Del resultado analítico a la acción clínica: activación de una ruta diagnóstica basado en NT-proBNP con un CDSS

Introducción
La insuficiencia cardíaca (IC) constituye una de las principales causas de morbimortalidad en nuestro entorno, generando un elevado impacto sanitario y económico. Dado que un alto porcentaje de los diagnósticos iniciales ocurre en los servicios de Urgencias, su identificación precoz conforme a las guías europeas resulta fundamental para optimizar el manejo clínico. En este contexto, los sistemas de apoyo a la decisión clínica (CDSS) integrados con el laboratorio y basados en biomarcadores contribuyen a mejorar la detección temprana y eficiencia asistencial.
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Objetivos
Desarrollar e implantar un CDSS basado en biomarcadores e información clínica para optimizar la detección precoz, estratificación del riesgo y priorización asistencial en Urgencias de pacientes con sospecha o progresión de IC, estableciendo un circuito de derivación preferente a consultas especializadas.
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Material y métodos
Se realizó un estudio prospectivo en el Servicio de Urgencias Hospitalarias (SUH) con pacientes con sospecha o antecedentes de IC y solicitud de NT-proBNP. Para ello, se integró un algoritmo CDSS (RippleDown® v.9.6.3, Abbott Diagnostics), consensuado con los servicios Cardiología, Urgencias y Medicina Interna y alineado con las directrices de la Sociedad Europea de Cardiología.

El sistema analiza de forma automatizada las solicitudes cruzando los antecedentes médicos del paciente mediante dos rutas diferenciadas: para la IC de novo, estratifica la probabilidad según puntos de corte específicos por edad; en la IC en progresión, calcula la variación (delta-check) frente al `valor seco` (mediana de los últimos 3 años), considerando como dato de alarma que el delta supera el 50%. Adicionalmente, el algoritmo incorpora biomarcadores complementarios (PCR, PCT y CA-125) según contexto clínico. Los pacientes detectados y dados de alta sin ingresar en el SUH son priorizados en un circuito asistencial específico.
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Resultados
Durante los tres primeros meses de evaluación (marzo-mayo 2026), el algoritmo identificó y derivó un total de 60 pacientes, con una edad media de 71 años (55% mujeres) y un 38% de antecedentes por visitas previas al SUH. Desde el punto de vista clínico, 50 casos (83,3%) se clasificaron como sospecha de novo y 10 (16,7%) como IC en progresión. El estudio ecocardiográfico posterior objetivó una elevada gravedad basal, detectando 15 pacientes con valvulopatías severas (5 insuficiencias mitrales, 1 estenosis mitral, 1 insuficiencia aórtica y 8 insuficiencias tricúspides). Asimismo, la inestabilidad clínica al diagnóstico motivó el reingreso hospitalario inmediato de 6 pacientes (10%), repartidos equitativamente entre los servicios de Cardiología y Medicina Interna.

Excluyendo estos ingresos urgentes, la activación de la alerta logró dirigir prioritariamente al resto de pacientes a la consulta de Cardiología en un tiempo medio de 26 días, donde se completó la ecocardiografía, la confirmación diagnóstica y la optimización terapéutica definitiva en la primera visita.
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Conclusiones
La implantación del CDSS optimiza la continuidad asistencial basada en el dato analítico, consolidando una coordinación real y ágil entre el laboratorio clínico y los servicios asistenciales.

Esta herramienta digital demuestra una elevada rentabilidad clínica en la estratificación rápida y la identificación precoz de la insuficiencia cardiaca, acortando significativamente los tiempos de confirmación diagnóstica y optimización terapéutica.
Una menos... ¡vamos a por otra!
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Autores
Nogueira Salgueiro, Patricia
Márquez González, Pedro Jonay
Barrera Arbelaiz, Néstor
Wood García, Eduardo
Ojeda Ramos, José Rafael
Domínguez Cabrera, Casimira
aceac.es®