Validación externa de ecuaciones de riesgo cardiovascular en el Cono Sur de Latinoamérica: ¿cuál predice mejor?
- Autores
- Gulayin, Pablo Elías; Danaei, Goodarz; Gutierrez, Laura; Poggio, Rosana; Ponzo, Jaqueline; Lanas, Fernando; Rubinstein, Adolfo Luis; Irazola, Vilma
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Introducción: La estimación inexacta del riesgo cardiovascular poblacional puede llevar a un manejo inadecuado de las intervenciones médicas preventivas, como, por ejemplo, el uso de estatinas. Objetivo: Evaluar la validez externa de ecuaciones de predicción de riesgo cardiovascular en población general del Cono Sur de Latinoamérica. Material y métodos: Se evaluaron ecuaciones que incluyen variables evaluadas en el estudio CESCAS y que predicen tanto morbilidad como mortalidad cardiovascular global (CUORE, Framingham, Globorisk y Pooled Cohort Studies Equations). Para cada ecuación se realizó un análisis independiente en el que se tuvieron en cuenta los eventos cardiovasculares relevados. Se evaluó la discriminación de cada ecuación a través del cálculo del estadístico-C y el índice Harrell C. Para evaluar la calibración se graficó la proporción de riesgos observados vs. estimados por quintilos de riesgo para cada ecuación y se calculó la pendiente β de regresión lineal para las estimaciones. Se calculó sensibilidad y especificidad para la detección de personas con elevado riesgo cardiovascular. Resultados: La mediana del tiempo de seguimiento de la cohorte al momento del análisis es de 2,2 años, con un rango intercuartilo de 1,9 a 2,8 años. Se incorporaron a los análisis 60 eventos cardiovasculares. Todos los valores de estadístico-C y del índice de Harrell fueron superiores a 0,7. El valor de la pendiente β más alejado de 1 fue el de Pooled Cohort Studies Euations. Conclusiones: Si bien los parámetros de validación externa evaluados fueron similares, CUORE, Globorisk y el índice de Framingham fueron las ecuaciones con mejores indicadores globales de predicción de riesgo cardiovascular.
Background: Inaccurate estimates of demographic cardiovascular risk may lead to an inadequate management of preventive medical interventions such as the use of statins. Objectives: The aim of this study was to evaluate the external validity of cardiovascular risk equations in the general population of the Southern Cone of Latin America. Methods: Equations including variables evaluated in the CESCAS cohort study and that estimate overall cardiovascular mortality (CUORE, Framingham, Globorisk and Pooled Cohort Studies) were assessed. For each equation, an independent analysis was performed taking into account the cardiovascular events originally considered. Discrimination of each equation was evaluated through C-statistic and Harrell’s C-index. To assess calibration, a graph was built for each equation with the proportion of observed events vs. the proportion of estimated events by risk quintiles and the β slope of the resulting linear regression was calculated. Sensitivity and specificity were determined for the detection of people at high cardiovascular risk. Results: The median follow-up time of the cohort at the time of the analysis was 2.2 years, with an interquartile range of 1.9 to 2.8 years. Sixty cardiovascular events were incorporated into the analysis. All C-statistic and Harrell’s-C index values were greater than 0.7. The value of the β slope farthest from 1 was that of the Pooled Cohort Studies score. Conclusions: Although the external validation parameters evaluated were similar, CUORE, Globorisk and the Framingham equations showed the best global performance for cardiovascular risk estimation in our population.
Fil: Gulayin, Pablo Elías. Universidad Nacional de La Plata; Argentina. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria; Argentina
Fil: Danaei, Goodarz. Harvard University. Harvard School of Public Health; Estados Unidos
Fil: Gutierrez, Laura. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria; Argentina
Fil: Poggio, Rosana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria. Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública; Argentina
Fil: Ponzo, Jaqueline. Universidad de la República; Uruguay
Fil: Lanas, Fernando. Universidad de La Frontera; Chile
Fil: Rubinstein, Adolfo Luis. Ministerio de Salud de la Nación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Irazola, Vilma. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria. Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública; Argentina - Materia
-
CARDIOVASCULAR DISEASE
RISK FACTORS
RISK ASSESSMENT
PREVENTION - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
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Validación externa de ecuaciones de riesgo cardiovascular en el Cono Sur de Latinoamérica: ¿cuál predice mejor?External Validation of Cardiovascular Risk Scores in the Southern Cone of Latin America: Which Predicts Better?Gulayin, Pablo ElíasDanaei, GoodarzGutierrez, LauraPoggio, RosanaPonzo, JaquelineLanas, FernandoRubinstein, Adolfo LuisIrazola, VilmaCARDIOVASCULAR DISEASERISK FACTORSRISK ASSESSMENTPREVENTIONhttps://purl.org/becyt/ford/3.3https://purl.org/becyt/ford/3Introducción: La estimación inexacta del riesgo cardiovascular poblacional puede llevar a un manejo inadecuado de las intervenciones médicas preventivas, como, por ejemplo, el uso de estatinas. Objetivo: Evaluar la validez externa de ecuaciones de predicción de riesgo cardiovascular en población general del Cono Sur de Latinoamérica. Material y métodos: Se evaluaron ecuaciones que incluyen variables evaluadas en el estudio CESCAS y que predicen tanto morbilidad como mortalidad cardiovascular global (CUORE, Framingham, Globorisk y Pooled Cohort Studies Equations). Para cada ecuación se realizó un análisis independiente en el que se tuvieron en cuenta los eventos cardiovasculares relevados. Se evaluó la discriminación de cada ecuación a través del cálculo del estadístico-C y el índice Harrell C. Para evaluar la calibración se graficó la proporción de riesgos observados vs. estimados por quintilos de riesgo para cada ecuación y se calculó la pendiente β de regresión lineal para las estimaciones. Se calculó sensibilidad y especificidad para la detección de personas con elevado riesgo cardiovascular. Resultados: La mediana del tiempo de seguimiento de la cohorte al momento del análisis es de 2,2 años, con un rango intercuartilo de 1,9 a 2,8 años. Se incorporaron a los análisis 60 eventos cardiovasculares. Todos los valores de estadístico-C y del índice de Harrell fueron superiores a 0,7. El valor de la pendiente β más alejado de 1 fue el de Pooled Cohort Studies Euations. Conclusiones: Si bien los parámetros de validación externa evaluados fueron similares, CUORE, Globorisk y el índice de Framingham fueron las ecuaciones con mejores indicadores globales de predicción de riesgo cardiovascular.Background: Inaccurate estimates of demographic cardiovascular risk may lead to an inadequate management of preventive medical interventions such as the use of statins. Objectives: The aim of this study was to evaluate the external validity of cardiovascular risk equations in the general population of the Southern Cone of Latin America. Methods: Equations including variables evaluated in the CESCAS cohort study and that estimate overall cardiovascular mortality (CUORE, Framingham, Globorisk and Pooled Cohort Studies) were assessed. For each equation, an independent analysis was performed taking into account the cardiovascular events originally considered. Discrimination of each equation was evaluated through C-statistic and Harrell’s C-index. To assess calibration, a graph was built for each equation with the proportion of observed events vs. the proportion of estimated events by risk quintiles and the β slope of the resulting linear regression was calculated. Sensitivity and specificity were determined for the detection of people at high cardiovascular risk. Results: The median follow-up time of the cohort at the time of the analysis was 2.2 years, with an interquartile range of 1.9 to 2.8 years. Sixty cardiovascular events were incorporated into the analysis. All C-statistic and Harrell’s-C index values were greater than 0.7. The value of the β slope farthest from 1 was that of the Pooled Cohort Studies score. Conclusions: Although the external validation parameters evaluated were similar, CUORE, Globorisk and the Framingham equations showed the best global performance for cardiovascular risk estimation in our population.Fil: Gulayin, Pablo Elías. Universidad Nacional de La Plata; Argentina. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria; ArgentinaFil: Danaei, Goodarz. Harvard University. Harvard School of Public Health; Estados UnidosFil: Gutierrez, Laura. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria; ArgentinaFil: Poggio, Rosana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública. Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria. Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública; ArgentinaFil: Ponzo, Jaqueline. Universidad de la República; UruguayFil: Lanas, Fernando. Universidad de La Frontera; ChileFil: Rubinstein, Adolfo Luis. 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Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública; ArgentinaSociedad Argentina de Cardiología2018-02info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11336/100036Gulayin, Pablo Elías; Danaei, Goodarz; Gutierrez, Laura; Poggio, Rosana; Ponzo, Jaqueline; et al.; Validación externa de ecuaciones de riesgo cardiovascular en el Cono Sur de Latinoamérica: ¿cuál predice mejor?; Sociedad Argentina de Cardiología; Revista Argentina de Cardiología; 86; 1; 2-2018; 1-151850-3748CONICET DigitalCONICETspainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sac.org.ar/wp-content/uploads/2018/05/v86n1a04.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/reponame:CONICET Digital (CONICET)instname:Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas2025-09-29T09:48:00Zoai:ri.conicet.gov.ar:11336/100036instacron:CONICETInstitucionalhttp://ri.conicet.gov.ar/Organismo científico-tecnológicoNo correspondehttp://ri.conicet.gov.ar/oai/requestdasensio@conicet.gov.ar; lcarlino@conicet.gov.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:34982025-09-29 09:48:01.133CONICET Digital (CONICET) - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicasfalse |
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Introducción: La estimación inexacta del riesgo cardiovascular poblacional puede llevar a un manejo inadecuado de las intervenciones médicas preventivas, como, por ejemplo, el uso de estatinas. Objetivo: Evaluar la validez externa de ecuaciones de predicción de riesgo cardiovascular en población general del Cono Sur de Latinoamérica. Material y métodos: Se evaluaron ecuaciones que incluyen variables evaluadas en el estudio CESCAS y que predicen tanto morbilidad como mortalidad cardiovascular global (CUORE, Framingham, Globorisk y Pooled Cohort Studies Equations). Para cada ecuación se realizó un análisis independiente en el que se tuvieron en cuenta los eventos cardiovasculares relevados. Se evaluó la discriminación de cada ecuación a través del cálculo del estadístico-C y el índice Harrell C. Para evaluar la calibración se graficó la proporción de riesgos observados vs. estimados por quintilos de riesgo para cada ecuación y se calculó la pendiente β de regresión lineal para las estimaciones. Se calculó sensibilidad y especificidad para la detección de personas con elevado riesgo cardiovascular. Resultados: La mediana del tiempo de seguimiento de la cohorte al momento del análisis es de 2,2 años, con un rango intercuartilo de 1,9 a 2,8 años. Se incorporaron a los análisis 60 eventos cardiovasculares. Todos los valores de estadístico-C y del índice de Harrell fueron superiores a 0,7. El valor de la pendiente β más alejado de 1 fue el de Pooled Cohort Studies Euations. Conclusiones: Si bien los parámetros de validación externa evaluados fueron similares, CUORE, Globorisk y el índice de Framingham fueron las ecuaciones con mejores indicadores globales de predicción de riesgo cardiovascular. |
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