Introducción

En una encuesta realizada en 2005, el 80% de los médicos creía en que la evaluación correcta del pronóstico era importante para tomar decisiones acerca de tratamientos específicos como la hiperventilación, los barbitúricos o el manitol y también para brindar consejos a los pacientes y sus familiares. Sin embargo, solo un tercio de ellos médicos consideraba que hacía pronósticos correctos. Si bien existen varios modelos de evaluación pronóstica, no son muy utilizados por carecer de la certeza necesaria.

El estudio MRC CRASH (administración aleatorizada de corticosteroides luego de un trauma craneano importante) es el trabajo clínico más grande realizado en pacientes con lesión cerebral traumática, el cual brinda una oportunidad única para desarrollar un modelo pronóstico. El trabajo consistió en el estudio prospectivo de pacientes dentro de las 8 horas de la injuria, utilizando definiciones estandarizadas de las variables con un seguimiento que fue casi completo a los 6 meses. Por otra parte, el tamaño de su muestra garantiza que las predicciones sean precisas y válidas. En comparación con los pacientes de países de mayores ingresos, los de países de ingresos bajos y medianos eran más jóvenes, principalmente varones, fueron reclutados más tarde, las lesiones cerebrales postraumáticas no eran tan graves (según la escala de Glasgow y la reactividad pupilar) y con mayor frecuencia tenían resultados anormales en la tomografía computarizada.

Objetivo

El objetivo de esta investigación fue desarrollar y validar modelos prácticos para el pronóstico de muerte a los 14 días y de muerte o discapacidad grave 6 meses después de la lesión cerebral por traumatismo de cráneo.

Métodos

Se utilizó un modelo de regresión logística de múltiples variables para seleccionar las que estuviesen independientemente asociadas con 2 tipos de evolución de los pacientes. Dichos modelos fueron el “básico”, solo con variables demográficas y clínicas, y el modelo “CT”, constituido por el modelo básico más los resultados de la tomografía computarizada. Posteriormente, los modelos fueron desarrollados separadamente, de acuerdo con el ingreso elevado, bajo o medio de los diferentes países que intervinieron.

Los investigadores integraron el grupo Medical Research Council (MRC) para la realización del estudio CRASH Trial: MRC CRASH Trial. En la investigación se incluyeron 10.008 pacientes con lesión cerebral por traumatismo de cráneo. Los modelos fueron validados externamente en una cohorte de 8.509 pacientes.

Resultados

El modelo básico incluyó cuatro predictores: edad, escala de Glasgow para el coma, reactividad pupilar y presencia de lesión extracraneana mayor. El modelo CT también incluyó la presencia de hemorragias petequiales, obliteración del tercer ventrículo o de las cisternas basales, hemorragia subaracnoidea, desviación de la línea media y hematoma no evacuado. En la muestra original, los modelos mostraron una discriminación excelente y evaluación gráficamente buena. La prueba de Hosmer-Lemeschow también indicó una buena evaluación, excepto para el modelo CT en los países de ingresos medianos y bajos. La validación externa de los casos de evolución desfavorables a los 6 meses en los países de elevados ingresos comprobó que ambos modelos, el básico y el CT, hacían una buena discriminación pero la evaluación era inferior.

Comentarios

Los dos modelos desarrollados por los autores pueden ser utilizados a la cabecera del enfermo. Poseen una excelente discriminación y son adecuados para las validaciones internas y externas. Los pacientes de más edad, con puntaje de Glasgow bajo, ausencia de reactividad pupilar y lesiones extracraneanas mayores tienen mal pronóstico. Todas esas variables han sido previamente identificadas como factores pronósticos de mala evolución de las lesiones cerebrales traumáticas. El puntaje de Glasgow mostró una clara relación con la mortalidad. El hecho de haber comprobado que los pacientes con puntaje 3 tenían una mortalidad inferior a los de puntaje 4 fue atribuido por los autores a que los pacientes sedados fueron clasificados con puntaje 3. La mayor edad fue asociada con mala evolución pero esta asociación solo se observó después de los 40 años. Las explicaciones posibles, dicen, son las comorbilidades extracraneanas, las modificaciones de la plasticidad cerebral o las diferencias en el manejo clínico de los sujetos de mayor edad. La presencia de “obliteración del tercer ventrículo o de las cisternas basales” en la tomografía computarizada se asoció con peor pronóstico a los 14 días. En estudios recientes se comprobó que la ausencia de cisternas basales es el predictor más importante de la mortalidad a los 6 meses. Tal como se demostró anteriormente, la hemorragia subaracnoidea traumática tiene un valor pronóstico independiente. Los pacientes de los países con ingresos medio y bajo tuvieron peor pronóstico que los de países de ingresos más elevados. En estudios previos ya se había demostrado la presencia de diferencias regionales en la evolución de estas lesiones, tanto en Europa como en Norteamérica, pero no se han hecho estudios sobre la diferente mortalidad hallada en los países de ingresos bajos y medios comparada con los de mayor ingreso.

La mayor o menor relación entre algunos predictores y la evolución difiere según la región. Un puntaje de coma bajo de la escala de Glasgow se asoció con un pronóstico aún peor en los pacientes de los países de menos ingresos, comparados con los de mayor ingreso. Los autores sostienen que esto podría estar relacionado con la calidad de la atención o con que los puntajes bajos en los países de mayores ingresos se asocian más con el mayor uso de sedantes que con la gravedad del cuadro.

En el modelo CT, algunos signos anormales fueron importantes predictores en los países de altos ingresos, lo que podría deberse, dicen, a una mejor tecnología y, en consecuencia, a un diagnóstico más certero.

Implicancias del estudio

La mayor parte de la carga de las lesiones cerebrales traumáticas reside en los países de bajos y medianos ingresos, donde el número de casos fatales es mayor y los recursos son limitados. Los autores comprobaron que varios predictores diferían en el grado de asociación con la evolución, de acuerdo con el nivel de ingresos del país, indicando que puede ser inapropiado hacer extrapolaciones de los modelos de los países de mayores ingresos. Los autores han desarrollado un modelo metodológicamente válido, simple y seguro que puede ayudar a tomar decisiones sobre la atención de cada paciente. Sin embargo, dicen, “es importante recalcar que mientras los modelos pronósticos pueden complementar la decisiones clínicas no pueden ni deben reemplazar al criterio clínico.”

Investigaciones futuras

Las diferencias halladas entre los modelos pronósticos de los países de bajos y medianos ingresos y los de los países de ingresos elevados son importantes. Aunque la mayor parte de los traumas ocurre en países de bajos y medianos ingresos, la mayoría de las investigaciones tiene lugar en los países de ingresos elevados. Una revisión sistemática reciente halló solo unos pocos trabajos realizados en los países de medianos y bajos ingresos. Los autores afirman que debido a que los modelos de esta investigación utilizaron los datos de trabajos clínicos y fueron validados solo en pacientes de los países de ingresos elevados, hace falta una validación prospectiva de cohortes independientes, para poder generalizar los modelos.

Conclusiones

Para obtener pronósticos válidos de la evolución de pacientes con lesiones cerebrales traumáticas se pueden usar modelos pronósticos sencillos de aplicación a la cabecera del enfermo.

Referencias

1. Bruns J Jr, Hauser WA. The epidemiology of traumatic brain injury: a review. Epilepsia 2003;44(suppl 10):2-10.
2. Fleminger S, Ponsford J. Long term outcome after traumatic brain injury. BMJ 2005;331:1419-20.
3. Hofman K, Primack A, Keusch G, Hrynkow S. Addressing the growing burden of trauma and injury in low- andmiddle-income countries.Am J Public Health 2005;95:13-7.
4. Perel P, Wasserberg J, Ravi RR, Shakur H, Edwards P, Roberts I. Prognosis following head injury: a survey of doctors from developing and developed countries. J Eval Clin Pract 2007;13:464-5.
5. Lee KL, PryorDB, Harrell FE Jr, Califf RM,Behar VS, FloydWL, et al. Predicting outcome in coronary disease. Statistical models versus expert clinicians. Am J Med 1986;80:553-60.
6. Murray LS, Teasdale GM, Murray GD, Jennett B, Miller JD, Pickard JD, et al. Does prediction of outcome alter patient management? Lancet 1993;341:1487-91.
7. Perel P, Edwards P, Wentz R, Roberts I. Systematic review of prognostic models in traumatic brain injury. BMC Med Inform Decis Mak 2006;6:38.
8. CRASH Trial Collaborators. Effect of intravenous corticosteroids on death within 14 days in 10 008 adults with clinically significant head injury (MRC CRASH trial): randomised placebo-controlled trial. Lancet 2004;364:1321-8.
9. CRASH Trial Collaborators. Final results ofMRC CRASH, a randomised placebo-controlled trial of intravenous corticosteroid in adults with head injury-outcomes at 6 months. Lancet 2005;365:1957-9.
10. Jennett B, Bond M. Assessment of outcome after severe brain damage. Lancet 1975;i:480-4.
11. World Bank. World development indicators . Washington, DC: World Bank, 2006.
12. Brain TraumaFoundation (US)AAoNS.Managementandprognosisof severe traumatic brain injury . NewYork:2000. www.braintrauma.org/site/DocServer/ Prognosis_Guidelines_for_web.pdf?docID=241.
13. Harrell FE Jr, Lee KL, Mark DB.Multivariable prognosticmodels: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med 1996;15:361-87.
14. Justice AC, Covinsky KE, Berlin JA. Assessing the generalizability of prognostic information. Ann Intern Med 1999;130:515-24.
15. Maas AI, Marmarou A, Murray GD, Teasdale SG, Steyerberg EW. Prognosis and clinical trial design in traumatic brain injury: the IMPACT study. J Neurotrauma 2007;24:232-8.
16. Hukkelhoven CW, Steyerberg EW, Rampen AJ, Farace E, Habbema JD, MarshallAF,etal.Patientageandoutcomefollowingseveretraumatic brain injury: an analysis of 5600 patients. J Neurosurg 2003;99:666-73.
17. SignoriniDF,AndrewsPJD, JonesPA,WardlawJM,Miller JD.Predicting survival using simple clinical variables: a case study in traumatic brain injury. J Neurol Neurosurg Psychiatry 1999;66:20-5.
18. Maas AI, Hukkelhoven CW,Marshall LF, Steyerberg EW. Prediction of outcome in traumatic brain injury with computed tomographic characteristics: a comparison between the computed tomographic classification and combinations of computed tomographic predictors. Neurosurgery 2005;57:1173-82.
19. Wardlaw JM, Easton VJ, Statham P. Which CT features help predict outcome after head injury? J Neurol Neurosurg Psychiatry 2002;72:188-92.
20. Hukkelhoven CW, Steyerberg EW, Farace E, Habbema JD,Marshall LF, Maas AI. Regional differences in patient characteristics, case management, and outcomes in traumatic brain injury: experience from the tirilazad trials. J Neurosurg 2002;97:549-57.
21. HukkelhovenCW,SteyerbergEW,HabbemaJD, FaraceE,MarmarouA, Murray GD, et al. Predicting outcome after traumatic brain injury: development and validation of a prognostic score based on admission characteristics. J Neurotrauma 2005;22:1025-39.
22. Altman DG. Systematic reviews in health care: Systematic reviews of evaluations of prognostic variables. BMJ 2001;323:224-8.