Predictive Factors of Death after Surgery for Treatment of Proximal Femoral Fracture.

Objective  To evaluate predictive factors of death in patients aged ≥ 70 years old with proximal femoral fracture (PFF) submitted to surgical treatment. Methods  An analysis of medical records by creating a retrospective cohort with a 6-month follow-up. A total of 124 charts were analyzed after applying the inclusion and exclusion criteria. All of the patients were treated by a single orthopedic surgeon under uniform conditions. Results  The mortality rate was of 34.7%, and the most common profile was female, 85 years old, and with at least 1 comorbidity. Patients > 85 years old, hospitalized for > 7 days, with at least 1 comorbidity, and staying at the intensive care unit (ICU) had a higher risk of death (2, 2.5, 4, and 4 times higher, respectively). Conclusion  Regarding the death outcome, although we did not find a statistically significant difference in the topography of the lesion and in its behavior in its coexistence with ICU hospitalization, we believe that further investigations under this perspective are required in a population with the studied profile.

Introduction

Aging is related to morphological, functional, biochemical, and psychological changes that difficult the adaptation of a person to his/her environment, increasing the vulnerability and the incidence of pathological processes that directly interfere in the quality of life and in the mortality of elderly individuals. 1 In this population, proximal femoral fractures (PFFs) represent events of great significance, both in frequency and severity, since they are associated with loss of independence and with a reduction in life expectancy. 1

It is known that the trauma resulting in PFFs in the elderly is mostly of low energy and related to populational features, such as osteoporosis, malnutrition, decreased visual acuity, impaired cognitive functions, and sarcopenia. 2 In elderly patients, PFFs are correlated with a mortality rate of ∼ 30% in the 1 st year after the injury, being the main cause of death by trauma in individuals > 75 years old. 3 Some factors show a clear correlation with the increased mortality in PFF patients, such as age, cognitive decline, time elapsed between the triggering event and the surgical approach, prefracture mobility capacity, and previous comorbidities. 4 5 The early identification of patients with a higher predisposition to triggering events and complications may help to reduce mortality in this scenario. 6

Data on the population of the USA highlighted the significance of these fractures; the average number of 250 thousand PFF cases in the 1990s is expected to duplicate or triplicate until 2040. 7 It is believed that this exponential increase is closely related to a higher life expectancy, since the associated risk factors become more prevalent as people grow older. 8 In Brazil, Loures et al 9 found an average total cost of BRL 1,933.79 for patients submitted to surgical PFF correction in the public health system in 2011 and in 2012. In the 2007/2008 period, there were 34,284 intertrochanteric femoral (FIT) fractures in Brazil, and their treatment costed a total of ∼ BRL 30.8 million in 2008. 10

The present study aims to evaluate the factors related to the mortality of ≥ 70 years old PFF patients submitted to surgical treatment and followed-up for 6 months.

Material and Methods

This is an observational, retrospective cohort study. The medical records of 141 PFF patients who underwent surgical treatment from January 2009 to December 2015 by the same senior surgeon were analyzed. Proximal femoral fractures included transtrochanteric or FIT fractures with or without subtrochanteric trace, and femoral neck fractures (FNFs). The treatment of FIT fractures was performed with intramedullary nails (IMNs) or with dynamic hip screws (DHSs), whereas FNF treatment employed hip arthroplasty or inverted pyramid compression (PCP); for statistical purposes, the method type and the selected implant for the treatment of each case were not considered.

For the sample survey, the inclusion criteria were the existence of medical records of PFF patients who underwent surgical treatment in a private hospital in Juiz de Fora, state of Minas Gerais, Brazil, under uniform conditions, performed by the same surgeon-researcher, and emphasizing the premise of surgical approach in the 1 st 48 hours after the trauma, as recommended in the literature. 11 Uniformity conditions were defined as similar circumstances regarding structure, classification, therapy, technique, material, and support. The exclusion criteria were: pathological fractures due to neoplasia, fractures not classified as FIT or FNF, patients < 70 years old, and lack of information about the studied variables in the hospital documentation. Patient records that did not present a minimum follow-up of 6 months were also excluded.

The primary outcome was death in the 1 st 6 postoperative months. Secondary outcomes were gender, age, total hospitalization days, number of previous comorbidities, lesion (fracture) topography, and hospitalization at the intensive care unit (ICU). Regarding the variable comorbidities, a quantitative evaluation was selected instead of a qualitative analysis. The variable ICU hospitalization was solely based on the indication of the anesthesiology team, with no discussion of its rationale.

The Ethics and Research Committee for research on human beings of our institution approved the present study under the number 69173717.6.0000.5133 at the Certificate of Submission for Ethical Appreciation (CAAE, in the Portuguese acronym) in the Brazilian platform, with the original title Predictive Factors of Death After Surgery for Fixation of Proximal Femoral Fracture ( Fatores preditivos de morte após cirurgia para fixação de fratura de fêmur proximal ).

Statistical analysis

The statistical analysis was performed in three stages: univariate, bivariate and multivariate. In the univariate analysis, descriptive statistics characterized the sample through mean, standard deviation (SD), median, interquartile range (IQR), and absolute and relative frequencies. In the bivariate analysis, the chi-squared (χ 2 ) test or the Fisher exact test, when appropriate, were used to determine the association between each of the independent variables (risk factors), and the dependent variable (outcome: death); moreover, the death risk, as odds ratio (OR), with a 95% confidence interval (CI), was calculated. The multivariate analysis employed a binary logistic regression. The model was constructed with the Enter method with block input. The logistic model was assessed using Likelihood Value (-2LL), Nagelkerke pseudo R 2 , and the Hosmer and Lemeshow test. The statistical significance of each coefficient was analyzed by the Wald test. The predictive capacity of the model was evaluated with a classification matrix, using the value of 0.3 as the cutoff point. Data were analyzed using the statistical software IBM SPSS Statistics for Windows, Version 20.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA), with statistical significance defined as p  < 0.05.

Results

Table 1 presents the general demographics of the patients. The mean age was 84.4 years old (±6.8 years old), ranging from 70 to 100 years old; most of the patients were female (70.2%), and had at least 1 associated comorbidity (81.4%). Regarding the topography of the lesion, most of the patients presented FIT (62.9%). The death rate in the total sample was of 34.7% at the end of the 6-month follow-up period.

Table 1

Features of the Patients of the Study

Variables	n	%
Number of patients	124	100.0
Gender (female)	87	70.2
Age group (> 85 years old)	56	45.2
Hospitalization period (> 7 days)	54	43.5
Number of comorbidities
0	23	18.5
1	40	32.3
2	35	28.2
3	20	16.1
4	6	4.8
Topography
FIT	78	62.9
FNF	46	37.1
ICU Admission (yes)	51	41.1
Outcome (death)	43	34.7

Abbreviations: ICU, intensive care unit; FNF, femoral neck fracture; FIT, intertrochanteric fracture.

Table 2 shows the association between the categorical variables and the outcome (death) using OR as a risk measure. In patients > 85 years old, the death risk is 2-fold higher compared with those < 85 years old. The death risk is also 2.5 times higher in patients hospitalized for > 7 days. Compared with patients with no comorbidities, the death risk in patients with some comorbidity was four times higher. In addition, patients who were admitted to the ICU were four times more likely to die than those who did not. The death risk was similar between men and women and independent of the topography of the lesion ( p  > 0.05). The data analysis also showed that FNF patients who died were older when compared with the other patients ( p  = 0.027) ( Fig. 1 ).

Table 2

Odds ratio for death risk in patients ≥ 70 years old submitted to surgical treatment for proximal femoral fracture

Variable/category	Deaths		p-value	OR	95%CI
	n	%
Gender
Male	14	37.80	–	–	–
Female	29	33.30	0.630	0.82	0.37–1.83
Age group
≤ 85 years old	18	26.50	–	–	–
> 85 years old	25	44.60	0.030 *	2.24	1.705–4.76
Hospitalization period
≤ 7 days	18	25.70	–	–	–
> 7 days	25	46.30	0.020 *	2.49	1.17–5.31
Comorbidities
No	3	13.00	–	–	–
Yes	40	39.60	0.020 *	4.37	1.22–15.68
ICU Admission
No	16	21.90	–	–	–
Yes	27	52.90	< 0.001 *	4.01	1.84–8.75
Topography
FIT	24	30.80	–	–	–
FNF	19	41.30	0.230	1.58	0.74–3.38

Abbreviations: CI, confidence interval; FIT, intertrochanteric fracture; FNF, femoral neck fracture; ICU, intensive care unit; OR; odds ratio.

Significant differences at χ 2 test ( p  < 0.05).

Fig. 1

Comparison of patients with transtrochanteric/intertrochanteric (FIT) or FNF and their outcome in relation to age. *, statistically significant difference, p  = 0.027.

Table 3 summarizes the logistic regression coefficients and their significance in the model. The model was valid for the mortality status classification. About 20% of variability in the mortality status can be explained by the model. The model showed an accuracy of 70.2% in death classification, with 81.4% sensitivity (death accuracy) and 64.2% specificity (non-death). The probability of death is higher in older patients, those hospitalized for > 7 days, in the ICU, and presenting with FNF. It is worth noting that hospitalization for > 7 days and FNF were not statistically significant, but they were kept in the model due to the biological plausibility and to improve its final adjustment. The discriminatory power of the model can be deemed acceptable. The area under the curve (AUC) was 0.75 (95%CI = 0.63–0.82; p  = 0.19) ( Fig. 2 ).

Table 3

Logistic model for death probability calculation in patients aged ≥ 70 yearsold submitted to surgical treatment for proximal femoral fracture ( n  = 124)

Variable	Parameter estimation	Standard error	p-value	Odds Ratio (95%CI)
Age	0.068	0.033	0.039	1.07 (1.00–1.14)
Hospitalization > 7 days	0.631	0.427	0.140	1.88 (0.81–4.34)
FNF	0.502	0.426	0.239	1.65 (0.72–3.81)
ICU Admission	1.106	0.426	0.009	3.02 (1.31–6.96)
Intercept	- 7.421	2.856	0.009	0.001

Abbreviations: CI, confidence interval; FNF, femoral neck fracture; ICU, intensive care unit.

χ 2  = 18.625; p  < 0.0001; -2LL = 141.441; R 2 Nagelkerke = 0.19; Hosmer Lemeshow test: p  = 0.83; Prediction accuracy = 64.5%; *Reference category: transtrochanteric/intertrochanteric fracture with or without ICU admission or femoral neck fracture without ICU admission.

Fig. 2

Receiver operating characteristic (ROC) curve of the diagnostic capability of the logistic model to discriminate the death outcome in patients ≥70 years-old surgically treated for proximal femoral fracture. AUC, Area under the curve; 95%CI, 95% confidence interval.

Discussion

A 6-month follow-up period was proposed to compare the mortality rate of the sample both with similar and with 1-year follow-up samples. Our findings were satisfactorily comparable to those of Forster et al; 12 since we have obtained a mortality rate of 34.7% at 6 months postoperatively, whereas these authors observed mortality rates of 50% after 6 months, and of 56% after 1 year of follow-up. It should be noted that the study by Forster et al is based on a population > 100 years old (mean age of 101 years old), with an average hospital stay of 14 days, which is higher than the data used in our statistical evaluation. As such, we believe that the demographics of Forster et al 12 may justify the higher mortality rates in their study, since our investigation revealed that older age and longer hospitalization periods increase the mortality rate. 13 14 15 16 17 18 19 On the other hand, compared to our study, Garcia et al 20 obtained a lower mortality rate at 6 months and at 1 year of follow-up (14% and 30%, respectively), as did Guerra et al, 13 with a 1-year mortality rate of 23.6%. Wood et al 21 and Parker et al 22 observed mortality rates of ∼ 14% at the 1-year follow-up. As such, the differences in the literature regarding the mortality rate in the elderly population with PFF are evident.

In the present study, the postoperative mortality rate was lower than the general mortality rate of individuals > 60 years old in Brazil (34.7% versus 58.6%). 23 24 Although this subject remains controversial in the literature, the mortality rate was not influenced by gender, corroborating the findings of van Laarhoven et al 25 and by Antes et al. 26

We have opted for a quantitative, instead of a qualitative, evaluation of comorbidities, because we understand that, in general terms, the patients with more severe comorbidities also present a greater number of them. In addition, we assume that the presence of comorbidities considered severe is often a consequence of prior, milder conditions. These inferences are based on a study by Garcia et al, 20 who found an abrupt drop in the number of individuals with > 4 comorbidities when dividing their sample according to the number of conditions presented by each patient; these results are similar to those presented in Table 1 . In addition, a review of the literature revealed studies showing that the higher number of comorbidities is associated with a worse outcome regarding death, although the severity of the disease was not taken into account. 27 28 Even though we have not evaluated the severity of the conditions nor found a statistically significant difference in the absolute number of comorbidities (our results just allow affirmations regarding the presence or absence of comorbidities), we believe that the severity and the number of diseases distinctively interfere in the death of a patient and are difficult to dissociate from it; as such, the solely quantitative comorbidity evaluation does not invalidate a study. Thus, the finding that the risk of death is four times higher in patients with at least one type of comorbidity compared with those with no comorbidities is considered relevant, and it confirms data from Guerra et al, 13 who observed that the absence of comorbidities is associated with their so-called alive group, and that the presence of three comorbidities is associated with their so-called death group. The same occurs with Shebubakar et al 29 and with Campos et al, 30 who demonstrated that the presence of ≥ 2 comorbidities is associated with an increase in morbidity and mortality rates. Also regarding the choice for a purely quantitative analysis, we also consider that one of our goals was to create a line of reasoning that is reproducible and applicable to the general population, and not to specific groups and to their different levels of pathological involvement (patients with heart, coronary heart, liver disease, kidney or lung diseases, etc.).

Considering the findings presented on Table 3 , in which hospitalization for > 7 days and the presence of FNF did not reach statistical significance, we believe that it is still important to take both variables into account. The former due to the statistical significance and exuberant OR presented in Table 1 (2.5-fold death risk), and the latter for its important OR shown in Tables 1 and 3 . As such, we believe that a greater sample size may reveal a significant statistical difference regarding the death outcome according to the topography of the lesion (FIT versus FNF), especially considering the requirement of ICU admission.

Conclusion

The sample studied follows the epidemiological trend established in the literature regarding mean age, gender, and fracture topography related to the mortality of elderly patients with PFF submitted to surgical treatment. Advanced age, comorbidities, longer hospital stay, and ICU admission are also already consolidated as associated to a greater number of deaths in this population, and, similarly, these features were related to a greater mortality in our study.

Regarding the death outcome, although we did not find a statistically significant difference regarding the topography of the lesion and its behavior in its coexistence with ICU hospitalization, we believe that further investigations under this perspective are required in this population. This need is justified because the proposed classification model shows a higher death probability in elderly patients hospitalized for > 7 days, admitted to the ICU and presenting FNF; as such, we ask whether a bigger sample size would result in a statistically significant increase in the death risk of patients > 70 years old with FNF and admitted to the ICU.

Introdução

O envelhecimento propicia modificações morfológicas, funcionais, bioquímicas e psicológicas que levam à dificuldade de adaptação de um indivíduo ao ambiente no qual está inserido, ocasionando maior vulnerabilidade e incidência de processos patológicos que interferem diretamente na qualidade de vida e mortalidade de indivíduos idosos. 1 As fraturas proximais do fêmur (FPFs) representam, nesta população, eventos de grande significância, tanto pela frequência quanto pela gravidade, uma vez que induzem à perda da independência e estão associadas à redução da expectativa de vida. 1

Sabe-se que o trauma que resulta em FPFs em idosos é na maioria das vezes de baixa energia e está relacionado também a características desta população, como osteoporose, desnutrição, diminuição da acuidade visual, prejuízo nas funções cognitivas e sarcopenia. 2 Quando presente em idosos, FPFs são correlacionadas a mortalidade de cerca de 30% desses pacientes no primeiro ano após a lesão, sendo essa a principal causa de morte por trauma em pessoas com mais de 75 anos de idade. 3 Alguns fatores apresentam clara correlação com o aumento da mortalidade em pacientes com FPFs, tais como idade, declínio cognitivo, tempo despendido entre a ocorrência do evento desencadeante e a abordagem cirúrgica, capacidade de mobilidade anterior à fratura e comorbidades prévias. 4 5 A identificação precoce de pacientes com maior predisposição tanto à ocorrência do evento traumático quanto às suas complicações pode auxiliar no declive das incidências de mortalidade neste cenário. 6

Dados referentes à população dos Estados Unidos da América deram a dimensão para a problemática dessas fraturas, já que na década de 1990 a média anual de ocorrências destas foi de 250.000 casos, esperando-se um aumento de 2 a 3 vezes da incidência deste agravo até o ano de 2040. 7 Acredita-se que este incremento exponencial tenha íntima relação com o aumento da expectativa de vida, uma vez que os fatores de risco associados tornam-se mais prevalentes ao decorrer do envelhecimento do indivíduo. 8 No Brasil, Loures et al 9 encontrou custo médio total de R$ 1.933,79 para os pacientes submetidos a tratamento cirúrgico para correção de FPFs na rede pública, tendo como base os anos de 2011 e 2012. No biênio 2007/2008, também no Brasil, o número de fraturas intertrocanterianas do fêmur foi de 34.284, sendo o gasto público total no ano de 2008 para custeio do tratamento dessas fraturas de aproximadamente R$ 30,8 milhões. 10

O presente estudo tem como objetivo avaliar os fatores relacionados ao óbito dos pacientes com FPFs e idade igual ou superior a 70 anos, sendo estes tratados cirurgicamente e acompanhados por 6 meses.

Material e Métodos

Trata-se de um estudo observacional do tipo coorte retrospectiva. Foram analisados os prontuários de 141 pacientes com FPFs submetidos a tratamento cirúrgico no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2015 pelo mesmo cirurgião sênior. Considerou-se como FPFs as fraturas transtrocanterianas/intertrocanterianas (FITs) com ou sem traço subtrocantérico e fraturas do colo femoral (FCFs). Para o tratamento de FITs utilizou-se haste intramedular (HIM) ou dynamic hip screw (DHS), enquanto que para o tratamento de FCFs utilizou-se artroplastia de quadril (AQ) ou parafusos de compressão em pirâmide invertida (PCPs), não sendo valorizado para fins estatísticos o tipo de método e implante selecionado para o tratamento de cada caso.

Para o levantamento amostral, o critério de inclusão foi a existência de prontuário médico de pacientes com FPFs submetidos a tratamento cirúrgico em hospital de rede particular pertencente à cidade de Juiz de Fora e em condições de uniformidade pelo mesmo cirurgião-pesquisador, com destaque para a premissa de abordagem cirúrgica nas primeiras 48 horas após o trauma, conforme preconizado na literatura. 11 Interpretam-se condições de uniformidade como conjunturas semelhantes no que diz respeito à estrutura, classificação, conduta, técnica, material e suporte. Os critérios de exclusão foram: fraturas patológicas por neoplasia, fratura não classificada como FITs ou FCFs, pacientes com idade inferior a 70 anos e documentos hospitalares que não contivessem informações acerca das variáveis estudadas. Prontuários de pacientes que não apresentaram seguimento mínimo por 6 meses também foram excluídos.

O desfecho primário analisado foi óbito nos primeiros 6 meses pós-operatórios. Como desfechos secundários foram avaliados gênero, idade, total de dias de internação hospitalar, número de comorbidades prévias, topografia da lesão (fratura) e necessidade de internação em centro de tratamento intensivo (CTI). No que diz respeito à variável comorbidades , fez-se opção por uma avaliação quantitativa em detrimento da avaliação qualitativa. A variável internação em CTI se deu unicamente por indicação da equipe de anestesiologia, não se entrando no mérito da justificativa utilizada para tanto.

O comitê de ética e pesquisa envolvendo seres humanos (CEP) da nossa instituição aprovou a elaboração deste estudo, sendo 69173717.6.0000.5133 o número corresponde ao Certificado de Apresentação para Apreciação Ética (CAAE) na plataforma Brasil e o título original Fatores preditivos de morte após cirurgia para fixação de fratura de fêmur proximal .

Análise estatística

A análise estatística foi desenvolvida em três etapas: univariada, bivariada e multivariada. Na análise univariada foi realizada a estatística descritiva para caracterização da amostra através da média, do desvio-padrão, da mediana, da amplitude interquartil e das frequências absolutas e relativas. Na análise bivariada, utilizou-se o teste do Qui-Quadrado (χ 2 ) ou o teste exato de Fisher, quando apropriado, para testar a associação entre cada uma das variáveis independentes (fatores de risco) com a variável dependente (desfecho: óbito), sendo calculado o risco de ocorrência de óbito sob a forma de razão de chances (RC) com intervalo de confiança de 95% (IC 95%). Na análise multivariada, utilizou-se a regressão logística binária. Na construção do modelo, utilizou-se o método enter com entrada em blocos. A avaliação do ajuste do modelo logístico foi realizada por meio do likelihood value (-2LL), pseudo R 2 de Nagelkerke e teste de Hosmer e Lemeshow. A significância estatística de cada coeficiente foi analisada com base no teste Wald. Para avaliar a capacidade de previsão do modelo, utilizou-se a matriz de classificação, usando o valor de 0,3 como ponto de corte. Os dados foram analisados através do software estatístico SPSS versão 20.0 (IBM Corp., Armonk, NY, EUA), sendo adotado o valor de p  < 0,05 para a significância estatística.

Resultados

A Tabela 1 apresenta as características gerais dos pacientes. A amostra apresentou idade média 84,4 anos (±6,8 anos), com idade variando entre 70 e 100 anos, sendo a maioria dos pacientes do gênero feminino (70,2%) e com ao menos alguma comorbidade associada (81,4%). Em relação à topografia da lesão, a maioria dos pacientes apresentou FITs (62,9%), sendo a ocorrência de óbito na amostra total de 34,7% ao final do período de seguimento de 6 meses.

Tabela 1

Características dos pacientes do estudo

Variáveis	n	%
N° de pacientes	124	100,0
Gênero (Mulheres)	87	70,2
Faixa etária (> 85 anos)	56	45,2
Internação hospitalar (> 7 dias)	54	43,5
N° de comorbidades
0	23	18,5
1	40	32,3
2	35	28,2
3	20	16,1
4	6	4,8
Topografia
FIT	78	62,9
FCF	46	37,1
Internação em CTI (sim)	51	41,1
Desfecho (óbito)	43	34,7

Abbreviations: CTI, centro de tratamento intensivo; FCF, fratura do colo femoral; FIT, fratura intertrocanteriana.

A Tabela 2 mostra a associação das variáveis categóricas e o desfecho (óbito) com a utilização da RC como medida de risco. Observou-se que os pacientes com mais de 85 anos de idade apresentam risco 2 vezes maior de óbito quando comparado aos pacientes com menos de 85 anos. O risco de óbito também é 2,5 vezes maior em pacientes que ficam mais de 7 dias internados. Em pacientes com algum tipo de comorbidade, quando comparados aos pacientes que não apresentam nenhum tipo de comorbidade, o risco de óbito foi quatro vezes maior. Além disso, os pacientes que foram internados no CTI apresentaram risco quatro vezes maior de óbito do que os que não foram. O risco de óbito foi similar entre homens e mulheres e independente da topografia da lesão ( p  > 0,05). A análise dos dados mostrou ainda que os pacientes com FCFs que foram a óbito eram mais velhos, quando comparados aos demais pacientes ( p  = 0,027) ( Fig. 1 ).

Tabela 2

Razão de chances para o risco de óbito em pacientes de idade igual ou superior a 70 anos submetidos a cirurgia para tratamento de fratura proximal do fêmur

Variável/categoria	Casos de Óbito		Valor- p	RC	IC 95%
	n	%
Gênero
Masculino	14	37,80	–	–	–
Feminino	29	33,30	0,630	0,82	0,37–1,83
Faixa etária
≤ 85 anos	18	26,50	–	–	–
> 85 anos	25	44,60	0,030 *	2,24	1,705–4,76
Internação hospitalar
≤ 7 dias	18	25,70	–	–	–
> 7 dias	25	46,30	0,020 *	2,49	1,17–5,31
Comorbidades
Não	3	13,00	–	–	–
Sim	40	39,60	0,020 *	4,37	1,22–15,68
Internação em CTI
Não	16	21,90	–	–	–
Sim	27	52,90	< 0,001 *	4,01	1,84–8,75
Topografia
FIT	24	30,80	–	–	–
FCF	19	41,30	0,230	1,58	0,74–3,38

Abbreviations: CTI, centro de tratamento intensivo; FCF, fratura do colo femoral; FIT, fratura intertrocanteriana; IC, intervalo de confiança; RC, razão de chances.

Diferenças significativas através do teste χ 2 ( p  < 0,05). RC, razão de chances.

Fig. 1

Comparação de pacientes com fratura intertrocanteriana (FIT) ou fratura do colo femoral (FCF) e seu desfecho em relação à idade *diferença estatisticamente significante, p  = 0,027.

A Tabela 3 resume os coeficientes da regressão logística e sua significância no modelo. O modelo mostrou-se válido para a classificação do status de mortalidade. Cerca de 20% da variabilidade no status de mortalidade pode ser explicado pelo modelo. O modelo apresentou acurácia de 70,2% na classificação dos óbitos, sendo que a sensibilidade (acerto dos óbitos) foi de 81,4% e a especificidade (acerto dos não óbitos) foi de 64,2%. Observou-se que uma probabilidade maior de óbito ocorre nos pacientes mais velhos, com tempo de internação hospitalar (IH) superior a 7 dias, internação em CTI e que apresentavam FCFs. Importante destacar que internação hospitalar maior que 7 dias e a presença de FCFs não apresentaram significância estatística, mas foram mantidas no modelo em razão da plausibilidade biológica e por melhorarem o ajuste final do modelo. O poder discriminatório do modelo pode ser considerado aceitável. Foi observada uma área sobre a curva de 0,75 (IC 95% = 0,63–0,82; p  = 0,19) ( Fig. 2 ).

Tabela 3

Modelo logístico para o cálculo da probabilidade de óbito em pacientes de idade igual ou superior a 70 anos submetidos a cirurgia para tratamento de fratura proximal do fêmur (n = 124)

Variável	Estimativa do parâmetro	Erro-padrão	Valor- p	Razão de chances (IC 95%)
Idade	0,068	0,033	0,039	1,07 (1,00–1,14)
IH > 7 dias	0,631	0,427	0,140	1,88 (0,81–4,34)
FCF	0,502	0,426	0,239	1,65 (0,72–3,81)
Internação CTI	1,106	0,426	0,009	3,02 (1,31–6,96)
Intercepto	-7,421	2,856	0,009	0,001

Abbreviations: CTI, centro de tratamento intensivo; FCF, fratura do colo femoral; IC, intervalo de confiança; IH, internação hospitalar.

χ 2  = 18,625; p  < 0,0001; -2LL = 141,441; R 2 Nagelkerke = 0,19; Teste Hosmer Lemeshow: p  = 0,83; Acurácia de predição = 64,5%; *Categoria de referência: fratura transtrocanteriana/intertrocanterianas com ou sem internação no CTI ou fratura do colo femoral sem internação no CTI).

Fig. 2

Curva característica de operação do receptor (ROC) da capacidade diagnóstica do modelo logístico em discriminar o desfecho de óbito em pacientes de idade igual ou superior a 70 anos submetidos a cirurgia para tratamento de fratura proximal do fêmur.

Discussão

O seguimento da amostra por 6 meses foi proposto com o intuito de estabelecer comparação entre a taxa de mortalidade da mesma com amostras de seguimento similar e amostras com seguimento de um ano. Encontramos resultados satisfatórios quando comparamos nossos achados aos de Forster e Calthorpe, 12 em que obtivemos taxa de mortalidade de 34,7% transcorridos 6 meses de pós-operatório, em detrimento de 50% após 6 meses e 56% após 1 ano de seguimento do referido autor. Cabe aqui a ressalva de que os supraditos autores têm seu trabalho embasado em população com idade superior a 100 anos (média de 101 anos) e tempo de internação hospitalar médio de 14 dias, dados esses com valor superior aos dados utilizados para avaliação estatística do nosso estudo. Por esta razão, julgamos que as características da amostra de Forster e Calthorpe 12 podem justificar a manifestação de taxas de mortalidade mais elevadas em seu estudo, uma vez que, assim como encontrado em nossa investigação, a idade avançada e um maior número de dias de internação hospitalar são fatores que incrementam a taxa de mortalidade. 13 14 15 16 17 18 19 Em contrapartida, Garcia et al 20 apresentou taxa de mortalidade inferior ao do presente estudo no que se refere ao seguimento de pacientes por 6 meses e 1 ano (14% e 30%, respectivamente), assim como Guerra et al, 13 com taxa de mortalidade após 1 ano de 23,6%. Wood et al 21 e Parker e Pryor 22 obtiveram taxa de mortalidade de aproximadamente 14% em pacientes com seguimento de 1 ano. Desta maneira, ficam evidentes as divergências na literatura no que se refere à taxa de mortalidade na população idosa com FPFs.

Observou-se que a taxa de mortalidade pós-operatória encontrada foi inferior à taxa de mortalidade geral de indivíduos com idade superior a 60 anos no Brasil (34,7% contra 58,6%). 23 24 Assunto que permanece controverso na literatura, não encontramos taxa de mortalidade diferente no que diz respeito ao gênero do paciente, corroborando os achados de van Laarhoven et al 25 e Antes et al. 26

Em relação às comorbidades, optamos por uma avaliação quantitativa e não qualitativa, uma vez que entendemos que, de maneira geral, o paciente que apresenta comorbidade mais grave também apresenta um número maior de comorbidades. Além disso, assumimos que a presença de comorbidades consideradas graves muitas vezes se fazem como consequência de comorbidades prévias de menor gravidade. Tais inferências encontram embasamento em estudo de Garcia et al, 20 que ao dividir sua amostra de acordo com o número de comorbidades que apresentava cada paciente, encontrou queda abrupta do número de pacientes com mais de quatro comorbidades, achado semelhante ao da Tabela 1 . Somando-se a isso, em revisão de literatura existem estudos que demonstram que quanto maior o número de comorbidades associadas, pior é o desfecho em relação a óbito, não levando em consideração a qualificação quanto à gravidade da doença. 27 28 Apesar de não avaliarmos a gravidade da patologia e não encontrarmos diferença estaticamente significativa em relação ao número absoluto de patologias (nossos resultados apenas permitem afirmações em relação a presença ou ausência de comorbidade), acreditamos que tanto a gravidade das doenças quanto o número de associações dessas interferem em proporções distintas e de difícil dissociação quanto ao óbito de um paciente, sendo que a avaliação unicamente quantitativa no que se refere à comorbidade não invalida um estudo. Desta maneira, consideramos relevante o achado que demostra o risco de morte quatro vezes maior em pacientes com ao menos um tipo de comorbidade em comparação aos que não possuem comorbidades, corroborando Guerra et al, 13 que observou que a ausência de comorbidade é associada ao grupo de seu trabalho intitulado vivo e a presença de três comorbidades associada ao grupo intitulado óbito . O mesmo ocorre com Shebubakar et al 29 e Campos et al, 30 que demonstram que a presença de duas ou mais comorbidades está associada a um aumento da taxa de morbidade e mortalidade. Ainda no que diz respeito à escolha por uma análise puramente quantitativa, também levamos em consideração o fato de termos como objetivo a criação de uma linha de raciocínio reprodutível e aplicável à população de maneira geral e não a grupos específicos e seus distintos níveis de acometimento patológico (cardiopatas, coronariopatas, hepatopatas, nefropatas, pneumopatas, etc).

Considerando-se os achados da Tabela 3 , onde a internação hospitalar maior que 7 dias e a presença de FCFs não apresentaram significância estatística, pensamos que ainda assim é importante levarmos em conta ambas as variáveis. A primeira devido ao fato de que a mesma apresentou significância estatística e RC exuberante nos achados na Tabela 1 (risco de óbito 2,5 vezes maior). A segunda pelo fato de apresentar RC importante conforme as Tabelas 1 e 3 . Assim sendo, acreditamos que um número amostral maior pode revelar diferença estatisticamente significativa em relação ao desfecho óbito no que diz respeito a topografia da lesão (FITs x FCFs), principalmente quando levado em consideração a demanda por internação em CTI.

Conclusão

A mostra estudada segue a tendência epidemiológica estabelecida na literatura no que diz respeito à idade média, gênero e topografia da fratura em relação a mortalidade de pacientes senis com FPF submetidos a tratamento cirúrgico. Idade avançada, presença de comorbidade, maior tempo de internação hospitalar e internação em CTI também são achados já consolidados no que concerne a um número maior de mortes de pacientes da população em questão, sendo que, da mesma maneira, relacionaram-se a maior mortalidade em nosso estudo.

Em relação ao desfecho óbito, apesar de não encontramos diferença estatisticamente significativa no que se refere à topografia da lesão e como essas se comportam no momento em que coexistem junto a internação em CTI, acreditamos na necessidade de maiores investigações sob essa ótica na população com o perfil estudado. Justifica-se esta necessidade uma vez que no modelo de classificação proposto existe uma probabilidade maior de óbito nos pacientes mais velhos, com tempo de internação hospitalar superior a sete dias, internação em CTI e que apresentaram FCFs, de maneira que indagamos se um número amostral maior pode resultar em estatística significante no que tangencia maior risco de óbito em pacientes com mais de 70 anos com FCFs internados em CTI.