.
"Por eso tiene tanto valor un modelo de pronóstico que identifique con precisión el riesgo de mortalidad a corto plazo --destaca Simonetto--. Con este estudio, nos propusimos crear un modelo novedoso con una precisión más consistente y fiable, basado en variables de laboratorio y datos demográficos que se obtienen de forma rutinaria en el momento del ingreso. Aunque el proceso óptimo puede incluir una combinación de modelos, el MIAAH puede ser una herramienta importante para ayudar a nuestros pacientes", concluye.
