Un nuevo modelo universal de predicción del riesgo puede identificar a las personas sin enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ASCVD, por sus siglas en inglés) que se enfrentan a un riesgo cardiovascular equivalente o mayor que el de las personas con ASCVD, lo que agiliza la clasificación del riesgo y la discusión entre pacientes y médicos, y permite la transición de la prevención primaria a la secundaria, según los hallazgos del estudio publicados en el Journal of the American College of Cardiology.
El objetivo de los investigadores fue desarrollar y validar un modelo universal de predicción del riesgo de eventos cardiovasculares adversos graves (MACE) en individuos con y sin ASCVD e identificar a los individuos sin ASCVD que enfrentan un riesgo similar al de los pacientes con ASCVD. La historia de la ASCVD se definió como los principales eventos de ASCVD. El resultado primario fue una combinación de MACE mortales y no mortales (insuficiencia cardíaca [IC], accidente cerebrovascular, infarto de miocardio).
Los investigadores llevaron a cabo un estudio de cohorte basado en la comunidad utilizando modelos de Cox con MACE para examinar los predictores establecidos en los sistemas de clasificación de riesgo del Colegio Americano de Cardiología/Asociación Americana del Corazón y predictores adicionales (índice de masa corporal, biomarcadores cardíacos [troponina, péptido natriurético]). Esto llevó al desarrollo y validación de un modelo de predicción universal.
- Los investigadores utilizaron datos de 9138 participantes de ARIC (riesgo de aterosclerosis en las comunidades) (edad media, 62,9 años; 57 % mujeres; 20 % negros) de los cuales 609 tenían ASCVD al inicio del estudio (1996-1998) y 8529 no.
- ARIC fue un estudio observacional de cohorte realizado en los Estados Unidos, con la visita 1 que tuvo lugar entre 1987 y 1989 (N = 15.792 participantes; con edades comprendidas entre los 45 y los 64 años).
- Posteriormente, se invitó a los participantes a realizar exámenes de seguimiento (1990-1992; 1993-1995; 1996-1998), además de llamadas telefónicas de seguimiento anuales (semestrales desde 2012).
En el análisis actual, los investigadores utilizaron el seguimiento de 1996 a 1998 como línea de base. Los participantes que se identificaron como no blancos/no negros, se excluyeron inicialmente aquellos en los que faltaban datos de factores de riesgo de ECV o con antecedentes de IC, lo que resultó en los 9138 participantes en los análisis. Los 202 participantes con IC fueron posteriormente incluidos en los análisis para determinar si el historial de IC podría ser un predictor de ECV.
En el seguimiento durante aproximadamente 20 años, los investigadores observaron
- 3209 MACE, de los cuales 2797 ocurrieron en la cohorte sin ASCVD previa.
- Se encontraron asociaciones similares con MACE en la mayoría de los predictores, independientemente del estado basal de ASCVD.
- Se encontró una buena discriminación para los participantes en ambos grupos, la clasificación del riesgo y una calibración excelente independientemente del estado de la ASCVD en un modelo de predicción de riesgo universal con la menor reducción absoluta y la regresión del operador de selección y el bootstrapping que identifican los predictores (predictores establecidos y biomarcadores cardíacos).
- Con este modelo de predicción universal se identificaron individuos sin ASCVD con un mayor riesgo de MACE que algunos individuos con ASCVD.
- Los participantes (N=5322) en el MESA (Estudio Multiétnico de Aterosclerosis) validaron el modelo externamente.
Las limitaciones del estudio incluyen la improbabilidad de que los pacientes con diagnóstico reciente de ASCVD asistan a los exámenes de las visitas de investigación, el número limitado de participantes con ASCVD previa y faltan datos para algunos predictores reconocidos por las directrices. "Encontramos que un enfoque de modelo universal de predicción de ECV funcionó bien en personas con y sin ASCVD", escribieron los investigadores. "Este enfoque podría agilizar las discusiones sobre el riesgo clínico entre los médicos y los pacientes en la transición de la fase primaria a la fase estable de la prevención secundaria, identificar a las personas sin ASCVD pero con un riesgo 'equivalente a ECV', y proporcionar una predicción cuantitativa del riesgo en pacientes con ASCVD".
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https://www.thecardiologyadvisor.com/home/topics/vascular-medicine/risk-predication-model-atherosclerotic-cardiovascular-disease/?utm_source=eloqua&utm_medium=email&utm_campaign=NWLTR_CAR_UPDT_SLI_Lasso_Proclivity_8993_050224_RM&hmemail=CFKeWJPACCejsHaJ0kyG9N9Sz%2By1cfMN&sha256email=23485ee730e5863e4ab449adb4118ab432818bc2b749cf5fb7bfebe26dcdcc22&hmsubid=&nid=&elqtrack=True