Rendimiento de un algoritmo basado en ecografía cardiopulmonar a la cabecera del paciente (POCUS) para el diagnóstico de insuficiencia cardiaca aguda en pacientes que consultan en urgencias por disnea aguda

espanolObjetivos. La ecografia cardiopulmonar puede ser util para diagnosticar insuficiencia cardiaca aguda (ICA). Se evaluo el rendimiento diagnostico de un algoritmo basado en ecografia cardiopulmonar a la cabecera del paciente (POCUS) para el diagnostico de ICA en pacientes que consultan en urgencias por disnea aguda. Metodo. Se evaluo prospectivamente una muestra de conveniencia de pacientes con disnea aguda en dos servicios de urgencias hospitalarios (SUH). El algoritmo POCUS incluia la ecografia pulmonar y tres mediciones ecocardiograficas realizadas en un plano apical de cuatro camaras. Se midio el MAPSE (desplazamiento sistolico del plano del anillo mitral), doppler de flujo mitral y doppler tisular en el anillo mitral lateral. El diagnostico final fue asignado por dos medicos ciegos entre si y a los hallazgos ecograficos. Resultados. Se incluyeron 103 pacientes adultos, la edad media fue 73 (12) anos, 51 (50%) mujeres. El diagnostico final fue ICA en 42 (41%) pacientes. La concordancia entre asignadores fue buena para el diagnostico de ICA (k = 0,82). El algoritmo asigno un diagnostico en 76 (74%) pacientes, 57 (85%) estaban en ritmo sinusal. El rendimiento diagnostico del algoritmo de los 76 pacientes categorizados mostro un area bajo la curva de 0,94 (IC 95%: 0,88-1,00), sensibilidad 96% (IC 95%: 78-100%), especificidad 93% (IC 95%: 8-98%), valor predictivo positivo 85% (IC 95%: 67-100%), valor predictivo negativo 98% (IC 95%: 88-100%). Conclusion. El rendimiento de un algoritmo basado en ecografia cardiopulmonar POCUS fue bueno para diagnosticar ICA en pacientes que consultan en urgencias por disnea aguda. EnglishBackground and objective. Cardiopulmonary ultrasound imaging can be useful for diagnosing acute heart failure (AHF). We aimed to evaluate the diagnostic performance of an algorithm based on point-of-care ultrasound (POCUS) in patients coming to the emergency department with acute dyspnea. Methods. Prospective analysis of a convenience sample of patients with acute dyspnea in 2 hospital emergency departments. The POCUS algorithm included lung ultrasound findings and 3 echocardiographic measurements taken from an apical view of 4 chambers: mitral annular plane systolic excursion, Doppler mitral flow velocity, and tissue Doppler imaging of the lateral mitral annulus. The definitive diagnosis was made by 2 physicians blinded to the POCUS findings. Results. A total of 103 adult patients with a mean (SD) age of 73 (12) years were included; about half (51 patients) were women. Forty-two patients (41%) were finally diagnosed with AHF. Interindividual agreement on the physicians’ diagnoses was good (k = 0.82). The POCUS algorithm assigned an AHF diagnosis to 76 patients (74%); 56 of them (85%) were in sinus rhythm. The diagnostic performance indicators for the algorithm were as follows: area under the receiver operating characteristic curve, 0.94 (95% CI, 0.88–1.00); sensitivity 96% (95% CI, 78%–100%); specificity, 93% (95% CI, 8%–98%); positive predictive value, 85% (95% CI, 67%–100%); negative predictive value, 98% (95% CI, 88%–100%). Conclusion. The POCUS-based algorithm for diagnosing AHF performed well in patients coming to the emergency department with acute yspnea.