Redacción
Un estudio internacional publicado el miércoles en la revista Nature Medicine ha validado los algoritmos Prevent y Score2 como herramientas para estimar el riesgo cardiovascular en poblaciones de diferentes regiones del mundo. Esta validación demuestra que estos algoritmos, que se utilizan en Estados Unidos y Europa, tiene una buena capacidad predictiva.
El estudio publicado analiza datos de más de 6,4 millones de personas procedentes de 44 cohortes observacionales y 18 ensayos clínicos aleatorizados, con el objetivo de validar ambos modelos en contextos geográficos y clínicos diversos. La investigación cuenta con la participación del jefe del grupo de Investigación Traslacional Vascular y Renal del Instituto de Investigación Biomédica de Lleida (IRBLleida), José Manuel Valdivielso, último firmante del artículo y uno de los supervisores de este trabajo multicéntrico, realizado en el marco del Chronic Kidney Disease Prognosis Consortium (CKD-PC), el consorcio internacional que agrupa más de un centenar de cohortes y ensayos de diferentes regiones del mundo.
El estudio analiza los datos de personas procedentes de 44 cohortes observacionales y 18 ensayos clínicos aleatorizados, con el objetivo de validar ambos algoritmos en contextos geográficos y clínicos diversos
El IRBLleida informa en un comunicado de que ambas herramientas habían sido desarrolladas y validadas principalmente en sus regiones de origen (Prevent, desarrollada recientemente por la American Heart Association, y ScoreE2 utilizada en las guías europeas de prevención cardiovascular), pero faltaban estudios amplios que evaluaran su rendimiento en poblaciones globales, fuera de su ámbito geográfico y en ensayos clínicos multinacionales que permitieran generalizar los resultados y asegurar que servían para otras poblaciones.
«El gran valor de este trabajo es que demuestra que estas herramientas mantienen un rendimiento sólido y consistente en poblaciones muy distintas entre sí», explica el Dr. José Manuel Valdivielso, responsable del grupo de Investigación Traslacional Vascular y Renal del IRBLleida. «Esto refuerza su utilidad para identificar precozmente a personas con alto riesgo cardiovascular y avanzar hacia una prevención más personalizada y precisa». Y sigue, «estamos seguros de qué estos resultados cambiaran las guías clínicas actuales».
Dr. Valdivieso: «Estamos seguros de qué estos resultados cambiaran las guías clínicas actuales»
El estudio evaluó la capacidad de ambos modelos para discriminar correctamente qué personas presentarían eventos cardiovasculares y calibrar adecuadamente ese riesgo. Durante un seguimiento medio de 5,1 años, el personal investigador registró 293.737 eventos de enfermedad cardiovascular total según la definición de Prevent (infarto de miocardio, ictus o insuficiencia cardiaca) y 258.086 eventos cardiovasculares según Score2 (infarto de miocardio, ictus o muerte cardiovascular). Los resultados obtenidos muestran un buen comportamiento de las dos herramientas en Norteamérica, Europa, Australia y otras regiones, así como en ensayos clínicos internacionales, lo que permite recomendar su uso de forma generalizada, según los expertos firmantes del estudio.
José Manuel Valdivielso explica que «la prevención cardiovascular depende en gran medida de identificar correctamente quién tiene más probabilidades de desarrollar enfermedad cardiovascular en los próximos años. Validar estas herramientas en diferentes países y contextos clínicos aporta confianza tanto a profesionales como a sistemas sanitarios y sobre todo permite anticiparnos a la enfermedad«.
Los algoritmos también funcionan en pacientes con riesgo intermedio, que concentran casi la mitad de los eventos cardiovasculares y hasta ahora quedaban «en zona gris» y a menudo sin tratamientos preventivos ni seguimiento
Además, el experto destaca que ambas escalas predictivas «tienen un gran poder de discriminación en los pacientes con riesgo intermedio. Este grupo concentra casi la mitad de los eventos cardiovasculares y, al quedar en una zona gris, a menudo no recibe tratamientos preventivos ni un seguimiento adecuado». Estos algoritmos permiten «distinguir qué personas en este grupo tienen realmente un riesgo mayor y, en consecuencia, nos dan la oportunidad de aplicar medidas preventivas y tratamientos apropiados, reduciendo de forma importante los eventos cardiovasculares y sus secuelas en personas que ni siquiera sabían que estaban en riesgo«, añade el investigador.
Gracias a que el estudio se apoya en los abundantes datos de pacientes con enfermedad renal crónica recopilados por el Chronic Kidney Disease Prognosis Consortium (CKD-PC), el personal investigador también demostró la mejora de las fórmulas al introducir un parámetro de salud renal, que es la aparición de la proteína albumina en orina. «El estudio demuestra que incorporar un parámetro fácil y barato de medir como la albuminuria mejora aún más el poder de predicción de estas herramientas», subraya el José Manuel Valdivielso.
El personal investigador también demostró la mejora de las fórmulas al introducir un parámetro de salud renal
Además de validar ambos algoritmos, el equipo desarrolló factores de escalado que permiten adaptar Prevent a predicciones de riesgo a corto plazo, entre uno y nueve años, lo que podría facilitar su uso en investigación clínica y en el diseño de ensayos terapéuticos, según los expertos.
