Abstract Background While many risk models have been developed to predict prognosis in heart failure (HF), these models are rarely useful for the clinical practitioner as they include multiple variables that might be time-consuming to obtain, they are usually difficult to calculate, and they may suffer from statistical overfitting. Objectives To investigate whether a simpler model, namely the ACEF-MDRD score, could be used for predicting one-year mortality in HF patients. Methods 748 cases within the SELFIE-HF registry had complete data to calculate the ACEF-MDRD score. Patients were grouped into tertiles for analyses. For all tests, a p-value <0.05 was accepted as significant. Results Significantly more patients within the ACEF-MDRD high tertile (30.0%) died within one year, as compared to other tertiles (10.8% and 16.1%, respectively, for ACEF-MDRD low and ACEF-MDRD med , p<0.001 for both comparisons). There was a stepwise decrease in one-year survival as the ACEF-MDRD score increased (log-rank p<0.001). ACEF-MDRD was an independent predictor of survival after adjusting for other variables (OR: 1.14, 95%CI:1.04 – 1.24, p=0.006). ACEF-MDRD score offered similar accuracy to the GWTG-HF score for predicting one-year mortality (p=0.14). Conclusions ACEF-MDRD is a predictor of mortality in patients with HF, and its usefulness is comparable to similar yet more complicated models. (HF) timeconsuming time consuming obtain overfitting model ACEFMDRD ACEF MDRD oneyear year 74 SELFIEHF SELFIE analyses tests pvalue p value 005 0 05 <0.0 significant 30.0% 300 30 (30.0% 10.8% 108 10 8 (10.8 161 16 1 16.1% respectively p0001 001 p<0.00 comparisons. comparisons . comparisons) logrank log rank p<0.001. p<0.001) OR (OR 114 14 1.14 95%CI1.04 95CI104 CI 95%CI 1.04 95 04 95%CI:1.0 124 24 1.24 p=0.006. p0006 p=0.006 006 p=0.006) GWTGHF GWTG p=0.14. p014 p=0.14 (p=0.14) (HF 7 00 <0. 30.0 3 (30.0 10.8 (10. 16.1 p000 p<0.0 11 1.1 CI1 95%CI1.0 95CI10 95CI 104 1.0 9 95%CI:1. 12 2 1.2 p=0.00 p01 p=0.1 (p=0.14 <0 30. (30. 10. (10 16. p00 p<0. 1. 95%CI1. 95CI1 95%CI:1 p=0.0 p0 p=0. (p=0.1 < (30 (1 p<0 95%CI1 95%CI: p=0 (p=0. (3 ( p< p= (p=0 (p= (p
Resumo Fundamento Embora muitos modelos de risco tenham sido desenvolvidos para prever o prognóstico na insuficiência cardíaca (IC), esses modelos raramente são úteis para o clínico, pois incluem múltiplas variáveis que podem ser demoradas para serem obtidas, são geralmente difíceis de calcular e podem sofrer de overfitting estatístico. Objetivos Investigar se um modelo mais simples, nomeadamente o escore ACEF-MDRD, poderia ser usado para prever a mortalidade em um ano em pacientes com IC. Métodos 748 casos do registro SELFIE-HF tinham dados completos para calcular o escore ACEF-MDRD. Os pacientes foram agrupados em tercis para análise. Para todos os testes, um valor de p <0,05 foi aceito como significativo. Resultados Significativamente mais pacientes dentro do tercil ACEF-MDRD alto (30,0%) morreram dentro de um ano, em comparação com outros tercis (10,8% e 16,1%, respectivamente, para ACEF-MDRD baixo e ACEF-MDRD med , p<0,001 para ambas as comparações). Houve uma diminuição gradual na sobrevida em um ano à medida que o escore ACEF-MDRD aumentou (log-rank p<0,001). ACEF-MDRD foi preditor independente de sobrevida após ajuste para outras variáveis (OR: 1,14, IC95%:1,04 – 1,24, p=0,006). O escore ACEF-MDRD ofereceu precisão semelhante ao escore GWTG-HF para prever a mortalidade em um ano (p=0,14). Conclusões ACEF-MDRD é um preditor de mortalidade em pacientes com IC e sua utilidade é comparável a modelos semelhantes, porém mais complicados. IC, (IC) clínico obtidas estatístico simples ACEFMDRD, ACEFMDRD ACEF MDRD, MDRD 74 SELFIEHF SELFIE HF ACEFMDRD. MDRD. análise testes 005 0 05 <0,0 significativo 30,0% 300 30 (30,0% 10,8% 108 10 8 (10,8 161 16 1 16,1% respectivamente p0001 001 p<0,00 comparações. comparações . comparações) logrank log rank p<0,001. p<0,001) OR (OR 114 14 1,14 IC95%1,04 IC95104 IC95% 1,04 IC95 04 IC95%:1,0 124 24 1,24 p=0,006. p0006 p=0,006 006 p=0,006) GWTGHF GWTG p=0,14. p014 p=0,14 (p=0,14) semelhantes complicados (IC 7 00 <0, 30,0 3 (30,0 10,8 (10, 16,1 p000 p<0,0 11 1,1 IC95%1,0 IC9510 104 1,0 IC9 IC95%:1, 12 2 1,2 p=0,00 p01 p=0,1 (p=0,14 <0 30, (30, 10, (10 16, p00 p<0, 1, IC95%1, IC951 IC95%:1 p=0,0 p0 p=0, (p=0,1 < (30 (1 p<0 IC95%1 IC95%: p=0 (p=0, (3 ( p< p= (p=0 (p= (p