Pérdida de pacientes con infección por el virus de la Hepatitis C (VHC) en el sistema sanitario: Cuantificación del problema y análisis de los factores relacionados

2030 es el año fijado por la OMS para eliminar la infección por el virus de la hepatitis C (VHC). El papel de los programas de búsqueda activa podría resultar crucial para lograr alcanzar la meta, al permitir identificar y rescatar a los sujetos con diagnóstico ya iniciado en el pasado que actualmente se encuentren perdidos u ocultos en el sistema sanitario, un problema cuya dimensión no ha sido bien cuantificada hasta la fecha.Los objetivos del trabajo fueron: 1) determinar la tasa de pacientes con anticuerpos frente al VHC (AntiVHC+) que se pierden a lo largo de la cascada de cuidados, 2) identificar y rescatar a los sujetos perdidos en el sistema, 3) estudiar factores relacionados tanto con la ausencia de derivación a AE (Atención Especializada) como con la interrupción del seguimiento, 4) evaluar el nivel de conocimiento sobre la infección y enfermedad por el VHC en los pacientes aflorados, y 5) valorar la aceptación y adherencia de los pacientes rescatados al programa de afloramiento.Para poder dar respuesta a estos objetivos se llevó a cabo un programa de búsqueda activa de forma manual a partir de un registro de datos del laboratorio de Microbiología. Se incluyeron todos los resultados serológicos positivos (técnica ELISA y confirmación por inmunoblot) realizados en el Sector sanitario Zaragoza III entre enero 2009 y diciembre de 2013. Se excluyeron las serologías procedentes de centros penitenciarios y Pediatría así como a los sujetos menores de 14 años en el momento de la inclusión. Se trata de un estudio observacional ambispectivo dividido en tres fases consecutivas que se ejecutaron entre abril de 2017 y enero 2020 y que consistieron en la identificación y clasificación de los sujetos perdidos según el problema detectado (ausencia de vinculación con AE o interrupción del seguimiento por Digestivo/Infecciosas), invitación por carta (intervención) y reintroducción en el sistema mediante la creación de un circuito de derivación directo. Se recogieron variables demográficas, analíticas, clínicas y relacionadas con la intervención a partir de la Historia Clínica Electrónica (HCE). En la tercera fase (reintroducción) se solicitó la realización de cuestionarios a los pacientes rescatados.Se revisaron un total de 1092 pacientes con serología positiva para el VHC, encontrando una tasa de pérdida del 33,2%. En el 39,9% (N=145) de los casos el problema radicó en la ausencia de derivación a AE, mientras que en el 60,1% restante (N=218) la pérdida se produjo durante el seguimiento. El proceso diagnóstico quedó incompleto en el 63,1% (sin determinación del ARN viral). Los pacientes coinfectados (VIH+) presentaron mayor tasa de derivación y menor tasa de interrupción del seguimiento (pConclusiones: La pérdida de pacientes seropositivos, ya sea con diagnóstico incompleto (Anti-VHC+ sin confirmación virológica) o virémicos, constituye un problema real y de gran magnitud en nuestro medio. Entre aquellos que escapan y quedan al margen del sistema, es posible caracterizar un perfil de paciente con ausencia de derivación distinto al de aquel con interrupción del seguimiento. A pesar de la elevada aceptación, el impacto podría verse limitado por la existencia de factores que impiden la localización de los pacientes perdidos y de abandonos voluntarios tras el rescate, lo que sugiere la necesidad de diseñar estrategias futuras que permitan abordar ambos desafíos. Bibliografía:1. World Health Organization. Global Health Sector Strategy on viral hepatitis,2016–2021. Geneva: World Health Organization; 2016.2. World Health Organization. Global hepatitis report 2017. Geneva: World Health Organization; 2017.3. World Health Organization. WHO guidelines on hepatitis B and C testing. Geneva: World Health Organization; 2017.4. World Health Organization. Guidelines for the care and treatment of persons diagnosed with chronichepatitis C virus infection. Geneva: World Health Organization; 2018.5. European Centre for Disease Prevention and Control. Systematic review on hepatitis B and C prevalence in the EU/EEA. Stockholm: ECDC; 2016.6. POLARIS OBSERVATORY [Internet]. [cited 29 enero 2020]. Available from: https://cdafound.org/polaris/.7. Razavi H, Sanchez-Gonzalez Y, Pangerl A, Cornberg M. Global timing of hepatitis C virus elimination: estimating the year countries will achievethe World Health Organization elimination targets. International LIver Congress; Vienana: ; April 2019.8. Pawlotsky J, Negro F, Aghemo A, Berenguer M, Dalgard O, Dusheiko G, et al. EASL recommendations on treatment of hepatitis C: Final update of the series. Journal of hepatology. 2020 Nov;73(5):1170-218.9. Plan Estratégico para el Abordaje de la Hepatitis C en el Sistema Nacional de Salud (PEAHC). Secretaría General de Sanidad y Consumo Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social. 2015.10. Gobierno de Aragón. Dirección General de Asistencia Sanitaria. Plan para la Eliminación de la Hepatitis C en Aragón; 2019.11. Grupo de trabajo del estudio de prevalencia de la infección por hepatitis C en población general en España, 2017-2018. Resultados del2º Estudio de Seroprevalencia en España (2017-2018). Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar Social; 201912. Crespo J, Albillos A, Buti M, Calleja JL, García-Samaniego J, Hernández-Guerra M, Serrano T, Turnes J, Acín E, et al. Eliminación de la hepatitis C. Documento de posicionamiento de la Asociación Española para el Estudio del Hígado (AEEH). Gastroenterología y Hepatología. 2019 /11/01;42(9):579-92.13. Ministerio de Sanidad. Guía de cribado de la infección por el VHC. 2020 Julio.<br /

Papel de progenitores de médula ósea en la regeneración hepática

En los últimos años se ha demostrado la participación tanto de células progenitoras hepáticas (CPH) como de células stem de médula ósea (CSMO) en los procesos de regeneración hepática. Sin embargo, se desconoce el papel de cada tipo celular en la respuesta ante el daño hepático. El objetivo del presente trabajo fue estudiar la proporción de CSH (células stem hematopoyética) y CPH a nivel hepático y en sangre periférica tanto en enfermedad hepática aguda como en crónica y determinar los niveles séricos y la expresión en tejido hepático de los factores de crecimiento que parecen implicados en su activación y migración. Prospectivamente, se recogió sangre periférica de 22 pacientes con hepatitis aguda, 25 con cirrosis hepática, 8 pacientes con fallo agudo sobre crónico (ACLF) y 16 individuos sanos y se determinó mediante citometría de flujo el porcentaje de células positivas para los marcadores CD34, CD133, VEGFR, CXCR4 y cKit. Sobre muestras de suero de los mismos pacientes se determinaron mediante ELISA los niveles de HGF (hepatocyte growth factor), VEGF (vascular endotelial growth factor), IL6, IL8, SDF1 (stromal derived factor), SCF (stem cell factor), MMP9 (metaloproteinasa de la matriz) y PDGF (platelet derived growth factor). Sobre muestras de tejido hepático de 8 pacientes con hepatitis aguda grave, de 7 con cirrosis hepática y de 6 individuos sanos, se realizaron tinciones inmunohistoquímicas con anticuerpos específicos anti-CD34, anti-cKit y anti-SCF. Los pacientes con hepatitis aguda presentaron un mayor porcentaje (pLos resultados obtenidos sugieren que la implicación de células precursoras en la lesión hepática es distinta según el tipo de lesión. La hepatitis aguda induce, a través de la secreción de una serie de citoquinas, la movilización de precursores hematopoyéticos que parecen participar en la reparación tisular, sobre todo a nivel sinusoidal, mientras que en la hepatopatía crónica se produce un incremento de progenitores hepáticos. <br /

Métodos diagnósticos no invasivos de fibrosis hepática en pacientes con VHC: evaluación comparación de 25 modelos

La infección crónica por el virus de la hepatitis C es una de las principales causas de enfermedad hepática a nivel mundial. Su evolución es muy variable y en la mayoría de los pacientes de progresión lenta. La aparición de fibrosis hepática es clave y se produce como consecuencia de la agresión continuada del agente causal, lo que conlleva la remodelación de la estructura del hígado.Existen diferentes métodos de evaluación de fibrosis hepática como son la biopsia hepática, considerada gold estándar en la evaluación del daño hepático, pero es invasiva y presenta múltiples complicaciones; métodos elastográficos destacando la elastografía hepática como referente para evaluar el grado de fibrosis, a pesar de que igualmente tiene limitaciones; biomarcadores séricos; e índices y “scores” compuestos por diferentes variables clínicas, que en los últimos años está aumentando su interés para el diagnóstico del grado de fibrosis.El objetivo de la presente Tesis fue comparar 17 índices no invasivos de fibrosis: AAR, AP index, APRI, Cirrhosis Discriminant Score (CDS), Doha score, FIB-4, Fibro-Q score, Fibrosis Index (FI), Fibrosis-Cirrhosis Index (FCI), Índice Forns, Göteborg University Cirrhosis Index (GUCI), HGM-2 (Hospital Gregorio Marañón), King’s score, Lok index, NIKEI (Non invasive Koeln-Essen-index), Pohl score, S-index y el biomarcador autotaxina; así como el desarrollo de nuevos índices que puedan aumentar la capacidad diagnóstica de los ya publicados en la literatura, para diagnosticar fibrosis avanzada y cirrosis hepática en una muestra de pacientes con VHC.Se estudió una muestra de 146 pacientes con VHC que acudían a consultas externas para la realización de FibroScan®. Se recogieron variables sociodemográficas y clínicas, y se determinó el grado de fibrosis a través de la escala METAVIR. Se realizó una descripción estadística de cada una de las variables, de los diferentes índices o “scores” y de la autotaxina; se evaluó su capacidad predictiva mediante curvas ROC y se consideró el punto de corte óptimo para cada uno, con su sensibilidad y especificidad correspondiente.Para discriminar fibrosis avanzada (F0,800). Para discernir cirrosis hepática (F3 vs F4) la eficacia diagnóstica general es menor que para fibrosis avanzada y la mejor capacidad predictiva (AUROC >0,800) fue para: HGM-2 y Fibrosis index. La autotaxina precisa un análisis diferente según sexo por sus diferentes puntos de corte y esto le aumenta su capacidad diagnóstica; de igual manera ocurre con los nuevos índices combinados con variables correlacionadas significativamente con el valor de la elasticidad y la autotaxina, y con los creados mediante regresión logística con aquellos parámetros predictores independientes de fibrosis avanzada y cirrosis.Se presentan los mejores índices para su aplicación en estudios de población mayores y se recomiendan aplicar en muestra total y realizar análisis según sexo, ya que parece ser que esta característica fisiológica aporta cambios interesantes en los resultados de los estudios de investigación.<br /

Graft Survival in Liver Transplantation: An Artificial Neuronal Network Assisted Analysis of the Importance of Comorbidities

Objectives: Liver transplant represents a widespread therapeutic option for patients with end-stage liver failure. Up to now, most of the scores describing the probability of liver graft survival have shown poor predictive performance. With this in mind, the present study seeks to analyze the predictive value of recipient comorbidities on liver graft survival within the first year. Materials and Methods: The study included prospectively collected data from patients who received a liver transplant at our center from 2010 to 2021. A predictive model was then developed through an Artificial Neural Network that included the parameters associated with graft loss as identified by the Spanish Liver Transplant Registry report and comorbidities with prevalence >2% present in our study cohort. Results: Most patients in our study were men (75.5%); mean age was 54.8 ± 9.6 years. The main cause of transplant was cirrhosis (86.7%), and 67.4% of patients had some associated comorbidities. Graft loss due to retransplant or death with dysfunction occurred in 14% of cases. Of all the variables analyzed, we found 3 comorbidities associated with graft loss (as shown by informative value and normalized informative value, respectively): antiplatelet and/or anticoagulants treatments (0.124 and 78.4%), previous immunosuppression (0.110 and 69.6%), and portal thrombosis (0.105 and 66.3%). Remarkably, our model showed a C statistic of 0.745 (95% CI, 0.692-0.798; asymptotic P < .001), which was higher than others found in previous studies. Conclusions: Our model identified key parameters that may influence graft loss, including specific recipient comorbidities. The use of artificial intelligence methods could reveal connections that may be overlooked by conventional statistics