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Vol. 218. Núm. 2.Marzo 2018
Páginas 49-114
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Vol. 218. Núm. 2.Marzo 2018
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ORIGINAL
DOI: 10.1016/j.rce.2017.12.004
Propuesta de una escala clínica para el diagnóstico de síndrome coronario agudo en pacientes con electrocardiograma y biomarcadores de lesión miocárdica no concluyentes
Proposed clinical scale for the diagnosis of acute coronary syndrome in patients with an inconclusive electrocardiogram and myocardial injury biomarkers
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F.J. Montero-Péreza, F.B. Quero-Espinosaa,
Autor para correspondencia
borjaquero@gmail.com

Autor para correspondencia.
, M.J. Clemente-Millána, J.A. Castro-Giméneza, J. de Burgos-Marína, M.Á. Romero-Morenob
a Unidad de Gestión Clínica de Urgencias, Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), Hospital Universitario Reina Sofía, Universidad de Córdoba, Córdoba, España
b Unidad de Gestión Clínica de Cardiología, Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), Hospital Universitario Reina Sofía, Universidad de Córdoba, Córdoba, España
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Rev Clin Esp 2018;218:72-310.1016/j.rce.2018.01.005
A. Alquézar-Arbé, B. Lopez Barbeito
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Figuras (2)
Tablas (4)
Tabla 1. Descripción de las variables del estudio y resultados del análisis uni y bivariante
Tabla 2. Factores predictivos de síndrome coronario agudo. Resultados del modelo final del análisis multivariante
Tabla 3. Probabilidad de síndrome coronario agudo según la puntuación observada en la totalidad de los pacientes estudiados
Tabla 4. Comparación de la validez diagnóstica del síndrome coronario agudo según la escala propia y la de Geleijnse
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Resumen
Justificación

El síndrome coronario agudo (SCA) requiere una mejora de la precisión diagnóstica mediante herramientas útiles, seguras y fácilmente aplicables.

Objetivos

Obtener una escala de valoración para el diagnóstico de SCA en pacientes con dolor torácico y electrocardiograma y concentraciones de troponina no diagnósticas.

Métodos

Estudio de cohortes prospectivo que incluyó 286 pacientes atendidos en Urgencias por dolor torácico, con electrocardiograma y troponina normales. Mediante regresión logística múltiple se obtuvieron las variables independientes predictoras del diagnóstico de SCA. El poder discriminativo de la escala de valoración se evaluó mediante el área bajo la curva ROC.

Resultados

El diagnóstico de SCA se confirmó en 103 pacientes (36%). El modelo predictivo final incluyó 3 variables: antecedentes personales de enfermedad coronaria, hiperlipidemia y una puntuación en la escala de Geleijnse6 puntos. El área bajo la curva ROC para el modelo obtenido fue de 0,90 (intervalo de confianza al 95% [IC 95%] 0,85-0,93). Un umbral de 5 puntos obtuvo una sensibilidad del 76,7% (IC 95% 68-84), una especificidad del 91,8% (IC 95% 87-95), un cociente de probabilidad positivo de 9,36 (IC 95% 5,70-15,40), un cociente de probabilidad negativo de 0,25 (18,00-36,00) y una precisión diagnóstica global del 86,4% (IC 95% 82-90).El modelo predictivo fue superior a la escala de Geleijnse aislada.

Conclusiones

La escala de puntuación obtenida mostró una buena capacidad discriminativa para el diagnóstico de SCA, por lo que podría ser de interés para identificar el SCA en los servicios de Urgencias. No obstante, se precisa su validación mediante estudios multicéntricos más amplios.

Palabras clave:
Dolor torácico
Síndrome coronario agudo
Servicio de Urgencias
Abstract
Rationale

Acute coronary syndrome (ACS) requires improved diagnostic accuracy through useful, safe and easy-to-apply tools.

Objectives

To obtain an assessment scale for the diagnosis of ACS in patients with chest pain and nondiagnostic electrocardiogram and troponin concentrations.

Methods

A prospective cohort study included 286 patients treated in the emergency department for chest pain, with normal electrocardiogram and troponin levels. Using multiple logistic regression, we obtained the independent predictors for the diagnosis of ACS. The assessment scale's discriminative power was assessed with the area under the ROC curve.

Results

The diagnosis of ACS was confirmed in 103 patients (36%). The final predictive model included 3 endpoints: a history of coronary artery disease, hyperlipidaemia and a score6 points on the Geleijnse scale. The area under the ROC curve for the final model was 0.90 (95% confidence interval [95% CI] 0.85-0.93). A threshold of 5 points achieved a sensitivity of 76.7% (95% CI 68-84), a specificity of 91.8% (95% CI 87-95), a positive likelihood ratio of 9.36 (95% CI 5.70-15.40), a negative likelihood ratio of 0.25 (95% CI 18.00-36.00) and an overall diagnostic accuracy of 86.4% (95% CI 82-90). The predictive model was superior to the Geleijnse scale alone.

Conclusions

The final scale showed good discriminative capacity for diagnosing ACS and could therefore be of interest for identifying ACS in emergency departments. Nevertheless, the scale needs to be validated in larger multicentre studies.

Keywords:
Chest pain
Acute coronary syndrome
Emergency Department

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