Literature DB >> 33230362

[Decrease in the number of primary angioplasty procedures during the pandemic and its relationship with mortality from COVID-19. The role of competing risks].

Guillermo Aldama1, Fernando Rebollal1, Xacobe Flores1, Pablo Piñón1, Oriol Rodríguez-Leor2,3,4, José Manuel Vázquez1.   

Abstract

Entities:  

Year:  2020        PMID: 33230362      PMCID: PMC7674070          DOI: 10.1016/j.recesp.2020.11.008

Source DB:  PubMed          Journal:  Rev Esp Cardiol        ISSN: 0300-8932            Impact factor:   4.753


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Sr. Editor: A finales del 2019 emergió en China una nueva enfermedad denominada enfermedad coronavírica de 2019 (COVID-19). La infección se extendió rápidamente al resto del mundo y se generó una pandemia. España ha sido uno de los países más azotados, tanto en número de casos como en el de fallecidos. Todo el sistema sanitario se ha visto estresado y se ha producido un desplazamiento en la atención de numerosas enfermedades, entre las que se encuentran las cardiovasculares. Se han detectado reducciones significativas en el número de ingresos por infarto agudo de miocardio (IAM) no solo en nuestro país, sino también en otros como Estados Unidos e Italia, y lo mismo ha ocurrido con el número de angioplastias primarias. Los motivos de estas disminuciones son tema de controversia. Una de las hipótesis sostiene que la mortalidad por COVID-19 constituiría un riesgo competitivo. Muchos de los pacientes que hubieran sufrido un IAM habrían fallecido como consecuencia de la COVID-19 sin oportunidad de que el evento ocurriera. Nuestro objetivo es establecer si existe una relación entre los fallecidos por COVID-19 en cada una de las comunidades autónomas (CCAA) y el número de intervenciones coronarias percutáneas primarias (ICPp) registradas durante la pandemia. Además, y dado que un número indeterminado de pacientes sin diagnóstico confirmado de COVID-19 fallecieron probablemente por este motivo y no se contabilizaron, se realizó un análisis de sensibilidad en el que se comparó la relación entre el exceso de mortalidad total registrada y la variación en las ICPp. Para llevarlo a cabo, se obtuvieron los datos de las ICPp que el grupo de trabajo en Código Infarto de la Asociación de Cardiología Intervencionista de la Sociedad Española de Cardiología (ACI-SEC) ha publicado recientemente y cuya metodología ya se ha descrito. Brevemente, se compararon las ICPp en 2 marcos temporales, uno antes (24 de febrero al 1 de marzo de 2020) y otro después (del 16 al 22 de marzo de 2020) del inicio de la pandemia, de 73 centros intervencionistas del país, lo que supone el 90% de todos los centros con este tipo de actividad. Se calcularon los procedimientos por millón de habitantes en cada periodo y la diferencia entre ambos para obtener la variación registrada durante ese periodo (tabla 1 ). Los datos sobre mortalidad y exceso de mortalidad por COVID-19 se obtuvieron de los registros del Ministerio de Sanidad, el Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y el sistema de Monitorización de la Mortalidad (MoMo) del ISCIII respectivamente. Para establecer la asociación entre mortalidad por COVID-19, exceso de mortalidad total y variación en la tasa de ICPp por millón de habitantes, se exploraron tanto modelos lineales como no lineales, y se obtuvieron el R2 y la significación para cada uno de ellos.
Tabla 1

ICPp por millón de habitantes, mortalidad y exceso de mortalidad por comunidad autónoma

Comunidad autónomaICPp/106 hab. antes de la COVID-19*ICPp/106 hab. en la COVID-19*Δ ICPp/106 hab.Mortalidad/106 hab. en la COVID-19*Exceso de mortalidad/106 hab.*
Andalucía10,54,6-5,811,120,0
Aragón9,15,3-3,825,025,0
Principado de Asturias15,66,8-8,819,628,4
Islas Baleares7,04,3-2,69,630,4
Comunidad Valenciana12,26,4-5,819,818,6
Canarias0,93,72,85,64,6
Cantabria10,35,2-5,213,83,4
Castilla-La Mancha7,42,5-4,9108,2235,1
Castilla y León9,65,0-4,660,4117,9
Cataluña9,67,2-2,546,089,5
Extremadura12,21,9-10,320,625,3
Galicia10,49,3-1,16,710,4
La Rioja12,612,60,085,288,4
Comunidad de Madrid8,34,4-3,9172,9292,2
Región de Murcia4,76,01,32,02,7
Comunidad Foral de Navarra12,26,1-6,138,256,6
País Vasco5,96,30,549,454,4
España9,25,5-3,75084,8

Δ: variación; COVID-19: enfermedad coronavírica de 2019; ICPp: intervención coronaria percutánea primaria.

Periodos previos a la COVID-19: del 24 de febrero al 1 de marzo de 2020. Periodo COVID-19: del 16 al 22 de marzo de 2020.

ICPp por millón de habitantes, mortalidad y exceso de mortalidad por comunidad autónoma Δ: variación; COVID-19: enfermedad coronavírica de 2019; ICPp: intervención coronaria percutánea primaria. Periodos previos a la COVID-19: del 24 de febrero al 1 de marzo de 2020. Periodo COVID-19: del 16 al 22 de marzo de 2020. El número de ICPp se redujo en la mayoría de las CCAA cuando se compararon ambos periodos. Por su parte, tanto la mortalidad como el exceso de mortalidad fueron muy dispares entre las diferentes CCAA (tabla 1). Tras aplicar un modelo lineal para explorar la relación entre la mortalidad por COVID-19 y la variación en la tasa de ICPp en las distintas CCAA, no se observó una asociación estadísticamente significa (R2  = 0,008; p = 0,918). Tampoco los modelos no lineales permitieron establecer la existencia de asociación entre estas 2 variables (logarítmico R2  = 0,068; p = 0,314; cuadrático R2  = 0,07; p = 0,954; cúbico R2  = 0,147; p = 0,744). Se realizó la misma estrategia con el exceso de mortalidad total y la variación en la tasa de ICPp. No se encontró asociación entre ambas variables en ninguno de los modelos explorados (lineal R2  = 0,0059; p = 0,771; logarítmico R2  = 0,057; p = 0,356; cuadrático R2  = 0,007; p = 0,952; cúbico R2  = 0,021; p = 0,963). Cuando se graficaron la mortalidad y la variación en ICPp en las distintas CCAA (figura 1A ), se pudo observar que, aunque la Comunidad de Madrid y Castilla-La Mancha fueron las más castigadas en términos de fallecidos, exhibieron decrementos en la tasa de ICPp similares a las de otras con menor mortalidad, como Aragón o Cantabria, e inferiores a las de otras CCAA con mortalidad mucho menor, como el Principado de Asturias o la Comunidad Foral de Navarra. Tampoco se encontró una asociación entre el exceso de mortalidad total y la variación en la tasa de ICPp (figura 1B).
Figura 1

A: relación entre mortalidad por COVID-19 y variación en la tasa de ICPp/106 de habitantes. B: relación entre exceso de mortalidad por COVID-19 y variación en la tasa de ICPp/106 de habitantes. COVID-19: enfermedad coronavírica de 2019; ICPp: intervención coronaria percutánea primaria.

A: relación entre mortalidad por COVID-19 y variación en la tasa de ICPp/106 de habitantes. B: relación entre exceso de mortalidad por COVID-19 y variación en la tasa de ICPp/106 de habitantes. COVID-19: enfermedad coronavírica de 2019; ICPp: intervención coronaria percutánea primaria. A la luz de los resultados, y aunque no se puede descartar por completo, es improbable que la mortalidad por COVID-19 explique en forma de riesgo competitivo la disminución que se ha observado en la tasa de ICPp y probablemente tampoco en la de ingresos por IAM. Quedan aún por determinar las verdaderas causas que subyacen a esta observación. Se ha aducido que quizá se deba a una verdadera reducción de la incidencia de esta entidad o que el miedo al contagio en el seno de un sistema sanitario desbordado hubiera hecho que los pacientes, a pesar de sufrir un IAM, no acudieran a solicitar atención. Es perentorio aclarar este punto para dilucidar los verdaderos motivos de esta situación y evitar que se repitan en el futuro.
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Review 1.  Population Trends in Rates of Percutaneous Coronary Revascularization for Acute Coronary Syndromes Associated With the COVID-19 Outbreak.

Authors:  Raffaele Piccolo; Dario Bruzzese; Ciro Mauro; Antonio Aloia; Cesare Baldi; Marco Boccalatte; Giuseppe Bottiglieri; Carlo Briguori; Gianluca Caiazzo; Paolo Calabrò; Maurizio Cappelli-Bigazzi; Ciro De Simone; Emilio Di Lorenzo; Paolo Golino; Vittorio Monda; Rocco Perrotta; Gaetano Quaranta; Enrico Russolillo; Marino Scherillo; Tullio Tesorio; Bernardino Tuccillo; Giuseppe Valva; Bruno Villari; Giuseppe Tarantini; Attilio Varricchio; Giovanni Esposito
Journal:  Circulation       Date:  2020-04-30       Impact factor: 29.690

Review 2.  Decreased myocardial infarction admissions during COVID times: what can we learn?

Authors:  Giampaolo Niccoli; Thomas F Luescher; Filippo Crea
Journal:  Cardiovasc Res       Date:  2020-08-01       Impact factor: 10.787

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1.  Mathematical model optimized for prediction and health care planning for COVID-19.

Authors:  J M Garrido; D Martínez-Rodríguez; F Rodríguez-Serrano; J M Pérez-Villares; A Ferreiro-Marzal; M M Jiménez-Quintana; R J Villanueva
Journal:  Med Intensiva (Engl Ed)       Date:  2021-03-06

2.  Mathematical model optimized for prediction and health care planning for COVID-19.

Authors:  J M Garrido; D Martínez-Rodríguez; F Rodríguez-Serrano; J M Pérez-Villares; A Ferreiro-Marzal; M M Jiménez-Quintana; R J Villanueva
Journal:  Med Intensiva (Engl Ed)       Date:  2022-02-28
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