Para ver la capacidad predictiva de una escala de riesgo cualquiera se necesita su aplicación en grupos de validación. Las formas más precisas de validación de un modelo de riesgo es determinando su poder discriminante através de las curvas ROC y evaluando su calibración por medio de la prueba de bondad de ajuste de Hosmer Lemeshow. Las curvas ROC, son una técnica gráfica usada para medir la precisión de los sistema diagnósticos que consiste en la representación gráfica de los índices de verdaderos positivos (sensibilidad) frente a los índices de falsos positivos (1- especificidad). El área bajo la curva es un número entre 0 y 1, que da idea de la capacidad de discriminación del modelo. Se denomina habitualmente valor o índice “C “. Un sistema perfecto, sin falsos positivos ni falsos negativos tendría un índice C = 1. Valores iguales a 0,5 hacen inaplicable el modelo, ya que equivaldría a que un resultado positivo pudiera ser igualmente un verdadero positivo o un falso positivo. Los valores próximos o mayores de 0,75 identifican sistemas con una muy buena capacidad de discriminación del modelo (8,9). En nuestro estudio, el Euroscore con un área bajo la curva ROC de 0,84 para predecir la muerte y de 0,71 para predecir las complicaciones mayores demostró tener una buena capacidad predictiva. El test de Hosmer-Lemeshow evalúa en que grado la probabilidad predicha coincide con la observada y nos dice como funciona el modelo y cómo es de fiable en todos los rangos posibles de riesgo. Valores inferiores a 0,05 indican desviaciones significativas del modelo a lo largo del espectro de riesgo y, por lo tanto, una calibración pobre (1,9). En nuestro trabajo un valor de p>0,05 indicó que el Euroscore muestra una adecuada calibración para predecir la mortalidad precoz.
La mayor parte de los autores coinciden en plantear que el Euroscore es un sistema aditivo sencillo que proporciona al facultativo una herramienta de fácil manejo para estimar el riesgo de muerte, y donde el porciento de muerte esperada y observada muestra una adecuada correlación (10) (11). Resultados similares a los nuestros son reportados por Baretti(12) , Murphy(13), Asimakopulos(14), Nilsson(15), Ovattara(16)y por Reed(17), los cuales muestran áreas bajo la curva ROC mayores de 0,75, incluso nuestros resultados son superiores a los de otros autores que utilizando esta escala de riesgo obtienen áreas bajo la curva ROC que indican buena capacidad discriminatoria del Euroscore, pero inferiores en valor a la nuestra(12)(18)(19).Al comparar los resultados, estos nunca van a ser iguales pues se sabe que además de diferencias en los grupos poblacionales objetos de estudio, existen diferencias en la efectividad del tratamiento médico-quirúrgico y/o en la calidad de la asistencia médica (1,3).
La morbilidad perioperatoria no fatal origina un aumento de la estadía en las unidades de terapia y de la estadía hospitalaria global. Esto incrementa el consumo de recursos y los costos por paciente. En nuestro trabajo el Euroscore mostró tener un poder discriminante aceptable, pero una calibración pobre para predecir estos eventos. Otros autores han demostrado el valor de estos scores de riesgo para predecir morbilidad, longitud de la estadía hospitalaria y los costos, al mostrar áreas bajo la curva para predecir estos eventos por encima de 0,70 (20-22).
Con los resultados de nuestro trabajo podemos decir que el Euroscore, a pesar de ser un score de riesgo que fue diseñado sobre la base de pacientes que fueron sometidos a cirugía cardíaca con el uso de la CEC, puede ser usado para predecir el riesgo de muerte en los pacientes que van a ser revascularizados sin el uso de la circulación extracorpórea. Esta es una técnica novedosa que adolece aún de escalas de riesgo basadas en las características preoperatorias de sus propios pacientes.

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