Diferenças entre os Sexos no Infarto Agudo do Miocárdio com Supradesnivelamento do Segmento ST – Análise Retrospectiva de um Único Centro

Cátia Costa Oliveira; Filipe Vilela; Carlos Braga; João Costa; Jorge Marques

doi:10.36660/abc.20211040

. 2022 Dec 20;120(1):e20211040. [Article in Portuguese] doi: 10.36660/abc.20211040

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Diferenças entre os Sexos no Infarto Agudo do Miocárdio com Supradesnivelamento do Segmento ST – Análise Retrospectiva de um Único Centro

Cátia Costa Oliveira ^1,², Filipe Vilela ², Carlos Braga ¹, João Costa ¹, Jorge Marques ¹

PMCID: PMC9833215 PMID: 36629597

Resumo

Fundamento

Embora os resultados em pacientes com infarto do miocárdio com supradesnivelamento do segmento ST (IAMCSST) submetidos a intervenções coronárias percutâneas (ICP) primárias tenham melhorado, as mulheres apresentam maior mortalidade. Objetivos: Avaliar as diferenças de gênero na apresentação, manejo e mortalidade hospitalar, em 30 dias, 6 meses e 1 ano após IAMCSST.

Métodos

Coletamos retrospectivamente dados de 809 pacientes consecutivos tratados com ICP primária e comparamos mulheres versus homens no banco de dados de cardiologia de intervenção local. O nível de significância utilizado foi p<0,05.

Resultados

As mulheres eram mais velhas que os homens (69,1±14,6 vs. 58,5±12,7 anos; p<0,001) com maior prevalência de idade acima de 75 anos (36,7% vs. 11,7%; p<0,001), diabetes (30,6% vs. 18,5%; p=0,001), hipertensão (60,5% vs. 45,9%; p=0,001), doença renal crônica (3,4% vs. 0,6%; p= 0,010) e acidente vascular cerebral isquêmico agudo (6,8% vs. 3,0%; p=0,021). Na apresentação, as mulheres apresentavam mais sintomas atípicos, menos dor torácica (p=0,014) e estavam mais frequentemente em choque cardiogênico (p=0,011)). As mulheres tinham mais tempo até a reperfusão (p=0,001) e eram menos propensas a receber terapia médica ideal (p<0,05). A mortalidade intra-hospitalar (p=0,001), em 30 dias (p<0,001), 6 meses (p<0,001) e 1 ano (16,4% vs. p<0,001) foi maior nas mulheres. A análise multivariada identificou idade acima de 75 anos (HR=4,25; IC 95%[1,67-10,77];p=0,002), classe Killip II (HR=8,80; IC 95%[2,72-28,41];p<0,001), III (HR=5,88; IC95% [0,99-34,80]; p=0,051) e IV (HR=9,60; IC 95%[1,86-48,59];p=0,007), Lesão Renal Aguda (HR=2,47; IC 95% [1,00-6,13];p=0,051) e dias de hospitalização (HR=1,04; IC 95%[1,01-1,08];p=0,030), mas não o sexo feminino (HR=0,83; IC95% [0,33-2,10];p=0,690) como fatores prognósticos independentes de mortalidade.

Conclusões

Comparadas aos homens, as mulheres com IAMCSST submetidas à ICP primária apresentam maiores taxas de mortalidade. Mulheres hospitalizadas por IAMCSST têm pior perfil de risco, são tratadas com maior tempo de reperfusão relacionado a atrasos do sistema e têm menor probabilidade de receber a terapia recomendada. O sexo feminino não foi fator prognóstico independente para mortalidade na população estudada.

Keywords: Infarto do Miocárdio com Supradesnível do Segmento ST, Mortalidade, Mulheres

Introdução

Em todo o mundo, a doença arterial coronariana (DAC) está se tornando a principal causa de morte em mulheres.^1
-
5 Nas últimas décadas, a mortalidade cardiovascular diminuiu devido à melhora na prevenção, diagnóstico e tratamento da doença isquêmica cardíaca. Entretanto, quando comparada aos homens, essa diminuição tem sido menor nas mulheres, principalmente em mulheres mais jovens, com menos de 55 anos.^1
,
3
-
5

Em relação ao infarto do miocárdio com supradesnivelamento do segmento ST (IAMCSST), existem vários estudos que compararam as diferenças entre os sexos e concluíram que mulheres com IAMCSST apresentam maior risco de morte e eventos adversos após a intervenção coronária percutânea (ICP).^{1
,
3
,
5
-
17} Isso pode ser atribuído à idade mais avançada, à apresentação clínica mais tardia e atípica, à maior prevalência de comorbidades como diabetes mellitus, obesidade, dislipidemia, hipertensão arterial e doença renal crônica (DRC). Entretanto, também tem sido associado ao fato de as mulheres terem menos acesso à tentativa de terapia de revascularização e terapia medicamentosa otimizada.^{1
,
3
,
5
-
16} Ainda é controverso se a maior taxa de mortalidade no sexo feminino é totalmente justificada pela presença de um pior perfil de risco e desigualdades no manejo terapêutico ou se após a análise ajustada de possíveis fatores de confusão, o sexo feminino permanece como fator de risco independente para um pior prognóstico.^{7
,
8
,
10
,
14
,
16}

Esse estudo tem como objetivo estudar uma amostra de pacientes com IAMCSST tratados com sucesso com ICP primária, tendo como objetivo comparar os cuidados médicos e os desfechos clínicos, principalmente a mortalidade intra-hospitalar em 30 dias, 6 meses e 1 ano após o IAMCSST, entre homens e mulheres.

Métodos

Desenho do estudo

O presente estudo é retrospectivo, enquadrando-se em um estudo observacional analítico e longitudinal. Os dados foram obtidos de um banco de dados de prontuário médico eletrônico. A população estudada incluiu todos os pacientes com diagnóstico de IAMCSST hospitalizados no Hospital de Braga, Portugal, para ICP primária, entre 2013 e 2016. O número total de pacientes, entre janeiro de 2013 e maio de 2016, foi de 834 indivíduos, dos quais 25 foram excluídos após a aplicação dos critérios de inclusão e exclusão definidos abaixo. A análise desse estudo concentrou-se, assim, em 809 pacientes.

Critério de inclusão:

- Adultos com diagnóstico de IAMCSST submetidos a ICP primária. Pacientes sem fenômeno de Slow Flow /No Reflow também foram incluídos para fins estatísticos.

Critério de exclusão:

- IAMCSST com mais de 12 horas desde o início dos sintomas;
- Pacientes com comorbidades não cardíacas responsáveis por expectativa média de vida esperada <1 ano, documentada antes do início do tratamento;
- Doentes cujos registos informáticos foram impossíveis de consultar;

Ética

Foram consideradas as regras de Conduta Ética e Boas Práticas, atendendo aos preceitos da Declaração de Helsinque, da Convenção de Direitos Humanos e Biomedicina e às diretrizes do Conselho de Organizações Internacionais de Ciências Médicas. O estudo foi aprovado pela Comissão de Ética para as Ciências da Vida e Saúde da Universidade do Minho e pela Comissão de Ética em Saúde do Hospital de Braga.

Análise estatística

A análise estatística foi realizada utilizando o software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), versão 25, com nível de significância estabelecido em p<0,05. A normalidade das distribuições foi analisada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. A análise descritiva das variáveis qualitativas incluiu a determinação de frequências absolutas e relativas.

O teste do qui-quadrado (χ²) e o teste de Fisher foram utilizados para estabelecer associações significantes entre variáveis nominais e ordinais. O primeiro foi utilizado quando não mais que 20% das células da tabela de contingência apresentaram frequência esperada menor que 5; o último foi utilizado nos outros casos.

As variáveis quantitativas foram descritas como média e desvio padrão ou mediana e intervalo interquartil, de acordo com a normalidade dos dados. O teste t para amostras independentes e o teste de Mann-Whitney permitiram buscar diferenças em variáveis quantitativas com e sem distribuição normal, respectivamente. O Phi foi calculado como o tamanho do efeito para a associação das variáveis categóricas. O g de Hedge foi o tamanho do efeito calculado para associação de variáveis contínuas. Os limiares considerados foram 0,3 (pequeno), 0,5 (moderado) e 0,8 (grande).

As diferenças de sobrevida entre os sexos durante o primeiro ano após o evento foram analisadas pelo método de Kaplan-Meier e o teste de Log-rank foi usado para avaliar as possíveis diferenças nas curvas de sobrevida dos dois grupos. A regressão multivariada de Cox com seleção backward foi usada para determinar preditores independentes de mortalidade durante o primeiro ano após o IAMCSST, após triagem para preditores univariados (p <0,10). Por fim, a validade preditiva do modelo foi avaliada através da curva Receiver Operating Characteristic (ROC) e a estabilidade das estimativas foi verificada com o método “bootstrap” para 1.000 amostras.

Resultados

Um total de 809 pacientes diagnosticados com IAMCSST entre janeiro de 2013 e maio de 2016, foram incluídos no estudo. Os homens constituíram a maioria da amostra (78,1%; n=632). Não foram encontradas diferenças em relação ao IMC ou obesidade. As mulheres eram significativamente mais velhas, com maior prevalência de idade acima de 75 anos e, ao avaliar os fatores de risco cardiovascular, observou-se uma incidência significativamente maior de doença renal crônica (DRC), acidente vascular cerebral isquêmico (AVCi) agudo, doença valvar, diabetes mellitus e hipertensão arterial (nas mulheres, quando comparadas aos homens). Entretanto, a maior frequência de fumantes foi encontrada no sexo masculino ( Tabela 1 ).

Tabela 1. Diferenças entres os gêneros.

Idade (anos), média±DP	69,1±14,6	58,5±12,7	t=9,44, g=0,80	<,001
Idade (anos), % (n)
>75	36,7 (65)	11,7 (74)	χ ² =60,80, φ=0,27	<,001
IMC (kg/m²), média±DP	26,5±4,8	27,0±3,8	t=1,26, g=0,12	,210
Obesidade % (n)	18,8 (30)	18,2 (110)	χ²=0,07, φ=0,01	,862
Comorbidades, % (n)
DRC	3,4 (6)	0,6 (4)	χ ² =8,61, φ=0,10	,010 (a)
ICC	1,1 (2)	0,3 (2)	χ²=1,86, φ=0,05	,173 (a)
AVCi/AIT	6,8 (12)	3,0 (19)	χ²=5,34, φ=0,09	,021
IAM	5,6 (10)	7,3 (46)	χ²=0,57, φ=0,03	,451
ICP	3,4 (6)	5,9 (37)	χ²=1,67, φ=0,05	,196
CRM	0,0 (0)	0,9 (6)	χ²=1,69, φ=0,05	,354 (a)
Doença cardíaca valvular	3,4 (6)	1,1 (7)	χ ² =4,55, φ=0,08	,044 (a)
DAP	2,8 (5)	4,6 (29)	χ²=1,07, φ=0,04	,301
Diabetes mellitus	30,6 (52)	18,5 (110)	χ ² =12,52, φ=0,12	,001
Tabagismo	14,0 (24)	66,8 (403)	χ ² =150,15, φ=0,44	<,001
Dislipidemia	48,0 (85)	43,0 (271)	χ²=1,41, φ=0,04	,236
Hipertensão	60,5 (107)	45,9 (289)	χ ² =11,75, φ=0,12	,001
Sintoma principal, % (n)
Dor torácica	90,3 (158)	95,6 (604)	χ ² =7,26, φ=0,10	<,014 (a)
Parada cardíaca	1,7 (3)	2,7 (17)	χ²=0,54, φ=0,03	,591 (a)
Dor epigástrica	3,4 (6)	0,9 (6)	χ ² =5,75, φ=0,08	,027 (a)
Dispneia	1,7 (3)	0,3 (2)	χ²=4,35, φ=0,07	,071 (a)
Síncope	1,1 (2)	0,3 (2)	χ²=1,90, φ=0,05	,207 (a)
Náusea	1,1 (2)	0,0 (0)	χ ² =7,24, φ=0,10	,047 (a)
Escore GRACE, média±DP	134,3±36,3	111,9±30,4	t=7,42, g=0,70	<,001
Classe Killip, % (n)
I	74,9 (131)	84,7 (535)	χ ² =9,12, φ=0,11	<,001
II	14,9 (26)	10,3 (65)	χ²=2,80, φ=0,05	,095
III	2,9 (5)	1,1 (7)	χ²=2,86, φ=0,06	,091
IV	7,4 (13)	4,0 (25)	χ²=3,68, φ=0,07	,055
Choque cardiogênico, % (n)	10,7 (19)	5,4 (34)	χ ² =6,47, φ=0,09	,011
Suporte hemodinâmico, % (n)	7,3 (13)	3,6 (23)	χ ² =4,47, φ=0,07	,035
Parada cardíaca, % (n)	2,3 (4)	3,0 (19)	χ²=0,25, φ=0,02	,799
Tempo (minutos), Mediana (P25-P75)
Início dos sintomas até PCM	95,0 (49,0-180,0)	80,5 (41,0-160,0)	Z=1,24, r=0,04	,215
PCM-até-ECG	13,5 (8,0-37,5)	12,0 (7,0-25,0)	Z=2,48, r=0,09	,013
Início dos sintomas-até-balão	264,0 (174,0-373,0)	212,5 (153,0-333,0)	Z=3,23, r=0,11	,001
PCM-até-balão	135,0 (103,0-204,0)	115,0 (86,0-159,5)	Z=4,48, r=0,16	<,001
Número de vasos, % (n)
1	56,0 (98)	55,2 (344)	χ²=0,34, φ=0,01	,854
2	26,3 (46)	29,2 (182)	χ²=0,57, φ=0,03	,449
3	17,7 (31)	15,6 (97)	χ²=0,47, φ=0,02	,495
Doença do tronco arterial comum, % (n)	7,9 (14)	5,4 (34)	χ²=1,48, φ=0,04	,223
Grau do fluxo TIMI
Pré-ICP, % (n)
0	74,4 (131)	66,4 (417)	χ ² =4,09, φ=0,07	,043
1	5,7 (10)	6,4 (40)	χ²=0,11, φ=0,01	,861
2	10,2 (18)	17,8 (112)	χ ² =5,87, φ=0,09	,015
3	9,7 (17)	9,4 (59)	χ²=0,01, φ=0,01	,916
Pós-ICP, % (n)
0	0,0 (0)	0,0 (0)	-	-
1	0,0 (0)	0,6 (4)	χ²=1,12, φ=0,04	,582 (a)
2	4,6 (8)	3,2 (20)	χ²=0,77, φ=0,03	,379
3	95,4 (166)	96,1 (599)	χ²=0,20, φ=0,02	,658
Eventos Adversos, % (n)
Parada cardíaca	0,0 (0)	0,5 (3)	χ²=0,84, φ=0,03	1,000 (a)
AVCi	0,6 (1)	0,0 (0)	χ²=3,58, φ=0,07	,219 (a)
Slow Flow/No Reflow	2,8 (5)	0,8 (5)	χ ² =4,69, φ=0,08	,046

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TE: tamanho do efeito calculado como g de Hedge para variáveis contínuas e phi (φ) para variáveis categóricas; (a) valor de p calculado com o teste exato de Fisher. DP: desvio padrão; IMC: índice de massa corporal; DRC: doença renal crônica; ICC: insuficiência cardíaca crônica; AVCi/AIT: AVC isquêmico Agudo/Ataque Isquêmico Transitório; IAM: infarto agudo do miocárdio; ICP: intervenção coronária percutânea; CRM: cirurgia de revascularização do miocárdio; DAP: doença arterial periférica. Resultados apresentados como Mediana (P25-P75) devido à alta assimetria. M.W: escore Z do teste de Mann-Whitney; r: tamanho do efeito M.W.; PCM: primeiro contato médico; ECG: eletrocardiograma.

Em relação à apresentação clínica, a dor torácica esteve mais presente no sexo masculino, aparecendo em 95,6% dos homens contra 90,3% das mulheres. As mulheres apresentaram maior frequência de sintomas atípicos, como dor epigástrica ou náusea, apesar de sua prevalência muito baixa de 3,4% e 1,1% para mulheres e 0,9% e 0,0% para homens, respectivamente. As mulheres também apresentaram mais choque cardiogênico e maior necessidade de suporte hemodinâmico quando comparadas aos homens. O escore GRACE,¹ uma ferramenta de estratificação de risco cardiovascular e preditor de mortalidade após síndrome coronariana aguda (SCA), também foi significativamente maior no sexo feminino. Por outro lado, a classe 1 de Killip, a classe de melhor prognóstico, mostrou-se mais associada ao sexo masculino (84,7%) do que ao feminino (74,9%) ( Tabela 1 ).

Todos os tempos (em minutos) inerentes ao manejo terapêutico dos pacientes, desde o início dos sintomas até à reperfusão coronária, especificamente o tempo entre o primeiro contato médico (PCM) e a realização do ECG, desde o início dos sintomas até à reperfusão coronária, desde o primeiro contato médico até a reperfusão coronária, foram significativamente maiores em mulheres, exceto pelo tempo entre o início dos sintomas e o primeiro contato médico. ( Tabela 1 )

Também não houve diferenças significantes entre os sexos em relação ao número de vasos acometidos. O fluxo TIMI grau 3 pré-ICP, que representa a obstrução coronária completa, foi mais identificado no sexo feminino (74,4%) quando comparado ao sexo masculino (66,4%) e o fluxo TIMI grau 2 pré-ICP, que representa o atraso do fluxo, mas a perfusão de toda a artéria, foi mais frequentemente identificada no sexo masculino (17,8%) do que no feminino (10,2%), sem associações significantes pós-ICP. A ocorrência de eventos adversos durante a ICP também foi avaliada e verificou-se que o fenômeno Slow Flow/No Reflow , embora pouco frequente, associou-se à significância estatística para o sexo feminino ( Tabela 1 ). Em relação à terapia farmacológica instituída na hospitalização, a administração de heparina não fracionada foi significativamente menos prevalente no sexo feminino (85,4%) em relação ao masculino (90,0%). Resultado semelhante foi encontrado durante a ICP com menor uso de heparina não fracionada no sexo feminino. No momento da alta, a prescrição de aspirina, inibidor de P2Y12, betabloqueador e inibidores da enzima conversora de angiotensina (IECA) foi significativamente menor nas mulheres. Por outro lado, antagonistas de vitamina K (AVK), controle glicêmico com insulina e antidiabéticos orais foram maiores no sexo feminino ( Tabela 2 ).

Tabela 2. Terapia farmacológica na hospitalização, durante a ICP e na alta hospitalar.

Variável %, (n)	Na hospitalização				Durante a ICP				Na alta hospitalar

	Feminino (n=177)	Masculino (n=632)	χ², T.E.	p-valor	Feminino (n=177)	Masculino (n=632)	χ², T.E.	p-valor	Feminino (n=160)	Masculino (n=610)	χ², T.E.	p-valor
Aspirina	96,6 (171)	98,7 (624)	χ²=3,67, φ=0,07	,094 (a)	4,5 (8)	2,2 (14)	χ²=2,78, φ=0,06	,115 (a)	93,1 (149)	99,2 (605)	χ ² =22,84, φ=0,17	<,001 (a)
iP2Y12	93,3 (165)	95,3 (602)	χ²=1,16, φ=0,04	,281	6,67 (12)	4,43 (28)	χ²=1,38, φ=0,04	,240	91,9 (147)	98,2 (599)	χ ² =16,78, φ=0,15	<,001 (a)
HBPM	14,6 (22)	9,9 (57)	χ²=1,83, φ=0,05	,212	12,3 (19)	8,0 (46)	χ²=2,01, φ=0,05	,157	N/A	N/A	N/A	N/A
HNF	85,4 (129)	90,0 (520)	χ ² =7,70, φ=0,10	,006	87,7 (135)	92,0 (530)	χ ² =5,70, φ=0,08	,017	N/A	N/A	N/A	N/A
Eptifibatide	N/A	N/A	N/A	N/A	11,1 (3)	9,2 (12)	χ²=0,03, φ=0,01	>,990	N/A	N/A	N/A	N/A
Abciximabe	N/A	N/A	N/A	N/A	22,2 (6)	28,2 (37)	χ²=1,67, φ=0,05	,196	N/A	N/A	N/A	N/A
Tirofibana	N/A	N/A	N/A	N/A	66,7 (18)	62,6 (82)	χ²=1,00, φ=0,04	,316 (a)	N/A	N/A	N/A	N/A
NAOs	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	13,0 (3)	18,2 (8)	χ²=0,29, φ=0,02	,706
AVK	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	87,0 (20)	81,8 (36)	χ ² =8,18, φ=0,10	,004 (a)
Betabloqueadores	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	90,6 (145)	95,1 (580)	χ ² =4,58, φ=0,08	,032
IECA	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	88,1 (141)	94,8 (578)	χ ² =9,01, φ=0,11	,003
BRAs	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	5,6 (9)	2,6 (16)	χ²=3,64, φ=0,07	,057
Estatinas	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	97,5 (156)	99,2 (605)	χ²=3,10, φ=0,06	,095 (a)
ADO	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	18,6 (30)	12,0 (73)	χ ² =5,03, φ=0,08	,025
Insulina	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	9,3 (15)	1,0 (6)	χ ² =33,64, φ=0,21	<,001 (a)

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T.E.: tamanho do efeito calculado como phi (φ) para variáveis categóricas; (a) valor de p calculado com teste exato de Fisher. iP2Y12: inibidor de P2Y12; HBPM: heparina de baixo peso molecular; HNF: heparina não fracionada; NAOs: novos anticoagulantes orais; AVK: antagonista da vitamina k; IECA: inibidores da enzima conversora de angiotensina; BRAs: bloqueadores dos receptores da angiotensina II; ADO: antidiabéticos orais.

Durante a hospitalização ( Tabela 3 ), verificou-se que as mulheres apresentaram maior chance de evolução clínica desfavorável, representada por uma classe Killip mais grave quando comparada aos homens, com quase o dobro das mulheres na classe Killip II, com diferença ainda maior em relação para a classe Killip III e classe Killip IV. Por outro lado, a classe Killip I foi novamente mais frequentemente associada ao sexo masculino.

Tabela 3. Características clínicas e complicações intra-hospitalares.

Variável	Gênero		Estatística, T.E.	p-valor

	Feminino (n=177)	Masculino (n=632)
FEVE, % (n)
Preservada	39,8 (66)	39,2 (242)	χ²=0,02, φ=0,01	,900
Leve	25,3 (42)	26,6 (164)	χ²=0,11, φ=0,01	,740
Moderada	25,3 (42)	26,6 (164)	χ²=0,11, φ=0,01	,740
Grave	9,6 (16)	7,6 (47)	χ²=0,72, φ=0,03	,395
Troponina I, Mediana (P25-P75)	69,8 (26,8-132,0)	74,9 (33,5-138,0)	Z=0,96, r=0,04	,340
Classe Killip, % (n)
I	57,7 (101)	78,0 (490)	χ ² =29,06, φ=0,19	<,001
II	26,3 (46)	15,1 (95)	χ ² =11,77, φ=0,12	<,001
III	6,3 (11)	1,8 (11)	χ ² =10,56, φ=0,12	<,001 (a)
IV	9,7 (17)	5,1 (32)	χ ² =5,10, φ=0,08	,024
Eventos Cardiovasculares, % (n)
Re-IM	1,1 (2)	1,6 (10)	χ²=0,19, φ=0,02	>,990 (a)
Sangramento maior	0,6 (1)	1,1 (7)	χ²=0,42, φ=0,02	>,990 (a)
AVCi/AIT	2,8 (5)	1,6 (10)	χ²=1,20, φ=0,04	,339 (a)
LRA	11,4 (20)	4,0 (25)	χ ² =14,37, φ=0,13	<,001
Parada cardíaca	9,0 (16)	5,9 (37)	χ²=2,29, φ=0,05	,130
Complicações mecânicas	0,6 (1)	1,1 (7)	χ²=0,28, φ=0,02	>,990 (a)
IC	30,7 (54)	18,4 (116)	χ ² =12,59, φ=0,13	,001
FA	10,7 (19)	5,7 (36)	χ ² =5,54, φ=0,08	,019
CRM	0,0 (0)	1,3 (8)	χ²=2,26, φ=0,05	,212 (a)
Dias de hospitalização, Mediana (P25-P75)	5,0 (4,5-7,0)	4,0 (4,0-5,0)	Z=4,34, r=0,15	<,001

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T.E.: tamanho do efeito calculado como phi (φ) para variáveis categóricas; M.W.: escore Z do teste de Mann-Whitney; r = tamanho do efeito de M.W.; Resultados apresentados como Mediana (P25-P75) devido à alta assimetria; (a) Teste exato de Fisher. FEVE: fração de ejeção do ventrículo esquerdo; IM: infarto do miocárdio; AVCi/AIT: AVC isquêmico agudo/ataque isquêmico transitório; LRA: lesão renal aguda; IC: insuficiência cardíaca; FA: fibrilação atrial; CRM: cirurgia de revascularização do miocárdio.

A pior evolução durante a hospitalização em mulheres também resultou no desenvolvimento de complicações pós-infarto mais frequentes, como Lesão Renal Aguda, Insuficiência Cardíaca e Fibrilação Atrial, com escore mediano de um dia a mais de hospitalização do que os homens.

A Tabela 4 mostra a análise comparativa da mortalidade por gênero, em diferentes períodos de tempo, ao longo do primeiro ano após a ocorrência do IAMCSST. O sexo feminino mostrou-se associado a maior mortalidade em todos os momentos, maior mortalidade intra-hospitalar, em 30 dias, após 6 meses e mortalidade de 1 ano.

Tabela 4. Mortalidade e eventos cardiovasculares durante 1 ano após IAMCSST.

Variável	Gênero		χ², T.E.	p-valor

	Feminino (n=177)	Masculino (n=632)
Mortalidade, % (n)
Intra-hospitalar	9,6 (17)	3,5 (22)	χ ² =11,30, φ=0,12	,001
30 dias	11,3 (20)	4,0 (25)	χ ² =14,20, φ=0,13	<,001
6 meses	14,1 (25)	4,7 (30)	χ ² =19,19, φ=0,15	<,001
1 ano	16,4 (29)	6,3 (40)	χ ² =17,92, φ=0,15	<,001
Eventos cardiovasculares
Rehospitalização	11,3 (18)	7,9 (48)	χ²=1,85, φ=0,05	,174
IAM	2,5 (4)	1,3 (8)	χ²=1,17, φ=0,04	>,990 (a)
AVCi	2,5 (4)	0,3 (2)	χ ² =7,74, φ=0,10	,019 (a)
ICP	5,6 (9)	6,7 (41)	χ²=0,26, φ=0,02	,613
CRM	1,3 (2)	0,8 (5)	χ²=0,26, φ=0,02	,640 (a)

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T.E.: tamanho do efeito calculado como phi (φ) para variáveis categóricas; (a) valor de p calculado com teste exato de Fisher. CV: cardiovascular; IAMCSST: infarto agudo do miocárdio com supradesnivelamento do segmento ST; IAM: infarto agudo do miocárdio; AVCi: AVC isquêmico agudo; ICP: intervenção coronária percutânea; CRM: cirurgia de revascularização do miocárdio.

Em relação à ocorrência de novos eventos cardiovasculares, durante o primeiro ano após o evento, foram observadas diferenças significantes para AVCi com maior prevalência do sexo feminino (2,5%) em relação ao masculino (0,3%).

Na análise de sobrevida pelo método de Kaplan-Meier ( Figura 1 ), as curvas de sobrevida masculina e feminina foram representadas durante o primeiro ano após o IAMCSST. A distribuição de sobrevida avaliada pelo teste de Log-rank (Mantel-Cox) foi significativamente diferente entre os dois grupos.

Após o IAMCSST, as mulheres tiveram uma taxa de mortalidade 2,7 vezes maior do que os homens.

O conjunto final de análise objetivou avaliar a resposta multivariada do gênero quando ajustada a diversas outras variáveis relevantes. Essas variáveis foram então analisadas para significância marginal (p<0,10) relacionada à mortalidade no primeiro ano após a ocorrência de IAMCSST.

Em seguida, todas as variáveis marginais significantes foram incluídas em um modelo multivariado, seguindo o método Enter. Quando ajustado para todas essas variáveis, o sexo feminino não apresentou significância estatística. Assim, realizamos uma análise exploratória tentando encontrar o modelo mais parcimonioso, ou seja, aquele com o número mais adequado de variáveis, visando manter uma alta capacidade preditiva. Seguindo um algoritmo de etapas, incluímos na primeira etapa da regressão multivariada de Cox todas as variáveis com p<0,10 e, em seguida, iniciou-se um processo de seleção backward , removendo consecutivamente todas as variáveis sem relevância estatística. Os resultados da etapa final ( Tabela 5 ) mostraram maior chance de mortalidade para pacientes com mais de 75 anos; a classe Killip na hospitalização revelou um risco aumentado estatisticamente significante de mortalidade para as classes II e IV e um risco aumentado marginalmente significante de mortalidade para a classe III. A LRA intra-hospitalar revelou associação marginal com a mortalidade. Por fim, a chance de mortalidade tende a aumentar em 4% a cada dia de hospitalização ( Tabela 5 ).

Tabela 5. Análise de regressão de Cox univariada e multivariada.

Variável	Univariada		Multivariada (seleção backward ) 15º passo

	HR	p-valor	HR	IC95%	p-valor
Gênero feminino	2,74	p<,001	-	-	-
Idade (> 75)	6,15	p<,001	4,25	1,67 – 10,77	p=,002
DRC	5,49	p<,001	-	-	-
AVCi/AIT	1,57	p=,385	-	-	-
DM	2,13	p=,004	-	-	-
Classe Killip na hospitalização
I	1	1	1	1	1
II	7,14	p<,001	8,80	2,72 – 28,41	p<,001
III	2,24	p=,430	5,88	0,99 – 34,80	p=,051
IV	15,23	p<,001	9,60	1,86 – 48,59	p=,007
Choque cardiogênico na hospitalização	10,37	p<,001	-	-	-
Tempo de início dos sintomas-até-balão	1,01	p<,001	-	-	-
Tempo do PMC-até- balão	1,01	p<,001	-	-	-
Grau de fluxo TIMI pré-ICP
0	8,41	p=,035	-	-	-
1	3,09	p=,357	-	-	-
2	4,83	p=,138	-	-	-
3	1	1	-	-	-
Terapia na alta hospitalar
Aspirina	0,09	p<,001	-	-	-
iP2Y12	0,15	p<,001	-	-	-
Betabloqueadores	0,40	p=,089	-	-	-
IECA	1,00	p>,990	-	-	-
BRAs	0,05	p=,502	-	-	-
FEVE
Preservada	1	1	-	-	-
Leve	1,84	p=,175	-	-	-
Moderada	2,39	p=,042	-	-	-
Grave	9,27	p<,001	-	-	-
Classe Killip intra-hospitalar
I	1	1	-	-	-
II	14,53	p<,001	-	-	-
III	38,44	p<,001	-	-	-
IV	73,82	p<,001	-	-	-
Complicações intra-hospitalares
LRA	5,74	p<,001	2,47	1,00 - 6,13	p=,051
Parada cardíaca	11,55	p<,001	-	-	-
IC	4,57	p<,001	-	-	-
FA	2,42	p=,010	-	-	-
Dias de hospitalização	1,07	p<,001	1,04	1,01 – 1,08	p=,030

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HR: Hazard Ratio; IC95% CI: intervalo de confiança de 95%; DRC: doença renal crônica; AVCi/AIT: AVC isquêmico agudo/ataque isquêmico transitório; DM: diabetes mellitus; PCM: primeiro contato médico; iP2Y12: inibidor de P2Y12; IECA: inibidores da enzima conversora de angiotensina; BRAs: bloqueadores dos receptores da angiotensina II; FEVE: fração de ejeção do ventrículo esquerdo; LRA: lesão renal aguda; IC: insuficiência cardíaca; FA: fibrilação atrial.

A curva ROC apresentou uma capacidade preditiva muito alta, com área sob a curva (AUC, Area Under the Curve ) de 91,0% ( Figura 2 ). Essa área (“modelo backward ”) foi apenas ligeiramente inferior à do “modelo Enter”, confirmando que a opção mais parcimoniosa foi a mais adequada.

Finalmente, uma análise utilizando o método bootstrap de 1.000 amostras foi realizada para avaliar a validade do modelo. Uma amostra bootstrap é obtida por amostragem com reposição, nesse caso 1.000 vezes, visando avaliar a precisão das estimativas e sua respectiva significância. Os resultados do bootstrap não mostraram evidência de viés significativo e confirmaram a significância estatística dos fatores de risco idade >75 anos, Killip classe II ou III na hospitalização, LRA intra-hospitalar e dias de internação. Entretanto, isso descartou a análise do impacto da classe Killip na hospitalização⁴ ( Tabela 6 ).

Tabela 6. Análise de bootstrap para o modelo final.

Variáveis	Viés	EP	p-valor
Idade (> 75a)	0,02	0,56	p<,001
Classe Killip na hospitalização
I	1	1	1
II	0,01	0,51	p=,049
III	0,16	0,82	p=,001
IV	0,36	2,07	p=,266
LRA intra-hospitalar	0,05	0,51	p=,014
Dias de hospitalização	-0,01	0,02	p<,001

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LRA: lesão renal aguda.

Discussão

A mortalidade cardiovascular diminuiu nas últimas décadas, devido ao progresso na prevenção, diagnóstico e tratamento da doença isquêmica cardíaca; entretanto, as doenças cardiovasculares continuam sendo a principal causa de morte em países desenvolvidos, com maior mortalidade no sexo feminino, principalmente em pacientes com IAMCSST.

A maioria dos estudos realizados nesse contexto são claros, isto é, há uma maior taxa de mortalidade nas mulheres quando comparadas aos homens. No entanto, os autores não são unânimes em explicar esse achado, com três fatores principais que podem justificar a maior mortalidade em mulheres.

Em primeiro lugar, as características biológicas e as diferenças fisiopatológicas inerentes ao sexo feminino têm sido sugeridas para justificar a maior mortalidade em mulheres quando comparadas aos homens. Um dos fatores potenciais é o estrogênio, conhecido como protetor do sistema cardiovascular, cujos valores diminuem significativamente em mulheres na pós-menopausa. Além disso, a fisiopatologia da DAC tem características distintas nas mulheres, especificamente doença aterosclerótica menos difusa, sendo a dissecção espontânea das artérias coronárias, síndrome de Takotsubo ou disfunção endotelial mais frequente nas mulheres.^8
,
12
,
15 Entretanto, quando possíveis fatores de confusão são levados em consideração, as conclusões permanecem controversas; há autores que identificam o sexo feminino como fator prognóstico independente para mortalidade, enquanto outros não o fazem.^{7
,
8
,
10
,
14
,
16}

Em segundo lugar, o pior prognóstico em mulheres tem sido atribuído ao pior perfil cardiovascular. Elas geralmente são mais velhas, com maior frequência de diabetes mellitus, hipertensão arterial, DRC ou acidente vascular cerebral.^{5
-
8
,
12
,
15}

Por fim, a assistência médica desigual, como o maior tempo de isquemia devido ao atraso entre o início dos sintomas e a reperfusão, bem como a menor probabilidade de terapia médica otimizada de prevenção secundária, também têm sido apontada como uma das causas do aumento da mortalidade em mulheres com IAMCSST.^{5
-
8
,
12
,
15}

Este estudo demonstrou que, como descrito na literatura, mulheres com diagnóstico de IAMCSST submetidas a ICP primária apresentam pior perfil cardiovascular quando comparadas aos homens. Elas são frequentemente mais velhas na apresentação, com maior prevalência de idade acima de 75 anos, têm mais diabetes mellitus e hipertensão arterial. Além disso, as mulheres têm uma história cardiovascular mais desfavorável, com as mulheres apresentando maior prevalência de DRC, acidente vascular cerebral e doença valvar.^{5
,
7
,
8
,
10
,
11} Em relação à apresentação clínica, as mulheres apresentaram maior frequência de sintomas atípicos, especificamente dor epigástrica ou náusea, ao invés da clássica dor torácica, mais frequente no sexo masculino. Essas informações foram descritas de forma robusta na literatura e podem afetar negativamente o diagnóstico e a abordagem terapêutica, o que pode contribuir para atrasos na revascularização e apresentação clínica mais grave.^{6
,
7
,
17
,
18}

Em relação ao tempo necessário para a reperfusão coronariana, as mulheres foram consecutivamente prejudicadas em relação aos homens, apresentando maior tempo entre o início dos sintomas e ICP, entre PCM e ECG ou PCM e ICP e, posteriormente, maior grau de isquemia miocárdica.^{5
,
7
,
8
,
12
,
14
,
17}

O único momento em que não houve diferenças significantes entre os dois gêneros foi entre o início dos sintomas e o PCM, o que aponta para o fato de que a maior demora no atendimento das mulheres não é atribuída à desvalorização dos sintomas pelos pacientes, mas, possivelmente, ao sistema de saúde.¹⁸ Isso pode ser explicado, em parte, pela apresentação clínica atípica e maior dificuldade diagnóstica ou por alguma desvalorização da prevalência dessa patologia no sexo feminino.^{5
-
8
,
14
,
17
,
18}

O maior perfil de risco cardiovascular e a desigualdade quanto ao tempo de reperfusão podem explicar o fato de as mulheres apresentarem mais choque cardiogênico na apresentação, representado por maior escore GRACE, mais choque cardiogênico e necessidade mais frequente de suporte hemodinâmico.^8
,
10

Em relação às características angiográficas, nosso estudo não demonstrou diferenças significantes entre os dois gêneros, seja na frequência de doença multiarterial ou doença do tronco arterial comum.^7
,
10
,
17 No entanto, durante a ICP, é importante destacar a apresentação com pior grau de fluxo TIMI (grau 0) e maior ocorrência do fenômeno Slow Flow/No Reflow em mulheres, outros fatores que podem contribuir para maior grau de isquemia miocárdica e pior prognóstico.

Também mostramos que as mulheres têm maior probabilidade de evolução clínica desfavorável, ou seja, mais dias de hospitalização, classe Killip mais grave e desenvolvimento de complicações pós-IAMCSST mais frequentes, como Lesão Renal Aguda, Insuficiência Cardíaca e Fibrilação Atrial.^5
,
8
,
11

Em relação à terapia farmacológica implementada, de acordo com os resultados publicados, nosso estudo corroborou que as mulheres são menos propensas a serem medicadas com terapia medicamentosa otimizada quando comparadas aos homens. As mulheres receberam heparina não fracionada com menos frequência na hospitalização e menos aspirina, inibidores de P2Y12, betabloqueador ou IECA na alta hospitalar, o que pode contribuir para um pior prognóstico em longo prazo.^5
,
11

Após a análise multivariada, o sexo feminino não mostrou ser um fator prognóstico independente para mortalidade após IAMCSST; por outro lado, idade acima de 75 anos, maior classe Killip na hospitalização, LRA intra-hospitalar e dias de internação foram identificados como fatores associados ao aumento do risco de mortalidade, com o modelo apresentando uma capacidade preditiva muito alta (AUC = 91,0% - p<0,001), sendo importante ressaltar que todos esses fatores foram identificados com maior frequência nas mulheres.

Limitações

Este estudo apresenta algumas limitações importantes: foi um estudo observacional, não cego e não-randomizado, podendo, portanto, estar sujeito a fatores de confusão que não foram reconhecidos ou levados em consideração na análise dos dados. Em segundo lugar, os dados são derivados de um único centro, o que limita sua aplicabilidade.

Conclusões

Como nosso estudo demonstra que o sexo feminino não é um fator prognóstico independente para mortalidade após IAMCSST, podemos concluir que a maior mortalidade entre as mulheres não se deve à fragilidade biológica relacionada ao sexo. Portanto, a maior mortalidade das mulheres pode ser explicada pelo fato de as mulheres serem mais velhas, apresentarem pior perfil cardiovascular, apresentarem maior disfunção ventricular esquerda na hospitalização, refletida pela classe Killip mais grave, maior grau de isquemia miocárdica causada pelo maior tempo de reperfusão coronária, secundário a atrasos do sistema, bem como uma menor frequência de terapia médica otimizada.

Vinculação acadêmica

Este artigo é parte de dissertação de mestrado de Filipe Vilela pela Escola de Medicina da Universidade do Minho.

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

Referências

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ST-Segment Elevation Myocardial Infarction Differences between Genders – A Single Center Retrospective Analysis

Cátia Costa Oliveira ^1,², Filipe Vilela ², Carlos Braga ¹, João Costa ¹, Jorge Marques ¹

Abstract

Background

Although outcomes in patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) undergoing primary percutaneous coronary interventions (PCI) have improved, women show higher mortality.

Objectives

To assess gender differences in presentation, management and in-hospital mortality, at 30-days, 6-months and 1-year after STEMI.

Methods

We retrospectively collected data from 809 consecutive patients treated with primary PCI and compared the females versus males at the local intervention cardiology database. The level of significance used was p<0.05.

Results

Women were older than man (69,1±14,6 vs. 58,5±12,7 years; p<.001) with higher prevalence of age over 75 years (36.7% vs. 11.7%; p<.001), diabetes (30,6% vs. 18,5%; p=.001), hypertension (60.5% vs. 45.9%; p=.001), chronic kidney disease (3.4% vs. 0.6%; p=.010) and acute ischemic stroke (6.8% vs. 3.0%; p=.021). At presentation, women had more atypical symptoms, less chest pain (p=.014) and were more frequently in cardiogenic shock (p=.011)). Women had longer time until reperfusion (p=.001) and were less likely to receive optimal medical therapy (p<0.05). In-hospital mortality (p=.001), at 30-days (p<.001), 6-months (p<.001) and 1-year (16.4% vs. p<.001) was higher in women. The multivariate analysis identified age over 75 years (HR=4.25; 95% CI[1.67-10.77];p=.002), Killip class II (HR=8.80; 95% CI[2.72-28.41];p<.001), III (HR=5.88; 95% CI [0.99-34.80]; p=.051) and IV (HR=9.60; 95% CI[1.86-48.59];p=.007), Acute Kidney Injury (HR=2.47; 95% CI[1.00-6.13];p=.051) and days of hospitalization (HR=1.04; 95% CI[1.01-1.08];p=.030) but not female gender (HR=0.83; 95% CI[0.33-2.10];p=.690) as independent prognostic factors of mortality.

Conclusions

Compared to men, women with STEMI undergoing primary PCI have higher mortality rates. Women admitted for STEMI have a worse risk profile, are treated with a higher reperfusion time related with system delays and are less likely to receive the recommended therapy. Female gender was not an independent prognostic factor for mortality in the studied population.

Keywords: ST Elevation Myocardial Infarction, Mortality, Women

Introduction

Worldwide, coronary artery disease (CAD) is becoming the leading cause of death in women.^1
-
5In the last decades, cardiovascular mortality has decreased due to the improvement of prevention, diagnosis and treatment of ischemic heart disease.

However, when compared to men, this decrease has been smaller in women, especially in younger women, under 55 years old.^1
,
3
-
5

Regarding ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI), there have been several studies that compared the differences between genders and concluded that women with STEMI have a higher risk of death and adverse events after PCI.^{1
,
3
,
5
-
17}This can be attributed to the older age, the later and atypical clinical presentation, the higher prevalence of comorbidities such as diabetes mellitus, obesity, dyslipidemia, arterial hypertension and chronic kidney disease (CKD). However, it has also been associated with the fact that women have less access to attempted revascularization therapy and optimized medical therapy.^{1
,
3
,
5
-
16}It is still controversial whether the higher mortality rate in the female gender is totally justified by the presence of worse risk profile and inequalities in therapeutic management or if after adjusted analysis of possible confounding factors, the female gender remains an independent risk factor for worse prognostic.^{7
,
8
,
10
,
14
,
16}

This work aims to study a sample of patients with STEMI successfully treated with primary PCI, having as its goal to compare the medical care and clinical outcomes, especially in-hospital mortality at 30-days, 6-months and 1-year after the STEMI, between men and women.

Methods

Study design

The present study is retrospective, fitting in an analytical and longitudinal observational study. The data were derived from an electronic health record database. The studied population included all patients diagnosed with STEMI admitted at Hospital de Braga, Portugal, for primary PCI, between 2013 and 2016. The total number of patients, between January 2013 and May 2016, comprised 834 individuals, of which 25 were excluded after the implementation of the inclusion and exclusion criteria defined below. The analysis of this study thus focused on 809 patients.

Inclusion Criteria:

- Adults diagnosed with STEMI who underwent primary PCI. Patients with slow flow/ no reflow phenomenon were also included for statistical purposes.

Exclusion Criteria:

- STEMI with more than 12 hours since symptom onset;
- Patients with non-cardiac comorbidities responsible for an expected average life expectancy <1 year, documented prior to the start of the treatment;
- Patients whose computer records were impossible to check;

Ethics

The rules of Ethical Conduct and Good Practice were taken into consideration, complying with the precepts of the Helsinki Declaration, the Human Rights and Biomedicine Convention and the guidelines of the Council for International Medical Sciences Organizations. The study was approved by the Committee on Ethics for Life Sciences and Health of Universidade do Minho and the Health Ethics Committee of Hospital de Braga.

Statistical analysis

The statistical analysis was performed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS), version 25, with a significance level set at p<0.05. The normality of the distributions was analyzed using the Kolmogorov-Smirnov test. The descriptive analysis of qualitative variables included the determination of absolute and relative frequencies.

The chi-square (χ²) test and Fisher’s test were used to establish significant associations between nominal and ordinal variables. The former was used when no more than 20% of the contingency table cells had an expected frequency lower than 5; the last was used otherwise.

Quantitative variables were described as mean and standard deviation or median and interquartile range, according to data normality. The t-test for independent samples and the Mann-Whitney test allowed us to look for differences in quantitative variables with and without normal distribution, respectively. Phi was calculated as the effect size for categorical variables’ association. Hedges’ g was the effect size calculated for continuous variables’ association. The thresholds considered were 0.3 (small), 0.5 (moderate) and 0.8 (large).

Differences in survival between genders during the first year after the event were analyzed using the Kaplan-Meier method and the Log-rank test was used to evaluate the possible differences in the survival curves of the two groups. Multivariate Cox regression with a Backward selection was used to determine independent predictors of mortality during the first year after STEMI, after screening for univariate predictors (p<.10). Finally, the predictive validity of the model was assessed using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the stability of the estimates was verified by conducting a 1,000 sample bootstrap.

Results

A total of 809 patients diagnosed with STEMI between January 2013 and May 2016, were included in the study. Men constituted the majority of the sample (78,1%; n=632). No differences were found regarding BMI or obesity. Women were significantly older, with a higher prevalence of age over 75 years and, when assessing cardiovascular risk factors, there was a significantly higher incidence of chronic kidney disease (CKD), acute ischemic stroke (AIS), Valvular disease, Diabetes mellitus and Hypertension (in women, when compared to men). However, the highest frequency of smokers was found in males ( Table 1 ).

Table 1. Gender differences.

Age (years), mean±SD	69.1±14.6	58.5±12.7	t=9.44, g=0.80	<.001
Age (years), % (n)
>75	36.7 (65)	11.7 (74)	χ ² =60.80, φ=0.27	<.001
BMI (kg/m²), mean±SD	26.5±4.8	27.0±3.8	t=1.26, g=0.12	.210
Obesity % (n)	18.8 (30)	18.2 (110)	χ²=0.07, φ=0.01	.862
Comorbidities, % (n)
CKD	3.4 (6)	0.6 (4)	χ ² =8.61, φ=0.10	.010 (a)
CHF	1.1 (2)	0.3 (2)	χ²=1.86, φ=0.05	.173 (a)
AIS/TIA	6.8 (12)	3.0 (19)	χ²=5.34, φ=0.09	.021
AMI	5.6 (10)	7.3 (46)	χ²=0.57, φ=0.03	.451
PCI	3.4 (6)	5.9 (37)	χ²=1.67, φ=0.05	.196
CABG	0.0 (0)	0.9 (6)	χ²=1.69, φ=0.05	.354 (a)
Valvular heart disease	3.4 (6)	1.1 (7)	χ ² =4.55, φ=0.08	.044 (a)
PAD	2.8 (5)	4.6 (29)	χ²=1.07, φ=0.04	.301
Diabetes mellitus	30.6 (52)	18.5 (110)	χ ² =12.52, φ=0.12	.001
Smoking	14.0 (24)	66.8 (403)	χ ² =150.15, φ=0.44	<.001
Dyslipidemia	48.0 (85)	43.0 (271)	χ²=1.41, φ=0.04	.236
Hypertension	60.5 (107)	45.9 (289)	χ ² =11.75, φ=0.12	33,2 mm
Main Symptom, % (n)
Chest pain	90.3 (158)	95.6 (604)	χ ² =7.26, φ=0.10	<.014 (a)
Cardiac arrest	1.7 (3)	2.7 (17)	χ²=0.54, φ=0.03	.591 (a)
Epigastric pain	3.4 (6)	0.9 (6)	χ ² =5.75, φ=0.08	.027 (a)
Dyspnea	1.7 (3)	0.3 (2)	χ²=4.35, φ=0.07	.071 (a)
Syncope	1.1 (2)	0.3 (2)	χ²=1.90, φ=0.05	.207 (a)
Nausea	1.1 (2)	0.0 (0)	χ ² =7.24, φ=0.10	.047 (a)
GRACE score, mean±SD	134.3±36.3	111.9±30.4	t=7.42, g=0.70	<.001
Killip class, % (n)
I	74.9 (131)	84.7 (535)	χ ² =9.12, φ=0.11	<.001
II	14.9 (26)	10.3 (65)	χ²=2.80, φ=0.05	.095
III	2.9 (5)	1.1 (7)	χ²=2.86, φ=0.06	.091
IV	7.4 (13)	4.0 (25)	χ²=3.68, φ=0.07	.055
Cardiogenic shock, % (n)	10.7 (19)	5.4 (34)	χ ² =6.47, φ=0.09	.011
Hemodynamic support, % (n)	7.3 (13)	3.6 (23)	χ ² =4.47, φ=0.07	.035
Cardiac arrest, % (n)	2.3 (4)	3.0 (19)	χ²=0.25, φ=0.02	.799
Time (minutes), Mdn (P25-P75)
Symptom onset-to-FMC	95.0 (49.0-180.0)	80.5 (41.0-160.0)	Z=1.24, r=0.04	.215
FMC-to-ECG	13.5 (8.0-37.5)	12.0 (7.0-25.0)	Z=2.48, r=0.09	.013
Symptom onset-to-balloon	264.0 (174.0-373.0)	212.5 (153.0-333.0)	Z=3.23, r=0.11	.001
FMC-to-balloon	135.0 (103.0-204.0)	115.0 (86.0-159.5)	Z=4.48, r=0.16	<.001
Number of vessels, % (n)
1	56.0 (98)	55.2 (344)	χ²=0.34, φ=0.01	.854
2	26.3 (46)	29.2 (182)	χ²=0.57, φ=0.03	.449
3	17.7 (31)	15.6 (97)	χ²=0.47, φ=0.02	.495
Left main coronary disease, % (n)	7.9 (14)	5.4 (34)	χ²=1.48, φ=0.04	.223
TIMI flow grade
Pre-PCI, % (n)
0	74.4 (131)	66.4 (417)	χ ² =4.09, φ=0.07	.043
1	5.7 (10)	6.4 (40)	χ²=0.11, φ=0.01	.861
2	10.2 (18)	17.8 (112)	χ ² =5.87, φ=0.09	.015
3	9.7 (17)	9.4 (59)	χ²=0.01, φ=0.01	.916
Post-PCI, % (n)
0	0.0 (0)	0.0 (0)	-	-
1	0,0 (0)	0.6 (4)	χ²=1.12, φ=0.04	.582 (a)
2	4.6 (8)	3.2 (20)	χ²=0.77, φ=0.03	.379
3	95.4 (166)	96.1 (599)	χ²=0.20, φ=0.02	.658
Adverse Events, % (n)
Cardiac arrest	0.0 (0)	0.5 (3)	χ²=0.84, φ=0.03	1.000 (a)
AIS	0.6 (1)	0.0 (0)	χ²=3.58, φ=0.07	.219 (a)
Slow Flow/No Reflow	2.8 (5)	0.8 (5)	χ ² =4.69, φ=0.08	.046

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ES: Effect size calculated as Hegde’s g for continuous variables and phi (φ) for categorical ones; (a) p-value calculated with Fisher’s exact test. SD: standard deviation; BMI: body mass index; CKD: chronic kidney disease; CHF: chronic heart failure; AIS/TIA: acute ischemic stroke/transient ischemic attack; AMI: acute myocardial infarction; PCI: percutaneous coronary intervention; CABG: coronary artery bypass graft; PAD: peripheral artery disease . Results presented as Median (Mdn) (P25-P75) due to high skewness. M.W.: Mann-Whitney test Z score; r: M.W. effect size; FMC: first medical contact; ECG: electrocardiogram; PCI: percutaneous coronary intervention.

In relation to clinical presentation, chest pain was more frequently present in males, appearing in 95.6% of the men against 90.3% of the women. Women showed a higher frequency of atypical symptoms, such as epigastric pain or nausea, despite their very low prevalence of 3.4% and 1.1% for women and 0.9% and 0.0% for men, respectively. Women also had more cardiogenic shock and greater need for hemodynamic support when compared to men. The GRACE score, a cardiovascular risk stratification tool and predictor of mortality after acute coronary syndrome (ACS), was also significantly higher in females. On the other hand, Killip class 1, the best prognosis class, was found to be more associated with males (84.7%) than females (74.9%) ( Table 1 ).

All the times (in minutes) inherent to the therapeutic management of patients, from symptom onset to coronary reperfusion, namely the time between the first medical contact (FMC) and the performance of the ECG, from symptom onset to coronary reperfusion, from the first medical contact to coronary reperfusion, were significantly higher in women, except for the time between symptom onset and the first medical contact ( Table 1 ).

There were no significant differences between genders in relation to the number of affected vessels, either. TIMI grade 3 flow pre-PCI, which represents complete coronary obstruction, was more often identified in females (74.4%) when compared to males (66.4%) and TIMI flow grade 2 pre-PCI, which represents delayed flow but perfusion of entire artery, was more often identified in males (17.8%) than females (10.2%), with no significant associations post-PCI. The occurrence of adverse events during PCI was also evaluated and it was verified that the Slow Flow/No Reflow phenomenon, although infrequent, was associated with statistical significance to the female gender ( Table 1 ).

In relation to the established pharmacological therapy at admission, the administration of unfractionated heparin was significantly less prevalent in females (85.4%) compared to males (90.0%). A similar result was found during PCI with less use of unfractionated heparin in females. At the time of discharge, the prescription of aspirin, P2Y12 inhibitor, beta-blocker and ACEIs was significantly lower in women. On the other hand, VKA, glycemic control with insulin and oral antidiabetics were higher in females ( Table 2 ).

Table 2. Pharmacological therapy at admission, during PCI and at hospital discharge.

Variable %, (n)	At admission				During PCI				At discharge

	Female (n=177)	Male (n=632)	χ², E.S.	p-value	Female (n=177)	Male (n=632)	χ², E.S.	p-value	Female (n=160)	Male (n=610)	χ², E.S.	p-value
Aspirin	96.6 (171)	98.7 (624)	χ²=3.67, φ=0.07	.094 (a)	4.5 (8)	2.2 (14)	χ²=2.78, φ=0.06	.115 (a)	93.1 (149)	99.2 (605)	χ ² =22.84, φ=0.17	<.001 (a)
iP2Y12	93.3 (165)	95.3 (602)	χ²=1.16, φ=0.04	.281	6.67 (12)	4.43 (28)	χ²=1.38, φ=0.04	.240	91.9 (147)	98.2 (599)	χ ² =16.78, φ=0.15	<.001 (a)
LMWH	14.6 (22)	9.9 (57)	χ²=1.83, φ=0.05	.212	12.3 (19)	8.0 (46)	χ²=2.01, φ=0.05	.157	N/A	N/A	N/A	N/A
UFH	85.4 (129)	90.0 (520)	χ ² =7.70, φ=0.10	.006	87.7 (135)	92.0 (530)	χ ² =5.70, φ=0.08	.017	N/A	N/A	N/A	N/A
Eptifibatide	N/A	N/A	N/A	N/A	11.1 (3)	9.2 (12)	χ²=0.03, φ=0.01	>.990	N/A	N/A	N/A	N/A
Abciximab	N/A	N/A	N/A	N/A	22.2 (6)	28.2 (37)	χ²=1.67, φ=0.05	.196	N/A	N/A	N/A	N/A
Tirofiban	N/A	N/A	N/A	N/A	66.7 (18)	62.6 (82)	χ²=1.00, φ=0.04	.316 (a)	N/A	N/A	N/A	N/A
NOAC	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	13.0 (3)	18.2 (8)	χ ² =0.29, φ=0.02	.706
VKA	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	87.0 (20)	81.8 (36)	χ ² =8.18, φ=0.10	.004 (a)
Beta-blockers	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	90.6 (145)	95.1 (580)	χ ² =4.58, φ=0.08	.032
ACEIs	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	88.1 (141)	94.8 (578)	χ²=9.01, φ=0.11	.003
ARBs	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	5.6 (9)	2.6 (16)	χ²=3.64, φ=0.07	.057
Statin	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	97.5 (156)	99.2 (605)	χ²=3.10, φ=0.06	.095 (a)
OAD	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	18.6 (30)	12.0 (73)	χ ² =5.03, φ=0.08	.025
Insulin	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	9.3 (15)	1.0 (6)	χ ² =33.64, φ=0.21	<.001 (a)

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ES: Effect size calculated as phi (φ) for categorical variables; (a) p-value calculated with Fisher exact test. iP2Y12: P2Y12 inhibitor; LMWH: low molecular weight heparin; UFH: unfractionated heparin; NOAC: novel oral anticoagulants; VKA: vitamin k antagonist; ACEIs: angiotensin-converting enzyme inhibitors; ARBs: angiotensin II receptor blockers; OAD: oral antidiabetic drugs.

During hospitalization ( Table 3 ), it was found that women were more likely to have unfavorable clinical progression, represented by a more severe Killip class when compared to men, with nearly twice the women in Killip class II, with an even greater difference in relation to Killip class III and Killip class IV. On the other hand, Killip class I was again more frequently associated with males.

Table 3. Clinical characteristics and in-hospital complications.

Variable	Gender		Statistic, E.S.	p-value

	Female (n=177)	Male (n=632)
LVEF, % (n)
Preserved	39.8 (66)	39.2 (242)	χ²=0.02, φ=0.01	.900
Mild	25.3 (42)	26.6 (164)	χ²=0.11, φ=0.01	.740
Moderate	25.3 (42)	26.6 (164)	χ²=0.11, φ=0.01	.740
Severe	9.6 (16)	7.6 (47)	χ²=0.72, φ=0.03	.395
Troponin I, Mdn (P25-P75)	69.8 (26.8-132.0)	74.9 (33.5-138.0)	Z=0.96, r=0.04	.340
Killip class, % (n)
I	57.7 (101)	78.0 (490)	χ ² =29.06, φ=0.19	<.001
II	26.3 (46)	15.1 (95)	χ ² =11.77, φ=0.12	<.001
III	6.3 (11)	1.8 (11)	χ ² =10.56, φ=0.12	<.001 (a)
IV	9.7 (17)	5.1 (32)	χ ² =5.10, φ=0.08	.024
Cardiovascular Events, % (n)
Re-MI	1.1 (2)	1.6 (10)	χ²=0.19, φ=0.02	>.990 (a)
Major bleeding	0.6 (1)	1.1 (7)	χ²=0.42, φ=0.02	>.990 (a)
AIS/TIA	2.8 (5)	1.6 (10)	χ²=1.20, φ=0.04	.339 (a)
AKI	11.4 (20)	4.0 (25)	χ ² =14.37, φ=0.13	<.001
Cardiac arrest	9.0 (16)	5.9 (37)	χ²=2.29, φ=0.05	.130
Mechanical complications	0.6 (1)	1.1 (7)	χ²=0.28, φ=0.02	>.990 (a)
HF	30.7 (54)	18.4 (116)	χ ² =12.59, φ=0.13	.001
AF	10.7 (19)	5.7 (36)	χ ² =5.54, φ=0.08	.019
CABG	0.0 (0)	1.3 (8)	χ²=2.26, φ=0.05	.212 (a)
Hospitalization days, Mdn (P25-P75)	5.0 (4.5-7.0)	4.0 (4.0-5.0)	Z=4.34, r=0.15	<.001

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ES: Effect size calculated as phi (φ) for categorical variables; M.W.: Mann-Whitney test Z score; r: M.W. effect size; Results presented as Median (Mdn) (P25-P75) due to high skewness; (a) Fisher exact test. LVEF: left ventricular ejection fraction; MI: myocardial infarction; AIS/TIA: acute ischemic stroke/transitory ischemic attack; AKI: acute kidney injury; HF: heart failure; AF: atrial fibrillation; CABG: coronary artery bypass graft.

The worse progression during hospitalization in women also resulted in the development of more frequent post-infarct complications, such as Acute Kidney Injury, Heart Failure and Atrial Fibrillation, with a median score of one more day of hospitalization than men.

Table 4 shows the comparative analysis of gender mortality, in different periods of time, over the first year after the occurrence of STEMI. Female gender proved to be associated with higher mortality at all times, higher in-hospital mortality, within 30-days, after 6-month mortality and 1-year mortality.

Table 4. Mortality and Cardiovascular Events during 1 year after STEMI.

Variable	Gender		χ², E.S.	p-value

	Female (n=177)	Male (n=632)
Mortality, % (n)
In-hospital	9.6 (17)	3.5 (22)	χ²=11.30, φ=0.12	.001
30 day	11.3 (20)	4.0 (25)	χ²=14.20, φ=0.13	<.001
6 month	14.1 (25)	4.7 (30)	χ²=19.19, φ=0.15	<.001
1 year	16.4 (29)	6.3 (40)	χ²=17.92, φ=0.15	<.001
Cardiovascular Events
Hospital Readmission	11.3 (18)	7.9 (48)	χ²=1.85, φ=0.05	.174
AMI	2.5 (4)	1.3 (8)	χ²=1.17, φ=0.04	>.990 (a)
AIS	2.5 (4)	0.3 (2)	χ²=7.74, φ=0.10	.019 (a)
PCI	5.6 (9)	6.7 (41)	χ²=0.26, φ=0.02	.613
CABG	1.3 (2)	0.8 (5)	χ²=0.26, φ=0.02	.640 (a)

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ES: effect size calculated as phi (φ) for categorical variables; (a) p-value calculated with Fisher exact test. CV: cardiovascular; STEMI: ST-segment elevation myocardial infarction; AMI: acute myocardial infarction; AIS: acute ischemic stroke; PCI: percutaneous coronary intervention; CABG: coronary artery bypass graft.

Regarding the occurrence of new cardiovascular events, during the first year after the event, significant differences were observed for AIS with higher prevalence of females (2.5%) compared to males (0.3%).

In the survival analysis using the Kaplan-Meier method ( Figure 1 ), the male and female survival curves were represented during the first year after STEMI. The survival distribution evaluated by the Log-rank test (Mantel-Cox) was significantly different between the two groups.

After the STEMI, women had a 2.7-fold higher mortality rate than men.

The final set of analysis intended to assess the multivariate response of gender when adjusted to several other relevant variables. These variables were then screened for marginal significance (p<0.10) related to mortality over the first year after the occurrence of STEMI.

Then, all marginal significant variables were included in a multivariate model following the Enter method. When adjusted for all these variables, female gender did not show any statistical significance. Hence, we performed an exploratory analysis attempting to find the most parsimonious model, i.e. with the optimal number of variables, aiming to maintain a high predictive capacity. By following a step algorithm, we included in the first step of the multivariate Cox regression all variables with p<0.10 and then a backward selection process began, consecutively removing all variables without statistical relevance. The final step results ( Table 5 ) showed an increased chance of mortality for patients older than 75 years; the Killip class at admission revealed a statistically significant increased risk of mortality for classes II and IV and marginally significant increased risk of mortality for class III. In-hospital AKI revealed a marginal association with mortality. Finally, the chance of mortality tends to increase by 4% for each hospitalization day ( Table 5 ).

Table 5. Univariate and Multivariate Cox regression analysis.

Variable	Univariate		Multivariate (Backward selection) 15^thstep

	HR	p-value	HR	95% CI	p-value
Female gender	2.74	p<.001	-	-	-
Age (> 75)	6.15	p<.001	4.25	1.67 – 10.77	p=.002
CKD	5.49	p<.001	-	-	-
AIS/TIA	1.57	p=.385	-	-	-
DM	2.13	p=.004	-	-	-
Killip class at admission
I	1	1	1	1	1
II	7.14	p<.001	8.80	2.72 – 28.41	p<.001
III	2.24	p=.430	5.88	0.99 – 34.80	p=.051
IV	15.23	p<.001	9.60	1.86 – 48.59	p=.007
Cardiogenic shock at admission	10.37	p<.001	-	-	-
Symptom onset-to-balloon time	1.01	p<.001	-	-	-
FMC-to-balloon time	1.01	p<.001	-	-	-
Pre-PCI TIMI flow grade
0	8.41	p=.035	-	-	-
1	3.09	p=.357	-	-	-
2	4.83	p=.138	-	-	-
3	1	1	-	-	-
Therapy at discharge
Aspirin	0.09	p<.001	-	-	-
iP2Y12	0.15	p<.001	-	-	-
Beta-blockers	0.40	p=.089	-	-	-
ACEIs	1.00	p>.990	-	-	-
ARBs	0.05	p=.502	-	-	-
LVEF
Preserved	1	1	-	-	-
Mild	1.84	p=.175	-	-	-
Moderate	2.39	p=.042	-	-	-
Severe	9.27	p<.001	-	-	-
In-hospital Killip class
I	1	1	-	-	-
II	14.53	p<.001	-	-	-
III	38.44	p<.001	-	-	-
IV	73.82	p<.001	-	-	-
In-hospital complications
AKI	5.74	p<.001	2.47	1.00 - 6.13	p=.051
Cardiac arrest	11.55	p<.001	-	-	-
HF	4.57	p<.001	-	-	-
AF	2.42	p=.010	-	-	-
Hospitalization days	1.07	p<.001	1,04	1.01 – 1.08	p=.030

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HR: hazard ratio; 95% CI: 95% confidence interval; CKD: chronic kidney disease; AIS/TIA: acute ischemic stroke/transitory ischemic attack; DM: diabetes mellitus; FMC: first medical contact; iP2Y12: P2Y12 inhibitor; ACEIs: angiotensin-converting enzyme inhibitors; ARBs: angiotensin II receptor blockers; LVEF: left ventricular ejection fraction; AKI: acute kidney injury; HF: heart failure; AF: atrial fibrillation.

The ROC curve showed a very high predictive capacity, with an area under the curve (AUC) of 91.0% ( Figure 2 ). This area (“backward model”) was just slightly lower than the one of the “Enter model”, confirming that the most parsimonious option was more adequate.

Finally, a 1000 samples bootstrap analysis was performed to assess model validity. A bootstrap sample is obtained by sampling with replacement, in this case 1000 times, aiming to assess the precision of the estimates and their respective significance. Bootstrap results showed no evidence for significant bias and confirmed the statistical significance of the risk factors age > 75, Killip class 2 or 3 at admission, in-hospital AKI and hospitalization days. Nevertheless, this dismissed the analysis of the impact of Killip class at admission⁴( Table 6 ).

Table 6. Bootstrap analysis for final model.

Variables	Bias	SE	p-value
Age (> 75)	0.02	0.56	p<.001
Killip class at admission
I	1	1	1
II	0.01	0.51	p=.049
III	0.16	0.82	p=.001
IV	0.36	2.07	p=.266
In-hospital AKI	0.05	0.51	p=.014
Hospitalization days	-0.01	0.02	p<.001

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AKI: acute kidney injury.

Discussion

Cardiovascular mortality has decreased in recent decades, due to the progress in prevention, diagnosis and treatment of ischemic heart disease; however, cardiovascular diseases remain the leading cause of death in developed countries, with higher mortality in the female gender, mainly in patients with STEMI.

Most of the studies carried out in this context are clear, i.e., there is a higher mortality rate in women when compared to men. However, the authors are not unanimous in explaining this finding, with three main factors that may justify the higher mortality in women.

First, the biological characteristics and pathophysiological differences inherent to the female gender have been suggested to justify higher mortality in women when compared to men. One of the potential factors is estrogen, known as a protector of the cardiovascular system, whose values decrease significantly in postmenopausal women. In addition, the pathophysiology of CAD in women has distinct characteristics, namely less diffuse atherosclerotic disease, with spontaneous dissection of the coronary arteries, Takotsubo syndrome or endothelial dysfunction being more frequent in women.^8
,
12
,
15Nevertheless, when possible confounding factors are taken into account, the conclusions remain controversial; there are authors who identify the female gender as an independent prognostic factor for mortality, while others do not.^{7
,
8
,
10
,
14
,
16}

Second, the worst prognosis in women has been attributed to the worse cardiovascular profile. Usually, they are older, with higher frequency of diabetes mellitus, arterial hypertension, CKD or stroke.^{5
-
8
,
12
,
15}

Finally, the unequal medical care, such as the longer ischemia time due to the delay between symptom onset and reperfusion, as well as the lower probability of optimized secondary prevention medical therapy have also been identified as one of the causes for the increased mortality in women with STEMI.^{5
-
8
,
12
,
15}

This study demonstrated that, as described in the literature, women diagnosed with STEMI undergoing primary PCI have a worse cardiovascular profile when compared to men. They are often older at presentation, with higher prevalence of age over 75 years, they have more diabetes mellitus and arterial hypertension. Moreover, females have a more unfavorable cardiovascular history, with women having a higher prevalence of CKD, stroke and valvular disease.^{5
,
7
,
8
,
10
,
11}Regarding the clinical presentation, women had a higher frequency of atypical symptoms, namely epigastric pain or nausea, rather than the classic chest pain, more frequent in males. This information has been robustly described in literature and may negatively affect the diagnosis and therapeutic approach, which may contribute to delays in revascularization and more severe clinical presentation.^{6
,
7
,
17
,
18}

Regarding the time required for coronary reperfusion, women were consecutively impaired in relation to men, showing longer time between the symptom onset and PCI, between FMC and ECG or FMC and PCI and, subsequently a higher degree of myocardial ischemia.^{5
,
7
,
8
,
12
,
14
,
17}

The only time in which there were no significant differences between the two genders, was between the onset of symptoms and FMC, which points to the fact that the greater delay in treating women is not attributed to the devaluation of symptoms by patients but, possibly, to the health system.¹⁸This may partly be explained by the atypical clinical presentation and greater diagnostic difficulty or by some devaluation of the prevalence of this pathology in the female gender.^{5
-
8
,
14
,
17
,
18}

The higher cardiovascular risk profile and the inequality regarding the time to reperfusion may explain the fact that women were more frequently in cardiogenic shock at presentation, represented by a higher GRACE score, more cardiogenic shock and the more frequent need for hemodynamic support.^8
,
10

In relation to the angiographic characteristics, our study demonstrated no significant differences between the two genders, whether in the frequency of multivessel disease or common arterial trunk disease.^7
,
10
,
17However, during the PCI, it is important to highlight the presentation with worse TIMI flow grade (grade 0) and the higher occurrence of the Slow Flow/No Reflow phenomenon in women, other factors that may contribute to a higher degree of myocardial ischemia and worse prognosis.

We also showed that women have a higher probability of unfavorable clinical progression, namely, more hospitalization days, more severe Killip class and the development of more frequent post-STEMI complications, such as Acute Kidney Injury, Heart Failure and Atrial Fibrillation.^5
,
8
,
11

Regarding the implemented pharmacological therapy, in accordance with published results, our study corroborated that women are less likely to be medicated with optimized medical therapy when compared to men. Women received unfractionated heparin less frequently at admission and less aspirin, P2Y12 inhibitors, beta-blocker or ACEIs at discharge, which may contribute to a worse long-term prognosis.^5
,
11

After the multivariate analysis, the female gender has not shown to be an independent prognostic factor for mortality after STEMI; on the other hand, age over 75 years, higher Killip class at admission, in-hospital AKI and days of hospitalization were identified as factors associated with increased risk of mortality, with the model showing a very high predictive capacity (AUC = 91.0% (p<.001)), and it is important to emphasize that all of these factors were more frequently identified in women.

Limitations

This study has some important limitations: it was an observational, unblinded and non-randomized study, and may therefore be subject to confounding factors that were not recognized or taken into account in the data analysis. Secondly, the data are derived from a single center, which limits their applicability.

Conclusions

Since our study demonstrate that the female gender is not an independent prognostic factor for mortality after STEMI, we can conclude that the higher mortality among women is not due to gender-related biological fragility. Therefore, the higher mortality of women can be explained by the fact that women were older, had a worse cardiovascular profile, had greater left ventricular dysfunction at admission reflected by more severe Killip class, a higher degree of myocardial ischemia caused by the longer coronary reperfusion time secondary to system delays, as well as a lower frequency of optimized medical therapy.

Study Association

This article is part of the thesis of master submitted by Filipe Vilela, from Escola de Medicina da Universidade do Minho.

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

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Diferenças entre os Sexos no Infarto Agudo do Miocárdio com Supradesnivelamento do Segmento ST – Análise Retrospectiva de um Único Centro

Cátia Costa Oliveira

Filipe Vilela

Carlos Braga

João Costa

Jorge Marques

Roles

Resumo

Fundamento

Métodos

Resultados

Conclusões

Introdução

Métodos

Desenho do estudo

Critério de inclusão:

Critério de exclusão:

Ética

Análise estatística

Resultados

Tabela 1. Diferenças entres os gêneros.

Tabela 2. Terapia farmacológica na hospitalização, durante a ICP e na alta hospitalar.

Tabela 3. Características clínicas e complicações intra-hospitalares.

Tabela 4. Mortalidade e eventos cardiovasculares durante 1 ano após IAMCSST.

Figura 1. Análise de sobrevida de Kaplan-Meier.

Tabela 5. Análise de regressão de Cox univariada e multivariada.

Figura 2. Avaliação da curva ROC para a capacidade do modelo preditivo.

Tabela 6. Análise de bootstrap para o modelo final.

Discussão

Limitações

Conclusões

Referências

ST-Segment Elevation Myocardial Infarction Differences between Genders – A Single Center Retrospective Analysis

Cátia Costa Oliveira

Filipe Vilela

Carlos Braga

João Costa

Jorge Marques

Roles

Abstract

Background

Objectives

Methods

Results

Conclusions

Introduction

Methods

Study design

Inclusion Criteria:

Exclusion Criteria:

Ethics

Statistical analysis

Results

Table 1. Gender differences.

Table 2. Pharmacological therapy at admission, during PCI and at hospital discharge.

Table 3. Clinical characteristics and in-hospital complications.

Table 4. Mortality and Cardiovascular Events during 1 year after STEMI.

Figure 1. Kaplan-Meier survival analysis.

Table 5. Univariate and Multivariate Cox regression analysis.

Figure 2. ROC curve assessment for the predictive model capacity.

Table 6. Bootstrap analysis for final model.

Discussion

Limitations

Conclusions

ACTIONS

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