¿Cómo predecir el riesgo de enfermedad de las arterias coronarias en la población china? Un estudio revelador
La enfermedad de las arterias coronarias (EAC) es una de las principales causas de muerte en todo el mundo. En 2013, se estimó que 17.3 millones de personas fallecieron debido a esta condición. Desde entonces, esta cifra ha aumentado, lo que subraya la creciente carga de las enfermedades cardiovasculares (ECV) a nivel global. ¿Cómo podemos identificar a las personas en riesgo antes de que sea demasiado tarde? Un estudio reciente realizado en China ofrece algunas respuestas importantes.
El estudio y su enfoque
Este estudio se llevó a cabo en el Hospital Sir Run Run Shaw de la Universidad de Zhejiang, en China, entre enero de 2007 y julio de 2019. Participaron 16,155 personas de entre 40 y 79 años que no habían sido sometidas a angiografías coronarias antes de su ingreso hospitalario. Se excluyeron pacientes con enfermedades graves de las válvulas del corazón, insuficiencia cardíaca severa, síndrome coronario agudo, accidentes cerebrovasculares, infartos previos o que hubieran tenido otros procedimientos médicos.
El objetivo principal del estudio fue evaluar si la puntuación de riesgo de la American College of Cardiology (ACC) y la American Heart Association (AHA) podía predecir la presencia y la gravedad de la EAC en la población china. La puntuación de riesgo ACC/AHA es un modelo ampliamente reconocido para estimar el riesgo a 10 años de sufrir un primer evento cardiovascular grave debido a la aterosclerosis (endurecimiento de las arterias).
¿Cómo se midió la gravedad de la EAC?
Para medir la gravedad de la EAC, los investigadores utilizaron el sistema de puntuación de Gensini (GS). Este sistema evalúa el grado de estrechamiento de las arterias coronarias y asigna una puntuación basada en la gravedad de la obstrucción. Los participantes fueron divididos en grupos según sus puntuaciones GS.
Además, se analizaron varias variables clínicas, como el género, la edad, la presión arterial sistólica, la presencia de hipertensión, el tabaquismo, la diabetes mellitus, los niveles de colesterol total, el colesterol de lipoproteínas de baja densidad (LDL-C, conocido como «colesterol malo»), los triglicéridos, la bilirrubina total, el recuento de glóbulos blancos, el volumen plaquetario medio y la proteína C reactiva (un marcador de inflamación).
Resultados clave
El estudio encontró que la puntuación de riesgo ACC/AHA era un predictor independiente tanto de la presencia como de la gravedad de la EAC, independientemente de si se utilizaban los coeficientes para la población blanca o negra. Esto significa que esta puntuación puede ser útil para identificar a las personas en riesgo en la población china.
Para validar aún más la capacidad predictiva de la puntuación ACC/AHA, los investigadores construyeron curvas ROC (características operativas del receptor) y calcularon el área bajo la curva (AUC). La puntuación ACC/AHA demostró un rendimiento superior en comparación con la puntuación de riesgo de Framingham (FRS) para predecir la presencia de EAC. Sin embargo, para predecir la gravedad de la EAC, la puntuación de Framingham fue más efectiva.
Umbrales de corte para la población china
El estudio identificó posibles valores de corte para la puntuación ACC/AHA en la población china. Por ejemplo, una puntuación de 8.45% (usando coeficientes para la población blanca) o 8.76% (usando coeficientes para la población negra) podría servir como umbral para determinar la presencia de EAC. Para predecir la necesidad de una intervención coronaria percutánea (PCI, un procedimiento para abrir arterias bloqueadas), se propuso un valor de corte de 10.71% (coeficientes para la población blanca) o 12.74% (coeficientes para la población negra).
Comparación con otros modelos de riesgo
Además de la puntuación ACC/AHA, existen otros sistemas de puntuación de riesgo, como la puntuación de Framingham, el estudio Multi-Étnico de Aterosclerosis (MESA) y la Evaluación Sistemática del Riesgo Coronario (SCORE). Estos modelos han mostrado diferentes grados de éxito en la predicción de la presencia y gravedad de la EAC en diversas poblaciones.
Por ejemplo, la puntuación de Framingham ha demostrado correlacionarse con la gravedad de la EAC en algunas poblaciones, mientras que el modelo MESA ha superado a la puntuación de Framingham en otras. El modelo SCORE también ha mostrado un rendimiento ligeramente mejor que el modelo de Framingham en ciertos estudios.
Posibles mejoras futuras
El estudio también sugiere que la combinación de factores inflamatorios con la puntuación ACC/AHA podría mejorar la predicción del síndrome coronario agudo en el futuro. Este enfoque podría aumentar la precisión de los modelos existentes y proporcionar una estratificación de riesgo más precisa para los pacientes que se someten a PCI.
Conclusión
En resumen, la puntuación de riesgo ACC/AHA es una herramienta valiosa para predecir la presencia y la gravedad de la EAC en la población china de 40 a 79 años. Los valores de corte identificados ofrecen umbrales prácticos para la toma de decisiones clínicas, especialmente en la determinación de la necesidad de PCI. Aunque la puntuación ACC/AHA supera a la puntuación de Framingham en la predicción de la presencia de EAC, esta última sigue siendo superior para evaluar la gravedad de la EAC. Estos hallazgos subrayan la importancia de adaptar los modelos de predicción de riesgo a poblaciones y contextos clínicos específicos.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001123
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