Los datos se obtuvieron de los participantes en el estudio ENRICA, un estudio de cohorte prospectivo diseñado para investigar los factores de riesgo de ECV20. El estudio incluye un total de 13.105 personas representativas de la población española de edad igual o superior a 18 años, no institucionalizada. Información detallada sobre el diseño del estudio y la obtención de los datos se ha publicado anteriormente20. La obtención inicial de los datos se llevó a cabo entre junio de 2008 y octubre de 2010 en 3 pasos secuenciales20. La recogida de datos se hizo en 3 etapas secuenciales. En primer lugar, se realizó una entrevista telefónica, a cargo de personal especialmente formado para ello, sobre los factores sociodemográficos, los factores de riesgo de ECV, las conductas de salud y la morbilidad. En segundo lugar, enfermeras especialmente formadas para ello obtuvieron muestras de sangre y orina en una primera visita domiciliaria; y por último, se realizó una exploración física y una anamnesis presencial sobre los antecedentes alimentarios a través de una historia dietética en una segunda visita domiciliaria20.

El TCS se desarrolló para predecir el riesgo de ECV a 20 años por separado para mujeres y varones16. Este instrumento utilizó un modelo con un número de factores limitado, en vez de un modelo exhaustivo, para predecir el riesgo de ECV, y se seleccionaron los siguientes 9 componentes: tabaquismo, IMC, actividad física, consumo de fibra de cereales, frutas y verduras, carnes rojas y procesadas, frutos secos, bebidas azucaradas y consumo de alcohol (figura 1 del material adicional). Todos los datos necesarios se obtuvieron de los coeficientes beta originales, específicos de cada sexo, del estudio ENRICA, y se midieron en la situación inicial (2008-2010). Los componentes alimentarios del TCS se estimaron para el consumo de alimentos a lo largo del año anterior, que se obtuvo a partir de una historia dietética electrónica validada21, en el que los participantes podían notificar hasta 861 alimentos y recetas de consumo frecuente en España. El tamaño de las raciones se estimó con la ayuda de 127 fotografías digitalizadas y con mediciones realizadas en el domicilio. La actividad física en el tiempo libre se evaluó con la versión española validada del cuestionario de la cohorte EPIC22, que se utilizó para calcular la actividad física de intensidad moderada a vigorosa (3 a 6 equivalentes metabólicos). El IMC se calculó mediante el peso (en kilogramos) dividido por la altura (en metros) al cuadrado. Los gramos de alcohol consumidos se estimaron a partir de la historia dietética con el empleo de tablas estándares de composición de los alimentos21. La información proporcionada por cada participante respecto a edad, sexo y hábito tabáquico se obtuvo durante la entrevista telefónica. Por último, un TCS global alto indicaba un mayor riesgo de ECV.

El criterio de valoración principal de este estudio fue la muerte por ECV; la muerte por cualquier causa fue un criterio de valoración secundario. La situación vital y la fecha de la muerte se obtuvieron del Índice de Mortalidad Nacional de España, mientras que la causa de la muerte se obtuvo de los certificados de defunción recogidos por el Instituto Nacional de Estadística de España23; la asignación de códigos a las causas de muerte la realizaron nosólogos especialmente formados para ello, utilizando la Clasificación Internacional de Enfermedades, 10ª revisión24. Consideramos muertes causadas por ECV aquellas a las que se asignaron los códigos I00 a I99. El emparejamiento de los datos de las bases de datos lo realizaron investigadores que no conocían los datos relativos a los factores predictivos, utilizando combinaciones de nombre y apellido, las fechas de nacimiento y el número del documento nacional de identidad25. La duración del seguimiento fue el tiempo transcurrido entre la entrevista telefónica y la fecha de muerte o la censura para los datos administrativos (31 de diciembre de 2020, para la mortalidad por ECV; 31 de enero de 2022 para la mortalidad por cualquier causa), lo que sucediera antes.

Utilizamos un enfoque de análisis de casos completos, con el empleo de todas las observaciones disponibles con datos completos sobre las variables de exposición y los factores predictivos. Así pues, de los 13.105 participantes, se excluyó de forma secuencial a aquellos para los que no se disponía de datos sobre el hábito tabáquico (n = 43), el IMC (n=952), el consumo de alcohol (n=111) o el consumo energético (n=58), con lo que quedó una primera muestra de análisis (denominada en adelante cohorte global) de 11.941 participantes (figura 2 del material adicional). Se obtuvo una segunda muestra de análisis mediante la exclusión adicional de los participantes con enfermedades crónicas en la situación inicial (diabetes tipo 2 [n=790], ECV [n=192], enfermedad pulmonar [n=642], cáncer [n=89]), con lo que quedaron 10.228 participantes (4.794 varones, 5.434 mujeres) (figura 2 del material adicional). Las características de los participantes se resumieron mediante estadística descriptiva, con el empleo de la media± desviación estándar (DE) para las variables continuas, y de las frecuencias absolutas y relativas para las variables discretas.

El rendimiento del TCS en los participantes en el ENRICA en cuanto a la predicción de la mortalidad por ECV a 12 años se estimó con el empleo de coeficientes beta específicos para cada sexo (figura 1 del material adicional), y partiendo del supuesto de la mitad del riesgo existente en la situación inicial, obtenido en el NHS (mujeres) y en el HPFS (varones), dada la diferencia de seguimiento (12 años frente a 20 años). La evaluación del rendimiento se basó en la discriminación y la calibración del modelo. La discriminación del modelo se evaluó con el empleo del estadístico C de Harrell para los datos de supervivencia y su intervalo de confianza del 95%, con valores entre 0 y 1 (los valores más próximos a 1 indicaban una mejor discriminación). Calculamos también el estadístico C de Gonen-Heller con su intervalo de confianza del 95% para tener en cuenta el posible sesgo debido al patrón de censura para el análisis, tal como se ha sugerido anteriormente26. La calibración del modelo se evaluó mediante las pendientes de calibración y se visualizó mediante gráficos de calibración que muestran el riesgo predicho medio frente al riesgo observado, en deciles. Dado que el modelo del TCS se desarrolló para un riesgo a más largo plazo (20 años), para la incidencia de la ECV, y en una población con un riesgo basal diferente del de España, consideramos la recalibración basada en el riesgo basal en nuestra población, sin modificar los coeficientes beta específicos (figura 3 del material adicional). Estimamos la calibración y la discriminación del modelo para el TCS calibrado utilizando los mismos métodos. Por último, evaluamos el rendimiento de la calibración del modelo del TCS y del modelo del TCS-enfermedad cardiovascular modificado (ECVm) por grupos de edad.

Llevamos a cabo varios análisis de sensibilidad: evaluamos el rendimiento de la calibración del TCS y del TCS-ECVm según las categorías de riesgo definidas por la guía de la Sociedad Europea de Cardiología27. Además, estimamos el rendimiento del modelo para varios escenarios, partiendo de los siguientes supuestos: a) todos los eventos se producían en los primeros 12 años de seguimiento (es decir, la misma supervivencia sin ECV basal a los 12 años que a los 20 años [0,966 en las mujeres y 0,964 en los varones]), y b) todos los eventos se producían después de transcurridos 12 años de seguimiento (es decir, supervivencia sin ECV basal a los 12 años próxima al valor de 1). Por último, repetimos todos los procedimientos descritos para evaluar el rendimiento predictivo del TCS sobre la mortalidad por cualquier causa.

Los análisis se llevaron a cabo con el empleo del programa Stata versión 16.0 (Stata-Corp LLC, College Station, Estados Unidos). Todos los valores de p se consideraron estadísticamente significativos para p <0,05 (bilateral).

El estudio fue aprobado por el Comité Ético de Investigación Clínica del Hospital Universitario La Paz de Madrid (registro del ensayo: NCT02804672), y los participantes en el estudio dieron su consentimiento informado por escrito.

Las características iniciales del total de los 11.941 participantes, los 10.228 participantes sin enfermedades crónicas y los participantes excluidos se presentan en la tabla 1. La media de edad en la situación inicial fue de 47,1±16,5 años en los varones y de 47,7±16,9 años en las mujeres en la cohorte global, mientras que fue de 45,3±15,8 años y 46,1±16,3 años, respectivamente, en los participantes sin enfermedades crónicas. En ambas muestras de análisis, un ∼53% de los participantes fueron mujeres. Globalmente, los participantes sin enfermedades crónicas eran de menor edad y tenían un TCS ligeramente inferior (mejor) en comparación con los de la cohorte global. No se observaron diferencias significativas entre los participantes incluidos y los excluidos. En comparación con las cohortes originales en las que se desarrolló el TCS, nuestros participantes eran de menor edad, tenían un IMC más alto, un mayor consumo de fibra de cereales y un menor consumo de frutas y verduras (tabla 1 del material adicional). Además, los varones tenían una actividad física mayor y era más probable que fueran fumadores actuales. Las principales diferencias iniciales entre otras cohortes en las que se ha validado el TCS (CARDIA17 y el Jackson Heart Study18) y la cohorte del estudio ENRICA se indican en el tabla 1 del material adicional.

Después de una mediana de seguimiento de 11,8 [rango 0,9-13,4] años, hubo 211 muertes por ECV (112 varones, 99 mujeres). En los participantes sin enfermedades crónicas, se determinaron 110 muertes por ECV (59 varones, 51 mujeres). La discriminación del TCS fue similar en las mujeres (estadístico C de Harrell, 0,91; IC95%, 0,88-0,94) y los varones (estadístico C de Harrell, 0,89; IC95%, 0,87-0,91) en la cohorte global; sin embargo, la discriminación fue la misma en los varones y en las mujeres cuando no había enfermedades crónicas (estadístico C de Harrell, 0,91; IC95%, 0,88-0,94 en los varones, y estadístico C de Harrell, 0,91; IC95%, 0,87-0,95 en las mujeres) (tabla 2). El estadístico C de Gonen-Heller mostró el mismo patrón, pero fue uniformemente inferior en todos los casos (estadístico C de Gonen-Heller, 0,85; IC95%, 0,83-0,88 en los varones y estadístico C de Gonen-Heller, 0,85; IC95%, 0,83-0,88) en las mujeres (tabla 2). El TCS original mostró un bajo rendimiento de calibración tanto en la cohorte global (pendiente, 1,48; IC95%, 1,25-1,71 en los varones y pendiente, 1,28; IC95%, 1,10-1,46 en las mujeres) como en los participantes sin enfermedades crónicas previas (1,61; IC95%, 1,30-1,92 en los varones y 1,28; IC95%, 1,04-1,52 en las mujeres) (tabla 2). El modelo sobreestima de manera uniforme el riesgo de mortalidad por ECV en los varones y las mujeres, en especial en los deciles más altos de riesgo predicho (figura 1).

Figura 1.

Gráficos de calibración (IC95%) del TCS para la predicción de la mortalidad por ECV en los participantes en el estudio ENRICA (mediana de seguimiento de 12 años), partiendo del supuesto de que la función de supervivencia inicial a 12 años en las cohortes de desarrollo originales es de la mitad de la existente a los 20 añosa.

aParticipantes sin diabetes tipo 2, enfermedad cardiovascular (infarto de miocardio, insuficiencia cardiaca, ictus), enfermedad pulmonar (asma, enfermedad pulmonar obstructiva crónica) ni cáncer en la situación inicial.

bn=211 / n=11.941 (varones 112/5.649, mujeres 99/6.292).

cn=110 / n=10.228 (varones 59/4.794, mujeres 51/5.434). Función de supervivencia inicial en los varones, 0,98184; función de supervivencia inicial en las mujeres 0,983.

IC95%: intervalo de confianza del 95%; ECV: enfermedad cardiovascular; ECVm: modelo de enfermedad cardiovascular; TCS: Test del Corazón Saludable.

(0.23MB).

Recalibramos el TCS utilizando nuestra función de supervivencia basal respecto a ECV específica para cada sexo (TCS-ECVm) (figura 3 del material adicional). La calibración del TCS-ECVm pasó a ser óptima en todos los deciles excepto el decil más alto de riesgo predicho de ECV tanto en los varones como en las mujeres, en el que el TCS calibrado subestimaba el riesgo (figura 2). Además, el riesgo observado y el riesgo predicho del TCS-ECVm fueron similares en todos los grupos de edad excepto el de participantes de > 70 años en los que hubo una subestimación, en especial en las mujeres (figura 3).

Figura 2.

Gráficos de calibración (IC95%) del TCS-ECVm para la predicción de la mortalidad por ECV tras la mediana de seguimiento (12 años) en la cohorte global del ENRICA y en un subgrupo de participantes sin enfermedades crónicasa recalibrando mediante la función de supervivencia inicial de la cohorte del ENRICA.

aParticipantes sin diabetes tipo 2, enfermedad cardiovascular (infarto de miocardio, insuficiencia cardiaca, ictus), enfermedad pulmonar (asma, enfermedad pulmonar obstructiva crónica) ni cáncer en la situación inicial.

bn=211 / n=11.941 (varones 112/5.649, mujeres 99/6.292).

cn=110 / n=10.228 (varones 59/4.794, mujeres 51/5.434). Función de supervivencia inicial en los varones, 0,9999935; función de supervivencia inicial en las mujeres 0,9999937.

IC95%: intervalo de confianza del 95%; ECV: enfermedad cardiovascular; ECVm: modelo de enfermedad cardiovascular; TCS: Test del Corazón Saludable.

(0.18MB).

Figura 3.

Calibración del TCS-ECVm en diferentes grupos de edad, en los varones y en las mujeres. TCS: Test del Corazón Saludable. ECVm: modelo de enfermedad cardiovascular.

(0.22MB).

Además, el riesgo medio predicho fue más próximo al riesgo observado para ambas categorías de riesgo (< 2,5% y ≥ 2,5%) al utilizar el TCS-ECVm (tabla 3).

En el análisis de sensibilidad, evaluamos el rendimiento del TCS en nuestra población partiendo del supuesto de escenarios extremos alternativos de la función de supervivencia respecto a las ECV a los 12 años (figuras 4 y 5 del material adicional). Se observaron resultados similares al utilizar el TCS para la predicción de la mortalidad por cualquier causa a lo largo de una mediana de seguimiento de 12,9 años, con un total de 938 muertes por cualquier causa (525 varones, 413 mujeres). Aunque el TCS original mostró una buena discriminación en los varones y en las mujeres tanto en la cohorte global como en la de participantes sin enfermedades crónicas (tabla 2 del material adicional), su rendimiento de calibración fue bajo en la mayor parte de los deciles de riesgo predicho (figura 6 del material adicional) pero mejoró hasta llegar a ser óptimo cuando fue compensado por el riesgo instantáneo de supervivencia basal (figura 7 del material adicional).

Uno de los puntos fuertes del TCS en comparación con otras ecuaciones de riesgo es que solamente incluye factores de estilo de vida modificables y que no requiere análisis de laboratorio para el cálculo del riesgo. Esto constituye una ventaja estratégica por lo que respecta a su utilidad en el contexto clínico, en especial en los países de ingresos bajos y medianos con un mal acceso a los servicios analíticos. Además, el TCS se centra en las conductas de salud más críticas para las que puede realizarse un seguimiento individual para ayudar a mejorar la salud cardiovascular, tanto en contextos no clínicos como en consultas de promoción de la salud, incluidos los reconocimientos de salud regulares en el trabajo. Además, aunque uno de los obstáculos para la aplicación de los instrumentos en la práctica clínica es el «tiempo», un estudio cualitativo previo en el que se evaluaron los puntos fuertes y débiles y la utilidad clínica de este instrumento para los pacientes y los profesionales de la salud indicó una media de 4minutos para completar la evaluación y los resultados respaldaron el uso del TCS como instrumento de prevención primordial de las ECV38.

Hubo diferencias en el tiempo de seguimiento (20 años en las cohortes de desarrollo frente a 12 años en nuestra cohorte) y en los criterios de valoración (incidencia de ECV frente a muertes por ECV) entre las cohortes del NHS y el HPFS de los Estados Unidos y la cohorte del ENRICA de España. Sin embargo, simulamos diferentes escenarios con diferentes riesgos basales, y al ajustar además la función de supervivencia basal, se alcanzó un buen rendimiento del TCS en la cohorte del ENRICA sin necesidad de otros ajustes adicionales. Por otra parte, aunque se analizó la información de más del 90% de los participantes de la cohorte total, la mayor parte de las exclusiones se debieron a la falta de datos sobre el IMC. Dado que este es un factor de riesgo importante para la incidencia de la ECV y para la mortalidad, con la exclusión de esos participantes podríamos haber introducido algún sesgo en nuestras estimaciones; no obstante, no hubo diferencias importantes entre los participantes incluidos y los excluidos. Por último, el número limitado de muertes por ECV resultante podría haber reducido la precisión de nuestras estimaciones.