INTRODUCCION

La estimación del riesgo cardiovascular es la forma más razonable y coste-efectiva de determinar las prioridades de prevención cardiovascular en personas asintomáticas y permite asignar los recursos en función de las necesidades, entendiendo como tales el riesgo de presentar una enfermedad cardiovascular1.

En las últimas décadas, el cálculo del riesgo de presentar una enfermedad coronaria en Norteamérica y Europa se ha basado en la función de Framingham2-4. Sin embargo, esta función sobrestima el riesgo en algunas de las poblaciones estudiadas5-8. También en nuestro país las altas puntuaciones obtenidas en las ecuaciones de riesgo cardiovascular, acordes con la prevalencia de factores de riesgo, se contradicen con las tasas de mortalidad por cardiopatía isquémica9,10.

Los investigadores de los estudios REGICOR (Registre Gironí del Cor) y Framingham siguieron las recomendaciones para la calibración de la función de Framingham11,12 en la población española y mostraron que su aplicación es una herramienta más recomendable en la prevención primaria de la enfermedad coronaria en España13. También recientemente se han publicado las tablas del SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation)14, que estiman el riesgo de muerte cardiovascular y que en la actualidad son las tablas recomendadas por las sociedades europeas15 y el Comité Español Interdisciplinario para la Prevención Cardiovascular (CEIPC)16.

La comparación de la función del SCORE14 con ecuaciones de Framingham no calibradas para la población de nuestro país ofrece resultados discordantes y notables diferencias en el perfil de pacientes de alto riesgo17-20, con una duplicación de la aplicación del SCORE del número de pacientes de riesgo alto19, una triplicación del número de varones de edad avanzada candidatos a recibir medidas de prevención enérgicas17 y la exclusión del tratamiento con fármacos hipolipemiantes en un porcentaje relevante de pacientes con riesgo de Framingham alto18. La comparación de las ecuaciones REGICOR y de Framingham de Wilson et al21 concluye que hay una sobrevaloración del riesgo coronario mediante esta última función y un mayor porcentaje de candidatos a recibir tratamiento con fármacos hipolipemiantes22. Finalmente, un estudio comparativo de las funciones REGICOR12 y SCORE14 revela una buena correlación de ambas funciones con la función de Framingham y un porcentaje similar de pacientes candidatos a recibir tratamiento con hipolipemiantes23.

El presente trabajo tiene como objetivo comparar y analizar la concordancia entre las ecuaciones de Framingham-REGICOR y SCORE en la población no diabética de 40-65 años atendida en un centro de salud y valorar las repercusiones de la aplicación de ambas funciones en la detección de pacientes susceptibles a tratamiento hipolipemiante o antihipertensivo.

MÉTODOS

El centro de salud La Paz de Badajoz atiende a una población aproximada de 27.650 habitantes (53,8%, mujeres), predominantemente de clase media.

Se realizó un estudio transversal descriptivo y se incluyó a todos los pacientes con rango de edad compartido por ambas funciones de riesgo (40-65 años), sin antecedentes de diabetes, cardiopatía isquémica ni de otras enfermedades cardiovasculares, cuya historia clínica se hubiera realizado entre el 1 de enero de 1990 y el 31 de diciembre de 1994 y en la que constara información de las variables necesarias para el cálculo del riesgo coronario (RC) en las tablas de Framingham-REGICOR12 y del riesgo de muerte cardiovascular en la ecuación SCORE14. Estas variables fueron: edad, sexo, cifra de presión arterial sistólica/diastólica (PAS/PAD), colesterol total, colesterol ligado a lipoproteínas de alta densidad (cHDL) y consumo de tabaco. En total se incluyó a 608 pacientes (el 12% de la población de esa franja de edad). En el momento de la inclusión también se recogieron las siguientes variables: índice de masa corporal, triglicéridos, colesterol ligado a lipoproteínas de baja densidad (cLDL), consumo de fármacos hipolipemiantes y antihipertensivos. Se excluyó a los pacientes con diagnóstico de diabetes debido a que la función SCORE los considera pacientes de riesgo cardiovascular alto14.

Clasificación de los pacientes según el riesgo

Se utilizaron las funciones originales de REGICOR y SCORE para el cálculo del riesgo. Se consideró que eran pacientes de RC alto los que presentaron un riesgo ≥ 10% en las tablas de Framingham-REGICOR, y pacientes de riesgo cardiovascular alto, los que obtuvieron un riesgo de muerte cardiovascular ≥ 5% en las tablas del SCORE. Como riesgo moderado se consideró un riesgo del 5-9,9% en REGICOR y del 3-4,9% en SCORE, y como riesgo bajo, un riesgo < 5% en la tabla REGICOR y del 3% en la función SCORE.

La elección del umbral ≥ 10% para considerar a un paciente de RC alto en las tablas de Framingham-REGICOR12 se hizo porque en éstas no hay una recomendación que indique a partir de qué grado de riesgo es preciso realizar la intervención preventiva, por lo que la traslación directa del umbral del 20% de las tablas de Framingham puede no ser adecuada24. Por otro lado, otro reciente estudio23 ha puesto de manifiesto que REGICOR, con un punto de corte ≥ 10%, clasifica como riesgo alto a un número similar de pacientes que SCORE.

Para la estimación del porcentaje de pacientes candidatos a tratamiento farmacológico (antihipertensivo o hipolipemiante) se aplicaron las recomendaciones originales de las sociedades europeas15 y su traducción y adaptación españolas25. En síntesis, son candidatos a recibir tratamiento farmacológico antihipertensivo los pacientes con cifras de PAS ≥ 180 mmHg o PAD ≥ 110 mmHg, independientemente de su riesgo cardiovascular, y los pacientes con PAS ≥ 140 mmHg o PAD ≥ 90 mmHg y riesgo SCORE ≥ 5% o REGICOR ≥ 10%. En cuanto al control de lípidos plasmáticos, se consideran candidatos al tratamiento farmacológico los pacientes con riesgo SCORE ≥ 5% o REGICOR ≥ 10% y cifras de colesterol total ≥ 200 mg/dl y/o cLDL ≥ 130 mg/dl. A la hora de realizar los cálculos se consideró, como suele ser habitual18-20,22, que las personas que ya recibían tratamiento antihipertensivo o hipolipemiante tenían una indicación correcta de dichos tratamientos. Si embargo, estos cálculos también se realizaron tras excluir a los pacientes que estaban en tratamiento farmacológico hipolipemiante o antihipertensivo, con el fin de evitar posibles sesgos y permitir la comparación de los resultados.

Análisis estadístico

Para el procesamiento y el análisis de los datos se utilizó el paquete SPSS 11.5 para Windows y el programa Epi Info versión 6.04. En el análisis estadístico se utilizaron distintos parámetros descriptivos: media, desviación estándar (DE) y cálculo de proporciones. La normalidad de las variables numéricas se analizó mediante las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y de la homocedasticidad. En el análisis bivariable se utilizaron las pruebas de la χ2 y ANOVA (F) o sus homólogos tests no paramétricos cuando los datos no siguieron una distribución normal (U de Mann-Whitney).

El análisis de la concordancia entre las distintas ecuaciones de cálculo de RC se hizo mediante el índice kappa, considerándose26 que hay un grado de concordancia «excelente» cuando se obtienen valores de 0,81-1, «bueno» de 0,61-0,80 y «moderado» de 0,41-0,60.

Se consideraron estadísticamente significativos los valores de p < 0,05.

RESULTADOS

Las características generales de la población estudiada (tabla 1) muestran una población de 52,8 años de edad, con índice de masa corporal (IMC) de 28,1, hipertensa (74,8%), con un 37,2% de pacientes con colesterol total > 240 mg/dl y un 27,8% de fumadores.

El riesgo medio calculado en REGICOR fue del 4,9% y en SCORE del 2,1%, con un riesgo superior en los varones. El porcentaje de pacientes considerados de alto riesgo (tabla 2) fue del 7,9% en REGICOR y del 9,2% en el SCORE (p = 0,41).

La proporción de sujetos incluidos en la categoría de riesgo bajo, moderado y alto fue del 60,5, el 31,6 y el 7,9% en REGICOR, y del 79,6, el 11,2 y el 9,2%, respectivamente, en las tablas del SCORE (fig. 1). La distribución por sexos muestra que sólo un 2,6 y un 2,9% de las mujeres (p = 0,81) fueron catalogados de riesgo alto en las tablas de REGICOR y SCORE, mientras que se incluyen en esa categoría el 14,8 y el 17,5% de los varones (p = 0,40) (fig. 2). En el subgrupo de 60-64 años, el 57,5 frente al 37,5% de los varones (p = 0,07) son considerados de riesgo alto en las funciones del SCORE y REGICOR, respectivamente, mientras que sólo lo fueron el 7,1 y el 6,0% de las mujeres (p = 0,75).

Fig. 1. Distribución de la población en categorías de riesgo en la funciones REGICOR y SCORE.

Fig. 2. Distribución de la población según categorías de riesgo y sexo en las funciones REGICOR y SCORE.

La comparación entre los pacientes considerados de riesgo alto en REGICOR y los incluidos de riesgo alto en SCORE (tabla 3) revela que más del 80% son varones (p < 0,001), con más edad (60,5 frente a 58,3 años; p < 0,05) y mayores cifras de cHDL (47 frente a 37 mg/dl, p < 0,001) en los considerados de riesgo alto en SCORE y mayores concentraciones de triglicéridos (192 frente a 156 mg/dl; p < 0,05) en los catalogados de riesgo alto en REGICOR. El riesgo medio de muerte cardiovascular fue alto (puntuación media en SCORE del 6,4%) en los pacientes catalogados de RC alto en REGICOR (tabla 3) y también tuvieron un RC alto (puntuación media en REGICOR del 11,0%) los pacientes considerados de riesgo de muerte cardiovascular alto en SCORE.

El índice kappa de concordancia entre ambas ecuaciones para clasificar a los pacientes de alto riesgo fue de 0,45.

La distribución de los pacientes que presentaron riesgo alto en alguna de las funciones se muestra en la figura 3, con sólo un 33% de concordancias. El análisis de los discordantes, es decir, de los pacientes con riesgo alto en una función y bajo en la otra (tabla 4) revela que los pacientes con riesgo alto en REGICOR y bajo en SCORE son todos hipertensos y tienen menos edad (55,5 frente a 60,3 años; p < 0,01), cifras más bajas de cHDL (33 frente a 52 mg/dl; p < 0,01), menor porcentaje de pacientes con fármacos antihipertensivos (el 27,3 frente al 56,7%; p < 0,05) y un mayor porcentaje de tabaquismo (el 40,9 frente al 0%; p < 0,001) que los pacientes con riesgo alto en SCORE y bajo en REGICOR.

Fig. 3. Distribución de los pacientes de alto riesgo.

El perfil de pacientes de riesgo alto concordantes en ambas funciones fue el de varones (84,6%), hipertensos (96,2%), fumadores (76,9%), con cifras medias de colesterol de 267 mg/dl, triglicéridos de 199 mg/dl y tratados con fármacos hipotensores el 50% y con hipolipemiantes el 42,3%.

La cuantificación del riesgo en las distintas categorías de los factores de riesgo de los pacientes (tabla 5) muestra que los fumadores presentaron globalmente mayor riesgo en ambas ecuaciones (riesgo medio del 6,8% en REGICOR y del 3,1% en SCORE). No obstante, cuando se hizo un análisis separado por sexos (tabla 5), se encontró que los varones obesos tuvieron un riesgo medio más alto, tanto en REGICOR (8,3%) como en SCORE (4,3%). Las mujeres con más riesgo fueron las fumadoras en REGICOR (riesgo medio del 4,8%) y las que superaron cifras de 250 mg/dl de colesterol en SCORE (riesgo medio del 1,7%).

El seguimiento de las recomendaciones prácticas de la guía del SCORE16,25 implicaría que el 23,8% de los pacientes, según la función del SCORE, y el 23,0%, según la tabla de REGICOR (p = 0,73), serían candidatos a recibir fármacos hipolipemiantes, y el 31,2 y el 31,7% (p = 0,85), a recibir antihipertensivos (tabla 6). En el grupo de 60-64 años (tabla 7), el 36,3 frente al 32,2% (p = 0,50) serían candidatos a recibir fármacos hipolipemiantes si la valoración del riesgo se hiciese siguiendo la tabla del SCORE, mientras que habría un 49,2 frente a un 46,8% (p = 0,70) de pacientes candidatos a prescripción de antihipertensivos con la función de REGICOR.

Tras la exclusión de los pacientes que tomaban hipolipemiantes o antihipertensivos no se encontraron diferencias en el porcentaje de prescripción de hipolipemiantes entre SCORE y REGICOR, ni en la población de 40-65 años (el 6,6 frente al 5,6%; p = 0,50) ni en el subgrupo de 60-64 años (el 42,4 frente al 37,7%; p = 0,48). Tampoco hubo diferencias significativas en el porcentaje de candidatos a recibir fármacos antihipertensivos con SCORE y REGICOR, ni en la población de 40-65 años (el 2,3 frente al 3,0%; p = 0,52) ni en la de 60-64 años (el 85,3 frente al 89,7%; p = 0,43). Sin embargo, el porcentaje de indicación de hipolipemiantes y antihipertensivos es significativamente mayor en los varones que en las mujeres en la población de 40-65 años con las dos funciones de riesgo: el 12,6 frente al 2,1% (p < 0,001) y el 10,7 frente al 1,8% (p < 0,01) para tratamiento hipolipemiante en SCORE y REGICOR, respectivamente, y el 5,1 frente al 0,7% (p < 0,01) y el 5,8 frente al 1,5% (p < 0,05) para tratamiento antihipertensivo en SCORE y REGICOR. En el subgrupo de 60-64 años sería mayor la prescripción de hipolipemiantes en los varones que en las mujeres (el 63,2 frente al 30,9%; p < 0,01, y el 52,6 frente al 29,4%; p < 0,05, en SCORE y REGICOR), mientras que el porcentaje de prescripción de antihipertensivos sería mayor en las mujeres que en los varones (el 95,4 frente al 66,7%; p < 0,01, y el 97,7 frente al 75,0%; p < 0,05, con SCORE y REGICOR, respectivamente).

DISCUSION

Las sociedades europeas introducen en sus últimas recomendaciones el cálculo del riesgo de muerte cardiovascular (ecuación del SCORE) en sustitución del RC de la ecuación de Framingham15. También el Programa de Actividades Preventivas y de Promoción de la Salud (PAPPS) preconiza la utilización del SCORE como método de cálculo de riesgo y estrategia para el establecimiento de prioridades en prevención cardiovascular27, sumándose al documento de consenso elaborado por el CEIPC16. El CEIPC justifica la opción del SCORE por la obtención de un riesgo más acorde con el de la población española. Pero, actualmente, en nuestro país hay otros sistemas para calcular el riesgo, entre los que se encuentran las tablas de RC de Framingham calibrada (REGICOR)12 y adaptada para la población española (DORICA)28, y la adaptación de la escala de Framingham en hipertensos e hipercolesterolémicos29. Además, hay estudios que cuestionan la utilización del SCORE por incrementar la prescripción de fármacos hipolipemiantes frente a tablas derivadas de la función de Framingham en nuestra población17,18.

Nuestros resultados muestran una concordancia moderada entre las ecuaciones de Framingham-REGICOR12 y SCORE14, comprensible al tratarse de ecuaciones que predicen distintos acontecimientos cardiovasculares y haber sido confeccionadas con diferentes cohortes de población española. El porcentaje de pacientes catalogados de riesgo alto fue del 7,9% en REGICOR y del 9,2% en SCORE (p = 0,41). Las características de los pacientes de riesgo alto son muy similares, aunque con edad algo superior en SCORE, mayor tasa de fumadores y mejores cifras de perfil lipídico (tabla 3). La clasificación de los pacientes catalogados de riesgo alto por alguno de los métodos es discordante en un 66,7% (fig. 3): la mayoría (57,7%) corresponde al grupo de riesgo bajo en REGICOR y alto en SCORE y un 42,3% al grupo de riesgo alto en REGICOR y bajo en SCORE. La aplicación de las recomendaciones de las sociedades europeas permitiría la captación de ese nuevo grupo de riesgo alto en la función SCORE (riesgo medio del 7,8%) y riesgo no alto en REGICOR (riesgo medio del 7,9%), constituido mayoritariamente por varones de 60,3 años de edad, hipertensos, no fumadores, con cifras de cHDL de 52 mg/dl y de cLDL de 181 mg/dl (tabla 4). Por otra parte, la aplicación del SCORE dejaría de considerar de riesgo alto a pacientes con estas características (tabla 4): varones (77,3%), edad media de 55,5 años, hipertensos (100%), cLDL elevado (200 mg/dl), cHDL bajo (33 mg/dl) y fumadores (40,9%). La comparación de estos dos grupos discordantes muestra que la función de REGICOR puntúa más la presencia de tabaquismo y las concentraciones bajas de cHDL, mientras que el SCORE (que no incluye cHDL en su función) da más valor a la edad y a la hipertensión arterial, resultados compatibles con el RC y el riesgo cardiovascular que, respectivamente, estiman ambas funciones.

La mayoría de las mujeres fueron catalogadas como de riesgo bajo por ambas funciones (el 90,7% de las mujeres en SCORE y el 71,6% en REGICOR), mientras que los porcentajes de mujeres de riesgo alto fueron similares: el 2,9% en SCORE y el 2,6% en REGICOR, cifras comparables a las referidas por Mostaza et al17.

Se utilizó la guía terapéutica del proyecto SCORE15,25 para calcular el porcentaje de sujetos con indicación de tratamiento farmacológico. En la muestra total, incluidos los pacientes en tratamiento con hipolipemiantes y antihipertensivos, el 23,8% de la población era candidata a recibir fármacos hipolipemiantes y el 31,2%, antihipertensivos, siguiendo las recomendaciones de las sociedades europeas25, frente al 23,0 y el 31,7% con la función REGICOR (tabla 6). La exclusión de los pacientes que ya recibían tratamiento con fármacos hipolipemiantes o antihipertensivos redujo el porcentaje de indicación de hipolipemiantes al 6,6 y 5,6% en SCORE y REGICOR, respectivamente, y el de antihipertensivos al 2,3 y 3,0%.

En la población de más edad (60-64 años), la elección del SCORE identificaría un 36,3% de pacientes candidatos a recibir fármacos hipolipemiantes frente al 32,3% del REGICOR, sobre todo por una mayor prescripción en varones (tabla 7). Tras la exclusión de los pacientes tratados con hipolipemiantes o antihipertensivos, la función del SCORE también identificó en este subgrupo un mayor porcentaje de pacientes candidatos a recibir tratamiento hipolipemiante (42,4%) que REGICOR (37,7%), aunque las diferencias no fueron significativas (p = 0,48).

Nuestro estudio tiene limitaciones. Incluye los datos pertenecientes a una cohorte de población atendida en el centro de salud durante los años 1990-1994. Esta población no fue elegida aleatoriamente, sino en virtud de que había acudido al centro de salud y tenía historia clínica, en la que constaba la información necesaria para el cálculo del riesgo cardiovascular en las dos funciones analizadas. El período de inicio de recogida de datos de la población coincide con los primeros años de la reforma sanitaria y la puesta en funcionamiento de los centros de salud. La población asignada a estos centros estaba en su inmensa mayoría sin una historia clínica reglada. La realización de historias clínicas por los profesionales sanitarios es progresiva. Su número diario dependía de situaciones estructurales de los centros (demanda excesiva, carga de tareas burocráticas, visitas domiciliarias, etc.) y de criterios no explicitados, pero habitualmente asumidos por los profesionales, que primaban su realización en función de la enfermedad que motivaba la consulta y el perfil de riesgo de cada paciente concreto. Este contexto podría explicar que la prevalencia y los valores medios de los factores de riesgo de nuestra población sean superiores a los de otros estudios poblacionales30-32.

Estos aspectos no interfieren en la comparabilidad de ambas funciones de riesgo, pero el tipo de selección de pacientes limita la validez externa del estudio. También la inclusión de los pacientes que estaban en tratamiento con hipolipemiantes o antihipertensivos implica un riesgo global sesgado en la cohorte frente a individuos sin fármacos y puede limitar su validez interna, pero tampoco invalida la comparación de ambas ecuaciones, al ser todos los pacientes valorados simultáneamente en ellas.

CONCLUSIONES

Nuestro estudio revela una moderada concordancia entre las tablas REGICOR y SCORE y una prescripción de fármacos hipolipemiantes e hipotensores que no difiere significativamente tras la valoración del riesgo realizada en cualquiera de estas funciones, ni en la población total (p = 0,73 y p = 0,85) ni tras la exclusión de los pacientes en tratamiento previo con hipolipemiantes o antihipertensivos (p = 0,50 y p = 0,52). Tampoco se encontraron diferencias significativas en los porcentajes de prescripción de fármacos en el subgrupo de 60-64 años. A pesar de ello, las pequeñas diferencias encontradas pueden implicar un coste elevado, tanto por el propio coste de los fármacos como por su volumen de utilización. Otras cualidades de estas funciones, como su capacidad predictiva de acontecimientos cardiovasculares, pueden inclinar la balanza hacia la elección de una de ellas en el abordaje del riesgo cardiovascular en nuestro país.

Estudio financiado por la red IAPP (Innovación e Integración de la Prevención y Promoción de la Salud en atención primaria), red temática de investigación cooperativa G03/170, aprobada por el Instituto de Salud Carlos III.

Correspondencia: Dr. F. Buitrago Ramírez.

Pantano del Zújar, 9. 06010 Badajoz. España.

Correo electrónico: fbuitragor@meditex.es

Recibido el 7 de marzo de 2006.

Aceptado para su publicación el 24 de octubre de 2006.