Los biomarcadores diagnostican con precisión la enfermedad de Alzheimer

  • Cada uno de estos tres biomarcadores plasmáticos (Aβ42, oligómero Aβ y tau) muestra un buen rendimiento para distinguir pacientes con enfermedad de Alzheimer de individuos cognitivamente sanos.

Relevancia

  • Faltan pruebas de diagnóstico fiables, no invasivas y rentables para la enfermedad de Alzheimer.

Resultados fundamentales

  • Para diferenciar a los pacientes con enfermedad de Alzheimer de los individuos no afectados, las odds ratio (OR) de diagnóstico fueron las siguientes:
    • Aβ42: 32,2 (sensibilidad, 88 %; especificidad, 81 %).
    • Oligómero Aβ: 29,1 (sensibilidad, 80 %; especificidad, 88 %).
    • Tau: 52,1 (sensibilidad, 90 %; especificidad, 87 %).
  • La heterogeneidad en el rendimiento diagnóstico de los biomarcadores se explicó por el método analítico utilizado (p=0,01).
  • Al evaluar la tau plasmática, el rendimiento diagnóstico fue mejor con la reducción inmunomagnética que con la matriz de una sola molécula.
  • Para diferenciar a los pacientes con deterioro cognitivo leve amnésico de los individuos no afectados, las OR de diagnóstico fueron las siguientes:
    • Aβ42: 60,4 (sensibilidad, 86 %; especificidad, 90 %).
    • Tau: 49,1 (sensibilidad, 79 %; especificidad, 94 %).

Diseño del estudio

  • Revisión sistemática y metanálisis de 17 estudios con 2.083 participantes (edad media, 62-82 años) que evaluaron la precisión diagnóstica de los biomarcadores sanguíneos.
  • Media del miniexamen del estado mental de los pacientes con enfermedad de Alzheimer: 4,0-22,2.
  • Principales resultados: rendimiento diagnóstico para enfermedad de Alzheimer y deterioro cognitivo leve amnésico.
  • Financiación: ninguna.

Limitaciones

  • Los estándares de referencia de diagnóstico diferían entre los estudios.
  • Pocos estudios evaluaron la progresión del deterioro cognitivo leve amnésico a la enfermedad de Alzheimer.
  • Múltiples proteínas tau combinadas para el análisis de tau.

Chen YR, Liang CS, Chu H, Voss J, Kang XL, O’Connell G, Jen HJ, Liu D, Shen SH, Chou KR. Diagnostic Accuracy of Blood Biomarkers for Alzheimer’s Disease and Amnestic Mild Cognitive Impairment: A Systematic Review and Meta-Analysis. Ageing Res Rev. 2021 Aug 12 [Epub ahead of print]. doi: 10.1016/j.arr.2021.101446. PMID: 34391944

En la Consulta del Dr. D. Escribano, se siguen pacientes mayores con deficit cognitivo y patologias asociadas relacionadas con la Medicina Interna General y la Patología Respiratoria en particular.

Solicite consulta llamando a Tfo 985867111 o al 610996887

ERS 2021 — La nariz electrónica puede detectar un trasplante de pulmón fallido

Conclusión práctica

  • Una nariz electrónica puede ser capaz de detectar cuándo un trasplante de pulmón está empezando a fallar, con una exactitud favorable.
  • Genera una “huella respiratoria” única mediante el análisis del patrón de compuestos orgánicos volátiles en el aire exhalado, al tiempo que realiza ajustes por el aire ambiental inhalado.

Relevancia

  • La disfunción crónica del aloinjerto pulmonar afecta a ~50 % de los receptores de trasplante de pulmón cinco años después del trasplante y se asocia con una mala supervivencia a largo plazo.

Diseño del estudio

  • En un estudio transversal se analizó, utilizando una nariz electrónica, el perfil del aliento exhalado de los receptores de trasplante de pulmón estables y de los receptores de trasplante de pulmón con disfunción crónica del aloinjerto pulmonar.
  • La nariz electrónica que se utilizó en este estudio fue la SpiroNose desarrollada por Breathomix.
  • Financiación: Fundación Erasmus MC Thorax.

Resultados fundamentales

  • Se incluyó a 91 receptores de trasplante de pulmón bilateral en el seguimiento ambulatorio (el 47 %, hombres; mediana de edad: 59 años; mediana del tiempo transcurrido desde el trasplante: 3,6 años).
  • La nariz electrónica fue capaz de diferenciar con eficacia entre los receptores de trasplante de pulmón estables (n = 68) y los receptores de trasplante de pulmón con disfunción crónica del aloinjerto pulmonar (n = 23; área bajo la curva: 0,874; IC del 95 %: 0,796-0,952).
  • Los valores globales en exactitud, sensibilidad y especificidad de la nariz electrónica en la diferenciación entre los receptores de trasplante de pulmón estables y los receptores de trasplante de pulmón con disfunción crónica del aloinjerto pulmonar fueron del 86 %, el 88 % y el 78 %, respectivamente.

Limitaciones

  • Se trata de un estudio preliminar con un tamaño de la muestra pequeño.
  • Falta una cohorte de validación.

Comentario del experto

El Dr. Stefano Elia, Director de la Asamblea 8 de la Sociedad Respiratoria Europea: cirugía torácica y trasplantes, quien no participó en la investigación, comentó en un comunicado de prensa: “Este es un estudio interesante que muestra las emocionantes posibilidades de la combinación de la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías para el beneficio de los pacientes. Todo lo que pueda ayudarnos a detectar cuándo está empezando a fallar un trasplante de pulmón o incluso a predecirlo antes de que ocurra marcará una diferencia real para los desenlaces en este grupo de pacientes”.

Wijbenga N et al. Electronic nose for detecting chronic lung allograft dysfunction in lung transplant recipients. Presentation ID 2914. Session: Optimising outcomes of lung transplantation: how to move forward? Presented at the European Respiratory Society (ERS) Virtual International Congress 2021 on 7 September 2021.

ERS 2021 — El cribado respaldado por la inteligencia artificial puede ayudar a la detección temprana del cáncer de pulmón

Conclusión práctica

  • Un algoritmo de inteligencia artificial puede ser capaz de detectar lesiones malignas de cáncer de pulmón en las exploraciones mediante tomografía computarizada (TAC) un año antes de su diagnóstico.

Relevancia

  • El cáncer de pulmón con frecuencia se diagnostica en un estadio avanzado, cuando las opciones de tratamiento son limitadas y el pronóstico es desfavorable.
  • Además, el cribado presenta un reto para los radiólogos, que necesitan revisar de forma individual cientos de imágenes en cada TAC para detectar las lesiones sospechosas.

Diseño del estudio

  • Los investigadores entrenaron un programa de inteligencia artificial utilizando las TAC de 888 pacientes, que examinaron diversos radiólogos para identificar lesiones sospechosas.
  • El programa se entrenó además en una cohorte de 1.179 pacientes con neoplasia maligna de nódulos confirmada mediante biopsia identificados en el ensayo nacional de cribado pulmonar.
  • Se obtuvieron dos TAC de los pacientes con un año de diferencia y a 177 pacientes se les diagnosticó cáncer de pulmón confirmado mediante biopsia después de su última exploración en el ensayo.
  • Financiación: Beca de la Agencia Nacional de Investigación francesa.

Resultados fundamentales

  • El programa de inteligencia artificial logró identificar el 75 % de todos los nódulos anotados de 1.179 pacientes, incluyendo un 68 % de los 2.352 nódulos benignos.
  • El programa identificó 172 de los 177 tumores malignos en las TAC, lo que se traduce en una tasa de detección del 97 %.
  • Los 5 tumores que el programa no detectó estaban situados junto al mediastino, donde suele ser difícil detectarlos.
  • Cuando se probó el programa en exploraciones por TAC realizadas un año antes del diagnóstico de cáncer de pulmón, se identificaron 152 nódulos malignos entre los 157 nódulos sospechosos.

Limitaciones

  • Es probable que el programa también detecte un gran número de áreas sospechosas que no son cancerosas (resultados positivos falsos).

Comentario del experto

Benoît Audelan, de la Université Côte d’Azur (Francia), que participó en el estudio, declaró en un comunicado de prensa: “El cribado del cáncer de pulmón significaría que se obtienen muchas más TAC y no tenemos suficientes radiólogos para revisarlas todas. Por eso necesitamos desarrollar programas informáticos que puedan ayudar. En nuestro estudio se muestra que este programa puede detectar posibles signos de cáncer de pulmón hasta un año antes. El objetivo de nuestra investigación no es sustituir a los radiólogos, sino ayudarles dándoles una herramienta que pueda detectar los primeros signos de cáncer de pulmón”.

Audelan B et al. Validation of lung nodule detection a year before diagnosis in NLST dataset based on a deep learning system. Presentation ID 4317. Session: New clinical and biological developments in lung cancer. Presented at the European Respiratory Society (ERS) Virtual International Congress 2021 on 8 September 2021.

Detección de neumonías COVID-19 mediante la visión por computador

Actualmente, con los test rápidos de antígenos y las PCR, el personal sanitario tiene unas muy buenas herramientas para diagnosticar la COVID-19, siempre y cuando el virus SARS-CoV-2 esté en el interior del organismo del paciente. Sin embargo, estas pruebas diagnósticas tienen algunos inconvenientes, entre los que se encuentran los siguientes: primero, cuando los pacientes sufren neumonía como consecuencia de la COVID-19, estas pruebas no brindan información sobre la extensión y la gravedad de la infección pulmonar, y segundo, una vez que el virus es eliminado por el sistema inmunológico, ambas pruebas darán negativas, incluso si el paciente padece la denominada COVID persistente y está todavía afectado por la neumonía, una condición que puede extenderse durante semanas.

Por lo tanto, para obtener una perspectiva más completa de la gravedad de la enfermedad, los médicos deben utilizar técnicas de imagen como la tomografía axial computarizada (TAC) para visualizar el estado de los pulmones del paciente. Pero, a pesar del aumento en la precisión de los diagnósticos en la detección de la COVID-19 mediante el uso de imágenes de TAC, el tiempo de análisis de las imágenes requerido para interpretar los volúmenes de los TAC en 3D y extraer las propiedades morfológicas de la lesión puede aumentar sustancialmente la carga de trabajo de los radiólogos. Es por ello necesario desarrollar herramientas computacionales que permitan realizar dichos análisis en un tiempo razonable y compatible con la práctica clínica.

El papel de la Visión por Computador en el diagnóstico de la COVID-19

La visión por computador es una rama de la Inteligencia Artificial, que consiste en desarrollar herramientas computacionales para adquirir, procesar, analizar y comprender las imágenes del mundo real con el fin de producir información que pueda ser tratada de manera automatizada por un ordenador, siendo la imagen médica uno de los campos donde más se utiliza, ya que puede ayudar a reducir sensiblemente el tiempo de análisis e interpretación de las imágenes y ayudar al personal médico a hacer diagnósticos más precisos en intervalos de tiempo menores, algo de vital información en el caso de la COVID-19, que por momentos estuvo a punto de colapsar los servicios hospitalarios y de urgencias de España y el resto del mundo .

Por ello, investigadores del Centro de Visión por Computador (CVC), la Universidad de Barcelona (UB) y Eurecat – Centro Tecnológico de Cataluña, han desarrollado, utilizando estrategias de aprendizaje profundo o Deep Learning, un método automatizado para la detección y diagnóstico de la COVID-19 mediante el análisis de imágenes de TACs de tórax, en dónde estudiaron las áreas de mayor atenuación debidas al desplazamiento del aire por la presencia de líquido, al colapso de las vías respiratorias, la presencia de fibrosis otras solidificaciones dentro de los pulmones. Los muy prometedores resultados de este estudio han sido publicados a finales de agosto en la revista Computers in Biology and Medicine.

El procedimiento utilizado fue el siguiente: en primer lugar, el método desarrollado segmenta las TAC del tórax e identifica las regiones de las imágenes en las que se encuentran los pulmones para reducir el área de análisis en donde, posteriormente, se aplicará el algoritmo con el fin de detectar la presencia de neumonía provocada por el SARS-CoV-2 y, en caso de un hallazgo positivo, la imagen del TAC se procesará para identificar las áreas afectadas por la enfermedad. “En una TAC del tórax no aparecen solo los pulmones, aparecen otras estructuras, como las costillas, y órganos, como el corazón, que no son de interés cuando queremos estudiar la presencia de infección pulmonar por COVID-19. Por lo tanto, lo que nuestro método hace es identificar las regiones en donde aparece el pulmón, obviando todo lo demás, con lo cual el área que el algoritmo tiene que estudiar para determinar si hay infección por COVID-19 es menor, lo que permite que el análisis se haga de una manera más rápida y eficiente”, explicó para Univadis España, la Dra. Petia Radeva, investigadora del CVC y de la UAB y coordinadora de este estudio.

Resultados y conclusiones

Antes de poder utilizar este algoritmo en pacientes, fue necesario probarlo con TACs adquiridos durante el año y medio de pandemia. Para ello, los investigadores utilizaron 110 cortes de TACs y 79 volúmenes de TACs en los que se había detectado, por otras técnicas, infección por COVID-19 extraídos de tres repositorios de imágenes de acceso libre

Los resultados obtenidos mostraron una precisión promedio para la identificación de lesiones provocadas por el SARS-CoV-2 del 98,.7 %, no detectándose ningún falso positivo.

La robustez y la precisión de este trabajo abren una amplia gama de otras posibles aplicaciones de este método más allá de la COVID-19. Por ejemplo, “la red propuesta podría adaptarse, mediante un ajuste fino, para estudiar los casos graves de neumonía no-COVID, metástasis difusa u otras enfermedades pulmonares. Además, esta metodología también podría aplicarse para detectar y segmentar una gran variedad de órganos en otros campos del análisis de imágenes médicas”, razonó para Univadis España, Giuseppe Pezzano, investigador de Eurecat y la UB, primer autor del artículo. “Pero esto no quiere decir, bajo ningún concepto, que nuestro método podrá ser capaz en el futuro de detectar y diagnosticar por sí mismo enfermedades. Nuestro algoritmo, aspira a ser una herramienta de apoyo al personal médico para hacerle más fácil su labor y permitirles hacer diagnósticos más rápidos y precios, pero nunca eliminará al experto clínico”, concluyó para Univadis España el Dr. Vincent Rivas, investigador de Eurecat participante en el estudio.

Este trabajo fue financiado por la Generalitat de Cataluña a través del programa ACCIÓ-Eurecat, TIN2018-095232-B-C21, SGR-2017 1742, y el proyecto Greenhabit financiado por el programa EIT Digital. Ninguno de los autores declaró tener conflictos de interés.

Giuseppe Pezzano, Oliver Díaz, Vicent Ribas y Cols. CoLe-CNN+: Context learning – Convolutional neural network for COVID-19-Ground-Glass-Opacities detection and segmentation. Computers in Biology and Medicine, September 2021. doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104689. PMID: 34364263

Guía clínica sobre asma en niños (ERS, 2021)

La guía para el diagnóstico de asma en niños de 5 a 16 años fue publicada en abril de 2021 por la European Respiratory Society (ERS) en European Respiratory Journal.[1]

La European Respiratory Society (ERS) recomienda la espirometría como medio diagnóstico de primera opción en niños de 5 a 16 años de edad en los que se sospeche asma.

La ERS recomienda pruebas de reversibilidad con el broncodilatador como medida de diagnóstico de primera opción en todos los niños con un volumen espiratorio forzado en el primer segundo (FEV1) < límite inferior al normal (LLN) o < 80 % de lo previsto y/o FEV1/capacidad vital forzada (FVC) < LLN o < 80 % de lo previsto.

La ERS recomienda la medición de óxido nítrico exhalado (FeNO) como prueba de diagnóstico de primera opción en niños de 5 a 16 años de edad en quienes se sospeche asma.

La ERS recomienda no utilizar la variabilidad de la tasa de flujo espiratorio máximo como la única prueba objetiva primaria para diagnosticar asma en niños de 5 a 16 años.

La ERS recomienda no diagnosticar asma en niños de 5-16 años basándose solo en la historia clínica o tras una sola prueba objetiva anormal.

La ERS recomienda no basarse en la mejoría de los síntomas después de solo una prueba de tratamiento con medicación preventiva para diagnosticar asma en niños de 5 a 16 años.

La ERS recomienda no utilizar pruebas de punción cutánea como pruebas de diagnóstico para el asma en niños de 5 a 16 años.

La ERS recomienda una prueba de broncoprovocación directa con metacolina en niños de 5-16 años en quienes se sospecha asma cuando este diagnóstico no se pudo confirmar con las pruebas de primera opción.

La ERS recomienda una prueba de broncoprovocación indirecta utilizando una cinta ergométrica o un cicloergómetro en niños de 5 a 16 años de edad con sospecha de asma y síntomas relacionados con el ejercicio cuando no se pudo confirmar el diagnóstico de asma con las pruebas de primera opción.

Para más información, consulte asma pediátrica.
 

1. Gaillard EA, Keuhni CE, Turner S, et al. European Respiratory Society clinical practice guideline for the diagnosis of asthma in children aged 5–16 years. Eur Respir J. 2021 Apr 19. https://erj.ersjournals.com/content/erj/early/2021/04/16/13993003.04173-2020.full.pdf

Fibrosis pulmonar idiopática: las pruebas de polisomnografía reducen las hospitalizaciones y la mortalidad

Conclusión práctica

  • En este estudio de cohortes poblacional. la hospitalización por causa respiratoria y la mortalidad por todas las causas disminuyeron en un 50 % en pacientes mayores con fibrosis pulmonar idiopática que se sometieron a pruebas de polisomnografía.

Relevancia

  • Según los autores: los hallazgos destacan “la importancia potencial” de incorporar en el manejo de la fibrosis pulmonar idiopática estas pruebas, el primer paso en el diagnóstico y tratamiento de los trastornos respiratorios relacionados con el sueño.

Diseño del estudio

  • Estudio de cohortes poblacional retrospectivo (2007-2019) de pacientes con fibrosis pulmonar idiopática (≥ 66 años).
  • Los que se sometieron a polisomnografía se compararon con los participantes de control que no lo hicieron, emparejados por puntuación de propensión.
  • Utilizando datos de 5.044 pacientes con fibrosis pulmonar idiopática en una base de datos administrativa de salud de Ontario, Canadá, los autores extrajeron 189 casos de fibrosis pulmonar idiopática y 189 controles de fibrosis pulmonar idiopática con puntuaciones de propensión emparejadas.
  • Financiación: Universidad de Toronto.

Resultados fundamentales

  • Tener polisomnografía se asoció con una disminución de:
    • 57 % en hospitalizaciones relacionadas con enfermedades respiratorias.
      • Hazard ratio (HR), 0,43 (p=0,003).
    • 51 % en mortalidad por todas las causas.
      • HR, 0,49 (p=0,004).
  • Los subgrupos con fibrosis pulmonar idiopática más grave presentaron una disminución aún mayor en las hospitalizaciones, pero no en la mortalidad por todas las causas.
  • Aquellos que se sometieron a polisomnografía y tuvieron ≥una hospitalización de causa respiratoria en el año anterior a la fecha índice, presentaron una reducción del 62 % en las hospitalizaciones posteriores de causa respiratoria:
    • HR, 0,38 (IC del 95 %, [IC 95 %] 0,15-0,99).
  • Aquellos que se sometieron a polisomnografía y tratamiento con corticoides sistémicos en el año anterior a la fecha índice tuvieron una reducción del 63 % en las hospitalizaciones posteriores de causa respiratoria:
    • HR, 0,37 (IC 95%, 0,14-0,94).

Limitaciones

  • Diseño observacional retrospectivo.

Vozoris NT, Wilton AS, Austin PC, Kendzerska T, Ryan CM, Gershon AS. Morbidity and mortality reduction associated with polysomnography testing in idiopathic pulmonary fibrosis: a population-based cohort study. BMC Pulm Med. 2021;21(1):185. doi: 10.1186/s12890-021-01555-x. PMID: 34078346
 

La diabetes y los trastornos del sueño pueden ser una combinación letal

  • Mitchel L. Zoler

Una sola pregunta sencilla sobre los hábitos de sueño a personas con diabetes identificó en la base de datos del Biobanco del Reino Unido a un subgrupo con una tasa de mortalidad de casi el doble durante un seguimiento de cerca de nueva años: el de quienes contestaron que por lo general tenían trastornos del sueño.[1]

La pregunta fue: ¿Nunca, raras veces, a veces o por lo general, tiene problemas para quedarse dormido, o se despierta en medio de la noche?

Adultos del Biobanco del Reino Unido con alguna forma de diabetes autonotificada o uso de insulina que contestaron que por lo general tenían trastornos del sueño tuvieron tasa de mortalidad un 87 % significativamente más alta que quienes no tenían diabetes y contestaron que nunca o raras veces tenían trastornos del sueño, en un modelo completamente ajustado con seguimiento promedio de 8,9 años, tal y como informaron en Journal of Sleep Research Kristen L. Knutson, Ph. D., y sus coautores.

La mortalidad en los informantes que refirieron alteraciones del sueño frecuentes pero que no tenían diabetes fue un 11 % más elevada que en aquellos sin trastornos frecuentes del sueño. Por otra parte, los que tenían diabetes sin trastornos frecuentes del sueño tuvieron tasa de mortalidad un 67 % más alta, en comparación con quienes no tenían diabetes. Ambas diferencias fueron estadísticamente significativas en un modelo que se ajustó por edad, sexo, grupo étnico, tabaquismo, duración del sueño, índice de masa corporal y otras covariables.

Los hallazgos parecen indicar que la diabetes y los trastornos frecuentes del sueño actúan de forma más o menos aditiva para aumentar el riesgo de mortalidad, comentó Knutson, epidemióloga especializada en medicina del sueño en la Universidad de Northwestern, en Chicago, Estados Unidos. Añadió que en base en estos hallazgos, los médicos deberían tener en cuenta preguntar cada año a los pacientes con diabetes esta cuestión clave sobre la frecuencia de sus trastornos del sueño.

Deberían luego dar seguimiento a los pacientes que refieren trastornos habituales derivándolos a una clínica de sueño para evaluar algún trastorno del sueño, como insomnio o apnea del sueño. La apnea del sueño en especial es “muy frecuente en pacientes con diabetes de tipo 2“, señaló Knutson.

Hay necesidad de “difundir el conocimiento” sobre la diabetes y el trastorno del sueño

El estudio realizado por Knutson y sus colaboradores “es uno de los más grandes basados en la población” en examinar la relación entre trastornos del sueño, diabetes y mortalidad, comentó la Dra. Sirimon Reutrakul, endocrinóloga y especialista en diabetes en el Universidad del Hospital de Illinois, en Chicago, Estados Unidos.

“Este estudio resalta los efectos perjudiciales de los trastornos del sueño en personas con o sin diabetes, y se suma a los efectos de los trastornos del sueño, como los síntomas de insomnio. Las personas con diabetes suelen tener trastornos del sueño. La apnea obstructiva del sueño es muy común en personas con diabetes, y los síntomas de insomnio podrían presentarse en individuos con apnea obstructiva del sueño o podrían ser un problema diferente”, indicó la Dra. Reutrakul. Las alteraciones del sueño pueden originarse por efectos directos de la diabetes, como nicturia, preocupación en torno a los valores de glucemia, dolor, síntomas depresivos y ansiedad, o pueden ser consecuencia de trastornos concomitantes que interfieren en el sueño.

“Es prudente preguntar a los pacientes con diabetes sobre sus patrones de sueño”, destacó la Dra. Reutrakul, y estuvo de acuerdo con la pregunta específica que Knutson recomendó hacer a los pacientes. Otros aspectos de la calidad del sueño que podrían ser útiles para un diagnóstico son la duración y el horario del sueño, así como los ronquidos. “Algunos médicos hacen estas preguntas, pero necesitamos difundir este conocimiento”.

La Dra. Reutrakul recomendó que antes de derivar a pacientes a una clínica del sueño, los médicos evalúen también posibles factores desencadenantes, como el control inadecuado de la glucemia, el dolor y la ansiedad, y que también aconsejen buenas estrategias de higiene de sueño como la que recomienda la Sleep Foundation.

Los trastornos del sueño “son muy prevalentes” en adultos de Reino Unido

El Biobanco del Reino Unido inscribió un poco más de 500.000 personas de 37 a 73 años de edad durante el periodo de 2006 a 2010, y 487.728 tenían datos disponibles que permitieron su inclusión en el análisis. Ese grupo tenía edad promedio de 57 años de edad, el 54 % pertenecía al sexo femenino, el 94 % era de raza caucásica y su índice de masa corporal promedio era de 27 a 28 kg/m2.

Más de una cuarta parte de los participantes refirió tener alteraciones “habituales” del sueño, demostrando que las alteraciones del sueño son “muy prevalentes” en residentes de Reino Unido, señalaron los autores. Poco menos de una cuarta parte de los sujetos informó que nunca o raras veces tenía trastornos del sueño, y la mitad restante de los sujetos dijo que “a veces” los experimentaba.

Además, el 69 % refirió no tener diabetes ni trastornos del sueño frecuentes, el 26 % tuvo trastornos del sueño frecuentes, pero no diabetes, el 3 % tenía diabetes, pero no trastornos del sueño frecuentes, y el 2 % tenía diabetes junto con trastornos del sueño frecuentes.

Durante el seguimiento promedio de 8,9 años, 19.177 personas fallecieron por cualquier causa (4 %) y 3.874 de estos decesos implicaron enfermedades vasculares como causas. Pese a la asociación significativa de la diabetes y los trastornos del sueño frecuentes con mayor tasa de mortalidad por todas las causas, la misma combinación no demostró vínculo significativo con la mortalidad cardiovascular en el modelo ajustado completo del estudio. Esto puede deberse a que las “alteraciones frecuentes del sueño pueden dar lugar a diversas causas de muerte”, señaló Knutson.

La información recopilada por el Biobanco del Reino Unido no permitió a los investigadores distinguir entre la diabetes de tipo 1 y la de tipo 2.

“Los hallazgos indican que independientemente de la causa del trastorno del sueño, notificar alteraciones del sueño frecuentes es una señal importante de un riesgo elevado de mortalidad. Por consiguiente, los médicos han de investigar más estos síntomas, en particular en pacientes a los que también se les ha diagnosticado diabetes. Este es el primer estudio en examinar el efecto de la combinación de insomnio y diabetes sobre el riesgo de mortalidad”, afirmaron Knutson y sus coautores.

Sin embargo, Knutson resaltó que “los problemas de sueño son importantes para todos, no solo para las personas con diabetes”.

Knutson, sus coautores y la Dra. Reutrakul han declarado no tener ningún conflicto de interés económico pertinente.

Este contenido fue originalmente publicado en MDEdge y adaptado para Medscape en español, ambas parte de la Red Profesional de Medscape.

Von Schantz M, Ong JC, Knutson KL. Associations between sleep disturbances, diabetes and mortality in the UK Biobank cohort: A prospective population-based study. J Sleep Res. 8 Jun 2021;e13392. doi: 10.1111/jsr.13392. PMID: 34101927. PMID: 34101927. Fuente

La diabetes y los trastornos del sueño pueden ser una combinación letal

Una sola pregunta sencilla sobre los hábitos de sueño a personas con diabetes identificó en la base de datos del Biobanco del Reino Unido a un subgrupo con una tasa de mortalidad de casi el doble durante un seguimiento de cerca de nueva años: el de quienes contestaron que por lo general tenían trastornos del sueño.[1]

La pregunta fue: ¿Nunca, raras veces, a veces o por lo general, tiene problemas para quedarse dormido, o se despierta en medio de la noche?

Adultos del Biobanco del Reino Unido con alguna forma de diabetes autonotificada o uso de insulina que contestaron que por lo general tenían trastornos del sueño tuvieron tasa de mortalidad un 87 % significativamente más alta que quienes no tenían diabetes y contestaron que nunca o raras veces tenían trastornos del sueño, en un modelo completamente ajustado con seguimiento promedio de 8,9 años, tal y como informaron en Journal of Sleep Research Kristen L. Knutson, Ph. D., y sus coautores.

La mortalidad en los informantes que refirieron alteraciones del sueño frecuentes pero que no tenían diabetes fue un 11 % más elevada que en aquellos sin trastornos frecuentes del sueño. Por otra parte, los que tenían diabetes sin trastornos frecuentes del sueño tuvieron tasa de mortalidad un 67 % más alta, en comparación con quienes no tenían diabetes. Ambas diferencias fueron estadísticamente significativas en un modelo que se ajustó por edad, sexo, grupo étnico, tabaquismo, duración del sueño, índice de masa corporal y otras covariables.

Los hallazgos parecen indicar que la diabetes y los trastornos frecuentes del sueño actúan de forma más o menos aditiva para aumentar el riesgo de mortalidad, comentó Knutson, epidemióloga especializada en medicina del sueño en la Universidad de Northwestern, en Chicago, Estados Unidos. Añadió que en base en estos hallazgos, los médicos deberían tener en cuenta preguntar cada año a los pacientes con diabetes esta cuestión clave sobre la frecuencia de sus trastornos del sueño.

Deberían luego dar seguimiento a los pacientes que refieren trastornos habituales derivándolos a una clínica de sueño para evaluar algún trastorno del sueño, como insomnio o apnea del sueño. La apnea del sueño en especial es “muy frecuente en pacientes con diabetes de tipo 2“, señaló Knutson.

Hay necesidad de “difundir el conocimiento” sobre la diabetes y el trastorno del sueño

El estudio realizado por Knutson y sus colaboradores “es uno de los más grandes basados en la población” en examinar la relación entre trastornos del sueño, diabetes y mortalidad, comentó la Dra. Sirimon Reutrakul, endocrinóloga y especialista en diabetes en el Universidad del Hospital de Illinois, en Chicago, Estados Unidos.

“Este estudio resalta los efectos perjudiciales de los trastornos del sueño en personas con o sin diabetes, y se suma a los efectos de los trastornos del sueño, como los síntomas de insomnio. Las personas con diabetes suelen tener trastornos del sueño. La apnea obstructiva del sueño es muy común en personas con diabetes, y los síntomas de insomnio podrían presentarse en individuos con apnea obstructiva del sueño o podrían ser un problema diferente”, indicó la Dra. Reutrakul. Las alteraciones del sueño pueden originarse por efectos directos de la diabetes, como nicturia, preocupación en torno a los valores de glucemia, dolor, síntomas depresivos y ansiedad, o pueden ser consecuencia de trastornos concomitantes que interfieren en el sueño.

“Es prudente preguntar a los pacientes con diabetes sobre sus patrones de sueño”, destacó la Dra. Reutrakul, y estuvo de acuerdo con la pregunta específica que Knutson recomendó hacer a los pacientes. Otros aspectos de la calidad del sueño que podrían ser útiles para un diagnóstico son la duración y el horario del sueño, así como los ronquidos. “Algunos médicos hacen estas preguntas, pero necesitamos difundir este conocimiento”.

La Dra. Reutrakul recomendó que antes de derivar a pacientes a una clínica del sueño, los médicos evalúen también posibles factores desencadenantes, como el control inadecuado de la glucemia, el dolor y la ansiedad, y que también aconsejen buenas estrategias de higiene de sueño como la que recomienda la Sleep Foundation.

Los trastornos del sueño “son muy prevalentes” en adultos de Reino Unido

El Biobanco del Reino Unido inscribió un poco más de 500.000 personas de 37 a 73 años de edad durante el periodo de 2006 a 2010, y 487.728 tenían datos disponibles que permitieron su inclusión en el análisis. Ese grupo tenía edad promedio de 57 años de edad, el 54 % pertenecía al sexo femenino, el 94 % era de raza caucásica y su índice de masa corporal promedio era de 27 a 28 kg/m2.

Más de una cuarta parte de los participantes refirió tener alteraciones “habituales” del sueño, demostrando que las alteraciones del sueño son “muy prevalentes” en residentes de Reino Unido, señalaron los autores. Poco menos de una cuarta parte de los sujetos informó que nunca o raras veces tenía trastornos del sueño, y la mitad restante de los sujetos dijo que “a veces” los experimentaba.

Además, el 69 % refirió no tener diabetes ni trastornos del sueño frecuentes, el 26 % tuvo trastornos del sueño frecuentes, pero no diabetes, el 3 % tenía diabetes, pero no trastornos del sueño frecuentes, y el 2 % tenía diabetes junto con trastornos del sueño frecuentes.

Durante el seguimiento promedio de 8,9 años, 19.177 personas fallecieron por cualquier causa (4 %) y 3.874 de estos decesos implicaron enfermedades vasculares como causas. Pese a la asociación significativa de la diabetes y los trastornos del sueño frecuentes con mayor tasa de mortalidad por todas las causas, la misma combinación no demostró vínculo significativo con la mortalidad cardiovascular en el modelo ajustado completo del estudio. Esto puede deberse a que las “alteraciones frecuentes del sueño pueden dar lugar a diversas causas de muerte”, señaló Knutson.

La información recopilada por el Biobanco del Reino Unido no permitió a los investigadores distinguir entre la diabetes de tipo 1 y la de tipo 2.

“Los hallazgos indican que independientemente de la causa del trastorno del sueño, notificar alteraciones del sueño frecuentes es una señal importante de un riesgo elevado de mortalidad. Por consiguiente, los médicos han de investigar más estos síntomas, en particular en pacientes a los que también se les ha diagnosticado diabetes. Este es el primer estudio en examinar el efecto de la combinación de insomnio y diabetes sobre el riesgo de mortalidad”, afirmaron Knutson y sus coautores.

Sin embargo, Knutson resaltó que “los problemas de sueño son importantes para todos, no solo para las personas con diabetes”.

Detección del cáncer de pulmón

Nuevas recomendaciones del American College of Chest Physicians

Antecedentes El cribado por TC de tórax de dosis baja para el cáncer de pulmón se ha convertido en un estándar de atención en los Estados Unidos, en gran parte debido a los resultados del National Lung Screening Trial. Se ha acumulado evidencia adicional que respalda el beneficio neto del cribado por TC de tórax en dosis bajas de radiación para el cáncer de pulmón, así como una mayor experiencia para minimizar los daños potenciales, desde la iteración anterior de estas pautas. Aquí, actualizamos la base de evidencia para el beneficio, los daños y la implementación del cribado por TC de tórax de dosis baja de radiación. Usamos la base de evidencia actualizada para brindar recomendaciones donde la evidencia lo permite, y declaraciones basadas en la experiencia y el consenso de expertos donde no lo permite. Métodos Los panelistas aprobados revisaron preguntas clave desarrolladas previamente utilizando el formato PICO (población, intervención, comparador y resultado) para abordar los beneficios y daños de la detección de TC de dosis baja de radiación, así como las áreas clave de implementación del programa. Se realizó una revisión sistemática de la literatura utilizando MEDLINE a través de PubMed, Embase y la Biblioteca Cochrane de forma trimestral desde el momento de la publicación de la guía anterior. Se realizaron búsquedas en las listas de referencias de las recuperaciones relevantes y se agregaron artículos adicionales. Dos miembros del panel revisaron la relevancia de las referencias recuperadas. La calidad de la evidencia se evaluó para cada resultado de interés crítico o importante mediante el enfoque GRADE. Se realizaron metanálisis cuando se dispuso de suficiente evidencia. Se abordaron cuestiones clínicas importantes sobre la base de la evidencia desarrollada a partir de la revisión sistemática de la literatura. Se redactaron, votaron y revisaron recomendaciones calificadas y declaraciones no calificadas hasta que se llegó a un consenso. Resultados La revisión sistemática de la literatura identificó 75 estudios adicionales que informaron la respuesta a las 12 preguntas clave que se desarrollaron. Se abordaron preguntas clínicas adicionales que dieron como resultado 7 recomendaciones calificadas y 9 declaraciones de consenso sin clasificar. Conclusiones La evidencia sugiere que el cribado por TC de dosis baja de radiación para el cáncer de pulmón puede resultar en un balance favorable de beneficios y daños. La selección de individuos elegibles para las pruebas de detección, la calidad de las imágenes y la interpretación de las imágenes, el manejo de los hallazgos detectados por las pruebas de detección y la efectividad de las intervenciones para dejar de fumar pueden afectar este equilibrio.

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El American College of Chest Physicians® (CHEST) publicó recientemente una nueva guía clínica, Detección de cáncer de pulmón. La guía contiene 16 recomendaciones basadas en evidencia y una actualización de la base de evidencia sobre los beneficios, los daños y la implementación del cribado con tomografía computarizada (TC) de tórax de baja dosis de radiación.

El cáncer de pulmón es, con mucho, la principal causa de muerte por cáncer entre hombres y mujeres, y representa casi el 25% de todas las muertes por cáncer. La evidencia sugiere que la detección por TC de dosis baja de radiación para el cáncer de pulmón puede reducir las muertes relacionadas con el cáncer en el grupo que se somete a detección.

Las nuevas pautas brindan recomendaciones sobre la selección de individuos elegibles para las pruebas de detección, la calidad de las imágenes y la interpretación de las imágenes, el manejo de los hallazgos detectados en las pruebas de detección y la efectividad de las intervenciones para dejar de fumar.

“El objetivo de estas pautas es ayudar a las partes interesadas con el desarrollo de programas de detección de alta calidad y proporcionar a los proveedores clínicos la información necesaria para involucrar a las personas en riesgo con el fin de aumentar el número de pruebas de detección”, dice el autor principal Peter Mazzone, MD , MPH, FCCP.

“En las recomendaciones se describe quién debe someterse a las pruebas de detección y cómo debería verse ese proceso de detección desde el punto de vista clínico. Para un paciente individual, estas pautas destacan la importancia de la educación para fomentar decisiones informadas y basadas en valores sobre si debe realizarse una prueba de detección”.

De las 16 recomendaciones, las pautas presentadas en el informe incluyen las siguientes: Para las personas asintomáticas de 50 a 80 años que han fumado 20 paquetes al año o más y continúan fumando o han dejado de fumar en los últimos 15 años, recomendamos que se les ofrezca un cribado anual con TC de dosis baja de radiación.
  Sugerimos que los programas de detección por TC de dosis baja de radiación. desarrollen estrategias para maximizar el cumplimiento de los exámenes de detección anuales y la evaluación de los hallazgos detectados por detección.
  Para las personas que actualmente fuman y se someten a pruebas de detección por TC de dosis baja de radiación, recomendamos que los programas de detección brinden un tratamiento para dejar de fumar basado en la evidencia según lo recomendado por el Servicio de Salud Pública de EE.UU.

Uno de los requisitos para la cobertura de Medicare de exámenes de detección de cáncer de pulmón es que el beneficiario tenga una consulta de asesoramiento sobre detección de cáncer de pulmón y una visita de toma de decisiones compartida (SDM, por sus siglas en inglés). El objetivo de la toma de decisiones compartida es informar a las personas sobre las ventajas y desventajas del cribado vs. no evaluar y ayudarlos a tomar una decisión que esté alineada con sus preferencias y valores.

Para recibir capacitación sobre la toma de decisiones compartida, CHEST y la Universidad Thomas Jefferson ofrecen un curso dedicado a guiar a los pacientes a través de la decisión de someterse a pruebas de detección de cáncer de pulmón. Para obtener más información sobre el curso, visite el sitio web de CHEST.

COVID-19: la EPOC, las afecciones respiratorias crónicas se relacionan con una mayor gravedad

  • Según un metanálisis de 53 estudios, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) y las enfermedades respiratorias crónicas, salvo el asma, se asocian con una COVID-19 más grave.

Relevancia

  • Los hallazgos no señalan al asma como factor de riesgo de COVID-19 grave.
  • Los hallazgos indican que la EPOC y las enfermedades respiratorias crónicas son factores de riesgo definitivos para la COVID-19 grave.

Diseño del estudio

  • Metanálisis de 53 estudios de cohortes (ocho prospectivos, 45 retrospectivos) con 658.073 pacientes.
  • Financiación: Ministerio Federal de Educación e Investigación; Centro Alemán de Investigación Pulmonar.

Resultados fundamentales

  • EPOC:
    • Prevalencia: 5,2 % de los pacientes con COVID-19 grave y 1,4 % de los pacientes con COVID-19 no grave.
    • Odds ratio (OR): 2,58 (IC del 95 %, 1,99-3,34; I2=66,9 %).
  • Enfermedades respiratorias crónicas:
  • Prevalencia: 8,6 % de pacientes con COVID-19 grave y 5,7 % con COVID-19 no grave.
    • OR: 2,14 (IC del 95 %, 1,74-2,64; I2=86,0 %).
  • Asma:
    • Prevalencia: 2,3 % de pacientes con COVID-19 grave y 2,2 % con COVID-19 no grave.
    • OR: 1,13 (0,79-1,60; I2=94,5 %).

Limitaciones

  • Todos los estudios fueron observacionales.
  • Alta heterogeneidad entre los estudios para cada una de las tres enfermedades.

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Gülsen A, König IR, Jappe U, Drömann D. Effect of comorbid pulmonary disease on the severity of COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Respirology. 2021 May 6 [Epub ahead of print]. doi: 10.1111/resp.14049. PMID: 33955623
 

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