¿Poseen los modelos actuales de predicción de riesgo cardiovascular una calibración adecuada en el Cono Sur de Latinoamérica?
2016-2017
Periodo: 2016-2017
Investigadores Dr. Pablo Gulayin, Prof. Dr. Adolfo Rubinstein, Dra. Vilma Irazola
Brief
El presente estudio busca evaluar la calibración y comportamiento de los modelos de predicción de riesgo cardiovascular en una cohorte con base poblacional del Cono Sur de Latinoamérica. Los resultados de esta investigación aportarán valiosa información para el mejoramiento en la clasificación y detección de pacientes con alto riesgo cardiovascular.
Objetivo
1) Evaluar la calibración y discriminación de diferentes ecuaciones de riesgo cardiovascular (Framingham Heart Study, PROCAM, QRISK, SCORE and INTERHEART) en la población de una cohorte con base poblacional en el Cono Sur de Latinoamérica; 2) evaluar la relación entre los niveles de proteína C reactiva (PCR) y la incidencia de eventos cardiovasculares en una submuestra de participantes con alto riesgo cardiovascular; y 3) evaluar el impacto en la re-clasificación de pacientes a partir de la incorporación de PCR a los modelos estudiados.
Resumen
La enfermedad cardiovascular es la primera causa de muerte en el mundo desarrollado y en vías de desarrollo. En el manejo clínico de la prevención primaria cardiovascular, el cálculo del riesgo cardiovascular global posee un rol central en la toma de decisiones para el manejo de los factores de riesgo. Sin embargo, la mayoría de las ecuaciones para el cálculo de dicho riesgo, han sido desarrolladas en países con realidades socio-demográficas, epidemiológicas y nutricionales diferentes a la de los países del Cono Sur de Latinoamérica. El objetivo de este estudio es el de evaluar el comportamiento de los modelos de predicción de riesgo actuales más utilizados, en una cohorte con base poblacional del Cono Sur. Los resultados de este estudio aportarán información sumamente valiosa para el mejoramiento en la clasificación y detección de pacientes con alto riesgo cardiovascular.
Financiación
NIH – UJMT Fogarty Global Health