Desenvolvimento e validação de uma equação de predição da força de preensão palmar em pacientes com insuficiência cardíaca e sua utilização como marcador prognóstico

Abstract

Introdução: A força de preensão palmar (FPP) tem sido destacada como um indicador prognóstico relevante na insuficiência cardíaca associando-se à maior mortalidade e reinternações. Entretanto, não existem valores ou equações de referência específicas para essa população, podendo limitar sua aplicação na prática clínica. Objetivo: Este estudo se propôs a A) desenvolver e validar uma equação para a predição da FPP em pacientes com insuficiência cardíaca estável e B) testar a aplicabilidade da equação como ferramenta preditiva de mortalidade na insuficiência cardíaca agudamente descompensada (ICAD). Métodos: A) Estudo transversal com pacientes com insuficiência cardíaca estável e diagnóstico há pelo menos três meses. A FPP máxima foi coletada de três medidas a partir do dinamômetro Jamar. Dados clínicos foram coletados e a avaliação antropométrica foi realizada, incluindo peso, altura, dobra cutânea tricipital e circunferência do braço e panturrilha. A seguir, a amostra foi aleatoriamente dividida em 2/3 para derivar e 1/3 para validar a equação de predição da FPP, a partir de variáveis associadas dentro de um modelo de regressão multivariada. B) Estudo de coorte com pacientes com ICAD (amostra independente), avaliados até 72 horas da admissão. Aplicou-se a equação validada para inferir a FPP em um cenário de compensação e comparar com essa mesma força coletada na chegada à internação. A variação entre a FPP predita pela equação e a força real foi avaliada como fator prognóstico para mortalidade em 90 dias. Adicionalmente foi avaliada a relação com prognóstico para outros critérios de classificação da FPP: percentis 10 e 50 da tabela de referência para brasileiros adultos, percentis 10 e 50 da tabela de referência para norte-americanos com idades entre 18 e 85 anos, pontos de corte para fragilidade e sarcopenia. Resultados: Os pacientes em ambos os estudos eram predominantes homens, idosos e de cor branca. A) A amostra de insuficiência cardíaca estável contemplou 288 pacientes (200 para derivação e 88 para validação, sem diferenças basais significativas). A equação derivada incluiu, como variáveis, gênero, idade, altura, circunferência da panturrilha e classe funcional New York Heart Association. Quando aplicada à amostra de validação, a FPP predita subestimou a força real em 0,68 ± 8,93 kg. O coeficiente de correlação de Pearson e intraclasse foi de 0,69 e 0,79 (IC 95%, 0,69 a 0,86; P-valor< 0,001; boa concordância), respectivamente. B) A equação validada foi aplicada em uma amostra de 307 pacientes com ICAD, com uma mediana da fração de ejeção de 30% (IQR 24 a 45), e internação de 8 dias (IQR 4 a 15). A variação percentual entre a FPP predita e a força real foi correlacionada com mortalidade em 90 dias: pacientes com redução da FPP ≥ 10% apresentaram um risco 3,7 vezes maior (IC 95%, 1,4 a 9,9; P-valor = 0,008), sendo a maior diferença de risco observada entre critérios de classificação. Entre os demais critérios de classificação avaliados, demonstraram associação com mortalidade o percentil 10 para adultos brasileiros saudáveis, ponto de corte da FPP para fragilidade e sarcopenia. Conclusões: A) A equação de predição da FPP é válida para gerar valores de referência em pacientes com insuficiência cardíaca estáveis. B) Foi possível sua aplicabilidade em um contexto de ICAD com implicações diretas para o prognóstico.

Introduction: Handgrip strength (HGS) has been highlighted as a relevant prognostic indicator in heart failure, associated with increased mortality and hospital readmissions. However, there are no specific reference values or equations for this population, which may limit its application in clinical practice. Objective: This study aimed to A) develop and validate an equation for predicting HGS in patients with stable heart failure and B) test the applicability of this equation as a predictive tool for mortality in acute decompensated heart failure (ADHF). Methods: A) A cross-sectional study was conducted with patients diagnosed with stable heart failure for at least three months. The maximum HGS was collected from three measurements using the Jamar dynamometer. Clinical data were collected, and anthropometric assessments were performed, including weight, height, triceps skinfold thickness, and arm and calf circumferences. The sample was randomly divided into two-thirds for equation derivation and one-third for validation, using a multivariate regression model based on associated variables. B) A cohort study was conducted with an independent sample of ADHF patients evaluated within 72 hours of hospital admission. The validated equation was applied to estimate HGS in a compensated scenario and compared with the measured HGS upon admission. The variation between predicted and observed HGS was assessed as a prognostic factor for 90-day mortality. Additionally, its relationship with other HGS classification criteria was assessed: 10th and 50th percentiles from the Brazilian adult reference table, 10th and 50th percentiles from the U.S. reference table for individuals aged 18–85 years, and cutoff points for frailty and sarcopenia. Results: Patients in both studies were predominantly male, elderly, and self-identified as white. A) The stable heart failure sample included 288 patients (200 for derivation and 88 for validation, with no significant baseline differences). The derived equation incorporated variables such as gender, age, height, calf circumference, and New York Heart Association functional class. When applied to the validation sample, the predicted HGS underestimated the observed strength by 0.68 ± 8.93 kg. Pearson and intraclass correlation coefficients were 0.69 and 0.79 (95% CI, 0.69 to 0.86; P-value < 0.001; good agreement), respectively. B) The validated equation was applied to 307 ADHF patients with a median ejection fraction of 30% (IQR: 24–45) and a median hospital stay of 8 days (IQR: 4–15). The percentage variation between predicted and observed HGS correlated with 90-day mortality: patients with a ≥10% reduction in HGS had a 3.7-fold higher risk (95% CI, 1.4 to 9.9; P-value = 0.008), with the greatest risk difference observed across classification criteria. Other HGS classification criteria associated with mortality included the 10th percentile for healthy Brazilian adults, as well as cutoff points for frailty and sarcopenia. Conclusions: A) The HGS prediction equation is valid for generating reference values in patients with stable heart failure. B) Its applicability in an ADHF context is feasible, with direct implications for prognosis.