Se diseñó un estudio de cohorte de casos en el marco del seguimiento de la cohorte poblacional del estudio REGICOR (Registre GIroní del COR)14. En este estudio, se reclutó en 2005 una cohorte poblacional de 6.352 participantes, con una proporción de participación > 70%. De estos participantes, 5.404 tenían entre 35 y 74 años y no presentaban enfermedad cardiovascular en el momento de la inclusión. Se siguió a todos los participantes en el periodo 2009-2013.

Atendiendo al diseño de cohorte de casos, se incluyó a todos los participantes que presentaron un evento coronario (n = 117), y se seleccionó al azar una subcohorte de los participantes incluidos en la visita basal en proporción aproximada de 1:6 (n = 667). Finalmente, se incluyó en el estudio a los participantes con muestra biológica disponible (105 y 651, respectivamente). El tamaño muestral del estudio (n = 756), considerando la incidencia del evento de interés del 2,7% en la muestra original de 5.404 participantes y asumiendo un error de tipo I del 5%, proporciona una potencia estadística del 80% para identificar como estadísticamente significativo un riesgo relativo ≥ 1,58 por cada desviación estándar del biomarcador. Para calcular esta potencia estadística, se ha utilizado la función «ccsize» del paquete «gap» de R. Se incluyeron también 43 eventos competitivos cardiovasculares no coronarios.

Se informó a todos los participantes de los objetivos del estudio y firmaron un consentimiento. El estudio había sido aprobado por el comité de ética de la investigación clínica local.

Las muestras biológicas se obtuvieron en ayunas de 10-14 h. Una vez centrifugada la sangre y tras la formación del coágulo en el caso del suero, las muestras de suero y EDTA (ácido etilendiaminotetraacético) plasma se alicuotaron y se congelaron a –80°C hasta su análisis. La glucosa, el colesterol total y los triglicéridos se determinaron en suero por métodos enzimáticos y el colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad, por método directo (Roche Diagnostics; Basilea, Suiza) en un autoanalizador Cobas Mira Plus (Roche Diagnostics). El colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad se estimó mediante la ecuación de Friedewald si la concentración de triglicéridos era < 300 mg/dl.

La vitamina D también se determinó en suero mediante un ELISA competitivo para determinar 25-hidroxivitamina D (Immuno Diagnostics System; Boldon, Reino Unido). En plasma se determinó la concentración de albúmina por el método colorimétrico del verde de bromocresol (ABX Diagnostic; Montpellier, Francia) y las concentraciones de apoA1 y apoB, por immunoturbidimetría (ABX Diagnostic) en un autoanalizador Cobas Mira Plus.

Se realizó un control de calidad externo para las variables analizadas en el autoanalizador Covas Mira Plus (albúmina, apoA1 y apoB) mediante controles de la Sociedad Española de Química Clínica. Los coeficientes de variación internos de albúmina, apoA1, apoB y 25-OH-vitamina D fueron del 3,19, el 3,37, el 3,21 y el 5,72% respectivamente.

En el seguimiento de la cohorte se utilizaron varias fuentes de información: contacto telefónico regular siguiendo una entrevista estructurada y una visita de revaluación para identificar los eventos no mortales de interés, y cruce con el registro de mortalidad oficial para los mortales. Se consideró evento de interés la aparición de angina, infarto de miocardio mortal o no mortal y muerte por enfermedad coronaria.

Para la validación de los eventos no mortales se revisaron los informes médicos de los participantes que declararon haber tenido angina de pecho o un infarto de miocardio. Para identificar los eventos mortales causados por enfermedad coronaria, se utilizaron los códigos de la CIE (Clasificación Internacional de Enfermedades) CIE-9 410-414 y CIE-10 I20-I22, I24, I25. Un comité categorizó todos los eventos utilizando criterios estandarizados: la angina de pecho se definió por la presencia de síntomas y la demostración objetiva de isquemia en el electrocardiograma o la presencia de estenosis coronaria > 50% en una angiografía coronaria; el infarto de miocardio se definió siguiendo los criterios internacionales estandarizados15.

También se registraron otros eventos cardiovasculares competitivos (mortalidad cardiovascular diferente de enfermedad coronaria, enfermedad cerebrovascular no mortal).

Los factores de riesgo cardiovascular clásicos necesarios para la estimación del riesgo cardiovascular (presión arterial sistólica y diastólica, colesterol total, colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad, consumo de tabaco, estado diabético) se determinaron utilizando cuestionarios y métodos estandarizados14. Se consideró fumador al participante que fumaba en ese momento o que había dejado de fumar en el último año. La diabetes se definió por una glucemia basal ≥ 126 mg/dl o tratamiento con antidiabéticos orales o insulina. Para estimar el riesgo cardiovascular, se utilizó la función REGICOR validada para la población española3.

Cuando los biomarcadores de interés no seguían una distribución normal, se realizó una transformación logarítmica. En el caso de la vitamina D, se definieron también 3 categorías utilizadas convencionalmente en la literatura médica (< 30, 30-49 y ≥ 50 nmol/l)12. Para estimar las diferencias en variables sociodemográficas, factores de riesgo y biomarcadores entre el grupo de casos y el grupo subcohorte, se utilizó el método de Lin y Ying16 para estudios de cohorte de casos. Para estimar el riesgo relativo de enfermedad coronaria asociado con incrementar 1 desviación estándar cada uno de los biomarcadores de interés, se utilizó el método propuesto por Pintilie et al.17 que tiene en cuenta los riesgos competitivos. Se definieron 2 modelos multivariables: el primero ajustado por edad y sexo y el segundo ajustado también por presión arterial sistólica y diastólica, colesterol total, colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad, diabetes y consumo de tabaco. Además, cada biomarcador se analizó por separado; posteriormente se incluyeron todos los biomarcadores en el modelo multivariable y solo se mantuvieron aquellos que se asociaron con el evento de interés de manera estadísticamente significativa. Se analizó la presunción de proporcionalidad de riesgos. Todas las variables la cumplían excepto la diabetes. Se comprobó que el análisis estratificado por esta variable no modificara significativamente las magnitudes de la asociación de los biomarcadores de interés con el evento coronario.

La contribución neta de los biomarcadores a la capacidad predictiva de los factores de riesgo clásicos se evaluó mediante la mejora en la discriminación, analizando la diferencia del estadígrafo C adaptado a estudios de cohorte de casos18. Además, se evaluó la correcta reclasificación estimando la mejora neta en la reclasificación (net reclassification improvement [NRI]) categórica y continua. Para definir las categorías para la NRI categórica, se eligieron los puntos de corte estándar (5 y 10%) para el riesgo de evento coronario a 10 años en la población española3. Además, se calculó el número de eventos a 10 años en cada categoría de riesgo mediante estimaciones de curvas de supervivencia libre de eventos. Para calcular los intervalos de confianza de la NRI teniendo en cuenta la incertidumbre de las estimaciones, se utilizaron técnicas de remuestreo bootstrap19. En la estimación de la NRI en el grupo de riesgo moderado, se utilizó el método propuesto por Paynter y Cook20 para corregir la sobrestimación al utilizar una única categoría de riesgo.

Los análisis estadísticos se realizaron con la version 3.0.1 del software R (R: a language and environment for statistical computing R Foundation for Statistical Computing; Viena, Austria). Concretamente, se usó la función desarrollada por Pintilie et al.17 para estimar la asociación en estudios de cohorte de casos considerando la presencia de riesgos competitivos, y se escribieron funciones en código R para el cálculo del índice C para este tipo de estudios.

Los hallazgos obtenidos refuerzan los resultados de varios estudios que analizaron la relación entre la albúmina y los riesgos coronario y cardiovascular y la mortalidad total. Un metanálisis publicado en 1998 que incluyó datos de 8 estudios ya confirmaba la asociación entre concentraciones de albúmina bajas y mayor riesgo de enfermedad coronaria11. En grandes estudios epidemiológicos posteriores, como el ARIC21 o el de Framingham22, también se ha repetido esta asociación. Un estudio reciente concluyó que las concentraciones de albúmina bajas explican el 41% del riesgo poblacional atribuible de un primer infarto agudo de miocardio23. El riesgo asociado con las bajas concentraciones de albúmina también se observa en otras enfermedades cardiovasculares como el ictus24 y el riesgo cardiovascular total25. También hay estudios que identifican un mayor riesgo de mortalidad, ya que en 1989, en el British Regional Heart Study, se observó una mayor mortalidad cardiovascular en los varones con bajas concentraciones sistémicas de albúmina26. Estos resultados se confirmaron en la población de varones que participaron en el Paris Health Study27 y el estudio National Health and Nutrition Examination Survey I28, aunque no en otros29.

Aunque no hay consenso sobre si la concentración de albúmina es solo una variable inespecífica o tiene una relación causal con la enfermedad cardiovascular30, sí hay datos que apoyan diferentes mecanismos biológicos y pueden explicar esta relación: a) la albúmina tiene capacidad antioxidante y antiinflamatoria, aporta más del 50% del total de la actividad plasmática antioxidante debido a sus grupos sulfidrilo capaces de unirse a radicales libres31, se une además a la bilirrubina no conjugada formando una molécula que inhibe la peroxidación lipídica32 e interacciona con factores que regulan el grado de inflamación arterial33; b) la albúmina transporta ácidos grasos libres y colesterol libre y participa en el transporte inverso de colesterol34, y c) inhibe la apoptosis endotelial y mejora la función endotelial35. Sin embargo, también hay que admitir cierta falta de especificidad en la asociación, ya que también se ha comprobado que las bajas concentraciones de albúmina se asocian con mortalidad no cardiovascular y cáncer36.

En este estudio y por primera vez, se ha evaluado la capacidad predictiva de la albúmina como biomarcador de riesgo. Se ha observado que la inclusión de las concentraciones plasmáticas de albúmina en la función de riesgo REGICOR mejora la estimación del riesgo coronario, y reclasifica adecuadamente a un porcentaje significativo de la población. La magnitud de la reclasificación es superior a la observada con otros biomarcadores bioquímicos7 o genéticos6, y similar a la del calcio intracoronario9. Estos resultados respalda la utilidad de la albúmina como biomarcador predictivo de riesgo. De todos modos, estos resultados deben confirmarse en otros estudios de cohortes que también deben analizar la capacidad predictiva de la combinación de diferentes tipos de biomarcadores.

El segundo biomarcador que se analizó en este estudio es el cociente apoA1/apoB. Este cociente —o el inverso apoB/apoA1— se asoció con la aparición de eventos coronarios en varios estudios prospectivos10,37. En el estudio INTERHEART38, el cociente apoB/apoA1 fue el biomarcador que aportaba mayor riesgo atribuible poblacional, y se señaló que la ApoB era un marcador de riesgo cardiovascular más preciso que el colesterol no unido a lipoproteínas de alta densidad39. En el presente estudio se observó que el cociente apoA1/apoB tenía asociación inversa con el riesgo de presentar un evento coronario, pero esta asociación desaparecía cuando se ajustaba por los factores de riesgo clásicos (colesterol total y colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad).

Al no darse asociación con el riesgo de eventos coronarios, no se analizó su contribución a la mejora en la capacidad predictiva de una función de riesgo clásica. En un estudio previo se observó que la inclusión del cociente apoA1/apoB mejora muy ligeramente la capacidad de discriminación y la reclasificación de la función de riesgo clásica10.

Por último, la vitamina D es mucho más que un simple regulador del metabolismo del calcio y el fosforo, y se relaciona con muchos factores de riesgo cardiovascular, como la dislipemia, la hipertensión y la diabetes40–42. Sin embargo, la relación entre las concentraciones de vitamina D y el riesgo coronario es muy controvertida; aunque en los estudios epidemiológicos se ha observado una relación inversa43, los estudios experimentales con suplementación de vitamina D no demostraron eficacia en la prevención cardiovascular44. En el presente estudio se observó que las concentraciones de vitamina D tenían asociación inversa con el riesgo de presentar un evento coronario, pero esta asociación desaparecía cuando se ajustaba por los factores de riesgo clásicos. Al no haber asociación con el riesgo de eventos coronarios, no se analizó su contribución a la mejora en la capacidad predictiva de una función de riesgo clásica. En otros estudios en los que sí se observó asociación, incluir la vitamina D en la función de riesgo no mejoraba su capacidad predictiva43.

Entre las fortalezas del estudio hay que señalar su diseño prospectivo y su base poblacional, además de evaluarse la asociación y la capacidad predictiva de eventos coronarios de varios biomarcadores.

Entre las limitaciones hay que indicar que el número de eventos coronarios es pequeño, lo que limita la potencia estadística del estudio. También hay que tener en cuenta que, en el caso de la vitamina D, se han descrito variaciones estacionales que pueden influir en los resultados observados45. Sin embargo, las revaluaciones se realizaron en todas las estaciones del año, por lo que es difícil pensar en un efecto estacional.