INTRODUCCIÓN

Las enfermedades cardiovasculares originan una importante morbilidad y mortalidad1. En España, la cardiopatía isquémica es la primera causa individual de muerte en varones y la tercera en mujeres, produciéndose los dos tercios de los fallecimientos por infarto agudo de miocardio se producen antes de llegar al hospital2. Parte de estas muertes podrían evitarse con una óptima prevención dirigida a disminuir la incidencia de cardiopatía isquémica mediante la aplicación de un tratamiento precoz que redujera el riesgo coronario (RC) global más que actuando sobre cada uno de los factores de riesgo cardiovascular (FRCV) de forma aislada3,4. Con este fin se calcula el RC global o la probabilidad de presentar un evento coronario en un determinado período mediante tablas que valoran de forma asociada los diferentes FRCV5-7.

La tabla más utilizada en la actualidad es la de Framingham, que estima el RC a 10 años5. Aunque esta ecuación permite calcular el RC de forma adecuada en una amplia mayoría de poblaciones, tiende a sobrestimarlo en otras6,8,9, principalmente en las que presentan una baja incidencia y mortalidad por enfermedad coronaria6-8. Por este motivo, en estas poblaciones, tal como indican sus mismos creadores5,6 y las guías europeas de prevención coronaria3, es preciso llevar a cabo una calibración mediante datos poblacionales propios.

En España, el número de acontecimientos coronarios observados según el grado de exposición a FRCV es inferior al esperado10,11, y la mortalidad por enfermedad coronaria es una de las más bajas del mundo12-14. Esta situación es conocida como la paradoja española.

Se han realizado esfuerzos de adaptación de las ecuaciones mediante distintas aproximaciones2,7. Los investigadores de los estudios REGICOR (Registre Gironí del Cor) y Framingham han calibrado la ecuación de Framingham de Wilson5 atendiendo a la prevalencia local de los FRCV y a la incidencia de acontecimientos coronarios obtenidos en el estudio REGICOR7,14. La ecuación resultante puede responder a la necesidad de contar con una tabla de cálculo de RC adaptada a las características de nuestro país. Por este motivo, hemos creído de interés realizar un estudio comparativo de ambos métodos en una muestra de población de nuestra área sanitaria.

PACIENTES Y MÉTODO

Hemos realizado un estudio descriptivo transversal en una muestra de pacientes de 35-74 años, diagnosticados de dislipemia (colesterol total > 200 mg/dl)15, que han sido visitados con analítica y medición de la presión arterial en nuestro centro de salud entre el 1 de enero y el 31 de diciembre de 2002. De los 5.404 pacientes en dicha franja de edad obtuvimos 815 disponibles para el estudio (15%). En todos los casos se anotó el último valor registrado entre las citadas fechas. La obtención de los datos se realizó a partir de la base de datos informatizada disponible en el centro. Las variables incluidas en el estudio fueron: edad, sexo, colesterol total, colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad (cHDL), presión arterial diastólica (PAD), presión arterial sistólica (PAS) (ambas obtenidas a partir de la media de dos mediciones consecutivas), hábito tabáquico (según los criterios de la Organización Mundial de la Salud)16 y presencia de diabetes mellitus según los criterios de la American Diabetes Association17.

Dado que los pacientes con manifestaciones clínicas de arteriosclerosis, en la práctica clínica, no precisan cálculo de RC18-21, se han considerado como criterios de exclusión la presencia de cualquiera de los siguientes antecedentes registrados como razones de consulta según la Clasificación Internacional de Atención Primaria (CIAP)22: angina de pecho (K74), infarto agudo de miocardio (K75), otras enfermedades isquémicas crónicas del corazón (K76), isquemia cerebral transitoria (K89), accidente cerebrovascular/apoplejía (K90), aterosclerosis, excepto cardíaca o cerebral (K91), y otras enfermedades arteriales o vasculares obstructivas (K92). También se ha excluido a todos los pacientes que cumplieron 35 o 75 años durante el período de estudio y todos aquellos a los que les faltaba alguna de las variables de medida.

Se utilizaron las dos ecuaciones de valoración del RC, la de Framingham de Wilson y la de Framingham calibrada para la población española (REGICOR)5,7. Ambos métodos miden el riesgo coronario como la probabilidad de presentar en 10 años un infarto de miocardio mortal o no mortal y cualquier tipo de angina. Teniendo en cuenta objetivos de implementación de tratamiento, hemos dividido a los pacientes en tres categorías de riesgo, que son las habitualmente utilizadas en nuestro país20: riesgo coronario bajo (0-9%), moderado (10-19%) y alto (≥ 20%). El cálculo del RC se hizo, tal y como sugieren algunas recomendaciones3, con la edad real del paciente sin proyectarla a 60 años.

En el estudio estadístico se utilizó el programa SPSS versión 10.0. La estadística descriptiva se realizó mediante el cálculo de la media y la desviación estándar. La comparación de las puntuaciones medias obtenidas por ambos métodos se efectuó mediante el test de la t de Student. La comparación de la proporción de sujetos clasificados en los distintos RC, así como la proporción de sujetos potencialmente tratables, se efectuó mediante el test de la χ². La valoración de la correlación entre ambos métodos se efectuó mediante los coeficientes de correlación de Pearson para las variables cuantitativas continuas y el de rho de Spearman para las variables categóricas. Finalmente, para evaluar la concordancia de la clasificación del RC de ambos métodos se determinó el índice kappa de Cohen23.

RESULTADOS

La muestra poblacional estaba compuesta por 815 sujetos, de los que el 56,1% eran mujeres y el 43,9%, varones. El 16,4% cumplía criterios diagnósticos de diabetes mellitus y el 22,3% era fumador. En esta última variable se apreció una diferencia significativa entre ambos sexos, con un 39,1% de fumadores varones en contraste con el 9,2% de las mujeres (p < 0,0001). Las medias de edad, colesterol total, cHDL, PAS y PAD se muestran en la tabla 1.

Según la ecuación de Framingham de Wilson (fig. 1), el 55,8% de los sujetos tenía un RC bajo, el 29,8% moderado y el 14,4% alto, significativamente diferentes de los obtenidos en la ecuación de Framingham REGICOR (92, 7,4 y 0,6%, respectivamente; p < 0,05).

Fig. 1. Gráfico comparativo porcentual de la clasificación por estratos realizada con ambas ecuaciones.

Al analizar la correlación entre las puntuaciones obtenidas por ambos métodos se obtuvo un coeficiente de Pearson de 0,983 (p < 0,001), lo que indica una asociación positiva muy fuerte, prácticamente lineal, entre las dos ecuaciones, correspondiéndole a cada valor de la ecuación de Framingham de Wilson otro inferior de la de REGICOR. Sin embargo, al valorar la medición teniendo en cuenta la estratificación por las categorías de riesgo coronario (bajo, moderado y alto), el grado de correlación disminuyó significativamente: rho de Spearman de 0,489 (p < 0,001). Estas características se mantuvieron al calcularlas en ambos sexos por separado.

Al observar el grado de concordancia de las 2 mediciones aplicadas sobre la misma muestra, se obtuvo un índice kappa de 0,06 (intervalo de confianza [IC] del 95%, 0,04-0,08). El coeficiente kappa depende sensiblemente del número de categorías y tiende a disminuir su valor conforme aumenta el número de éstas. Por este motivo, cuando haya más de dos categorías es conveniente comparar cada una de ellas con la suma de las demás (concordancia específica)23. En nuestra muestra poblacional, el índice de kappa para la clasificación de RC bajo entre ambos métodos fue de 0,53 (IC del 95%, 0,49-0,57), lo que implica un grado de concordancia moderado. Sin embargo, en los otros dos grupos (moderado y alto) ésta fue mala, siendo de 0,07 (IC del 95%, ­-0,11 a 0,25) para un RC alto y de -­0,12 (IC del 95%, ­-0,22 a -­0,02) en el grupo de RC moderado.

Al calcular la media de los valores absolutos se detectó una diferencia significativa entre las puntuaciones obtenidas por ambas ecuaciones (p < 0,001), las cuales son superiores en la ecuación de Framingham de Wilson (11,36 ± 8,45) que en la de Framingham de REGICOR (4,78 ± 3,2). Al realizar una estratificación por categorías observamos que esta diferencia no se distribuyó de forma uniforme, sino que principalmente afectó a los riesgos moderado y alto: todos los pacientes clasificados como de riesgo bajo por Framingham lo fueron también por REGICOR, aunque sólo el 60% cumplió la relación inversa; todos los catalogados como moderados fueron considerados como de riesgo bajo por REGICOR; finalmente, en el Framingham se consideró con un riesgo alto a 117 pacientes (14,4%), mientras que en REGICOR sólo a 5 (0,6%); el resto fueron clasificados como con riesgo moderado (n = 60) o bajo (n = 52) (p < 0,001). Esta gran variabilidad en las diferencias individuales se corresponde con la expresada por el índice kappa y se refleja en la figura 1.

Por último, hemos aplicado las recomendaciones de indicación de tratamiento hipolipemiante del grupo de dislipemias de la semFYC24, según las cuales deberían ser tratados con fármacos en prevención primaria, si no se alcanzan los objetivos terapéuticos con medidas no farmacológicas, todos los pacientes con RC alto y los diabéticos con RC moderado. Así pues, con el REGICOR se trataría sólo a 36 pacientes (4,42%), mientras que con la tabla de Framingham se trataría a 182 (22,33%), diferencia estadísticamente significativa (p < 0,001) que se expone en la tabla 2.

DISCUSIÓN

Las tablas de RC de Framingham y de Framingham calibrada para la población española se correlacionan perfectamente en sus mediciones absolutas. Ello es lógico y es lo que se esperaba, ya que la tabla del REGICOR se ha construido a partir de la de Framingham mediante la aplicación de datos de prevalencia de FRCV y de incidencia de eventos coronarios del estudio REGICOR7.

Por otro lado, y debido precisamente a esta calibración, la tabla del REGICOR7,14 aporta valores inferiores de RC en todas las categorías para un mismo sujeto. Ello significa que la ecuación de Framingham sobrevalora el RC en la población española, y lo hace de un modo más acentuado en los grupos de RC moderado y alto, que son los que tienen mayor repercusión terapéutica24,25. En nuestra muestra poblacional hemos observado que un 37,2% de los sujetos desciende en una categoría su RC (bajo, moderado, alto) al aplicar la tabla del REGICOR y que un 6,4% desciende dos. Las implicaciones prácticas de estos resultados son importantes: la tabla de Framingham duplica el RC global en nuestra población a igualdad de FRCV (comparación de medias absolutas), y quintuplica el número de pacientes tratados si se aplican las recomendaciones del grupo de lípidos de la semFYC (tratamiento farmacológico en pacientes con RC alto definido como ≥ 20% en 10 años, medido con las tablas de Framingham por categorías y que miden eventos graves)24.

La utilización práctica de las tablas calibradas del REGICOR puede originar un descenso de tratamiento farmacológico en varones y hacerlo casi desaparecer en mujeres. Esta premisa no nos parece asumible debido a que la hipercolesterolemia se considera un factor de riesgo en España26. Además, a pesar de que en los ensayos clínicos se incluye a pocas mujeres, en un metaanálisis reciente se ha podido demostrar una reducción de eventos coronarios en prevención primaria en mujeres (al excluir el estudio ALLHAT)27, y sobre todo en mujeres diabéticas28.

Precisamente la publicación de la tabla del estudio REGICOR pone de manifiesto la necesidad de establecer de nuevo el umbral de RC alto en función de los resultados de los ensayos clínicos que han demostrado una reducción de los eventos coronarios en prevención primaria en pacientes con un RC más bajo: el 15,2% en el WOSCOPS29, el 5,8% en el AFCAPS30, el 9% en el ASCOT31 y el 11,6% en el CARDS28, al asumir que la valoración con la función calibrada del RC es más ajustada a nuestra población. La utilización del 20% como valor umbral para considerar a los pacientes como de RC alto es relativamente arbitraria y se basa en razones de coste-efectividad. De hecho, no todas las guías de dislipemia aplican el mismo umbral, que varía entre el 15 y el 30%3,18,20,21,32. Además, el número global de pacientes tratados en cada lugar depende también de si se recomienda el tratamiento farmacológico de pacientes con RC moderado o incluso bajo18. Por otra parte, los estudios de coste-efectividad tienen limitaciones. A pesar de que algunos valoran el coste del tratamiento en función del descenso de los parámetros lipídicos33, parece mucho más «robusto» expresar el coste por año de vida ganado ajustado a la calidad (AVAC)34. Se considera que el tratamiento farmacológico tiene una buena relación coste-efectividad en pacientes en prevención secundaria, pero en prevención primaria sólo la tiene en determinados pacientes. No obstante, la amplitud de rangos para el coste por AVAC es mayor en la prevención primaria que en la secundaria y no sólo depende del RC del paciente, sino también de la edad, así como de la potencia y especialmente del precio del fármaco. De hecho, en un reciente estudio en el que se consideró que una cifra de 60.000 dólares por AVAC a los 35 años tenía una buena relación coste-efectividad era suficiente con un RC del 4,8% en 10 años en varones y del 4% en mujeres35.

Una limitación propia de nuestro estudio es la inclusión de pacientes que probablemente estaban en tratamiento farmacológico, tanto con antihipertensivos como con hipolipemiantes. Esto implica que el cálculo del RC para ellos queda sesgado y proporciona valores de riesgo inferiores. De todos modos, al ser cada paciente su propio control (con ambas tablas), la comparación global no se resiente, aunque el cálculo del porcentaje de pacientes que deben ser tratados si todos estuviesen sin tratamiento podría ser mayor con ambas tablas de riesgo.

La validez externa de la ecuación para otras zonas de España debe aceptarse con precaución, ya que la incidencia de cardiopatía isquémica varía en las distintas áreas geográficas, como ha puesto de manifiesto el estudio IBERICA (Investigación y Búsqueda Específica y Registro de Isquemia Coronaria Aguda)12. Además, la calibración debe ser validada sobre la base de procedimientos poblacionales y de carácter prospectivo. En este sentido, y con la intención de solventar estos problemas, el grupo de investigadores del estudio REGICOR ha llevado a cabo un trabajo prospectivo de verificación con la participación de múltiples cohortes en todo el territorio nacional.

Por otro lado, al ser desconocida la tasa de incidencia de angina y de infarto agudo de miocardio silente en la población de Girona, los autores de la ecuación calibrada han utilizado los valores de Framingham. Ello probablemente confiere a la nueva tabla un carácter conservador, ya que es poco probable que los valores reales de Girona sean superiores a los de la ciudad americana. De todas maneras, es importante no olvidar que la medicina sigue siendo, en parte, un arte, lo que implica que la utilización de las tablas de RC y las recomendaciones que las acompañan debe considerarse como una ayuda para la toma de decisiones en la consulta.

CONCLUSIÓN

La estimación que se obtiene al calcular el RC mediante la ecuación de Framingham puede causar un sobretratamiento farmacológico. La correcta validación de la función calibrada, junto con la reconsideración del grado de riesgo a partir del cual se debe iniciar el tratamiento en prevención primaria, puede ser una herramienta de gran utilidad para una correcta actuación en este tipo de pacientes.

Correspondencia: Dr. J. Cristóbal Torras.

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