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Comparación de los modelos SCORE y REGICOR para el cálculo del riesgo cardiovascular en sujetos sin enfermedad cardiovascular


Partes: 1, 2

    (atendidos en
    un centro de
    salud de
    Barcelona
    )

    1. Resumen

    Fundamento: No se dispone de
    estudios que hayan comparado SCORE, REGICOR y Framingham. El
    objetivo de
    este trabajo es
    estudiar cómo clasifican el riesgo
    cardiovascular las funciones REGICOR
    y SCORE, su correlación y concordancia respecto a
    Framingham (1998) y si presentan diferencias respecto a los
    factores de riesgo cardiovascular en los casos de riesgo
    alto.

    Métodos: Estudio descriptivo transversal
    realizado en atención primaria. Se incluyó a 851
    personas entre 35-74 años, libres de enfermedades
    cardiovasculares y seleccionadas por muestreo
    aleatorio simple. Se estudió la proporción de
    pacientes de riesgo alto con Framingham (≥20% a 10
    años), SCORE (≥5% a 10 años) y REGICOR con
    puntos de corte ≥20%, ≥15%, ≥10% y ≥5% a 10
    años, ya que con REGICOR ≥20% apenas hay casos con
    riesgo alto. Se comparó la correlación (r de
    Pearson) y concordancia (coeficiente Kappa) de las personas de
    riesgo alto de REGICOR y SCORE respecto a Framingham.

    Resultados: Presentaron riesgo alto 23,3% con
    Framingham, 15,2% con SCORE y un 1,4%, 5,8%, 17,6% y 57,0% con
    REGICOR con los puntos de corte descritos, respectivamente.
    REGICOR tuvo una correlación de 0,99 y SCORE de 0,78.
    REGICOR ≥10% tuvo mejor concordancia (Kappa 0,83) que SCORE
    (Kappa 0,61). Al comparar los factores de riesgo cardiovascular
    de los casos con riesgo alto (≥20% Framingham, ≥5% SCORE y
    ≥10% REGICOR), el segundo presentó mayor prevalencia de
    diabetes y menor
    de hipercolesterolemia (p<0,05).

    Conclusiones: REGICOR presentó una buena
    correlación con Framingham. Con el punto de corte ≥10%
    clasifica como riesgo alto a un número de personas similar
    a SCORE e inferior a Framingham. El modelo SCORE
    trataría con hipolipemiantes a un número parecido
    de pacientes que el modelo REGICOR ≥10%, pero con menor
    evidencia de efectividad del tratamiento.

    Palabras clave: Estudios de Validación
    [Tipo de Publicación]. Factores de riesgo. Enfermedades
    cardiovasculares.

    2. Abstract

    Comparison of the SCORE and
    REGICOR Models  for Calculating Cardiovascular Risk
    in Cardiovascular Disease-Free Individuals at a Healthcare Center
    in Barcelona, Spain

    Background: No studies have been published to
    date comparing SCORE, REGICOR and Framingham models. This study
    is aimed at analyzing how the REGICOR and SCORE functions
    classify cardiovascular risk, their correlation and concordance
    with Framingham (1998) and whether any differences exist among
    them with regard to the cardiovascular risk factors in high-risk
    groups.

    Methods: Descriptive cross-sectional study
    conducted in primary care. A total of 851 individuals within the
    35-74 age range, free of cardiovascular diseases and selected by
    simple random sampling were included. A study was made of the
    percentage of high-risk patients with Framingham (≥20%
    ten-year risk), SCORE (≥5% ten-year risk) and REGICOR with
    cutoff points ≥20%, ≥15%, ≥10% and ≥5% at 10 years,
    given that with REGICOR ≥20% there are hardly any high-risk
    cases. A comparison was drawn between the correlation
    (Pearson´s r) and concordance (Kappa index) of the REGICOR
    and SCORE high-risk individuals as compared to
    Framingham.

    Results: The high-risk percentages respectively
    found were: 23.3% with Framingham; 15.2%; with SCORE; and 1.4%,
    5.8%, 17.6% and 57.0% with REGICOR with the cutoff points
    described. REGICOR has a 0.99 correlation, SCORE a 0.78
    correlation. REGICOR ≥10% showed a better concordance (Kappa
    0.83) than SCORE (Kappa 0.61). On comparing the cardiovascular
    risk factors of the high-risk cases (≥20% Framingham, ≥5%
    SCORE and ≥10% REGICOR), SCORE showed higher prevalence of
    diabetes and a lower prevalence of hypercholesterolemia
    (p<0.05).

    Conclusions: REGICOR showed a good correlation
    with Framingham. With the ≥10% cutoff point, it classifies a
    number of individuals as high-risk similar to SCORE and fewer
    than Framingham. The SCORE model would treat a number of patients
    similar to the REGICOR ≥10% model with hypolipemiant drugs,
    however showing lesser evidence of effectiveness of the
    treatment.

    Key words: Risk factors. Cardiovascular disease.
    Validation Studies [Publication Type].

    3. Introducción

    Es conocida la sobreestimación del riesgo
    cardiovascular (RCV) de las ecuaciones de
    Framingham en nuestro país1. Para subsanarla
    tenemos actualmente dos alternativas: la calibración
    realizada por el grupo
    REGICOR2 y la ecuación del proyecto
    SCORE3. Sin embargo, no conocemos bien como clasifican
    el RCV en nuestro medio estas funciones, tanto en el caso de las
    ecuaciones de Framingham4,5 como en las alternativas
    referidas2,3 y sólo 2 trabajos6,7
    han estudiado algunos aspectos. El primero de ellos6
    ha comparado la función de
    Framingham5 de 1998 (Wilson) con REGICOR2,
    con el propósito principal de determinar las diferencias
    en la clasificación del RCV. El segundo7 ha
    contrastado la función de Framingham4 de 1991
    (Anderson) con SCORE en su versión para países de
    bajo riesgo3, con el objetivo básico de
    comparar la concordancia en relación a los pacientes
    calificados como de riesgo alto (RA). Son trabajos poco
    comparables: diseños distintos, poblaciones seleccionadas
    de manera diferente, ecuaciones de Framingham distintas y
    objetivos no
    exactamente iguales. Seguimos por ello sin conocer cómo
    clasifican las ecuaciones referidas2,3 en una misma
    población y respecto a una misma
    función de Framingham a los sujetos definidos como de
    RA.

    Otro aspecto interesante y sujeto a controversias es que
    con REGICOR2 con el punto de corte ≥20%
    prácticamente no selecciona pacientes de RA6.
    Apenas se intensificarían las intervenciones para
    disminuir el RCV y se limitaría la utilidad
    práctica de la ecuación. Sería por tanto
    relevante conocer la proporción de pacientes de RA con
    puntos inferiores de corte, sólo analizada en un
    estudio6.

    Partes: 1, 2

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