Estratificação do risco cardíaco perioperatório: a avaliação da capacidade funcional é capaz de predizer complicações perioperatórias, incluindo óbito?RESUMO
Introdução: A triagem de risco perioperatório visa otimizar a tomada de decisão clínica por meio da identificação do risco cardíaco em pacientes submetidos a cirurgias não cardíacas. As diretrizes atuais de organizações como a European Society of Cardiology (ESC) e Sociedade Brasileira de Cardiologia (SBC) incorporam avaliações subjetivas da capacidade funcional, frequentemente utilizando o limiar de 4 METs como marcador de baixa capacidade funcional. Apesar das atualizações recentes dessas diretrizes, a literatura permanece conflitante, e o poder preditivo das ferramentas subjetivas para desfechos perioperatórios é incerto.
Métodos: Conduzimos uma revisão sistemática, em conformidade com as diretrizes PRISMA, sobre a eficácia de ferramentas de avaliação subjetiva da capacidade funcional quanto ao seu poder preditivo para complicações cardíacas perioperatórias, incluindo morte. Foram pesquisadas quatro bases de dados: PUBMED, SCOPUS, WOS e Science Direct.
Resultados: Os resultados indicam que a capacidade autorreferida de subir dois lances de escadas, embora demonstre poder associativo, frequentemente não melhora o poder preditivo dos modelos de risco. Em contraste, ferramentas de avaliação mais abrangentes com dados contínuos, como o Duke Activity Status Index (DASI) e os níveis semanais de atividade física, parecem ser mais promissoras.
Conclusões: Esses resultados sugerem que as diretrizes atuais de estratificação de risco perioperatório necessitam de reavaliação crítica no que se refere à inclusão da capacidade funcional subjetiva. É de suma importância distinguir de forma eficaz o poder associativo da avaliação subjetiva da capacidade funcional de seu poder preditivo, quando comparado às informações já obtidas do paciente.
Palavras-chave:
Risco Cardíaco Perioperatório; Avaliação da Capacidade Funcional; Perioperatório; MACE
ABSTRACT
Introduction: Perioperative risk screening seeks to optimize medical decision-making by identifying cardiac risk in patients undergoing noncardiac surgery. The current guidelines of organizations such as the European Society of Cardiology (ESC) and the Brazilian Society of Cardiology (SBC)incorporate assessments of subjective functional capacity, often using the threshold of 4 METs as a marker of low functional capacity. Despite recent updates to these guidelines, the literature remains conflicting, and the predictive power of subjective tools for perioperative outcomes is uncertain.
Methods: We conducted a systematic review, in accordance with PRISMA guidelines, on the effectiveness of subjective functional capacity assessment tools regarding their predictive power for perioperative cardiac complications, including death. Four databases were searched: PUBMED, SCOPUS, WOS, and Science Direct.
Results: The results indicate that the self-reported ability to climb two flights of stairs, although demonstrating associative power, often did not improve the predictive power of risk models. In contrast, more comprehensive assessment tools with continuous data, such as the Duke Activity Status Index (DASI) and weekly levels of physical activity, appear to be more promising.
Conclusion: These results suggest that current perioperative risk stratification guidelines need to be critically re-evaluated with regard to the inclusion of subjective functional capacity. It is of paramount importance to effectively distinguish the associative power of the subjective assessment of functional capacity from its predictive power when compared with information already obtained from the patient.
Keywords:
Perioperative Cardiac Risk; Functional Capacity Assessment; Perioperative; MACE
INTRODUÇÃO
Diretrizes recentes de triagem de risco perioperatório têm enfatizado, de forma crescente, a avaliação clínica individual, em contraste com o uso rotineiro e indiscriminado de exames adicionais. Essa mudança reflete o reconhecimento de que testes realizados sem indicação clínica clara frequentemente falham em prever com precisão os desfechos perioperatórios e podem também contribuir para maiores custos em saúde1-3. Nesse contexto, a estimativa subjetiva da capacidade funcional foi incorporada aos protocolos de estratificação desde as diretrizes iniciais do American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA), permanecendo como um critério primário na tomada de decisão clínica4-9. Essa medida reflete a capacidade cardiorrespiratória e a tolerância fisiológica ao estresse cirúrgico. Uma capacidade funcional de, no mínimo, 4 Metabolic Equivalents of Task (METs) é geralmente aceita como indicativa de menor risco cardiovascular perioperatório8-11. A abordagem padrão para avaliar esse limiar baseia-se no autorrelato do paciente quanto à sua capacidade de subir dois lances de escada ou caminhar uma distância de 400 metros sem fadiga4. Esse método é suscetível a vieses subjetivos e demonstra baixa reprodutibilidade na predição de eventos cardíacos adversos maiores (MACE) e mortalidade pós-operatória4,12,13. Diretrizes internacionais também recomendaram o Duke Activity Status Index (DASI) como uma ferramenta estruturada para estimar a capacidade funcional6,7,14. No entanto, a ausência de critérios padronizados para a intensidade das atividades e a dependência de perguntas dicotômicas (sim/não) sobre a capacidade percebida pelo paciente podem comprometer a confiabilidade da avaliação. Este estudo apresenta uma revisão sistemática crítica da literatura. Seu objetivo é avaliar a validade preditiva do modelo subjetivo de avaliação funcional empregado nas estratégias atuais de estratificação de risco cardíaco perioperatório. Embora métodos objetivos, como o teste cardiopulmonar de exercício (CPET) e a mensuração de biomarcadores cardíacos, estejam disponíveis, essas alternativas são dispendiosas e têm aplicabilidade limitada5,6,12. Este estudo investiga especificamente se a avaliação subjetiva da capacidade funcional prediz de forma efetiva as complicações cardíacas perioperatórias, conforme recomendado nas diretrizes atuais.
MÉTODOS
Esta revisão sistemática foi previamente registrada no International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) sob o número de registro: CRD42024557969-04/07/2024. A revisão foi conduzida de acordo com as diretrizes PRISMA 202015.
Critérios de Elegibilidade
Foram selecionados estudos randomizados controlados ou observacionais que incluíram pacientes adultos (18-79 anos) submetidos a cirurgias não cardíacas. Todos os estudos selecionados utilizaram alguma forma de medida subjetiva da capacidade funcional. Os desfechos de interesse foram MACE e/ou mortalidade, ocorridos durante a hospitalização ou dentro de 30 dias após o procedimento cirúrgico. Excluímos estudos envolvendo populações fora da faixa etária especificada, cirurgias cardíacas ou transplantes, bem como revisões de literatura, relatos de caso e opiniões de especialistas.
Estratégia de Busca
Nos dias 17 e 25 de setembro de 2024, foram realizadas buscas de dados nas bases PUBMED, SCOPUS, WEB OF SCIENCE e SCIENCE DIRECT, sem restrições quanto ao idioma ou à data de publicação. Termos como “Preoperative cardiac risk assessment”, “Perioperative cardiac risk assessment”, “Preoperative cardiac risk stratification” e “Perioperative cardiac risk stratification” foram utilizados, combinados com o operador booleano OR e aplicados ao campo “Title/Abstract”. A estratégia completa de busca utilizada na base PUBMED está disponível no Suplemento.
Triagem, Extração de Dados e Avaliação da Qualidade
A seleção dos estudos, a extração de dados e a avaliação do risco de viés foram realizadas de forma independente por dois revisores (GC, SA). Divergências foram resolvidas mediante consulta a um terceiro revisor (JV). O instrumento utilizado para extração de dados foi o Checklist for Critical Appraisal and Data Extraction for Systematic Reviews of Prediction Modelling Studies (CHARMS)16.
Avaliação do Risco de Viés e Qualidade da Evidência
O risco de viés nos estudos incluídos foi avaliado utilizando o instrumento PROBAST, que abrange os seguintes domínios: participantes, preditores, desfechos e análise estatística. A Tabela 1 resume o risco de viés para cada estudo. A classificação da qualidade da evidência seguiu as diretrizes do GRADE Handbook17 (Suplemento 1).
Análise dos Dados
Os estudos incluídos nesta revisão sistemática apresentaram heterogeneidade quanto às amostras, instrumentos, métricas e intervenções, e raramente relataram comparações diretas entre métodos. Esses fatores limitam a precisão estatística necessária para a condução de uma metanálise. Pesquisas futuras poderão superar essas limitações à medida que o entendimento metodológico da análise de estratificação de risco avançar com base em progressos na avaliação subjetiva da capacidade funcional.
Os dados foram apresentados de forma descritiva e organizados em tabela (Tabela 2). As categorias cirúrgicas encontram-se no Suplemento 1. Medidas de associação, incluindo risco relativo, odds ratio e hazard ratio, foram relatadas quando disponíveis. A área sob a curva ROC (Receiver Operating Characteristic) foi adotada como a métrica primária de desempenho preditivo, sendo apresentada com intervalos de confiança e, quando disponível, valores de significância.
RESULTADOS
Seleção e Características dos Estudos
A busca inicial identificou 329 artigos. Após a remoção de duplicatas, aplicação dos critérios de elegibilidade e inclusão de referências cruzadas, 11 estudos foram selecionados para análise final, conforme ilustrado na Figura 1. Esses estudos incluíram uma população heterogênea composta por 45.305 participantes, sendo 24.951 homens e 20.336 mulheres. A idade média dos participantes variou de 54,1 a 75 anos. No conjunto dos estudos, foram registrados 769 óbitos e 2.016 eventos cardiovasculares adversos maiores (MACE).
Diversas ferramentas de avaliação foram empregadas nos estudos incluídos. Cinco estudos utilizaram o autorrelato da capacidade de subir dois lances de escada13,18-21, enquanto dois estudos também consideraram o autorrelato da capacidade de caminhar quatro quarteirões20,21. Seis estudos relataram desfechos em equivalentes metabólicos (METs). Um estudo baseou-se no histórico clínico12 e três estudos utilizaram um questionário não estruturado22-24. Dois estudos aplicaram o MET-repairs13,19, um questionário com 10 itens que estima a tolerância ao exercício com base em atividades que variam de 1 a 10 METs (Suplemento 1). O questionário estruturado Duke Activity Status Index (DASI) foi utilizado em dois estudos12,25. O DASI é um instrumento de autopreenchimento composto por 12 itens ponderados segundo o custo metabólico de cada atividade em unidades MET26 (Suplemento 1). Avaliações de Atividades de Vida Diária (AVDs) foram utilizadas em um estudo27, e o nível de atividade física (AF) foi relatado em dois estudos13,19.
As principais características dos estudos incluídos estão resumidas na Tabela 3
Resultados por Desfecho
Nove estudos avaliaram desfechos durante a internação hospitalar. Entre esses, Buse et al.¹³ compararam diferentes formas de avaliação subjetiva da capacidade funcional. A capacidade autorreferida de subir escadas apresentou uma razão de chances (OR) de 1,90 (IC 95%: 1,17-3,11) e uma área sob a curva ROC (AUC) de 0,746 (p = 0,074), sem melhora significativa em relação ao modelo basal. O questionário MET-Repairs apresentou um OR de 1,61 (1,17-2,23) e uma AUC de 0,742 (p = 0,321), novamente sem aumento relevante na capacidade discriminativa. No entanto, relatar mais de 20 minutos semanais de atividade física foi estatisticamente associado às complicações (OR 2,02; 1,46-2,79) e aumentou a AUC para 0,753 (p = 0,009).
No estudo seguinte, Buse et al.13 incluíram o MET-Repairs em modelos baseados no Revised Cardiac Risk Index (RCRI) e no National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP). As razões de chances encontradas foram 1,86 (1,10-3,16) e 2,07 (1,23-3,50), respectivamente. No entanto, não houve incremento significativo nas AUCs desses modelos (0,704 e 0,690 versus 0,694 e 0,676).
Em avaliações adicionais, a capacidade de subir dois lances de escada não adicionou valor discriminativo quando incluída nos modelos clínicos, com OR de 0,65 (0,36-1,17) no RCRI e 0,59 (0,33-1,05) no NSQIP, e AUCs de 0,702 e 0,684 (p > 0,05). Por outro lado, o nível de atividade física apresentou ORs significativos (2,40 e 2,51) e AUCs de 0,724 e 0,705, embora os incrementos não tenham sido estatisticamente significativos.
Dois estudos analisaram cirurgias de grande porte. Reilly et al.²¹ utilizaram autorrelatos da capacidade de subir dois lances de escada ou caminhar quatro quarteirões, resultando em um OR de 1,94 (1,19-3,17) para complicações gerais e 1,81 (0,94-3,46) para eventos cardiovasculares. Wijeysundera et al.¹² utilizaram o DASI e relatos clínicos de METs. O DASI apresentou um OR de 0,97 (0,93-1,01; p = 0,16), com AUC de 0,72. Os METs apresentaram um OR de 1,21 (0,57-2,55) e AUC de 0,72.
Três outros estudos utilizaram questionários não estruturados baseados em METs. Deo et al.²² identificaram associação entre baixa capacidade funcional e MACE (OR 1,8; 1,04-3,13; p = 0,034). Marsman et al.25 relataram um OR de 1,3 (1,0-1,7) e RR de 1,7 (1,5-2,0) para lesão miocárdica, com AUC de 0,70. Para infarto agudo do miocárdio, o OR foi de 2,0 (1,3-3,0) e o RR de 2,9 (1,9-4,4), com AUC de 0,71. Wiklund et al.24 relataram p = 0,793 para baixa capacidade funcional, com AUC de 0,66 - inferior à observada para idade (0,84) e para a classificação ASA (0,74). Kaw et al.25 relataram um OR de 0,32 (0,13-0,82; p = 0,01) e uma AUC de 0,65, ligeiramente inferior à do modelo com o RCRI (0,68).
Quatro estudos avaliaram eventos até 30 dias. Buse et al.18 observaram ORs variando de 1,62 a 1,97 e AUCs entre 0,727 e 0,731, sem diferença estatística em comparação ao modelo base. Em Buse et al.18, a adição dessas variáveis aos modelos RCRI e NSQIP resultou em ORs significativos, mas não aumentou de forma significativa as AUCs (variando de 0,668 a 0,686). Em Buse et al.18, a avaliação subjetiva apresentou um HR de 1,63 (1,23-2,15), com leve melhora na AUC apenas em modelos sem pacientes de alto risco. Shah et al.20 relataram uma incidência de eventos de 29,8% entre pacientes com baixa capacidade funcional, comparada a 20,3% entre aqueles com boa capacidade (p = 0,010), porém nenhuma AUC foi relatada.
Com relação à mortalidade intra-hospitalar, Tsiouris et al.27 relataram um OR de 3,8 (p < 0,001) utilizando um questionário de AVDs (atividades de vida diária). Wiklund et al.24 não encontraram associação significativa (p = 0,793), com AUC de 0,524 - inferior às observadas para ASA (0,803) e idade (0,782). Para a mortalidade em 30 dias, Buse et al.18 relataram um HR de 2,54 (1,64-3,95). Wijeysundera et al.¹² encontraram um OR de 0,78 (0,09-6,59; p = 0,64) com AUC de 0,57 para METs, e um OR de 0,91 (0,83-0,99; p = 0,03) com o DASI, que aumentou a AUC de 0,59 para 0,67. Para óbito por lesão miocárdica, os METs apresentaram um OR de 1,33 (0,69-2,57; p > 0,05), enquanto o DASI apresentou um OR de 0,96 (0,92-0,99; p = 0,05), com aumento da AUC de 0,70 para 0,71. Shah et al.20 observaram uma mortalidade de 2,6% entre pacientes com baixa capacidade funcional, comparada a 1,1% entre aqueles com boa capacidade (p = 0,10), sem AUC relatada.
DISCUSSÃO
Duas ferramentas de avaliação da capacidade funcional, frequentemente mencionadas nas diretrizes de manejo perioperatório, foram amplamente utilizadas nos estudos selecionados. Essas ferramentas incluíram o autorrelato dos pacientes com base na capacidade de subir dois lances de escada ou caminhar quatro quarteirões, e o questionário DASI.
O uso dessas ferramentas na triagem perioperatória baseia-se no princípio de que elas podem fornecer informações relevantes. Tais informações podem não ser captadas pela história clínica do paciente, por fatores clínicos ou mesmo pela idade isoladamente. Em muitos dos estudos selecionados, a capacidade de subir dois lances de escada esteve associada a complicações perioperatórias13,18-21. Isso poderia indicar uma abordagem de triagem promissora: uma avaliação simples, sem custo, e aplicável em larga escala. Entretanto, alguns fatos não passaram despercebidos.
Os estudos que, além da razão de chances, relataram a área sob a curva ROC demonstraram uma capacidade limitada de melhorar o poder preditivo da equação basal13,18,19. Geralmente, não houve diferença significativa entre a área sob a curva ROC basal e a área sob a curva ROC baseada na capacidade de subir dois lances de escada. Isso indica que informações sobre baixa capacidade funcional, medida por meio da capacidade de subir dois lances de escada, não forneceram nenhuma informação adicional relevante para a tomada de decisão clínica. Esse padrão também foi observado nos dois estudos com as maiores amostras13,19.
Entre os estudos selecionados, apenas Buse et al.18 relataram uma melhora da equação basal no que diz respeito à área sob a curva ROC. O autorrelato de subir escadas, quando adicionado à equação basal que incluía risco cirúrgico, aumentou significativamente o poder discriminatório. Esse resultado não foi observado quando o modelo basal utilizou o RCRI.
Mesmo nos estudos em que houve associações estatísticas positivas, observou se que outras variáveis, como a classe ASA, o tipo de cirurgia e as comorbidades, demonstraram influência preditiva superior18,21.
Embora tenha sido identificada uma associação com um risco 63% maior de complicações perioperatórias em pacientes classificados como tendo baixa capacidade funcional, outras variáveis, como a classe de risco cirúrgico, apresentaram associações de até 145%18, valor mais que o dobro daquele observado para baixa capacidade funcional.
Até mesmo o poder associativo da capacidade autorreferida de subir escadas é questionável. No estudo com a maior amostra, não foi observada diferença significativa entre pacientes com alto risco cardiovascular classificados como tendo baixa ou boa capacidade funcional, no que se refere a MACE intra-hospitalar13. Isso demonstra que esses resultados são incomuns.
Embora a adição dessa variável não tenha fornecido valor discriminatório, isso possivelmente se deve à sobreposição com informações já contidas em outras variáveis basais, considerando que, no estudo em questão, todas as variáveis do estudo foram adicionadas a variáveis basais como o RCRI e a idade. Para o desfecho específico de mortalidade, apenas um estudo utilizou a capacidade autorreferida de subir dois lances de escada. O comportamento dos dados foi semelhante ao observado para o desfecho de MACE18. A análise dos dados demonstra que, embora houvesse uma associação, a capacidade de subir dois lances de escada não foi o preditor mais eficaz em termos de razão de chances. Quando o DASI foi incorporado a um modelo basal, houve um aumento na capacidade discriminatória para MACE e mortalidade. É possível que, pelo fato de o DASI ser analisado em alguns casos como uma variável contínua, isso melhore a sensibilidade da avaliação, em contraste com os estudos que avaliam a capacidade de subir dois lances de escada, nos quais os dados são dicotomizados como <4 vs. ≥4 METs. Essa característica pode ter resultado em uma análise mais robusta. Alguns estudos sugerem que o valor de 4 METs, definido na maioria das diretrizes clínicas, representa um ponto de corte com baixa sensibilidade4,12,13. Notavelmente, quando avaliado como variável contínua, um aumento de 3,5 pontos no escore DASI (isto é, para cada aumento de 1 MET) foi associado a uma redução de 9% nas chances de morte ou infarto do miocárdio12,28.
Wijeysundera et al.28 relataram que o ponto de corte ideal para risco cardíaco no DASI é de 35 pontos, correspondendo a aproximadamente 7 METs - substancialmente maior do que os 4 METs propostos nas diretrizes. A avaliação do DASI como variável contínua pode ter aprimorado seu poder preditivo ao refletir um ponto de corte mais elevado. Ampliar a variedade de perguntas para aproximar de forma mais precisa a capacidade funcional real parece ser uma abordagem promissora. O MET-Repairs demonstrou poder associativo em ambos os tipos de análise - dicotomizada e contínua. A variável contínua mostrou-se mais robusta, semelhante aos achados observados com o DASI.No entanto, apesar de ter sido desenvolvido para a estratificação de risco perioperatório, o MET-Repairs não melhorou significativamente o poder discriminatório dos modelos preditivos para nenhum desfecho. Vale destacar que o MET-Repairs é um questionário mais simples quando comparado ao DASI.Enquanto o DASI atribui uma pontuação baseada na soma das múltiplas atividades que o paciente relata ser capaz de realizar, o MET-Repairs segue uma ordem crescente de METs por atividade e registra o valor correspondente à atividade mais vigorosa relatada. Contudo, mesmo o DASI demonstrou resultados inferiores quando comparado a biomarcadores objetivos, como o NT-proBNP. O NT-proBNP está fortemente associado a eventos vasculares e à sobrecarga cardíaca29-31, o que reforça a necessidade de métodos mais precisos e reprodutíveis19. Além do DASI, o nível de atividade física foi a única ferramenta subjetiva de avaliação da capacidade funcional que demonstrou associação com MACE e que aumentou significativamente o desempenho do modelo basal19.
Wijeysundera et al.28 relataram que o ponto de corte ideal para risco cardíaco no DASI é de 35 pontos, correspondendo a aproximadamente 7 METs - substancialmente maior do que os 4 METs propostos nas diretrizes. A avaliação do DASI como variável contínua pode ter aprimorado seu poder preditivo ao refletir um ponto de corte mais elevado.Ampliar a variedade de perguntas para aproximar de forma mais precisa a capacidade funcional real parece ser uma abordagem promissora. O MET-Repairs demonstrou poder associativo em ambos os tipos de análise - dicotomizada e contínua. A variável contínua mostrou-se mais robusta, semelhante aos achados observados com o DASI. No entanto, apesar de ter sido desenvolvido para a estratificação de risco perioperatório, o MET-Repairs não melhorou significativamente o poder discriminatório dos modelos preditivos para nenhum desfecho. Vale destacar que o MET-Repairs é um questionário mais simples quando comparado ao DASI. Enquanto o DASI atribui uma pontuação baseada na soma das múltiplas atividades que o paciente relata ser capaz de realizar, o MET-Repairs segue uma ordem crescente de METs por atividade e registra o valor correspondente à atividade mais vigorosa relatada. Contudo, mesmo o DASI demonstrou resultados inferiores quando comparado a biomarcadores objetivos, como o NT-proBNP. O NT-proBNP está fortemente associado a eventos vasculares e à sobrecarga cardíaca29-31, o que reforça a necessidade de métodos mais precisos e reprodutíveis19. Além do DASI, o nível de atividade física foi a única ferramenta subjetiva de avaliação da capacidade funcional que demonstrou associação com MACE e que aumentou significativamente o desempenho do modelo basal19.
Futuros estudos em estratificação de risco perioperatório devem buscar desenvolver métricas objetivas, eficientes e de fácil aplicabilidade. Para esse propósito, é necessário conduzir pesquisas com avaliações comparativas e combinadas de diferentes instrumentos de estratificação. Tais estudos devem concentrar-se principalmente em sua capacidade discriminatória em relação aos dados clínicos, evitando a redundância de informações que possa obscurecer a real utilidade clínica da capacidade funcional - isto é, fornecer informações essenciais para a tomada de decisão e o manejo perioperatório.
CONCLUSÃO
Consequentemente, as evidências sugerem que a avaliação da capacidade funcional subjetiva por meio de medidas dicotomizadas, como a capacidade autorreferida de subir dois lances de escada, apresenta sensibilidade limitada e baixa reprodutibilidade na predição de eventos cardíacos.
Em contraste, instrumentos estruturados como o DASI, especialmente quando analisados como variáveis contínuas, demonstraram maior capacidade discriminatória. Essas ferramentas, entretanto, ainda necessitam de ampla validação e integração com modelos que evitem redundâncias.
Isso ressalta a necessidade de desenvolver métodos mais objetivos, padronizados e sensíveis. Estratégias dessa natureza devem agregar valor à prática clínica, aprimorando a estratificação de risco e possibilitando decisões mais precisas.
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Disponibilidade e compartilhamento de Dados
Os dados que suportam os achados deste estudo estão disponíveis com o autor correspondente mediante solicitação.
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Fonte de financiamento:
O trabalho dos autores Vilaça-Alves, J., Reis, V. e Garrido, N. foi financiado por Fundos Nacionais da FCT - Fundação para a Ciência e a Tecnologia, no âmbito dos projetos UID/04045/2025 (https://doi.org/10.54499/UID/04045/2025), UID/PRR/04045/2025 (https://doi.org/10.54499/UID/PRR/04045/2025) e UID/PRR2/04045/2025 (https://doi.org/10.54499/UID/PRR2/04045/2025).
SUPLEMENTO
A avaliação da força e da certeza da evidência em estudos observacionais, de acordo com a metodologia GRADE, está sujeita a uma redução obrigatória devido ao alto risco de viés que esses estudos podem apresentar, resultando em uma classificação inicial de baixa certeza.
Para o desfecho de mortalidade, foi aplicada uma segunda redução GRADE devido à fragilidade dos estudos elegíveis no que diz respeito ao risco de viés, tamanho da amostra, número de estudos e heterogeneidade metodológica. Esse cenário torna impossível formular conclusões assertivas sobre esses desfechos. Diante da baixa confiança na evidência para os desfechos acima mencionados, é fundamental que novos estudos, com alta qualidade metodológica e baixo risco de viés, sejam conduzidos para fornecer conclusões mais robustas para a prática clínica.
O desfecho de complicações perioperatórias foi mantido dentro da estrutura inicial do GRADE, sendo sustentado por estudos com grandes tamanhos amostrais e com menos limitações metodológicas. Ainda assim, permanece essencial a realização de pesquisas futuras com rigor metodológico elevado, a fim de fornecer evidências mais sólidas sobre esse desfecho.
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Apêndice 1
(“Preoperative cardiac risk assessment” OR “Perioperative cardiac risk assessment” OR “Perioperative cardiac risk” OR “Preoperative cardiac risk” OR “Preoperative cardiac risk stratification” OR “Perioperative cardiac risk stratification” OR “Perioperative cardiac risks stratification” OR “Preoperative cardiac risks stratification” OR “Perioperative cardiac risks assessment” OR “Preoperative cardiac risks assessment” OR “Perioperative cardiac risks” OR “Preoperative cardiac risks”)
Apêndice 2
AND (“Functional capacity assessment” OR “Functional capacity” OR “Subjective assessment functional capacity” OR “Subjective evaluation functional capacity” OR “Subjective measurement functional capacity” OR “Subjective analysis functional capacity” OR “Subjective assessments functional capacity” OR “Subjective evaluations functional capacity” OR “Subjective measurements functional capacity” OR “Subjective analyses functional capacity” OR “Assessment functional capacity” OR “Assessments functional capacity” OR “Evaluation functional capacity” OR “DASI” OR “Measurement functional capacity” OR “Analysis functional capacity” OR “Evaluations functional capacity” OR “Measurements functional capacity” OR “Analyses functional capacity” OR “METS” OR “4METS” OR “Self-reported exercise tolerance” OR status functional)
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AND (“Randomized Controlled Trial” OR “Clinical Trial” OR “Randomized Clinical Trial” OR “Randomised Controlled Trial” OR “Trial” OR “Clinical study” OR “comparative study” OR “Observational study” OR “Cohort study” OR “Case-control study” OR “Cross-sectional study” OR “Prospective study”)
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(Preoperative cardiac risk OR Perioperative cardiac risk OR Preoperative cardiac risk assessment OR Perioperative cardiac risk assessment OR Cardiac risk stratification)
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(“Preoperative cardiac risk assessment” OR “Perioperative cardiac risk assessment” OR “Perioperative cardiac risk” OR “Preoperative cardiac risk” OR “Preoperative cardiac risk stratification” OR “Perioperative cardiac risk stratification” OR “Perioperative cardiac risks stratification” OR “Preoperative cardiac risks stratification” OR “Perioperative cardiac risks assessment” OR “Preoperative cardiac risks assessment” OR “Perioperative cardiac risks” OR “Preoperative cardiac risks”)
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AND (“Functional capacity assessment” OR “Functional capacity” OR “Subjective assessment functional capacity” OR “Subjective evaluation functional capacity” OR “Subjective measurement functional capacity” OR “Subjective analysis functional capacity” OR “Subjective assessments functional capacity” OR “Subjective evaluations functional capacity” OR “Subjective measurements functional capacity” OR “Subjective analyses functional capacity” OR “Assessment functional capacity” OR “Assessments functional capacity” OR “Evaluation functional capacity” OR “DASI” OR “Measurement functional capacity” OR “Analysis functional capacity” OR “Evaluations functional capacity” OR “Measurements functional capacity” OR “Analyses functional capacity” OR “METS” OR “4METS” OR “Self-reported exercise tolerance” OR “status functional”)
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