Prognostic value of Charlson comorbidity index in patients admitted with acute myocardial infarction

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. To investigate the prognostic value of the Charlson Comorbidity Index (CCI) and its components in assessing outcomes related to in-hospital and 18‑month mortality and to determine additional prognostic value when incorporating them into the GRACE score among patients with acute myocardial infarction (MI). Material and methods. A prospective study enrolled 712 patients diagnosed with acute MI who underwent coronary angiography within 24 hours of hospitalization. Results and Discussion. Of the patients, 61 % were male, median age 65 (interquartile range [IQR] 56–74years). In-hospital and 18‑month mortality rates were 5.1 % (n     =     36) and 12.1 % (n     =     86), respectively. Median GRACE, CCI scores were 117 (IQR: 98–141), and 4 (IQR: 3–6) respectively. Common comorbidities within the CCI components included previous MI (21.8 %), diabetes mellitus (21.1 %), chronic pulmonary disease (16.2 %), dementia (9.2 %), peptic ulcer disease (9.1 %), renal failure (8.6 %). Factors associated with in-hospital and 18‑month mortality included chronic lung disease (odds ratio [OR]     =     4.21 and 2.04, respectively) and renal failure (OR     =     3.51 and 1.99, respectively) after adjusting for GRACE score. Dementia (OR 2.10; 95 % confidence interval [CI] 1.11–3.97) was a significant risk factor for 18‑month mortality. CCI was associated with in-hospital and 18‑month mortality (GRACE-adjusted OR 1.29, 95 % CI:1.07–1.57, p     =     0.001 and 1.37, 95 % CI (1.20–1.57, p     =     0.001, respectively). CCI demonstrated good predictive ability for in-hospital mortality (area under the ROC Curve [AUC]: 0.826) and modest performance for 18‑month mortality (AUC: 0.797). Adding chronic lung disease, renal failure in the GRACE score significantly improved the predictive efficacy for in-hospital mortality, with an AUC of 0.932 (95 % CI: 0.905–0.959, p =  0.001). Including CCI in the GRACE score enhanced the prediction efficiency for 18‑month mortality (AUC 0.819, 95 % CI: 0.768–0.871, p = 0.001). Conclusion. The CCI demonstrated moderate prognostic value in assessing in-hospital mortality among patients with acute MI and good predictive ability for long-term mortality. The CCI and its components (chronic lung disease, renal failure) added prognostic significance in addition to the GRACE score for predicting both short-term and long-term adverse outcomes.

About the authors

Truong Huy Hoang

Pham Ngoc Thach University of Medicine; Tam Duc Heart Hospital

Author for correspondence.
Email: truonghh@pnt.edu.vn
ORCID iD: 0000-0002-2013-2647
Ho Chi Minh City, Vietnam

Victor V. Maiskov

RUDN University; Vinogradov Municipal Clinical Hospital

Email: truonghh@pnt.edu.vn
ORCID iD: 0009-0002-2135-2606
Moscow, Russian Federation

Imad A. Merai

RUDN University; Vinogradov Municipal Clinical Hospital

Email: truonghh@pnt.edu.vn
ORCID iD: 0000-0001-6818-8845
Moscow, Russian Federation

Zhanna D. Kobalava

RUDN University; Vinogradov Municipal Clinical Hospital

Email: truonghh@pnt.edu.vn
ORCID iD: 0000-0002-5873-1768
Moscow, Russian Federation

References

  1. McManus DD, Nguyen HL, Saczynski JS, Tisminetzky M, Bourell P, Goldberg RJ. Multiple cardiovascular comorbidities and acute myocardial infarction: Temporal trends (1990-2007) and impact on death rates at 30 days and 1 year. Clin Epidemiol. 2012;4(1):115-123. doi: 10.2147/CLEP.S30883
  2. Rashid M, Kwok CS, Gale CP, Doherty P, Olier I, Sperrin M, Kontopantelis E, Peat G, Mamas MA. Impact of co-morbid burden on mortality in patients with coronary heart disease, heart failure, and cerebrovascular accident: A systematic review and meta-analysis. Eur Heart J Qual Care Clin Outcomes. 2017;3(1):20-36. doi: 10.1093/ehjqcco/qcw025
  3. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J Chronic Dis. 1987;5(40):373-383. doi: 10.1016/0021-9681(87)90171-8
  4. Radovanovic D, Seifert B, Urban P, Eberli FR, Rickli H, Bertel O, Puhan MA, Erne P, AMIS Plus Investigators. Validity of Charlson Comorbidity Index in patients hospitalised with acute coronary syndrome. Insights from the nationwide AMIS Plus registry 2002-2012. Heart. 2014;100(4):288-294. doi: 10.1136/heartjnl-2013-304588
  5. Thygesen K, Alpert JS, Jaffe AS, Simoons ML, Chaitman BR, White HD; Joint ESC/ACCF/AHA/WHF Task Force for the Universal Definition of Myocardial Infarction; Katus HA, Lindahl B, Morrow DA, Clemmensen PM, Johanson P, Hod H, Underwood R, Bax JJ, Bonow RO, Pinto F, Gibbons RJ, Fox KA, Atar D, Newby LK, Galvani M, Hamm CW, Uretsky BF, Steg PG, Wijns W, Bassand JP, Menasché P, Ravkilde J, Ohman EM, Antman EM, Wallentin LC, Armstrong PW, Simoons ML, Januzzi JL, Nieminen MS, Gheorghiade M, Filippatos G, Luepker RV, Fortmann SP, Rosamond WD, Levy D, Wood D, Smith SC, Hu D, Lopez-­Sendon JL, Robertson RM, Weaver D, Tendera M, Bove AA, Parkhomenko AN, Vasilieva EJ, Mendis S. Third universal definition of myocardial infarction. Circulation. 2012;126(16):2020-2035. doi: 10.1161/CIR.0b013e31826e1058
  6. Fox KA, Fitzgerald G, Puymirat E, Huang W, Carruthers K, Simon T, Coste P, Monsegu J, Gabriel Steg P, Danchin N, Anderson F. Should patients with acute coronary disease be stratified for management according to their risk? Derivation, external validation and outcomes using the updated GRACE risk score. BMJ Open. 2014;4: e004425. doi: 10.1136/bmjopen-2013-004425
  7. MDCalc. Charlson Comorbidity Index (CCI). https://www.mdcalc.com/calc/3917/charlson-­comorbidity-index-cci#creator-­insights. [Accessed 2023 December 15].
  8. DeLong ER, DeLong DM, Clarke-­Pearson DL. Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach. Biometrics. 1988;44(3):837-845.
  9. Taneva E, Bogdanova V, Shtereva N. Acute coronary syndrome, comorbidity, and mortality in geriatric patients. Ann N Y Acad Sci. 2004;1019:106-110. doi: 10.1196/annals.1297.019
  10. Fox CS, Muntner P, Chen AY, Alexander KP, Roe MT, Cannon CP, Saucedo JF, Kontos MC, Wiviott SD; Acute Coronary Treatment and Intervention Outcomes Network registry. Use of evidence-­based therapies in short-term outcomes of ST-segment elevation myocardial infarction and non-­ST-segment elevation myocardial infarction in patients with chronic kidney disease: A report from the national cardiovascular data acute coronary. Circulation. 2010;121(3):357-365. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.865352
  11. Hadi HA, Zubaid M, Al Mahmeed W, El-­Menyar AA, Ridha M, Alsheikh-­Ali AA, Singh R, Assad N, Al Habib K, Al Suwaidi J. Prevalence and prognosis of chronic obstructive pulmonary disease among 8167 middle eastern patients with acute coronary syndrome. Clin Cardiol. 2010;33(4):228-235. doi: 10.1002/clc.20751
  12. Andell P, Koul S, Martinsson A, Sundström J, Jernberg T, Smith JG, James S, Lindahl B, Erlinge D. Impact of chronic obstructive pulmonary disease on morbidity and mortality after myocardial infarction. Open Heart. 2014;1(1): e000002. doi: 10.1136/openhrt-2013-000002
  13. Stefan MS, Bannuru RR, Lessard D, Gore JM, Lindenauer PK, Goldberg RJ. The impact of COPD on management and outcomes of patients hospitalized with acute myocardial infarction: A 10-year retrospective observational study. Chest. 2012;141(6):1441-1448. doi: 10.1378/chest.11-2032
  14. Rothnie KJ, Smeeth L, Herrett E, Pearce N, Hemingway H, Wedzicha J, Timmis A, Quint JK. Closing the mortality gap after a myocardial infarction in people with and without chronic obstructive pulmonary disease. Heart. 2015;101(14):1103-1110. doi: 10.1136/heartjnl-2014-307251
  15. Schmidt M, Jacobsen JB, Lash TL, Bøtker HE, Sørensen HT. 25 Year trends in first time hospitalisation for acute myocardial infarction, subsequent short and long term mortality, and the prognostic impact of sex and comorbidity: A Danish nationwide cohort study. BMJ. 2012;344: e356. doi: 10.1136/bmj.e356
  16. Schelde AB, Schmidt M, Madsen M, Nielsen SS, Frøkiær J, Christiansen CF. Impact of the charlson comorbidity index score on risk prediction by single-­photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging following myocardial infarction. Clin Epidemiol. 2019;11:901-910. doi: 10.2147/CLEP.S211555
  17. Jeger R, Jaguszewski M, Nallamothu BN, Lüscher TF, Urban P, Pedrazzini GB, Erne P, Radovanovic D; AMIS Plus Investigators. Acute multivessel revascularization improves 1-year outcome in ST-elevation myocardial infarction: A nationwide study cohort from the AMIS Plus registry. Int J Cardiol. 2014;172(1):76-81. doi: 10.1016/j.ijcard.2013.12.083
  18. Núñez JE, Núñez E, Fácila L, Bertomeu V, Llàcer A, Bodí V, Sanchis J, Sanjuán R, Blasco ML, Consuegra L, Martínez A, Chorro FJ. Papel del índice de Charlson en el pronóstico a 30 días y 1 año tras un infarto agudo de miocardio [Prognostic value of Charlson comorbidity index at 30 days and 1 year after acute myocardial infarction]. Rev Esp Cardiol. 2004;57(9):842-849. doi: 10.1016/S1885-5857(06)60649-X
  19. Balun A, Akgümüş A. Charlson comorbidity index and 1-year poor outcomes in elderly patients undergoing successful percutaneous coronary intervention: A retrospective study. Med (United States). 2023;102(19): e33792. doi: 10.1097/MD.0000000000033792
  20. Hautamäki M, Lyytikäinen LP, Mahdiani S, Eskola M, Lehtimäki T, Nikus K, Antila K, Oksala N, Hernesniemi J. The association between charlson comorbidity index and mortality in acute coronary syndrome - the MADDEC study coronary syndrome - the MADDEC study. Scand Cardiovasc J. 2020;54(3):146-152. doi: 10.1080/14017431.2019.1693615
  21. Erickson SR, Cole E, Kline-­Rogers E, Eagle KA. The addition of the Charlson comorbidity index to the GRACE risk prediction index improves prediction of outcomes in acute coronary syndrome. Popul Health Manag. 2014;17(1):54-59. doi: 10.1089/pop.2012.0117

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».