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. 2021 Feb 3;116(3):383–392. [Article in Portuguese] doi: 10.36660/abc.20190662
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Valor Prognóstico da Ultrassonografia Pulmonar para Resultados Clínicos em Pacientes com Insuficiência Cardíaca: Uma Revisão Sistemática e Metanálise

Yushu Wang 1, Di Shi 1, Fuqiang Liu 1, Ping Xu 2, Min Ma 1,3
PMCID: PMC8159549  PMID: 33566935

Resumo

Fundamento

Existem informações conflitantes sobre se a ultrassonografia pulmonar avaliada por linhas B tem valor prognóstico em pacientes com insuficiência cardíaca (ICa).

Objetivos

Avaliar o valor prognóstico da ultrassonografia pulmonar avaliada por linhas B em pacientes com ICa.

Métodos

Quatro bases de dados (PubMed, EMBASE, Cochrane Library e Scopus) foram sistematicamente pesquisadas para identificar artigos relevantes. Reunimos a razão de risco (RR) e o intervalo de confiança de 95% (IC) de estudos elegíveis e realizamos análises de heterogeneidade, avaliação de qualidade e viés de publicação. Os dados foram agrupados usando um modelo de efeitos fixos ou de efeito aleatório. Um valor de p <0,05 foi considerado para indicar significância estatística.

Resultados

Nove estudos envolvendo 1.212 participantes foram incluídos na revisão sistemática. As linhas B > 15 e > 30 na alta hospitalar foram significativamente associadas ao aumento do risco de desfecho combinado de mortalidade por todas as causas ou hospitalização por ICa (RR, 3,37, IC de 95%, 1,52-7,47; p = 0,003; RR, 4,01, IC de 95%, 2,29-7,01; p <0,001, respectivamente). O ponto de corte da linha B > 30 na alta foi significativamente associado ao aumento do risco de hospitalização por ICa (RR, 9,01, IC de 95%, 2,80-28,93; p <0,001). Além disso, o ponto de corte da linha B > 3 aumentou significativamente o risco de desfecho combinado de mortalidade por todas as causas ou hospitalização por ICa em pacientes ambulatoriais com ICa (RR, 3,21, IC de 95%, 2,09-4,93; I2 = 10%; p <0,00001).

Conclusão

As linhas B podem predizer mortalidade por todas as causas e hospitalizações por ICa em pacientes com ICa. Outros grandes ensaios clínicos randomizados são necessários para explorar se lidar com as linhas B melhoraria o prognóstico nos ambientes clínicos. (Arq Bras Cardiol. 2020; [online].ahead print, PP.0-0)

Keywords: Pulmão/Ultrassonografia, Linhas B, Prognóstico, Insuficiência Cardíaca, Revisão, Metanálise

Introdução

A insuficiência cardíaca (ICa) continua sendo a principal causa de hospitalização nas últimas décadas devido a sua alta prevalência, morbidade e mortalidade. 1 A congestão pulmonar pode predizer tanto a mortalidade quanto a morbidade em pacientes com ICa, 2 e a descongestão é um dos principais objetivos da gerenciamento de ICa durante a hospitalização. 3

A ultrassonografia pulmonar (USP) é uma ferramenta simples, amigável para o paciente, confiável e sensível para detectar a congestão pulmonar avaliada por linhas B. 4 , 5 A linha B é um tipo de artefato de cauda de cometa que aparece como reverberação hiperecoica vertical discreta semelhante a lasers, surge da linha pleural, se estende até a parte inferior da tela, se move em sincronia com o deslizamento do pulmão e apaga as linhas A. 6 As linhas B representam septos interlobulares espessados. A soma das linhas B em todos os espaços escaneados produz uma pontuação que denota a extensão do fluido extravascular no pulmão, e zero é definido como uma ausência completa de linhas B na área investigada. 7 A USP à beira do leito foi reconhecida em uma declaração científica da European Society of Cardiology como um dos elementos-chave na mensuração da congestão clínica desde 2010, 8 e foi recomendada em 2015 para avaliar edema pulmonar em pacientes com suspeita de ICa aguda. 9

Uma técnica baseada em ultrassom para avaliar a congestão pulmonar tem servido como um auxílio na diferenciação das causas da dispneia aguda, principalmente em situações de acidente e emergência, 10 mas também como uma avaliação em outras condições. 11 , 12 Estudos em animais têm apoiado o uso da ultrassonografia torácica e detecção de linhas B como técnicas de diagnóstico de edema pulmonar cardiogênico em cães. 13 Além disso, ao USP foi identificada como uma ferramenta reprodutível e confiável para a detecção de congestão pulmonar, identificação do início de descompensação de ICa e avaliação da eficiência terapêutica para essa síndrome em camundongos. 14 As linhas B fornecem um biomarcador útil para avaliar o curso de tempo das alterações extravasculares da água do pulmão após as intervenções. Após o tratamento médico adequado da ICa, o padrão de linha B desaparece quase por completo, o que representa uma abordagem diagnóstica alternativa e fácil de usar para avaliar a congestão pulmonar em pacientes com ICa descompensada. 15 O número de linhas B mais alto foi associado a um risco aumentado de morbidade e mortalidade em outras configurações de doença, como a síndrome coronariana aguda 16 e a diálise. 17 No entanto, sua eficácia em pacientes com ICa não está bem estabelecida.

Devido ao número limitado de estudos clínicos sobre este tópico, acreditamos que vale a pena avaliar cuidadosamente as evidências acumuladas. Na presente meta-análise, examinamos sistematicamente o valor prognóstico da congestão pulmonar transmitida por linhas B em pacientes com ICa.

Métodos

Busca bibliográfica

Este estudo foi realizado sob a orientação da declaração de Itens de Relatório Preferidos para Revisões Sistemáticas e Metanálises ( Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses – PRISMA). 18 A lista de verificação PRISMA 2009 foi listada no arquivo suplementar. Isso foi registrado com o PROSPERO (CRD 42019138780). Pesquisamos PubMed, EMBASE, Cochrane Library e Scopus desde sua data de início até julho de 2019 para identificar estudos elegíveis, usando palavras-chave e/ou termos de título de assunto médico como: “ B lines ” ou “ lung ultrasound ” ou “ ultrasound lung comets ” ou “ pulmonary congestion ”) e (“ heart failure ” ou “ cardiac dysfunction ” ou “ cardiac failure ” ou “ cardiac insufficiency ”. Não foram utilizadas restrições de idioma. As referências de literaturas relevantes também foram pesquisadas em busca de mais estudos elegíveis.

Critérios de inclusão e exclusão do estudo

Os critérios de inclusão nesta revisão e metanálise fizeram referência aos participantes, intervenções, comparações, resultados e desenho do estudo (PICOS) conforme descrito no protocolo PRISMA, sendo:

  1. inscrição de pacientes com ICa (seja de nova ICa ou agravamento da ICC exigindo hospitalização);

  2. o uso de cometas pulmonares de ultrassom para avaliar a congestão pulmonar em pacientes com ICa;

  3. razões de risco relatadas (RR) para medidas de resultados possíveis (mortalidade por todas as causas, hospitalização por ICa ou desfechos combinados); e

  4. estudos de acompanhamento, incluindo análise post hoc de ensaios clínicos randomizados.

Os critérios de exclusão foram:

  1. revisões, metanálises, estudo não-humano, cartas, relatos de caso e conferências; e

  2. estudos que não fornecem resultados em pacientes com ICa.

Extração de dados e avaliação de qualidade

Dois investigadores (Y.W. e X.P.) examinaram independentemente todos os títulos, resumos e artigos de texto completo extraídos de bancos de dados para estudos potencialmente relevantes. Qualquer discrepância foi resolvida por discussão entre todos os autores. Os seguintes dados foram extraídos de cada estudo: sobrenome do primeiro autor, ano de publicação, país onde o estudo foi realizado, os tipos de estudo envolvidos, o número de participantes, períodos de acompanhamento e desfechos de interesse. Uma escala de qualidade de Newcastle-Ottawa ( Newcastle-Ottawa Quality scale – NOS) variando de zero (mais baixa) a nove (mais alta) foi aplicada para avaliar a qualidade metodológica para estudos de coorte, conforme recomendado pelo Cochrane Non-Randomized Studies Methods Working Group . 19 Uma pontuação de ≥5 foi considerado de alta qualidade. Além disso, a ferramenta Quality In Prognosis Studies (QUIPS) foi aplicada para examinar o viés e a validade nos artigos de fatores prognósticos. 20

Análise Estatística

Os softwares RevMan 5.3 ( The Cochrane Collaboration , Oxford) e Stata, versão 11 (StataCorp), foram usados adequadamente em todas as análises estatísticas. A estatística Cochrane Q e a estatística I 2 foram calculadas para avaliar a heterogeneidade entre os estudos. O teste estatístico Cochrane Q com um valor p ≤ 0,05 foi considerado estatisticamente significativo. Os valores de I 2 de 25, 50 e 75% corresponderam a graus de heterogeneidade baixo, moderado e alto, respectivamente. 21 Se I 2 fosse maior que 50%, optamos por usar um modelo de efeitos aleatórios (DerSimonian e método de Laird) para combinar os resultados e se I 2 fosse inferior a 50% criamos um modelo de efeitos fixos (método de Mantel-Haenszel). 22 O uso de um modelo de efeitos aleatórios também foi considerado quando o número de estudos era pequeno. Combinamos as razões de risco (RR) entre os estudos usando ponderação de variância inversa genérica e um intervalo de confiança de 95% (IC) para cada desfecho. O log geral (RR) com seu IC de 95% foi usado como o resumo do tamanho do efeito geral. Além disso, realizamos análises de subgrupos com base no número de linhas B na alta nos estudos incluídos. As análises de sensibilidade foram conduzidas excluindo um estudo envolvido nesta revisão e metanálise de cada vez para refletir o efeito do conjunto de dados específicos na RR geral. O viés de publicação foi analisado quantitativamente pelo teste de correlação de postos de Begg 23 e teste de regressão linear de Egger. 24 Um valor de p <0,05 foi considerado para indicar significância estatística.

Resultados

Resultados da Busca

Nossa estratégia de busca foi delineada na Figura 1 . Nossa busca na literatura identificou 847 artigos potencialmente relevantes. Foram excluídos 455 estudos com base na triagem dos títulos e resumo desses artigos. Cinquenta e oito artigos foram excluídos após a revisão do texto completo e, finalmente, os 9 artigos restantes 25 - 33 foram incluídos na metanálise.

Figura 1. – Fluxograma do processo seletivo.

Figura 1

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Características do estudo e avaliação da qualidade

Os 9 estudos incluídos variaram de 54 a 342 pacientes, com uma população final de 1.212 pacientes. Destes, sete estudos foram realizados na Europa e um nos Estados Unidos. A Tabela 1 representa as características basais dos artigos incluídos nesta metanálise. Desses, oito estudos eram prospectivos 25 - 30 , 32 , 33 e um estudo retrospectivo. 31 Cinco de nove estudos 27 , 29 , 30 , 32 , 33 inscreveram um total de 792 pacientes ambulatoriais com ICa e os outros quatro estudos envolveram 420 pacientes hospitalizados por ICa. Além disso, quatro estudos 26 , 28 , 31 , 32 tiveram períodos de acompanhamento de 3 ou 4 meses e os outros cinco, de não menos de 6 meses. Os dados de hospitalização por ICa estavam disponíveis para apenas dois estudos, enquanto a maioria dos estudos relatou dados sobre o desfecho combinado de morte ou hospitalização por ICa. A idade média dos pacientes variou de 53 a 81 anos. Os pacientes nos estudos incluídos eram predominantemente do sexo masculino. As principais características dos pacientes foram resumidas na Tabela 2 . De acordo com a NOS apresentada na Tabela 3 , todos os estudos incluídos foram considerados de alta qualidade. No entanto, quatro artigos receberam pontuação 8 devido à duração relativamente curta do acompanhamento. A Tabela 4 mostra a avaliação da qualidade geral dos estudos incluídos usando a ferramenta QUIPS. Os sete artigos elegíveis eram geralmente de risco de viés baixo a moderado em termos de atrito de estudo, fator prognóstico e medição de resultados, participação no estudo, definição de resultados e análise estatística e relatórios. Além disso, alguns estudos apresentavam alto risco de viés porque relataram análise não ajustada ou não relataram análise ajustada.

Tabela 1. – Características principais dos estudos incluídos.

Primeiro autor Ano de publicação País Tipo de estudo Participantes do estudo Número de pacientes, n Períodos de acompanhamento Mortes por todas as causas, n Hospitalização por ICa, n Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa, n Desfechos reportados Qualidade do estudo Nível de significância adotado
Gargani 25 2015 Itália Coorte prospectiva Pacientes internados 100 6 meses 4 14 NA Hospitalização por ICa 9 p <0,05
Coiro 26 2015 França Coorte prospectiva Pacientes internados 60 3 meses 10 15 18 Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa 8 p <0,05
Gustafsson 27 2015 Suécia Coorte prospectiva Pacientes ambulatoriais 104 6 meses 14 18 24 Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa 9 p <0,05
Cogliati 28 2016 Itália Coorte prospectiva Pacientes internados 150 100 dias 11 23 34 Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa 8 p <0,05
Platz 29 2016 América Coorte prospectiva Pacientes ambulatoriais 195 6 meses 15 48 54 Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa 9 p <0,05
Villanueva 30 2016 Espanha Coorte prospectiva Pacientes ambulatoriais 54 6 meses NA 18 NA Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa 9 NR
Coiro 31 2016 França Coorte retrospectiva Pacientes internados 110 3 meses 16 26 33 Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa 8 p <0,05
Miglioranza 32 2017 Brasil Coorte prospectiva Pacientes ambulatoriais 97 4 meses 3 23 NA Morte por todas as causas, hospitalização por ICa, ECAM 8 p <0,05
Pellicori 33 2018 Reino Unido Coorte prospectiva Pacientes ambulatoriais 342 12 meses 25 35 NA Morte por todas as causas ou hospitalização por ICa 9 p <0,05
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ICa: insuficiência cardíaca; ECAM: eventos cardíacos adversos maiores; NA: não aplicável; NR: não relatado.

Tabela 2. – Características de base dos pacientes dos estudos incluídos.

Estudos Idade, média/mediana, anos Homens, % FEVE, média/mediana, % Razão e/e' DAC, % HTN, % DM, % IECA/BRA, % β-bloqueadores, % ARM, % Diuréticos, % Digoxina, %
Gargani 2015 70 73 37 NA NA 57 39 63 60 60 100 NA
Coiro 2015 72 68 38 19,11 ± 9,5 32 NA NA NA NA NA NA NA
Gustafsson 2015 72 72 NA NA 40 57 24 95 89 31 78 NA
Cogliati 2016 81 42 48 NA 42 62 34 69 66 39 96 24
Platz 2016 NA 61 32 NA NA 71 49 67 89 29 92 21
María 2016 79 54 NA NA 33 94 54 72 57 NA 100 17
Coiro 2016 73 55 39 16 ± 1 46 NA NA NA NA NA NA NA
Miglioranza 2017 53 61 28 17 (13,30) 30 53 23 66 95 53 62 50
Pellicori 2018 NA 67 NA NA 49 55 29 85 73 49 75 NA
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FEVE: fração de ejeção do ventrículo esquerdo; DAC: doença arterial coronariana; HTN: hipertensão; DM: diabetes mellitus; IECA: inibidor da enzima de conversão da angiotensina; BRA: bloqueador do receptor da angiotensina; ARM: antagonista do receptor mineralocorticóide; NA: não aplicável.

Tabela 3. – Avaliação da qualidade do estudo usando a Escala de Newcastle-Ottawa para estudos de coorte.

  Seleção   Desfecho
Primeiro autor, ano de publicação (referência) Representatividade da coorte exposta Seleção da coorte não exposta Apuração da exposição Resultado de interesse ausente no início do estudo Comparabilidade Avaliação de desfechos Acompanhamento por tempo suficiente para que os resultados ocorram Adequação do acompanhamento Pontuação total
Gargani 2015 * * * * * * * * * 9
Coiro 2015 * * * * * * * - * 8
Gustafsson 2015 * * * * * * * * * 9
Cogliati 2016 * * * * * * * - * 8
Platz 2016 * * * * * * * * * 9
Villanueva 2016 * * * * * * * * * 9
Coiro 2016 * * * * * * * - * 8
Miglioranza 2017 * * * * * * * - * 8
Pellicori 2018 33 * * * * * * * * * 9
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Asteriscos são as classificações por estrelas de acordo com a Escala de Newcastle-Ottawa; * e ** indicam as classificações mais altas para essas categorias.

Tabela 4. – Avaliação da qualidade do nível do estudo usando a ferramenta Quality In Prognosis Studies.

Estudo Participação no estudo Atrito de estudo Medição do fator prognóstico Medição de resultado Viés de confusão do estudo Análise estatística e relatórios
Gargani 2015 25 B B B B A B
Coiro 2015 26 B M B B A B
Gustafsson 2015 27 B B B B B B
Cogliati 2016 28 B B B B A B
Platz 2016 29 B B B B B B
Villanueva 2016 30 B B M B A B
Coiro 2016 31 B M B B B B
Miglioranza 2017 32 B B B B B B
Pellicori 2018 33 B B B B B B
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B: baixo; M: moderado; A: alto

Linhas B de alta hospitalar e desfecho combinado de mortalidade por todas as causas ou hospitalização por ICa

Três estudos 26 , 28 , 31 relataram a associação entre linhas B de alta hospitalar e desfecho combinado de óbito ou hospitalização por ICa. Estimativas agrupadas mostraram que houve uma forte tendência para a associação entre linhas B de alta e aumento do risco de desfecho combinado de morte ou hospitalização por ICa (RR, 1,08, IC de 95%, 0,99-1,19; I 2 = 91%; P = 0,09 ; Figura 2 ). A análise de subgrupo 28 , 31 com base no número de linhas B na alta revelou que as linhas B > 15 na alta foram significativamente associadas ao aumento do risco de morte ou hospitalização por ICa (RR, 3,37, IC 95%, 1,52-7,47; I 2 = 0%; p = 0,003; Figura 3 ). Além disso, as linhas B > 30 na alta se correlacionaram significativamente com aumento do risco de desfecho combinado de morte ou hospitalização por ICa (RR, 4,01, IC 95%, 2,29-7,01; I2 = 0%; p <0,001; Figura 3 ). A análise de sensibilidade restrita a dois estudos prospectivos 26 , 28 demonstrou que as linhas B > 30 se correlacionaram significativamente com o desfecho combinado de morte ou hospitalização por ICa (RR, 3,46, IC 95%, 1,86-6,47; I 2 = 0%; p = 0,0001). A análise de sensibilidade pela omissão de qualquer estudo único produziu resultados semelhantes.

Figura 2. – Gráficos para linhas B de alta hospitalar e desfecho combinado de mortalidade por todas as causas ou hospitalização por ICa.

Figura 2

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Figura 3. Análise de subgrupo das linhas B de alta e desfecho combinado de mortalidade por todas as causas ou hospitalização por ICa.

Figura 3

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Linhas B de alta hospitalar e hospitalização por ICa

Dois estudos 25 , 26 relataram a associação entre linhas B de alta e hospitalização por ICa. As estimativas gerais demonstraram que as linhas B de alta foram significativamente associadas à hospitalização por ICa (RR, 1,05, IC 95%, 1,01-1,09; p = 0,01; Figura 4 ), com heterogeneidade substancial (I 2 = 87%). Além disso, a análise de subgrupo indicou que as linhas B > 30 na alta aumentaram significativamente o risco de hospitalização por ICa (RR, 9,01, IC 95%, 2,80-28,93; p <0,001; Figura 4 ), sem heterogeneidade (I 2 = 0%).

Figura 4. – Gráficos para linhas B e hospitalização por ICa.

Figura 4

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Linhas B e desfechos combinados de morte e hospitalização por ICa em pacientes ambulatoriais com ICa

Cinco estudos 27 , 29 , 30 , 32 , 33 avaliaram a associação entre linhas B e desfecho combinado de morte e hospitalização por ICa em pacientes ambulatoriais com ICa. As RR agrupadas mostraram que as linhas B > 3 aumentaram significativamente o risco de desfecho combinado de morte ou hospitalização por ICa em pacientes ambulatoriais com ICa (RR, 3,21, IC 95%, 2,09-4,93; I 2 = 10%; p <0,00001; Figura 5 ). A análise de sensibilidade restrita a três estudos 27 , 30 , 32 , 33 conduzidos fora da América demonstrou que as linhas B > 3 se correlacionaram significativamente com o desfecho combinado de morte ou hospitalização por ICa (RR, 2,96, IC 95%, 1,69-5,16; I 2 = 22%; p <0,001). A análise de sensibilidade foi conduzida pela omissão de qualquer estudo único que não alterou significativamente as estimativas de efeito geral.

Figura 5. – Gráficos para linhas B e desfecho combinado de mortalidade por todas as causas ou hospitalização por ICa em pacientes ambulatoriais com ICa.

Figura 5

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Viés de publicação

Os testes de Egger e Begg não sugeriram viés de publicação significativo de desfecho combinado de morte ou hospitalização por ICa em pacientes internados (Egger p = 0,15 e Begg p = 1,00) e ambulatoriais (Egger p = 0,33 e Begg p = 1,0).

Discussão

A presente metanálise indicou que em pacientes com ICa, os pontos de corte das linhas B > 15 e > 30 na alta foram preditivas do desfecho composto de mortalidade por todas as causas ou readmissão por ICa em pacientes hospitalizados. Além disso, um ponto de corte de linha B > 30 na alta foi preditivo de hospitalização por ICa. Em pacientes ambulatoriais com ICa, as linhas B > 3 previram fortemente o desfecho composto de mortalidade por todas as causas ou readmissão por ICa. Dada a heterogeneidade entre os estudos incluídos e o tamanho limitado da amostra, esses resultados devem ser considerados como geradores de hipóteses para pesquisas futuras.

Uma revisão sistemática recente sugeriu que muitas linhas B em pacientes com ICa descompensada identificaram alto nível de risco para eventos adversos. 34 No entanto, essa revisão consistiu em apenas cinco estudos sobre avaliação do valor prognóstico da USP na ICa e não realizou metanálise com base em diferentes números de linhas B na alta. Outra revisão apoiou o uso de USP no tratamento da ICa descompensada aguda, tanto como modalidade diagnóstica quanto no monitoramento da terapia para ICa. 35 Em um ambulatório de ICa sistólica moderada a grave, um estudo demonstrou que as linhas B estavam significativamente associadas a mais parâmetros clinicamente estabelecidos de descompensação, como a porção N-terminal do peptídeo natriurético tipo B (NT-proBNP), a pontuação de congestão clínica e razão E/e’, e a pontuação de corte da linha B ≥ 15 sugeriram descompensação de ICa. 36 No entanto, o valor prognóstico de linhas B, incremental aos fatores de risco bem como àqueles indicadores estabelecidos de congestão clínica em pacientes com ICa, requer investigação adicional.

Existem poucos dados que descrevem as características das linhas B e suas diferenças em pacientes com ICa com função sistólica ventricular preservada (HFpEF) e reduzida (HFrEF). Os estudos incluídos envolveram pacientes com ICa, mas demonstraram seus resultados sem estratificação por FE. Embora a congestão melhore substancialmente durante a hospitalização em resposta à terapia padrão como único método, pacientes com HFrEF e sinais e sintomas de repouso ausentes ou mínimos avaliados pelo BNP e a pontuação de congestão clínica ainda experimentaram uma alta taxa de mortalidade e readmissão. 37 É importante notar que o estudo por Coiro et al. demonstrou que a adição de ≥ 15 e ≥ 30 linhas B ao BNP e ao padrão New York Health Association (NYHA) melhoraram a classificação de risco e as linhas B previram de maneira independente a mortalidade e hospitalização por ICa. 26 A ausência ou uma pequena quantidade de linhas B identificou aqueles com risco extremamente baixo de ICa por re-hospitalização, mas se lidar ou não com essa congestão pulmonar residual melhoraria o desfecho do paciente deve ser objeto de investigação adicional. 38

O padrão ouro ainda não foi estabelecido para a avaliação quantitativa da congestão pulmonar. É importante observar que o posicionamento do paciente pode afetar o número de linhas B em pacientes com ICa, por exemplo, o número de linhas B foi menor na posição sentada do que na posição supinada. 39 Além disso, dois estudos 25 , 27 incluídos nesta revisão e metanálise usaram ambos os métodos das 28 e 8 regiões de varredura para exames de USP. Esses dois métodos foram recomendados como úteis na avaliação do edema pulmonar. 40 No entanto, ao relatar os achados de USP, é importante que os dados contínuos e categóricos sejam padronizados para apresentar medidas de USP (por exemplo, número de regiões pulmonares) para facilitar a comparação de resultados em estudos de ICa. No presente trabalho, os estudos incluídos indicaram o valor prognóstico das linhas B em pacientes com ICa internados e ambulatoriais. No entanto, devido aos diferentes desfechos de interesse (hospitalização por ICa versus desfechos combinados de hospitalização e mortalidade) e diferentes períodos de acompanhamento clínico (3 versus 6 meses), há uma ligeira diferença no ponto de corte ideal relatado para as linhas B; entretanto, eles variaram entre 15 e 30. Ensaios clínicos randomizados maiores são necessários para investigar até que ponto o uso de USP beneficiaria pacientes com ICa. Além disso, mais estudos são necessários para descobrir se a USP pode ser usada para identificar diferentes fenótipos de pacientes com ICa e para ser adaptada às necessidades individuais do paciente.

Limitações

Devido ao seu desenho, nossa análise não permitiu a demonstração da superioridade das linhas B em comparação com outros biomarcadores de ICa, como a classificação NYHA, o NT-proBNP ou o teste de caminhada de 6 min, nem avaliamos o valor prognóstico incremental das linhas B sobre os marcadores estabelecidos para congestão. Além disso, até onde sabemos, embora estejamos fornecendo a primeira revisão e metanálise das linhas B em pacientes com ICa, mais estudos são necessários para o tratamento ideal de pacientes com ICa no que diz respeito ao valor integrativo das linhas B associado ao BNP ou a fatores de risco. Em terceiro lugar, existe uma heterogeneidade substancial nesta revisão e metanálise entre os estudos. Os artigos incluídos com diferentes características dos pacientes, quantificação de linhas B e risco de viés podem contribuir para a heterogeneidade entre os estudos. Além disso, o número de pacientes incluídos em nossa metanálise foi relativamente pequeno, o que pode ter impacto na quantificação exata do valor prognóstico das linhas B. Além disso, os estudos incluídos consideraram diferentes desfechos. Apenas um estudo 24 forneceu valores de linhas B tanto na admissão quanto na alta para o desfecho combinado de mortalidade por todas as causas ou hospitalização por ICa. Seria interessante examinar as mudanças entre os números ou posições das linhas B na admissão e antes da alta.

Conclusões

A presente metanálise demonstrou que as linhas B podem predizer mortalidade por todas as causas e hospitalizações por ICa em pacientes com ICa. Outros grandes ensaios clínicos randomizados são necessários para explorar se lidar com as linhas B melhoraria o prognóstico nos ambientes clínicos.

Vinculação acadêmica

Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.

Aprovação ética e consentimento informado

Este artigo não contém estudos com humanos ou animais realizados por nenhum dos autores.

Fontes de financiamento .O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Referências

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Prognostic Value of Lung Ultrasound for Clinical Outcomes in Heart Failure Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis

Yushu Wang 1, Di Shi 1, Fuqiang Liu 1, Ping Xu 2, Min Ma 1,3

Abstract

Background

There is conflicting information about whether lung ultrasound assessed by B-lines has prognostic value in patients with heart failure (HF).

Objectives

To evaluate the prognostic value of lung ultrasound assessed by B-lines in HF patients.

Methods

Four databases (PubMed, EMBASE, Cochrane Library, and Scopus) were systematically searched to identify relevant articles. We pooled the hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) from eligible studies and carried out heterogeneity, quality assessment, and publication bias analyses. Data were pooled using a fixed-effects or random-effect model. A p value < 0.05 was considered to indicate statistical significance.

Results

Nine studies involving 1,212 participants were included in the systematic review. B-lines > 15 and > 30 at discharge were significantly associated with increased risk of combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization (HR, 3.37, 95% CI, 1.52-7.47; p = 0.003; HR, 4.01, 95% CI, 2.29-7.01; p < 0.001, respectively). A B-line > 30 cutoff at discharge was significantly associated with increased risk of HF hospitalization (HR, 9.01, 95% CI, 2.80-28.93; p < 0.001). Moreover, a B-line > 3 cutoff significantly increased the risk for combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization in HF outpatients (HR, 3.21, 95% CI, 2.09-4.93; I2 = 10%; p < 0.00001).

Conclusion

B-lines could predict all-cause mortality and HF hospitalizations in patients with HF. Further large randomized controlled trials are needed to explore whether dealing with B-lines would improve the prognosis in clinical settings.

Keywords: Lung/ultrassonography, B Lines, Prognosis, Heart Failure, Review, Meta-Analysis

Introduction

Heart failure (HF) remains the leading cause of hospitalization in recent decades due to its high prevalence, morbidity, and mortality rates.1Pulmonary congestion can predict both mortality and morbidity in patients with HF,2and decongestion is one of the primary goals of HF management in patients during hospitalization.3

Lung ultrasound (LUS) is a simple, patient-friendly, reliable, sensitive tool to detect pulmonary congestion assessed by B-lines.4 , 5B-line is a kind of comet-tail artifact that appears as discrete laser-like vertical hyperechoic reverberation artifacts, arises from the pleural line, extends to the bottom of the screen, moves synchronously with lung sliding and erases A-lines.6B-lines represent thickened interlobular septa. The sum of B-lines in all scanned spaces yields a score denoting the extent of extravascular fluid in the lung, and zero is defined as a complete absence of B-lines in the investigated area.7Bedside LUS has been recognized in a scientific statement of the European Society of Cardiology as one of the key elements in the measurement of clinical congestion since 2010,8and was recommended in 2015 to assess pulmonary edema in patients with suspected acute HF.9

An ultrasound-based technique to evaluate pulmonary congestion has served as an aid in the differentiating causes of acute dyspnea mainly in accident and emergency setting,10but also as an evaluation in other conditions.11 , 12Animal studies have supported the use of thoracic ultrasonography and detection of B-lines as techniques for diagnosing cardiogenic pulmonary edema in dogs.13Also, LUS has been identified to be a reproducible as well as a reliable tool to detect pulmonary congestion, to identify the onset of HF decompensation, and to evaluate the therapeutic efficiency for this syndrome in mice.14B-lines provide a useful biomarker to evaluate the time course of extra-vascular lung water changes after interventions. After adequate HF medical treatment, B-line pattern mostly clears, which represents an easy-to-use alternative bedside diagnostic approach to evaluate pulmonary congestion in patients with decompensated HF.15A higher B-line number was associated with an increased risk of morbidity and mortality in other disease settings such as acute coronary syndrome16and dialysis.17However, its efficacy in patients with HF has not been well established.

Owing to the limited number of clinical studies on this topic, we believed it worthwhile to carefully evaluate the accumulated evidence. In the present meta-analysis, we systematically examined the prognostic value of pulmonary congestion conveyed by B-lines in patients with HF.

Methods

Literature search

This study was performed under the guidance of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement.18The PRISMA 2009 checklist was listed in the supplementary file. This was registered with PROSPERO (CRD 42019138780). We searched PubMed, EMBASE, Cochrane Library and Scopus from their start date up to July 2019 to identify eligible studies, using the keywords and/or medical subject heading terms: “B lines” or “lung ultrasound” or “ultrasound lung comets ” or “pulmonary congestion”) and (“heart failure” or “cardiac dysfunction” or “cardiac failure” or “cardiac insufficiency”. No language restrictions were used. The references of relevant literatures were also searched to find more eligible studies.

Study inclusion and exclusion criteria

The inclusion criteria in this review and meta-analysis were as follows with reference to participants, interventions, comparisons, outcomes, and study design (PICOS) as described on PRISMA protocol:

  1. enrollment of patients with HF (either of new HF or worsening chronic heart failure requiring hospitalization);

  2. use of ultrasound lung comets to assess pulmonary congestion in HF patients;

  3. reported hazard ratios (HR) for possible outcome measures (all-cause mortality, hospitalization by HF, or combined outcomes); and

  4. follow-up studies, including post hoc analysis of randomized clinical trials.

The exclusion criteria were:

  1. reviews, meta-analyses, non-human study, letters, case reports, and conferences; and

  2. studies that do not provide results on patients with HF.

Data extraction and quality assessment

Two investigators (Y.W. and X.P.) independently examined all titles, abstracts and full-text articles extracted from databases for potentially relevant studies. Any discrepancies were resolved by discussion among all authors. Data extracted from each study were: first author’s last name, year of publication, country where the study was carried out, the types of study involved, the number of participants, follow-up periods, and outcomes of interest. A Newcastle-Ottawa Quality scale (NOS) ranging from zero (lowest) to nine (highest) was applied to assess the methodological quality for cohort studies, as recommended by the Cochrane Non-Randomized Studies Methods Working Group.19A score of ≥5 was considered to be of high quality. In addition, the Quality In Prognosis Studies (QUIPS) tool was applied to examine bias and validity in articles of prognostic factors.20

Statistical analysis

The RevMan 5.3 (The Cochrane Collaboration, Oxford) and Stata version 11 (StataCorp) software were properly used in all statistical analyses. The Cochrane Q and the I2statistics were calculated to assess heterogeneity across the studies. The Cochrane Q-statistic test with a p-value ≤ 0.05 was considered statistically significant. I2values of 25, 50, and 75% corresponded to low, moderate, and high degrees of heterogeneity, respectively.21If I2was greater than 50%, we chose to use a random-effects model (DerSimonian and Laird’s method) to combine the results and if I2was lower than 50% we created a fixed-effects model (Mantel-Haenszel’s method).22The use of a random-effects model was also considered when the number of studies was small. We combined the HR across studies using generic inverse-variance weighting and the 95% confidence interval (CI) for each outcome. The overall log (HR) with its 95%CI was used as the summary of the overall effect size. In addition, subgroup analyses were carried out based on numbers of B-lines at discharge in the included studies. Sensitivity analyses were conducted by excluding one study involved in this review and meta-analysis at a time to reflect the effect of the specific data set on the overall HR. Publication bias was quantitatively analyzed by the Begg’s rank correlation test23and the Egger’s linear regression test.24A p-value < 0.05 was considered to indicate statistical significance.

Results

Search Results

Our search strategy was outlined in Figure 1 . Our literature search identified 847 potentially relevant articles. We excluded 455 studies based on the screening of titles and abstracts of those papers. Fifty-eight articles were excluded after going through full-text review, and finally the remaining 9 articles25 - 33were included in the meta-analysis.

Figure 1. – Flow diagram of selection process.

Figure 1

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Study characteristics and quality assessment

The 9 studies included here ranged from 54 to 342 patients, with a final population of 1,212 patients. Of these, seven studies were carried out in Europe and one in the United States. Table 1 represents the baseline characteristics of the articles included in this meta-analysis. Of those, there were eight prospective studies25 - 30 , 32 , 33and one retrospective one.31Five out of nine studies27 , 29 , 30 , 32 , 33enrolled a total of 792 HF outpatients and the other four studies enrolled 420 patients hospitalized for HF. In addition, four studies26 , 28 , 31 , 32had follow-up durations of 3 or 4 months and the other five studies had follow-up periods of no less than 6 months. Data for HF hospitalization was available for only two studies, while most studies reported data on combined outcomes of death or HF hospitalization. The mean age of patients ranged from 53 to 81 years old. The patients in the included studies were predominately male. The main patients’ characteristics were summarized in Table 2 . According to the NOS shown in Table 3 , all of th included studies were considered to be of high-quality. However, four articles were given a score of 8 due to relatively short follow-up duration. Table 4 showed the overall quality assessment of the included studies using the QUIPS tool. The seven eligible articles were usually at low to moderate risk of bias in terms of study attrition, prognostic factor and outcome measurement, study participation, definition of outcomes and statistical analysis and reporting. Furthermore, some studies were at high risk of bias because they reported unadjusted analysis or did not report adjusted analysis.

Table 1. – Key characteristics of the included studies.

First Author Publication year Country Type of study Study participants Number of patients, n Follow-up periods All-cause deaths, n HF hospitalization, n All-Cause death or HF hospitalization, n Reported outcomes Quality of study Level of significance adopted
Gargani25 2015 Italy Prospective cohort Inpatients 100 6 months 4 14 NA HF hospitalization 9 p <0.05
Coiro26 2015 France Prospective cohort Inpatients 60 3 months 10 15 18 All-cause death or HF hospitalization 8 p <0.05
Gustafsson27 2015 Sweden Prospective cohort Outpatients 104 6 months 14 18 24 All-cause death or HF hospitalization 9 p <0.05
Cogliati28 2016 Italy Prospective cohort Inpatients 150 100 days 11 23 34 All-cause death or HF hospitalization 8 p <0.05
Platz29 2016 America (USA?) Prospective cohort Outpatients 195 6 months 15 48 54 All-cause death or HF hospitalization 9 p <0.05
Villanueva30 2016 Spain Prospective cohort Outpatients 54 6 months NA 18 NA All-cause death or HF hospitalization 9 NR
Coiro31 2016 France Retrospective cohort Inpatients 110 3 months 16 26 33 All-cause death or HF hospitalization 8 p <0.05
Miglioranza32 2017 Brazil Prospective cohort Outpatients 97 4 months 3 23 NA All-cause death, HF hospitalization, MACE 8 p <0.05
Pellicori33 2018 United Kingdom Prospective cohort Outpatients 342 12 months 25 35 NA All-cause death or HF hospitalization 9 p <0.05
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HF: heart failure; MACE: major adverse cardiac events; NA: not applicable; NR: not reported.

Table 2. – Baseline characteristics of patients from the included studies.

Studies Age, mean/median, years Men, % LVEF, mean/median, % E/e' ratio CAD, % HTN, % DM, % ACE-I/ARB, % β-blockers, % MRA, % Diuretics, % Digoxin, %
Gargani 2015 70 73 37 NA NA 57 39 63 60 60 100 NA
Coiro 2015 72 68 38 19.11 ± 9.5 32 NA NA NA NA NA NA NA
Gustafsson 2015 72 72 NA NA 40 57 24 95 89 31 78 NA
Cogliati 2016 81 42 48 NA 42 62 34 69 66 39 96 24
Platz 2016 NA 61 32 NA NA 71 49 67 89 29 92 21
María 2016 79 54 NA NA 33 94 54 72 57 NA 100 17
Coiro 2016 73 55 39 16 ± 1 46 NA NA NA NA NA NA NA
Miglioranza 2017 53 61 28 17 (13.30) 30 53 23 66 95 53 62 50
Pellicori 2018 NA 67 NA NA 49 55 29 85 73 49 75 NA
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LVEF: left ventricular ejection fraction; CAD: coronary artery disease; HTN: hypertension; DM: diabetes mellitus; ACEI: angiotensin-converting enzyme inhibitor; ARB: angiotensin receptor blocker; MRA: mineralocorticoid receptor antagonist; NA: not applicable.

Table 3. – Study quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale for cohort studies.

  Selection   Outcome
First author, year of publication (reference) Representativeness of exposed cohort Selection of nonexposed cohort Ascertainment of exposure Outcome of interest absent at start of study Comparability Assessment of outcome Follow-up long enough for outcomes to occur Adequacy of follow-up Total score
Gargani 2015 * * * * * * * * * 9
Coiro 2015 * * * * * * * - * 8
Gustafsson 2015 * * * * * * * * * 9
Cogliati 2016 * * * * * * * - * 8
Platz 2016 * * * * * * * * * 9
Villanueva 2016 * * * * * * * * * 9
Coiro 2016 * * * * * * * - * 8
Miglioranza 2017 * * * * * * * - * 8
Pellicori 201833 * * * * * * * * * 9
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Asterisks are the star ratings per Newcastle-Ottawa Scale; * and ** indicate the highest ratings for these categories.

Table 4. – Study-level quality assessment using the Quality in Prognosis Studies tool.

Study Study participation Study attrition Prognostic factor measurement Outcome measurement Study confounding Statistical analysis and reporting
Gargani 201525 L L L L H L
Coiro 201526 L M L L H L
Gustafsson 201527 L L L L L L
Cogliati 201628 L L L L H L
Platz 201629 L L L L L L
Villanueva 201630 L L M L H L
Coiro 201631 L M L L L L
Miglioranza 201732 L L L L L L
Pellicori 201833 L L L L L L
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.L: low; M: moderate; H: high

Discharge B-lines and combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization

Three studies26 , 28 , 31reported the association between discharge B-lines and combined outcomes of death or HF hospitalization. Pooled estimates showed that there was a strong tendency toward the association between discharge B-lines and increased risk of combined outcomes of death or HF hospitalization (HR, 1.08, 95% CI, 0.99-1.19; I2= 91%; p = 0.09; Figure 2 ). Subgroup analysis28 , 31based on numbers of B-lines at discharge revealed that B-lines > 15 at discharge was significantly associated with increased risk of death or HF hospitalization (HR, 3.37, 95% CI, 1.52-7.47; I2= 0%; p = 0.003; Figure 3 ). Also, B-lines > 30 at discharge significantly correlated with increased risk of combined outcomes of death or HF hospitalization (HR, 4.01, 95% CI, 2.29-7.01; I2= 0%; p < 0.001; Figure 3 ). Furthermore, sensitivity analysis restricted to two prospective studies26 , 28demonstrated that B-lines > 30 significantly correlated with combined outcomes of death or HF hospitalization (HR, 3.46, 95% CI, 1.86-6.47; I2= 0%; p = 0.0001). Sensitivity analysis by omitting any single study yielded similar results.

Figure 2. – Forest plots for discharge B-lines and combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization.

Figure 2

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Figure 3. – Subgroup analysis of discharge B-lines and combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization.

Figure 3

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Discharge B-lines and HF hospitalization

Two studies25 , 26reported the association between discharge B-lines and HF hospitalization. Overall estimates demonstrated that discharge B-lines were significantly associated with HF hospitalization (HR, 1.05, 95% CI, 1.01-1.09; p = 0.01; Figure 4 ), with substantial heterogeneity (I2= 87%). Furthermore, subgroup analysis indicated that B-lines > 30 at discharge significantly increased risk of HF hospitalization (HR, 9.01, 95% CI, 2.80-28.93; p < 0.001; Figure 4 ), with no heterogeneity (I2= 0%).

Figure 4. – Forest plots for B-lines and HF hospitalization.

Figure 4

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B-lines and combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization in HF outpatients

Five studies27 , 29 , 30 , 32 , 33assessed the association between B-lines and combined outcomes of death and HF hospitalization in HF outpatients. The pooled HRs showed that B-lines > 3 significantly increased the risk for combined outcomes of death or HF hospitalization in HF outpatients (HR, 3.21, 95% CI, 2.09-4.93; I2= 10%; p < 0.00001; Figure 5 ). Sensitivity analysis restricted to three studies27 , 30 , 32 , 33conducted outside of America demonstrated that B-lines > 3 significantly correlated with combined outcomes of death or HF hospitalization (HR, 2.96, 95% CI, 1.69-5.16; I2= 22%; p < 0.001). Sensitivity analysis was further conducted by omitting any single study that did not significantly alter the overall effect estimates.

Figure 5. – Forest plots for B-lines and combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization in HF outpatients.

Figure 5

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Publication bias

Egger’s and Begg’s tests suggested no significant publication bias of combined outcomes of death or HF hospitalization in both in- (Egger p = 0.15 and Begg p = 1.00) and outpatients (Egger p = 0.33 and Begg p = 1.0).

Discussion

The present meta-analysis indicated that, in patients with HF, B-lines >15 and >30 cutoff at discharge were predictive of the composite outcome of all-cause mortality or HF readmission in hospitalized patients. Additionally, a B-line >30 cutoff at discharge was predictive of HF hospitalization. In HF outpatients, B-lines >3 strongly predicted the composite outcomes of all-cause mortality or HF readmission. Given the heterogeneity across the included studies and limited sample size, these findings should be considered as hypothesis-generating for future research.

A recent systematic review suggested that plenty of B-lines in patients with decompensated HF identified that those were at high level of risk for adverse events.34However, this review consisted of only five studies evaluating the prognostic value of LUS in HF and did not perform meta-analysis based on different numbers of B-lines at discharge. Another review supported the use of LUS in the management of acute decompensated HF, both as a diagnostic modality and in monitoring HF therapy.35In a moderate to severe systolic HF outpatient clinic, a study demonstrated that B-lines were significantly associated with more clinically established parameters of decompensation, such as the amino-terminal portion of B-type natriuretic peptide (NT-proBNP), clinical congestion score and E/e’ ratio, and B-line ≥15 cutoff suggested HF decompensation.36However, the prognostic value of B-lines that is incremental to risk factors as well as those established indicators of clinical congestion in HF patients require further investigation.

There is a paucity of data describing features of B-lines and their differences in HF patients with preserved (HFpEF) and reduced (HFrEF) ventricular systolic function. The included studies enrolled HF patients but demonstrated their results without stratification by EF. Although congestion improves substantially during hospitalization in response to standard therapy alone, patients with HFrEF and with absent or minimal resting signs and symptoms at discharge evaluated by BNP and clinical congestion score still experienced high mortality and readmission rates.37Importantly, the study by Coiro et al. demonstrated that the addition of ≥15 and ≥30 B-lines to BNP and the New York Heart Association (NYHA) class had improved risk classification, and B-lines independently predicted mortality and hospitalization for HF.26The absence or a small amount of B-lines identified those at extremely low risk of HF rehospitalization, but whether dealing with this residual pulmonary congestion would improve patient outcome should be the issue of further investigation.38

The gold standard has not yet been established for the quantitative assessment of pulmonary congestion. Of note, patient positioning may affect the number of B-lines in HF patients, for example, the number of B-lines was lower in the sitting than in the supine position.39Moreover, two studies25 , 27included in this review and meta-analysis used both methods of the 28 and 8 scanning regions for LUS examinations. These two methods have been recommended as useful in the assessment of pulmonary edema.40Nevertheless, in the reporting LUS findings, it will be important that both continuous and categorical data are standardized to present LUS measures ( e.g . number of lung regions) to facilitate comparison of results across HF studies. The included studies in the present work indicated the prognostic value of B-lines in both in- and outpatients with HF. However, as they had different outcomes of interest (hospitalization due to HF versus composite outcomes of hospitalization and mortality) and different clinical follow-up periods (3 versus 6 months), there is a slight difference in the reported optimal cut-off point for B-lines, however, they ranged between 15 and 30. Large randomized controlled trials are required to investigate to what extent the use of LUS would benefit HF patients. Moreover, more studies are needed to find out whether LUS could be applied to identify different phenotypes of patients with HF and to be tailored to the individual patient’s needs.

Limitations

By design, our analysis did not allow the demonstration of the superiority of B-lines compared to other established biomarkers of HF, such as the NYHA class, NT-proBNP, or 6-min walk test, nor did we evaluate the incremental prognostic value of B-lines over established markers for congestion. Moreover, to our best knowledge, although we are providing the first review and meta-analysis of B-lines in patients with HF, further studies are needed for the optimal treatment of patients with HF with regard to the integrative value of B-lines associated with BNP or risk factors. Thirdly, substantial heterogeneity in this review and meta-analysis among studies indeed existed. The included articles with different patients’ characteristics, B-lines quantification, and risk of bias may contribute to heterogeneity across studies. Also, the number of patients included in our meta-analysis was relatively small, which may have an impact on the exact quantification of the prognostic value of B-lines. In addition, the included studies considered different outcomes. Only one study24provided B-lines values both at admission and discharge for combined outcomes of all-cause mortality or HF hospitalization. It would be interesting to examine the changes between the numbers or positions of B-lines at admission and before discharge.

Conclusions

The present meta-analysis demonstrated that the B-lines could predict all-cause mortality and HF hospitalizations in patients with HF. Further large randomized controlled trials are needed to explore whether dealing with B-lines would improve the prognosis in clinical settings.

Study Association

This study is not associated with any thesis or dissertation work.

Ethics approval and consent to participate

This article does not contain any studies with human participants or animals performed by any of the authors.

Sources of Funding .There were no external funding sources for this study.

Articles from Arquivos Brasileiros de Cardiologia are provided here courtesy of Sociedade Brasileira de Cardiologia

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