Cuando se estratificó por categorías de uso de fármacos, tanto el nuevo uso de IECA/ARB como el uso continuado tras el alta hospitalaria se asociaron con una menor mortalidad en comparación con el no uso de IECA/ARB, pero (¡obsérvese esto!) dejar de usar un IECA/ARB prescrito antes del ingreso hospitalario se asoció con un aumento de la mortalidad (HR, 1,23; IC del 95%, 1,17-1,30). Las pruebas de interacción entre el uso de IECA/ABR después de la IRA y los resultados en función de las comorbilidades basales, a mi entender, no mostraron nada informativo, y no hubo diferencias en los resultados dependiendo de la prescripción inmediata o posterior de IECA/ARB tras el alta por IRA

Discusión

Definición de IRA

Reproducir la definición KDIGO de IRA en los datos recogidos de forma rutinaria es un reto difícil, ya que a los pacientes no se les miden regularmente los niveles de creatinina y la línea de base puede ser difícil de definir. Este estudio utiliza una buena metodología, pero sigue habiendo limitaciones. En primer lugar, imagínese el grado de clasificación errónea que puede producirse por tener sólo dos creatininas, una de referencia y otra en el hospital. Los pacientes que rara vez son atendidos en atención primaria sólo se someten a análisis de sangre cuando están enfermos, por lo que es probable que el nivel de creatinina sea más alto que el de referencia, lo que llevaría a una subestimación de la IRA. Por otro lado, los pacientes que tienen un control ambulatorio regular se someten a análisis de sangre rutinarios y tendrán una medida más «real» de la función renal basal. La clasificación errónea en epidemiología no es un problema demasiado importante a menos que esté relacionada con la exposición, pero en este estudio bien podría serlo: los usuarios anteriores de IECA/ARB probablemente tengan análisis de sangre más frecuentes y podrían ser más propensos a activar la definición de IRA.

Otra cuestión es el paciente con ERC progresiva ambulatoria. En este caso, el uso de la creatinina sérica media antes del ingreso en comparación con los niveles en el hospital puede desencadenar la definición de IRA cuando en realidad hay un deterioro constante de la función renal en lugar de IRA. Esto es, por supuesto, importante cuando los eventos renales posteriores son un resultado.

En realidad, sería bueno ver información sobre el número de pruebas de creatinina que componen la definición de IRA. A veces los análisis de sensibilidad utilizando la última creatinina antes del ingreso, o la mediana, o restringiendo a las personas con más de un cierto número de análisis de sangre puede ser útil para entender el impacto de la definición de AKI en los resultados generales del estudio.

Definición de la exposición

Además, definir el uso de medicamentos a partir de los datos de prescripción de rutina tiene problemas bien reconocidos. El principal es que los pacientes pueden no estar tomando realmente los medicamentos. Cuántas veces has visto a un paciente ambulatorio que ha recogido su prescripción rutinaria previa al alta y le dices que deje de tomar uno o varios de los medicamentos? Esas personas serían clasificadas como usuarios en este estudio – recuerde que sólo han tenido que recoger una prescripción de IECA/ARB en los 6 meses posteriores al ingreso para ser clasificados como usuarios (y de forma similar antes). Esto significa que hay una clasificación errónea sustancial de si los pacientes están realmente tomando los medicamentos.

Para entender el estudio de forma más completa sería útil conocer el número medio de recetas y cuántas personas fueron clasificadas como usuarios de AKI después de una sola. El uso de los fármacos se actualizó en el tiempo para que las personas pasaran de no usuarios a usuarios después de que se les recetaran los fármacos. Sin embargo, un análisis de sensibilidad ajustado por la duración del uso de IECA/ARB después de la IRA, o el tiempo actualizado para dejar los medicamentos podría haber ayudado a mostrar el impacto real de estos medicamentos.

Definición del resultado

Decidir cuáles deberían ser los resultados en este estudio debe haber sido difícil. En última instancia, la mortalidad total es lo que más nos importa como clínicos. Sin embargo, la mortalidad total es un resultado complicado, ya que podríamos anticipar que los fármacos impactarían en algunas pero no en todas las causas de muerte. En un ensayo clínico, los IECA/ARB deberían reducir la mortalidad cardiovascular, pero en un estudio en el que se comparen usuarios y no usuarios se podría ver que las causas de muerte cardiovascular son mayores en los usuarios de IECA/ARB debido a la confusión por indicación, un problema importante de la farmacoepidemiología. Por el contrario, los IECA/ARB suelen suspenderse en pacientes frágiles y próximos a la muerte, por lo que en los estudios observacionales la mortalidad no cardiovascular suele ser menor en los usuarios de IECA/ARB que en los no usuarios, pero no por razones causales. La combinación de todas las causas de mortalidad hace que la contribución de estas diversas fuentes de sesgo sea compleja de separar.

El resultado secundario tampoco es sencillo. No me queda claro por qué se incluyó la insuficiencia cardíaca congestiva con otras causas renales cuando la insuficiencia cardíaca es una indicación tan importante para los medicamentos fuera de la enfermedad renal. Se podría anticipar que los resultados de la insuficiencia cardíaca congestiva serían más altos en los usuarios de IECA/ARB previos en comparación con los no usuarios y la tabla 2 sugiere que esto es cierto: el HR ajustado para la insuficiencia cardíaca congestiva comparando los usuarios con los no usuarios es de 1,69 (IC del 95%: 1,18-2,41), un tamaño del efecto más alto que para otros componentes del resultado renal (pero tenga en cuenta que aquí estamos llegando a un número pequeño de resultados, por lo que este análisis sólo se ajusta por edad y sexo).

Por último, hay que tener en cuenta que los resultados renales post-IRA se definen por la codificación y no por los niveles de creatinina sérica. Aunque esto tiene ventajas, también crea fuentes potenciales de sesgo. Por ejemplo, los pacientes con insuficiencia cardíaca que toman IECA/ARB tienen más probabilidades de someterse a análisis de sangre que los que no los toman, por lo que pueden acabar siendo diagnosticados e ingresados con IRA que los que no lo hacen.

Otras cuestiones

Hay un par de cuestiones más que merece la pena mencionar. La primera es que los pacientes tuvieron que sobrevivir durante dos años de seguimiento tras el ingreso por IRA. Es probable que esta sea una forma de evitar que los resultados estén muy influenciados por el cese de la medicación en los pacientes más frágiles, y de proporcionar información sobre los resultados a largo plazo. Sin embargo, sabemos que se trata de un grupo de personas muy enfermas y con una alta mortalidad, por lo que examinar sólo a los que sobrevivieron durante 2 años limita la generalización de los resultados a la práctica habitual. Del mismo modo, excluir a los pacientes cuyo FGe descendió a <15mls/min/1,73m2 en el hospital, independientemente de la recuperación posterior, limita la generalización al grupo de pacientes más enfermos que atendemos.

Otra limitación es la falta de información sobre la función renal tras la IRA. Las personas con una mala recuperación o con niveles altos de potasio tienen más probabilidades de que no se les inicie o reinicie un IECA/ARB, pero también es más probable que tengan malos resultados. Esto no es un factor de confusión -está en la vía causal- por lo que los autores hicieron bien en no intentar ajustarlo. No obstante, sería útil ver información sobre la función renal de los usuarios y no usuarios de IECA/ARB después de la IRA, y dentro de las clases de patrones de uso de fármacos.

Conclusión: mi opinión

Este es un artículo inmensamente complejo en el que los autores han hecho un gran esfuerzo para que la información sea clínicamente relevante y lo más sólida posible. Sin embargo, para mí no aporta información que vaya a cambiar mi práctica clínica.

Como se ha mencionado, el emparejamiento de la puntuación de propensión proporciona un equilibrio para los factores de confusión medidos, pero aquí hay un gran potencial para las variables no medidas, en particular relacionadas con la fragilidad. Por lo tanto, el resultado primario de la mortalidad global podría explicarse porque aquellos a los que se les prescribió un IECA/ARB después de una IRA están menos enfermos que los que no lo están (apoyado por el hecho de que dejar de usar un IECA o ARB prescrito antes del ingreso hospitalario se asoció con un aumento de la mortalidad (HR, 1,23; IC del 95%, 1,17-1,30)). Del mismo modo, los pacientes que siguen tomando los fármacos después de la IRA son presumiblemente los que tienen un alto riesgo de sufrir resultados de insuficiencia renal y cardíaca, por lo que no es sorprendente que éstos aumenten en comparación con los no usuarios. La información crítica que necesitamos – lo que ocurre con las personas en las que hay un equilibrio sobre el reinicio de IECA/ARB después de la IRA no está claro en este estudio, y tal vez sólo puede ser abordado por un ensayo clínico, algo en lo que puedo estar firmemente de acuerdo con los autores.

Por último, aquí hay un experimento de pensamiento. Como nefrólogos nos hemos obsesionado con una definición arbitraria de IRA que es difícil de operativizar en los datos de rutina. Imagina que este estudio se repitiera con un ingreso tras un accidente de tráfico en lugar de una IRA (¡supongamos que fuera leve, sin IRA asociada!). ¿Puedes convencerte de que los resultados serían diferentes?