Predictive Model of Hospital Mortality due to Myocardial Infarction in a Cohort of a Multicenter Registry
Keywords:
risk stratification, acute myocardial infarction, hospital mortality, predictive factors.Abstract
Introduction: Multiple variables have an impact on in-hospital mortality after acute myocardial infarction.
Objective: To create a predictive model of in-hospital death due to acute myocardial infarction.
Methods: An analytical cohort-type, multicenter study was performed in patients with acute myocardial infarction between January 1, 2018 and December 31, 2019. The universe was patients admitted and incorporated into the Cuban infarction registry database and 1124 the population that met the inclusion criteria. The chi-squared test or Fisher's exact test was used, as appropriate. For quantitative variables, the arithmetic mean with standard deviation was used. A binary logistic regression model was used where the dependent variable was status at discharge.
Results: 74.5% of the deceased were over 70 years of age. Systolic blood pressure less than 100 mmHg (OR 2.974, p = 0.001), age over 70 years (OR 3.594, p = 0.000), more than seven leads affected (OR 3.796, p = 0.000), high grade atrioventricular block (OR 4.305, p = 0.000), Killip Kimbal IV (OR 4.353, p = 0.002), the presence of ventricular fibrillation-ventricular tachycardia (OR 6.257, p = 0.000) and glomerular filtration rate less than 60 ml/min/1.73m2 (OR 15.237, p = 0.000) were the variables that were part of the predictive model, which presented very good discrimination (area under the curve 0.902) and calibration (0.483).
Conclusions: A predictive model of in-hospital mortality due to myocardial infarction was created with seven predictors.
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