Utilidad de la escala Stop-Bang para la detección de alteraciones del sueño en pacientes hospitalizados por falla cardíaca

Abstract

Introducción: La Falla cardíaca es un síndrome clínico caracterizado por síntomas y signos de congestión sistémica secundarios al aumento de las presiones de llenado en las cámaras del corazón, el cual se asocia a una alta mortalidad. Dentro de los factores que contribuyen al desarrollo y progresión de la falla cardíaca se han descrito los trastornos respiratorios del sueño. La prevalencia de estos trastornos, principalmente el síndrome de apnea/hipopnea obstructiva del sueño (SAHOS) es mucho más alta en los pacientes con falla cardíaca que en la población general. Debido a esto, se han diseñado múltiples herramientas de tamizaje para identificar apnea del sueño en diferentes poblaciones, dentro de estas las más comúnmente utilizadas son la escala de somnolencia de Epworth, el modelo STOP-Bang y el cuestionario de Berlín. A pesar de esto, la detección de pacientes con falla cardíaca y trastornos respiratorios del sueño puede ser difícil y la realización de polisomnografía, el estándar para el diagnóstico de la enfermedad, puede ser costoso, poco accesible y práctico en el ambiente hospitalario, lo que contribuye al subdiagnóstico. El objetivo de este estudio fue evaluar la utilidad de la aplicación de un modelo de tamizaje como el STOP-Bang en pacientes hospitalizados por falla cardíaca, su rendimiento en comparación con el estándar de diagnóstico y aportar en estrategias para la identificación sencilla de esta enfermedad. Metodología: Estudio de validez de criterio de prueba diagnóstica comparando el modelo STOP-Bang con la polisomnografía como estándar para el diagnóstico de trastornos respiratorios del sueño, en pacientes hospitalizados por falla cardiaca en la Clínica FOSCAL. Análisis estadístico con medidas de tendencia central, dispersión y frecuencia para variables sociodemográficas y clínicas cuantitativas y cualitativas. Cálculo de sensibilidad, especificidad, valores predictivos y razones de verosimilitud para cada punto de corte de la escala STOP-Bang. Resultados: Ingresaron al estudio 39 pacientes, de los cuales se incluyeron en el análisis 32 pacientes en quienes se aplicó la escala STOP-Bang y se realizó polisomnografía con un registro de sueño de al menos 3 horas. En su mayoría fueron pacientes masculinos (61,54%), con un promedio de edad de 74.76 años, con predominio de fracción de eyección conservada (66.67%), siendo la cardiopatía isquémica la principal etiología (51,28%). Como principal causa de descompensación se encontraron procesos infecciosos (33.33%). La hipertensión arterial (79.49%), la enfermedad renal crónica (56.41%) y la dislipidemia (41.03%) fueron las comorbilidades principalmente asociadas. El riesgo de presentar un trastorno del sueño por un puntaje ≥3 puntos en la escala STOP-Bang fue del 92.31%, con una prevalencia del 84.38%. La media del IAH fue de 27.43 eventos/hora. Finalmente se encontró, con un punto de corte de ≥ 3 puntos en la escala STOP-Bang, una sensibilidad del 92.6%, especificidad del 20%, valor predictivo positivo del 86.2%, valor predictivo negativo del 33.3%, razón de verosimilitud positiva de 1.16 y negativa de 0.37, con un área bajo la curva de 0.7032, encontrando en el análisis bivariado una asociación estadísticamente significativa entre tener un riesgo alto de SAHOS según la escala STOP-Bang y su diagnóstico por estudio polisomnográfico. Conclusión: Se realizó una caracterización de la población estudiada identificando las principales causas de descompensación y variables asociadas a la falla cardíaca similares a lo descrito en la literatura. Se documentó una elevada prevalencia de trastornos respiratorios del sueño con una importante proporción de pacientes que requieren tratamiento. En pacientes hospitalizados por falla cardíaca descompensada la escala STOP-Bang puede ser una herramienta aplicable para tamizaje de trastornos respiratorios del sueño, principalmente en escenarios con limitación para el acceso al estándar diagnóstico, sin embargo, se requiere realizar estudios con mayor poder estadístico.