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