Predictors of Neurocardiogenic Injury After Subarachnoid Hemorrhage Poyee Tung, MD; Alexander Kopelnik, MD; Nader Banki, MD; Ken Ong, MD; Nerissa Ko, MD; Michael T. Lawton, MD; Daryl Gress, MD; Barbara Drew, RN, PhD; Elyse Foster, MD; William Parmley, MD; Jonathan Zaroff, MD Stroke. 2004;35:

Background and Purpose Subarachnoid hemorrhage (SAH) frequently results in myocardial necrosis with release of cardiac enzymes. Historically, this necrosis has been attributed to coronary artery disease, coronary vasospasm, oroxygen supply-demand mismatch. Experimental evidence, however, indicates that excessive release of norepinephrinefrom the myocardial sympathetic nerves is the most likely cause. We hypothesized that myocardial necrosis after SAH is a neurally mediated process that is dependent on the severity of neurological injury.

Methods Consecutive patients admitted with SAH were enrolled prospectively. Predictor variables reflecting demographic (age, sex, body surface area), hemodynamic (heart rate, systolic blood pressure), treatment (phenylephrine dose), and neurological (Hunt-Hess score) factors were recorded. Serial cardiac troponin I measurements and echocardiography were performed on days 1, 3, and 6 after enrollment. Troponin level was treated as a dichotomous outcome variable. We performed univariate and multivariate analyses on the relationships between the predictor variables and troponin level.

Results The study included 223 patients with an average age of 54 years. Twenty percent of the subjects had troponin I levels 1.0 g/L (range, 0.3 to 50 g/L). By multivariate logistic regression, a Hunt-Hess score 2, female sex, larger body surface area and left ventricular mass, lower systolic blood pressure, and higher heart rate and phenylephrine dose were independent predictors of troponin elevation.

Conclusions The degree of neurological injury as measured by the Hunt-Hess grade is a strong, independent predictor of myocardial necrosis after SAH. This finding supports the hypothesis that cardiac injury after SAH is a neurally mediated process.

¿Cómo se analiza el problema? Queremos evaluar qué factores pueden considerarse como indicadores de necrosis después de SAH (la necrosis se mide por la elevación de troponina). Se utiliza la regresión logística para establecer la posible relación entre los factores considerados y la necrosis La variable dependiente (Necrosis) es una variable dicotómica (Si/No).

¿Qué hace la regresión logística? Calcula la probabilidad de un suceso (necrosis) en función de las variables predictoras. El método proporciona, básicamente, una estimación del OR correspondiente a cada variable. El OR para una variable se corresponde con Exp(), siendo el coeficiente estimado en la Regresión Logística para dicha variable. El OR que corresponde a Exp() es el que corresponde a un aumento de una unidad en la variable de interés.

¿Cómo se utiliza el método? Debemos tener los valores de cada variable. El procedimiento de Regresión Logística en SPSS estima los parámetros. Debemos analizar críticamente los resultados.

Posibles problemas El modelo de Regresión Logística supone que la probabilidad del suceso se incrementa (o decrementa) en función de los valores de la variable de forma sigmoidal (logística). Si una variable no sigue este esquema, los resultados pueden ser erróneos. Los IC de los parámetros de la regresión deben ser aceptables. Intervalos muy amplios son indicativos de falta de datos o de problemas en la relación entre la probabilidad y los valores de la variable.

Características de la muestra

Análisis

Ejemplo de interpretación El OR para la edad (correspondiente en este caso a incrementos de 10 años) es de 1.16 con un IC en el análisis univariante. Esto significa que la edad, considerada como factor único, no tiene un efecto significativo (no es un factor de riesgo dado que el IC contiene el valor 1). El OR para la edad es de 1.54 con un IC en el análisis multivariante. Esto significa que la edad, teniendo en cuenta el resto de factores, no tiene un efecto significativo. En este caso, el OR está ajustado por el posible efecto del resto de variables.

Ejemplo de interpretación El OR para el sexo (Mujer respecto a Hombre) es de 2.98 (IC ) en el análisis univariante. Por lo tanto, en este caso las mujeres presentarían un riesgo significativamente más elevado que los hombres. El IC sin embargo es amplio lo que indica posibles problemas. El análisis multivariante, en este caso, proporciona un OR de (IC ). Este resultado es claramente inadecuado. Los autores deberían reconsiderar si el modelo es adecuado.

Ejemplo de interpretación En este caso, puede haber un problema con la variable Hunt-Hess ya que tanto en el análisis univariante como en el multivariante da IC muy amplios y claramente inadecuados. En ausencia de análisis posteriores, es muy aventurado admitir los resultados de este análisis. Por lo tanto, las conclusiones del trabajo son muy discutibles ya que se basan en un análisis de regresión logística que incluye resultados muy discutibles.