Original
Utilidad de EuroSCORE-II en pacientes con cardiopatía isquémica
Usefulness of EuroSCORE-II in patients with ischaemic heart disease
Rubén Álvarez-Cabo
, Blanca Meana, Rocío Díaz, Daniel Hernández-Vaquero, César Pizcoya, Pilar Mencía, Juan C. Llosa, Carlos Morales, Jacobo Silva
Autor para correspondencia
Servicio de Cirugía Cardiaca, Área del Corazón, Hospital Universitario Central de Asturias (HUCA), Oviedo (Asturias), España
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Diagrama de cajas que muestra la reducción del gradiente aórtico máximo entre el ecocardiograma de control preoperatorio y el postoperatorio precoz en función de si el paciente desarrolló o no deterioro valvular estructural (B).</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Víctor X. Mosquera, Alberto Bouzas-Mosquera, Carlos Velasco-García, Daniel Vasquez-Echeverri, Concepción Pradas-Irún, Miguel González-Barbeito, Francisco Estévez-Cid, Víctor Bautista-Hernández, Carmen Iglesias-Gil, Laura Fernández-Arias, María García-Vieites, Francisco Portela-Torrón, José María Herrera-Noreña, José Joaquín Cuenca-Castillo" "autores" => array:14 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Víctor X." 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En concreto, es un modelo de estimación de mortalidad en cirugía cardiaca. Estos modelos proporcionan información cuantitativa para la práctica clínica habitual, tanto para los profesionales sanitarios como para los pacientes, y además permiten la monitorización de la calidad asistencial.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El EuroSCORE clásico es un modelo general de estratificación de riesgo publicado en 1999 con una base de datos de 14.779 pacientes recogidos en 8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>países europeos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. En esta base de datos original, el 30% de los pacientes eran valvulares y el 70% tenía cardiopatía isquémica. Esta desproporción en la base de datos es considerada por algunos autores como causa de un comportamiento diferente en los subgrupos de población, con un mejor ajuste del modelo en los pacientes coronarios que en los valvulares<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El EuroSCORE se actualizó con el modelo logístico en 2003 para pacientes de alto riesgo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Sin embargo, varios estudios ponen de manifiesto que este modelo sobrestima la mortalidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">4–7</span></a>, por lo tanto, ha perdido calibración y puede estar reducida su utilidad clínica. Desde la publicación inicial de EuroSCORE, la mejoría de las técnicas quirúrgicas y del cuidado perioperatorio ha reducido la mortalidad en cirugía cardiaca, lo que indica que se ha producido «una obsolescencia de este modelo, que es en la actualidad un eco de la actividad y resultados que se realizaban y obtenían hace 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años»<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">8,9</span></a>. La consecuencia de esta situación es la actualización del modelo con la creación de EuroSCORE-II<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>, publicado en 2012 con una base de datos de 22.381 pacientes recogidos en 154 hospitales en 2010, con una discriminación similar al modelo previo y una mejor calibración<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este nuevo modelo corregía la sobrestimación de la mortalidad del modelo previo, pero ha sido criticado por caer en el polo opuesto, al infraestimar en exceso la mortalidad. Por consiguiente, también pierde utilidad como herramienta de monitorización de la calidad asistencial. Múltiples estudios de validación han surgido tras su aparición con diferentes resultados. En general, la discriminación de EuroSCORE-II es buena, como sucedía con EuroSCORE-Logístico, pero la calibración es variable: oscila desde una exactitud buena en las predicciones de riesgo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">11–13</span></a> hasta una pobre calibración<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">9,14–16</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con relación al subgrupo de pacientes coronarios, que en el modelo clásico se habían beneficiado de una mayor proporción en la base de datos, también se han realizado estudios de validación de EuroSCORE-II con resultados diferentes en cuanto a la calibración, que pasa de buena<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">12,17,18</span></a> a pobre<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">14,15</span></a> según examinemos los diversos trabajos publicados en la literatura.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La utilización de EuroSCORE-II para la estimación de riesgo prequirúrgico de pacientes con cardiopatía isquémica tiene indicación IIa con nivel de evidencia B según las guías europeas de revascularización miocárdica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>. Ante los estudios de validación con resultados diversos y la recomendación de las guías de revascularización, nos planteamos saber si EuroSCORE-II supera a EuroSCORE-Logístico como estimador de mortalidad coronaria en nuestra población.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Métodos</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha llevado a cabo un análisis ambispectivo y comparativo del EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico en 206 pacientes con revascularización miocárdica quirúrgica,intervenidos en el Hospital Universitario Central de Asturias entre enero de 2011 y diciembre de 2015. Los datos de las características basales y operatorias de los pacientes han sido incorporados a la base de datos en el mismo día de la cirugía; la puntuación de riesgo de EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico fue calculada los días previos a la intervención.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mortalidad, en nuestro estudio, se define como la acontecida durante los 30 días siguientes a la cirugía, y es el principal dato considerado para el análisis de estos 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos. La definición de mortalidad que hemos establecido es la de la versión original de EuroSCORE, y no la de EuroSCORE-II (este último predice solamente la mortalidad intrahospitalaria). En el diseño del estudio se ha optado por esta definición por considerarla más adecuada a la hora de comparar los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos, teniendo en cuenta las múltiples críticas habidas para la definición de mortalidad de EuroSCORE-II.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El número de pacientes intervenidos de cirugía coronaria en nuestro centro durante este periodo de tiempo es mayor: aproximadamente 800-1.000 pacientes. No obstante, la base de datos de estos pacientes, debido a un traslado hospitalario, sufrió un deterioro, con lamentable pérdida de datos. Tras una revisión exhaustiva solo se pudieron extraer de forma fidedigna los datos de 206 pacientes, el resto de los datos no eran válidos para realizar el estudio, por lo que se desestimaron, aunque se continúa trabajando en recuperarlos para futuros estudios.</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Técnica quirúrgica</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las derivaciones aortocoronarias se han realizado con circulación extracorpórea (CEC) (<span class="elsevierStyleItalic">cardio artery bypass grafting</span> [CABG]) y sin ella (<span class="elsevierStyleItalic">off pump cardio artery bypass</span> [OPCAB]) por decisión individual del cirujano. La parada cardiaca en CABG ha sido inducida por cardioplejía cristaloide Celsior© (Genzyme Corp., Boston, MA, EE. UU.) por vía anterógrada y retrógrada. Las anastomosis proximales han sido realizadas durante el pinzamiento aórtico. Las revascularizaciones sin CEC se han hecho con el estabilizador CTS-MV© (CardioThoracic System, Cupertino, CA, EE. UU.) y el posicionador cardíaco XPOSE 3© (Maquet, Rastatt, Alemania), sin pinzamiento lateral de aorta ascendente, mediante Heartstring II<span class="elsevierStyleSmallCaps">I</span> Proximal Seal System© (Maquet, Rastatt, Alemania).</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Análisis estadístico</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis del comportamiento de los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos se realizó valorando 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>elementos principales: calibración y discriminación.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La discriminación es la capacidad del modelo para diferenciar entre los pacientes que sobreviven y los que fallecen —índice c o área bajo la curva (AUC) ROC— (aceptable para finalidades clínicas: 0,70-0,79; bueno: 0,80-0,89; excelente: >0,90).</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La calibración es el grado de exactitud de las predicciones de riesgo realizadas por el modelo. Se puede estudiar por 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>métodos: a) test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow: un valor de p no significativo indica un buen ajuste del modelo y cuanto mayor sea el valor de p mejor ajustado está; b) método del intervalo de confianza (IC) del índice de mortalidad ajustada al riesgo (IMAR)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> o razón entre observados y esperados, que es el que proponen los detractores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a> que han puesto en duda el método de bondad de ajuste para analizar la calibración. Un IMAR de 1 supondría un ajuste perfecto del modelo o una muy buena práctica asistencial, asumiendo que el modelo es correcto. Una razón entre observados/esperados >1 indica que el modelo infraestima la mortalidad, mientras que si es <1 sobrestima la mortalidad. Si el IC 95% de IMAR no contiene el valor 1, es estadísticamente significativo y, por lo tanto, el modelo está inadecuadamente calibrado.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis descriptivo de los datos se expresó mediante media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar para las variables continuas y mediante frecuencias (porcentajes) para las no continuas. El análisis estadístico se realizó con SPSS Statistics for Windows versión 17.0 (SPSS, Inc, Chicago, IL, EE. UU.) y una p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 (asumiendo bilateralidad) se consideró significativa estadísticamente.</p></span></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Resultados</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las características basales clínicas y cardiológicas así como las operatorias de los pacientes recogidas en función de las variables que baraja EuroSCORE-II se pueden ver en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>. La cirugía con CEC y sin CEC se reparten casi al 50% (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>), con 3,21 puentes/paciente y un 99% (204/206) de utilización de arteria mamaria izquierda. Las complicaciones postoperatorias fueron bajas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). La mortalidad bruta observada fue de 5 pacientes (2,4%). El valor promedio de la mortalidad esperada fue 6,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6% para EuroSCORE-Logístico y 2,9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,8% para EuroSCORE-II.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Discriminación</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos, teniendo en cuenta la limitación del tamaño muestral para su análisis, mostraron una buena capacidad de discriminación con un AUC-ROC en EuroSCORE-Logístico de 0,768 (IC 95%: 0,55-0,98) y en EuroSCORE-II de 0,827 (IC 95%: 0,65-1) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0010">figs. 2 y 3</a>). El AUC-ROC de EuroSCORE-II es buena para finalidades clínicas (comprendida entre 0,8 y 0,9) y es superior a la de EuroSCORE-Logístico, que es aceptable para finalidades clínicas (comprendida entre 0,7 y 0,8), pero esa diferencia no es estadísticamente significativa (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,708) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Calibración</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El test de bondad de ajuste de Hosmer–Lemeshow muestra que los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos tienen una exactitud buena en las predicciones de riesgo (EuroSCORE-Logístico p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,81 y EuroSCORE-II p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,65) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>). La no significación en los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos traduce una buena calibración. El test de bondad de ajuste se basa en la comparación de la mortalidad observada y esperada por deciles de riesgo (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#tbl0020">tablas 4 y 5</a>), donde podemos observar una sobrestimación de los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos, especialmente en los deciles de bajo riesgo.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0025"></elsevierMultimedia><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por el método de IC de IMAR encontramos que EuroSCORE-II presenta IMAR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,83 (IC 95%: 0,25-2,68) y EuroSCORE-Logístico presenta IMAR<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,38 (IC 95%: 0,13-0,98). En los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos IMAR es<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1 y, por lo tanto, ambos sobrestiman la mortalidad en coronarios en nuestro medio. El IC de IMAR para EuroSCORE-II contiene el 1, por lo que no es significativo (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,75). Este resultado alberga 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>aspectos para interpretar: a) la no significación indica un buen ajuste del modelo y b) la no significación hace que esta sobrestimación de la mortalidad por EuroSCORE-II se deba interpretar como una tendencia. El IC de IMAR para EuroSCORE-Logístico no contiene el 1, por lo que es significativo (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04). Este resultado significativo indica una pobre calibración de este modelo y permite afirmar que EuroSCORE-Logístico sobrestima la mortalidad, sin que sea una tendencia (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0030">tabla 6</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0030"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Análisis por quintiles</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ilustrar estos resultados visualmente hemos construido las curvas de mortalidad observada y esperada (para EuroSCORE-Logístico y para EuroSCORE-II) por quintiles de riesgo basados en EuroSCORE-II (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0025">figs. 5 y 6</a>). Se ha optado por quintiles de riesgo para construir las curvas y no por deciles como en el test de bondad de ajuste porque el reducido número de eventos (mortalidad) puede distorsionar las curvas. Las curvas de mortalidad observada y esperada siguen un trayecto paralelo, pero observamos que la curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-Logístico está distanciada por exceso de la curva de mortalidad observada en todos los quintiles, bajo, medio y alto riesgo: sobrestima la mortalidad en todos los quintiles. En cambio, la curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-II sobrestima la mortalidad en los quintiles de bajo riesgo, pero es superponible a la curva de mortalidad observada en los quintiles de medio y alto riesgo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 5</a>). La curva de IMAR de EuroSCORE-II por quintiles de riesgo muestra una proximidad a 1 en los quintiles de medio y alto riesgo, mientras que la curva de IMAR de EuroSCORE-Logístico para quintiles de medio y alto riesgo es bastante inferior a 1 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">fig. 6</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0030"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Discusión</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">EuroSCORE-es un modelo de estratificación de riesgo que desde su publicación ha sido ampliamente utilizado por su accesibilidad y sencillez, al suministrar información relevante para los pacientes y para la práctica clínica habitual y permitir una monitorización de la calidad asistencial, elemento muy importante que nos permite ser más eficientes. No obstante, con el paso de los años y la mejora de los cuidados clínicos se ha reducido la mortalidad en cirugía cardiaca, y EuroSCORE ha perdido utilidad para monitorizar los resultados en la práctica clínica, pues refleja la actividad que se realizaba en el momento de su confección hace 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">8,9</span></a> y no la de la actualidad. Hoy en día parece que hay un acuerdo general en que EuroSCORE-Logístico sobrestima la mortalidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">4,21,22</span></a>, hecho que motivó el desarrollo de EuroSCORE-II en 2012<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> para tratar de solucionar los problemas de sobrestimación de mortalidad detectados en el modelo previo. Tras varios años de aplicación y convivencia de los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos, parece que EuroSCORE-II presenta como debilidad una infraestimación de la mortalidad, especialmente en los grupos de alto riesgo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>. El estudio de validación interna de EuroSCORE-II realizado por sus autores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> indica que tiene una buena discriminación, con un AUC-ROC de 0,809 (IC 95%: 0,782–0,836) y buena calibración por el test de bondad de ajuste, con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0505 no significativa, pero está en el límite de la significación. Los estudios de validación posteriores ofrecen resultados dispares. El EuroSCORE-II muestra buena discriminación y calibración en estudios como el de Barili et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a> en 12.325 pacientes, el de Borracci et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a> en 503 pacientes y el de Di Dedda et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> en 1.090 pacientes. Dos estudios nacionales como el de Carnero-Alcazar et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> (unicéntrico con 3.800 pacientes) y el de García-Valentín et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> (multicéntrico con 4.034 pacientes) concluyen que EuroSCORE-II tiene buena discriminación, pero está pobremente calibrado.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Vemos que no hay consenso con respecto a EuroSCORE-II como modelo general de estratificación de riesgo. Parece claro que discrimina bien, es el denominador común de los estudios de validación, pero en la calibración es donde falla. No obstante, su utilización se está generalizando en la práctica clínica habitual y así encontramos que la aplicación de EuroSCORE-II como predictor de riesgo en pacientes coronarios tiene indicación IIa B según las guías de revascularización miocárdica de 2014<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis del comportamiento de EuroSCORE-II en subgrupos, como los pacientes con cardiopatía isquémica que es el objeto de nuestro estudio, ofrece resultados discrepantes cuando se revisa la literatura. Como ocurre de forma global, la discriminación de EuroSCORE-II para el subgrupo de coronarios es buena de forma constante en múltiples estudios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">14,15,17,18</span></a>. Nuestro análisis añade un resultado similar con un AUC-ROC para EuroSCORE-II de 0,827 (IC 95%: 0,65-1), que es buena para finalidades clínicas y mejor que la obtenida para EuroSCORE-Logístico 0,768 (IC 95%: 0,55-0,98), pero esa diferencia no presenta significación estadística (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,7) (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0010">figs. 2-4</a>). A pesar de que nuestra revisión tiene una limitación de tamaño muestral para el cáculo de AUC-ROC, los resultados coinciden con la literatura publicada.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la calibración para subgrupo de coronarios de EuroSCORE-II es donde hallamos resultados discordantes. Carnero-Alcázar et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> con 1.231 pacientes coronarios y Grant et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> con 23.740 pacientes obtienen una pobre calibración para EuroSCORE-II con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,01 en el test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. Biancari et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> con 1.027 pacientes coronarios y Chalmers et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> con 2.913 pacientes coronarios obtienen por el test de bondad de ajuste una buena calibración del modelo para este subgrupo, con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05. En nuestro estudio, los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico presentan una buena calibración según el test de bondad de ajuste, con valores de p de 0,65 y 0,81, respectivamente.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El test de bondad de ajuste para comprobar la calibración de un modelo tiene argumentos en contra y se critica por poco válido, especialmente en muestras de tamaño pequeño<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>, como es nuestro caso, por lo que también hemos estudiado la calibración por otro método como es el IC 95% de IMAR. La presencia de la unidad en el IC traduce no significación estadística, pero cuando se analiza el IC para IMAR esa no significación tiene 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>lecturas: la primera es la del buen ajuste del modelo o su buena calibración; la segunda lectura es la relevancia del propio valor del IMAR.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Centrados en el ajuste del modelo en nuestros pacientes coronarios, el IC de IMAR para EuroSCORE-II es 0,83 (0,25-2,68), contiene el valor 1, luego no es significativo (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,75) y traduce una buena calibración del modelo. Para EuroSCORE-Logístico el IC de IMAR es 0,38 (0,13-0,98), no contiene el valor 1 (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04), sí es significativo y refleja que EuroSCORE-Logístico está pobremente calibrado para pacientes coronarios. EuroSCORE-II estaría bien calibrado por el test de bondad de ajuste y por el IC de IMAR, pero EuroSCORE-Logístico solo lo estaría por el test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis de las curvas de mortalidad observada y esperada por quintiles de riesgo basadas en EuroSCORE-II presenta una curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-II superior a la curva de mortalidad observada en los quintiles de bajo riesgo, pero prácticamente superponible a la curva de mortalidad observada en los quintiles de medio y alto riesgo. En cambio, la curva de mortalidad esperada por EuroSCORE-Logístico es paralela, pero está muy distanciada por encima de la curva de mortalidad observada, lo que pone de manifiesto un peor ajuste del modelo por sobrestimación (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0025">fig. 5</a>). Este hallazgo demuestra intuitivamente un buen ajuste del modelo EuroSCORE-II para los pacientes de medio-alto riesgo.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo EuroSCORE-Logístico presenta un IMAR de 0,38, sobrestima de forma muy marcada la mortalidad y de forma significativa, pues su IC 95% (0,13-0,98) no contiene la unidad. EuroSCORE-II presenta un IMAR del 0,83, que visto de forma bruta significa sobrestimación de mortalidad, pero hay que matizar muy bien este resultado. La mayor parte de los análisis de comportamiento de EuroSCORE-II en coronarios muestran que este infraestima la mortalidad, pero algunos estudios como el de Carnero-Alcázar et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>, Grant et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> y Biancari et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a> señalan una sobrestimación de mortalidad en coronarios por EuroSCORE-II. Cuando examinamos el IC 95%: de 0,83 (0,25-2,68), la no significación ya nos hace pensar que no podemos afirmar categóricamente esa sobrestimación, y que probablemente sea una tendencia a sobrestimar la mortalidad en coronarios en nuestro análisis. La proximidad de IMAR de EuroSCORE-II (0,83) al valor 1 indica, a primera vista, que el modelo presenta un buen ajuste o calibrado en esta serie de pacientes. Si está bien calibrado, su IC 95% va a traducir siempre ausencia de significación estadística y, por lo tanto, esa sobrestimación tendremos que considerarla como una tendencia. La justificación de esa tendencia la encontramos cuando se realiza un análisis visual de las curvas obtenidas en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>, en la que la curva de IMAR de EuroSCORE-II está muy próxima al valor 1 en los quintiles de medio y alto riesgo: en estos grupos el ajuste es casi perfecto, pero en los quintiles de bajo riesgo los buenos resultados observados (ningún fallecimiento) hacen que EuroSCORE-II sobrestime la mortalidad. Cuando se analiza toda la serie de nuestros pacientes coronarios, EuroSCORE-II tiene tendencia a sobrestimar la mortalidad: esa sobrestimación es atribuible a los quintiles de bajo riesgo, y no a los de medio y alto riesgo, donde se ajusta muy bien. Si analizamos la curva de IMAR de EuroSCORE-Logístico (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">fig. 6</a>), vemos que está bastante alejada del valor 1 y que se aproxima al valor 0 en todos los quintiles: esta es la justificación visual de que podamos afirmar de forma significativa que EuroSCORE-Logístico sobrestima la mortalidad.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De estas curvas obtenidas en nuestro análisis (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0025">figs. 5 y 6</a>), también deducimos que en los quintiles de bajo riesgo EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico son modelos que no se ajustan, lo que coincide con los resultados obtenidos en otros estudios<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El comportamiento de EuroSCORE-II en los quintiles de medio y alto riesgo muestra un muy buen ajuste del modelo, con una curva de mortalidad esperada casi superponible a la de mortalidad observada y con una curva de IMAR muy aproximada a la unidad. Este resultado tiene importancia por sí mismo, pues una de las principales críticas recibidas por EuroSCORE-II en los estudios de validación previos es su tendencia a infraestimar la mortalidad en estos pacientes de medio y alto riesgo, mientras que en nuestro estudio, teniendo en cuenta el tamaño muestral y el número de eventos reducido, el comportamiento de EuroSCORE-II para los pacientes de medio y alto riesgo es excelente.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Conclusiones</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis de comportamiento de los modelos EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico en el subgrupo de coronarios de nuestra población muestra que EuroSCORE-Logístico sobrestima la mortalidad y que EuroSCORE-II tiene una tendencia a sobrestimar la mortalidad. Esta tendencia manifestada por EuroSCORE-II coincide con otros resultados encontrados en la literatura, y se debe a los resultados obtenidos en los grupos de bajo riesgo, en los que se centra la sobrestimación, y no a los grupos de medio y alto riesgo, en los que la estimación de la mortalidad es excelente.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De este análisis también extraemos que EuroSCORE-II supera a EuroSCORE-Logístico para estimación de mortalidad en cirugía coronaria con mejor discriminación y calibración. Aunque el estudio no tiene un tamaño muestral grande y el número de eventos es escaso, los resultados son consistentes con otros encontrados en la literatura. Por lo tanto, podemos decir que EuroSCORE-II tiene utilidad clínica en la estimación del riesgo quirúrgico en coronarios.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Limitaciones</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio tiene varias limitaciones. En primer lugar, su carácter ambispectivo, con recogida de los datos de forma prospectiva y un análisis retrospectivo: no es un estudio prospectivo. En segundo lugar, la principal limitación es que es un estudio unicéntrico, con pequeño tamaño muestral y escaso número de eventos, por consiguiente, la potencia estadística está reducida, tanto para conclusiones en las diferencias significativas como para el cálculo de las curvas ROC. Para que fuera más contundente se necesitarían muchos más eventos y un tamaño muestral de miles. Nuestro deseo hubiera sido realizar el estudio con todos los pacientes con cirugía coronaria operados en nuestro centro, aproximadamente 800-1.000 pacientes, pero, como se ha comentado antes, no ha podido ser. No ha habido ningún sesgo de selección, la explicación es simple: tras la revisión exhaustiva de la base de datos, que debido a un traslado hospitalario sufrió un deterioro, solo se pudieron extraer de forma fidedigna los datos de 206 pacientes, el resto de los datos no eran válidos para realizar el estudio, por lo que, muy a nuestro pesar, se desestimaron. Aún se continúa trabajando en recuperarlos para futuros estudios, pues serán necesarios estudios de mayor tamaño para dar más consistencia a estos resultados.</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Responsabilidades éticas</span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Protección de personas y animales</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Confidencialidad de los datos</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que han seguido los protocolos de su centro de trabajo sobre la publicación de datos de pacientes.</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Derecho a la privacidad y consentimiento informado</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.</p></span></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Conflicto de intereses</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:13 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres818828" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" 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Las guías de revascularización miocárdica avalan a EuroSCORE-II como modelo probabilístico de estimación de mortalidad en cirugía coronaria. Nuestro objetivo es saber si EuroSCORE-II supera a EuroSCORE-Logístico como estimador de mortalidad coronaria.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Análisis ambispectivo y comparativo del EuroSCORE-II y EuroSCORE-Logístico en 206 pacientes con revascularización quirúrgica entre 2011 y 2015.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La población estudiada presentó media de EuroSCORE-Logístico 6,3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6% (mediana 4,39) y media de EuroSCORE-II 2,9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2,8% (mediana 1,87). El grupo mostraba: edad media de 66,6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9 años; el 19,9% eran mujeres; con 3,21 puentes/paciente; el 5,8% eran emergentes; el 1%, reoperados y el 51,5% sin circulación extracorpórea. La mortalidad observada fue de 5 pacientes (2,4%).</p><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La discriminación (área bajo curva ROC) fue para EuroSCORE-Logístico de 0,76 y para EuroSCORE-II de 0,82. La calibración (test de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow) muestra para EuroSCORE-Logístico una p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,81 y para EuroSCORE-II, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,61. La no significación en los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos traduce buena calibración. La calibración medida por el índice de mortalidad ajustada al riesgo (IMAR) presenta: EuroSCORE-Logístico de 0,38 (sobrestima mortalidad) (IC 95%: 0,17-0,98; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,04; significativo e inadecuadamente calibrado) y en EuroSCORE-II de 0,83 (sobrestima mortalidad) (IC 95%: 0,25-2,68; p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,76; la no significación indica buena calibración y tendencia a sobrestimar mortalidad).</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>modelos sobrestiman mortalidad; sin embargo, EuroSCORE-II supera a EuroSCORE-Logístico para estimación de mortalidad en cirugía coronaria, con mejor discriminación y calibración.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Introducción" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Introduction and objective</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The myocardial revascularisation guidelines endorse EuroSCORE-II as a probabilistic model for the estimation of mortality in coronary surgery. The aim of this study is to determine whether EuroSCORE-II exceeds Logistic-EuroSCORE as an estimator of coronary mortality.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Methods</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">An ambispective and comparative analysis performed using EuroSCORE-II and Logistic-EuroSCORE on 206 patients with surgical revascularisation from 2011 to 2015.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The study population had a mean Logistic-EuroSCORE of 6.3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6% (median 4.39), and mean EuroSCORE-II 2.9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2.8% (median 1.87). The study population had a mean age of 66.6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9 years, with 19.9% women. There were 3.21 bypass/patient, of which 5.8% were emergencies. There was 1% of re-operations, and 51.5% without extracorporeal circulation. The observed mortality was 5 patients (2.4%). Discrimination (area under ROC curve) was, Logistic-EuroSCORE of 0.76 and EuroSCORE-II of 0.82. The calibration (goodness of fit, Hosmer-Lemeshow test) showed a Logistic-EuroSCORE of <span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.81 and EuroSCORE-II of <span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.61. The non-significance in the 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>models means good calibration. The calibration measured by the risk-adjusted mortality index (RAMI) showed a Logistic-EuroSCORE: 0.38 (overestimates mortality) with a 95% confidence interval of 0.17-0.98; <span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.04 (significant and inadequately calibrated) and EuroSCORE-II of 0.83 (overestimates mortality) with a 95% confidence interval of 0.25-2.68; <span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.76 (the non-significance indicates good calibration and tendency to overestimate mortality).</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The 2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>models overestimate mortality. Nevertheless, EuroSCORE-II is superior to the Logistic-EuroSCORE in estimating mortality in coronary surgery, with better discrimination and calibration.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Introduction and objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "multimedia" => array:12 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1460 "Ancho" => 1659 "Tamanyo" => 127947 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Complicaciones postoperatorias de los 206 pacientes coronarios.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1979 "Ancho" => 1690 "Tamanyo" => 128059 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curva ROC para EuroSCORE-Logístico.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1962 "Ancho" => 1690 "Tamanyo" => 130377 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Curva ROC para EuroSCORE-II.</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "fig0020" "etiqueta" => "Figura 4" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr4.jpeg" "Alto" => 2144 "Ancho" => 1730 "Tamanyo" => 196388 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Comparación de curvas ROC de EuroSCORE-Logístico y EuroSCORE-II.</p>" ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "fig0025" "etiqueta" => "Figura 5" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr5.jpeg" "Alto" => 1677 "Ancho" => 1640 "Tamanyo" => 196052 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">a) Curvas de mortalidad en el postoperatorio inmediato, observada y esperada por EuroSCORE-Logístico y EuroSCORE-II, distribuida por quintiles de EuroSCORE-II. b) Valor numérico en % de mortalidad observada y esperada por quintiles de EuroSCORE-II.</p> <p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">pcts: pacientes.</p>" ] ] 5 => array:7 [ "identificador" => "fig0030" "etiqueta" => "Figura 6" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr6.jpeg" "Alto" => 1739 "Ancho" => 1633 "Tamanyo" => 178550 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">a) Curvas de índice de mortalidad ajustada al riesgo (IMAR) de EuroSCORE-Logístico y EuroScore II, distribuida por quintiles de EuroSCORE-II. b) Valor numérico de IMAR para ambos modelos por quintiles de EuroSCORE-II.</p> <p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">pcts: pacientes.</p>" ] ] 6 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0095" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">CCS: Canadian Cardiovascular Society; CrCl: aclaramiento de creatinina; DE: desviación estándar; FEVI: fracción de eyección del ventrículo izquierdo; n: número de pacientes; NYHA: New York Heart Association; PAPs: presión arterial pulmonar sistólica.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleBold">Variables clínicas de los pacientes</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Edad (media</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">±</span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">DE)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">66,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9,04 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Sexo femenino n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">41 (19,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Disfunción renal n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CrCl<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>85 ml/min \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">18 (8,73) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CrCl 51–85 ml/min \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">179 (86,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CrCl<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>51) ml/min \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">7 (3,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Diálisis crónica \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2 (0,97) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Arteriopatía extracardiaca n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">38 (18,44) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Movilidad limitada n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 (0,48) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Reintervención n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2 (0,97) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Enfermedad pulmonar crónica n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">50 (24,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Endocarditis activa n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 (0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Estado crítico preoperatorio n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">8 (3,88) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Diabetes mellitus insulino dependiente n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">23 (11,16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleBold">Variables cardiacas n (%)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Clase funcional</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NYHA <span class="elsevierStyleSmallCaps">I</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">11 (5,33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NYHA II \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">18 (8,73) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NYHA II<span class="elsevierStyleSmallCaps">I</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">77 (37,38) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>NYHA <span class="elsevierStyleSmallCaps">IV</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">10 (4,85) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Angina CCS 4</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">11 (5,33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Función ventricular izquierda</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Buena FEVI >50% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">32 (15,53) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Moderada FEVI 31–50% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">153 (74,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Pobre FEVI 21–30% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 (10,19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Muy pobre<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>21% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 (0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Infarto de miocardio reciente</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">47 (22,81) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Hipertensión pulmonar</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>PAPs 31–55<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mmHg \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">73 (35,43) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>PAPS >55<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mmHg \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">12 (5,82) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleVsp" style="height:0.5px"></span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleBold">Variables quirúrgicas n (%)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="table-entry " colspan="2" align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Prioridad de la intervención</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Electiva \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">194 (94,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Emergente \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">12 (5,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Complejidad de la intervención</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="" valign="top"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Un procedimiento coronario aislado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">206 (100) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1376205.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Variables incluidas en EuroSCORE-II</p>" ] ] 7 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0105" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">CABG: <span class="elsevierStyleItalic">cardio artery bypass grafting</span>; LIMA: <span class="elsevierStyleItalic">left internal mamary arteries</span>; OPCAB: <span class="elsevierStyleItalic">off pump cardio artery bypass.</span></p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">CABG n (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">100 (48,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">OPCAB n (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">106 (51,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">N.° de puentes/paciente \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">3,2135 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">LIMA % (n/N) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">99 (204/206) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1376209.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0100" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Tipo de cirugía coronaria</p>" ] ] 8 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Chi-cuadrado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">df \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sig. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">EuroSCORE-Logístico \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">4,46 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,81 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">EuroSCORE-II \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">5,96 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,65 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1376206.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0110" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Test de bondad de ajuste (test de Hosmer-Lemeshow)</p>" ] ] 9 => array:8 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at4" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="table-head ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top" scope="col">Grupos de riesgo Deciles \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Pacientes fallecidos</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Pacientes vivos</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Observados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Esperados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Observados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Esperados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">1,351 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">19,649 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,619 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,381 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,489 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,511 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,441 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,559 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,408 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,592 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,385 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,615 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,365 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,635 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,382 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">22,618 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,333 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,667 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,227 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">14,773 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1376208.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0115" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Tabla de contingencia del test de bondad de ajuste de EuroSCORE-Logístico</p>" ] ] 10 => array:8 [ "identificador" => "tbl0025" "etiqueta" => "Tabla 5" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at5" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="table-head ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top" scope="col">Grupos de riesgo Deciles \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Pacientes fallecidos</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Pacientes vivos</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Observados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Esperados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Observados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Esperados \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,721 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">18,279 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,513 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">21,487 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,342 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,658 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,266 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,734 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,237 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,763 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,221 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,779 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,206 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,794 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,193 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">20,807 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">21 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,185 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">21,815 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,116 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">14,884 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1376207.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0120" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Tabla de contingencia del test de bondad de ajuste de EuroSCORE-II</p>" ] ] 11 => array:8 [ "identificador" => "tbl0030" "etiqueta" => "Tabla 6" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at6" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">IMAR \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " colspan="2" align="center" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Intervalo de confianza 95%</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col">Significación (p) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Límite inferior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Límite superior \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">EuroSCORE-Logístico \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,38 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,98 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,04 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">EuroSCORE-II \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,83 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">2,68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="char" valign="top">0,75 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1376204.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0125" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Índice de mortalidad ajustada al riesgo (IMAR)</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:22 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0115" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE)" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:6 [ 0 => "S.A. 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| 2024 Noviembre | 8 | 0 | 8 |
| 2024 Octubre | 58 | 3 | 61 |
| 2024 Septiembre | 56 | 15 | 71 |
| 2024 Agosto | 58 | 4 | 62 |
| 2024 Julio | 64 | 8 | 72 |
| 2024 Junio | 44 | 3 | 47 |
| 2024 Mayo | 49 | 3 | 52 |
| 2024 Abril | 42 | 4 | 46 |
| 2024 Marzo | 57 | 6 | 63 |
| 2024 Febrero | 81 | 10 | 91 |
| 2024 Enero | 78 | 4 | 82 |
| 2023 Diciembre | 69 | 7 | 76 |
| 2023 Noviembre | 72 | 13 | 85 |
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| 2021 Diciembre | 113 | 13 | 126 |
| 2021 Noviembre | 106 | 17 | 123 |
| 2021 Octubre | 91 | 13 | 104 |
| 2021 Septiembre | 65 | 16 | 81 |
| 2021 Agosto | 49 | 8 | 57 |
| 2021 Julio | 33 | 7 | 40 |
| 2021 Junio | 44 | 11 | 55 |
| 2021 Mayo | 54 | 9 | 63 |
| 2021 Abril | 114 | 27 | 141 |
| 2021 Marzo | 104 | 12 | 116 |
| 2021 Febrero | 65 | 5 | 70 |
| 2021 Enero | 72 | 9 | 81 |
| 2020 Diciembre | 84 | 16 | 100 |
| 2020 Noviembre | 67 | 20 | 87 |
| 2020 Octubre | 68 | 7 | 75 |
| 2020 Septiembre | 81 | 9 | 90 |
| 2020 Agosto | 106 | 13 | 119 |
| 2020 Julio | 79 | 15 | 94 |
| 2020 Junio | 74 | 17 | 91 |
| 2020 Mayo | 60 | 7 | 67 |
| 2020 Abril | 46 | 5 | 51 |
| 2020 Marzo | 73 | 6 | 79 |
| 2020 Febrero | 72 | 17 | 89 |
| 2020 Enero | 81 | 15 | 96 |
| 2019 Diciembre | 92 | 14 | 106 |
| 2019 Noviembre | 80 | 23 | 103 |
| 2019 Octubre | 60 | 19 | 79 |
| 2019 Septiembre | 48 | 10 | 58 |
| 2019 Agosto | 40 | 7 | 47 |
| 2019 Julio | 44 | 21 | 65 |
| 2019 Junio | 90 | 7 | 97 |
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| 2019 Abril | 90 | 17 | 107 |
| 2019 Marzo | 21 | 4 | 25 |
| 2019 Febrero | 16 | 6 | 22 |
| 2019 Enero | 23 | 3 | 26 |
| 2018 Diciembre | 15 | 3 | 18 |
| 2018 Noviembre | 27 | 3 | 30 |
| 2018 Octubre | 35 | 9 | 44 |
| 2018 Septiembre | 50 | 9 | 59 |
| 2018 Agosto | 10 | 9 | 19 |
| 2018 Julio | 18 | 9 | 27 |
| 2018 Junio | 17 | 2 | 19 |
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| 2018 Enero | 9 | 2 | 11 |
| 2017 Diciembre | 8 | 2 | 10 |
| 2017 Noviembre | 12 | 0 | 12 |
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| 2017 Septiembre | 10 | 1 | 11 |
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| 2017 Mayo | 39 | 18 | 57 |
| 2017 Abril | 87 | 13 | 100 |
| 2017 Marzo | 140 | 18 | 158 |
| 2017 Febrero | 1 | 14 | 15 |
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