Un nuovo modello per prevedere la mortalità degli anziani dopo infarto miocardico

È stato sviluppato un nuovo modello per prevedere la mortalità per gli anziani entro 6 mesi dall’ospedalizzazione per infarto miocardico acuto. Il nuovo modello di rischio tiene conto di 15 variabili, di cui 4 non considerate nei modelli precedenti: compromissione dell’udito, compromissione della mobilità, perdita di peso e minore stato di salute riferito dal paziente. Il modello è presentato in uno studio di coorte sono pubblicati sulla rivista Annals of Internal Medicine.

La mortalità dopo infarto miocardico

L’età avanzata è un fattore determinante per la mortalità dopo un infarto miocardico acuto, nei 6 mesi successivi alla dimissione dall’ospedale. Mentre gli adulti più anziani hanno spesso esiti peggiori rispetto alle loro controparti più giovani, alcuni pazienti più anziani hanno un ottimo decorso clinico.

Le linee guida supportano l’uso routinario dei modelli di rischio di mortalità dopo infarto miocardico acuto, per aiutare nel processo decisionale dopo il ricovero ospedaliero, ma tali modelli di rischio sono derivati ​​da coorti più giovani e potrebbero non funzionare altrettanto bene negli adulti più anziani, che tendono ad avere diversi fattori di rischio per la morte.

Valutare il rischio dopo infarto miocardico acuto nei pazienti anziani

I ricercatori della Yale University School of Medicine hanno studiato 3.006 persone di età pari o superiore a 75 anni, ricoverate in ospedale con infarto miocardico acuto e dimesse, per sviluppare e valutare l’utilità prognostica di un modello di rischio per la mortalità postinfartuale a 6 mesi in questa popolazione. Sono stati selezionati quindici fattori di rischio da includere nel modello di previsione, tra cui malattie da comorbilità, valori di laboratorio, procedure in ospedale e menomazioni funzionali.

Il modello ha preso in considerazione diversi fattori rilevanti per gli anziani che non erano stati considerati nei precedenti modelli di rischio infarto miocardico acuto. I ricercatori hanno scoperto che, considerando fattori come la mobilità e le disabilità sensoriali, la cachessia e lo stato di salute, il loro modello presentava una buona discriminazione, era ben calibrato e funzionava meglio o come i modelli di rischio esistenti.

 

 

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