Investigadores desarrollan un predictor de riesgo universal de enfermedad cardiovascular

Investigadores de la Escuela de Salud Pública Bloomberg de Johns Hopkins (Estados Unidos) desarrollaron un modelo universal único de predicción de riesgo para enfermedades cardiovasculares que, en pruebas iniciales, funciona bien para pacientes que ya las padecen, así como para pacientes que no las tienen pero que pueden estar en riesgo.

Actualmente, los médicos utilizan dos modelos de riesgo separados para evaluar las posibilidades de que los pacientes sufran ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares y otros eventos cardiovasculares importantes.

El nuevo modelo utiliza un conjunto de 10 factores que incluyen la edad, el tabaquismo, el estado de diabetes y los niveles sanguíneos de varios biomarcadores cardíacos, para medir el riesgo de un nuevo evento cardiovascular, independientemente de si el paciente ha tenido uno antes.

“Creemos que este nuevo enfoque podría agilizar el proceso de evaluación de riesgos y las discusiones relacionadas entre médico y paciente, identificar a las personas que aún no tienen enfermedades cardiovasculares pero tienen un riesgo equivalente y proporcionar una predicción de riesgos más cuantitativa en comparación con algunos riesgos actuales”, dice el autor principal del estudio, Dr. Kunihiro Matsushita, profesor en el Departamento de Epidemiología de la Escuela Bloomberg.

El nuevo modelo, que en última instancia podría cambiar la forma en que se evalúa el riesgo de enfermedad cardiovascular en los consultorios médicos de todo el mundo, se describe en un artículo publicado el 29 de enero en el Journal of the American College of Cardiology.

El primer autor del estudio fue el Dr. Yejin Mok, investigador asociado que también trabaja en el Departamento de Epidemiología de la Escuela Bloomberg.

Predicción de riesgo

Las enfermedades cardiovasculares, una de las principales causas de muerte y discapacidad, suelen afectar a las arterias ateroscleróticas (aquellas que se estrechan y endurecen por el colesterol) que son propensas a desarrollar obstrucciones que provocan ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares.

Los médicos utilizan modelos de predicción de riesgos de enfermedades cardiovasculares para asignar intervenciones, incluidos medicamentos para reducir el colesterol, que se encuentran entre las categorías de productos farmacéuticos más comúnmente recetados.

Durante décadas, los médicos han utilizado dos tipos generales de modelos de predicción de riesgos relacionados con enfermedades cardiovasculares, destinados a dos modos preventivos diferentes: la prevención “primaria” de un evento cardiovascular inicial y la prevención “secundaria” de un nuevo evento después de al menos ya ha ocurrido uno.

Las calculadoras de riesgo de prevención secundaria tradicionalmente se han centrado en los riesgos a corto plazo después de un evento inicial y, en general, han asumido que todos los pacientes en esta situación tienen un mayor riesgo de sufrir un nuevo evento cardiovascular en comparación con los pacientes que nunca han tenido uno.

Los modelos de prevención secundaria también han sido menos cuantitativos en algunas de sus clasificaciones de riesgo, utilizando categorías amplias como “alto riesgo” en lugar de las cifras de riesgo específicas que pueden generar los modelos de riesgo de prevención primaria.

En las últimas décadas, la disponibilidad de mejores tratamientos durante y después de los eventos cardiovasculares iniciales ha comenzado a cambiar el énfasis hacia la predicción del riesgo a más largo plazo para los pacientes con enfermedades cardiovasculares. Como reflejo de esto, algunas pautas de tratamiento para estos pacientes ahora toman en cuenta factores como la diabetes y el tabaquismo que también se utilizan en la evaluación de riesgos de prevención primaria.

“Por lo tanto, nos preguntamos si un solo conjunto de predictores, basado en factores de riesgo de prevención primaria tradicionales, podría usarse para la prevención primaria y secundaria”, planteó el Dr. Mok.

Cambio de mentalidad

En el estudio, los investigadores examinaron el rendimiento de los predictores de riesgo de prevención primaria establecidos en un conjunto de datos existente que abarcaba a 9.138 participantes de un estudio a largo plazo llamado Estudio de riesgo de aterosclerosis en comunidades (ARIC).

Los investigadores también utilizaron el conjunto de datos ARIC para identificar el conjunto de 10 factores fuertemente predictivos y mensurables del nuevo modelo de riesgo universal que incluyen la edad, el tabaquismo, el estado de diabetes y tres biomarcadores sanguíneos.

Encontraron que el modelo predijo el riesgo futuro con precisión, y sus predicciones sugirieron una superposición sustancial en los niveles de riesgo entre los participantes con enfermedad cardiovascular y aquellos sin ella.

“Esta superposición contrasta con la imagen tradicional de una amplia brecha de riesgo entre los dos grupos”, señaló Mok.

Utilizando un conjunto de datos de un estudio diferente, el Estudio Multiétnico de Aterosclerosis, el equipo validó la precisión de su modelo y los hallazgos generales.

“Esperamos que nuestro artículo contribuya a generar un cambio de mentalidad”, expresó el Dr. Matsushita, quien destacó que este enfoque universal es más simple, más ágil y más uniformemente cuantitativo que el que existe ahora.

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