Un estudio internacional con participación del Institut de Recerca Biomèdica de Lleida (IRBLleida) ha validado, contando con los datos de 6,4 millones de pacientes a lo largo de años, los algoritmos Prevent y Score2, dos de las principales herramientas para la prevención de riesgos cardiovasculares en el mundo y que se usan sobre todo en Europa y en los Estados Unidos. La investigación ha analizado datos de personas de 44 cohortes diferentes y 18 ensayos clínicos aleatorizados, con el objetivo de validar ambos modelos en contextos geográficos y clínicos diversos y diferentes de los habituales. Las enfermedades cardiovasculares continúan siendo la principal causa de muerte en el mundo y la mayor causa de años de vida perdidos. Herramientas como Prevent, desarrollada recientemente por la American Heart Association, y Score2 utilizada en las guías europeas de prevención cardiovascular, permiten estimar el riesgo individual de sufrir eventos cardiovasculares y ayudan a decidir estrategias preventivas. Hasta ahora, ambas herramientas habían sido validadas en sus regiones de origen y faltaban estudios que validaran su rendimiento en poblaciones globales y en ensayos clínicos multinacionales para poder generalizar los resultados y asegurar que servían para otras poblaciones.
Esto es lo que ha demostrado este estudio, publicado en la revista Nature Health y cuyo último firmante es José Manuel Valdivielso, jefe del grupo de investigación traslacional vascular y renal del IRBLleida y uno de los supervisores del trabajo. A su parecer, “el gran valor de este trabajo es que demuestra que estas herramientas mantienen un rendimiento sólido y consistente en poblaciones muy diferentes entre sí”. El también profesor de la Universitat de Lleida asegura que los resultados del estudio refuerzan “su utilidad para identificar precozmente a personas con alto riesgo cardiovascular y avanzar hacia una prevención más personalizada y precisa” y añade que están seguros de que los resultados del estudio cambiarán las guías clínicas actuales.
Se pueden usar de forma generalizada
Durante un seguimiento medio de 5,1 años, el personal investigador registró 293.737 eventos de enfermedad cardiovascular total según la definición de Prevent (infarto de miocardio, ictus o insuficiencia cardíaca) y 258.086 eventos cardiovasculares según Score2 (infarto de miocardio, ictus o muerte cardiovascular). El estudio evaluó la capacidad de ambos modelos para discriminar correctamente qué personas presentarían eventos cardiovasculares y calibrar adecuadamente este riesgo. Los resultados obtenidos muestran un “buen comportamiento” de ambas herramientas en América del Norte, Australia y otras regiones, así como en ensayos clínicos internacionales, lo que permite recomendar su uso de forma generalizada, según los firmantes del estudio.
“La prevención cardiovascular depende en gran medida de identificar correctamente quién tiene más probabilidades de desarrollar enfermedad cardiovascular en los próximos años. Validar estas herramientas en diferentes países y contextos clínicos aporta confianza tanto a profesionales como a sistemas sanitarios y, sobre todo, permite anticiparnos a la enfermedad”, dice Valdivielso. El investigador también apunta que la validación de los algoritmos también ayudará a las personas que quedan con un riesgo intermedio y que concentran casi la mitad de los episodios cardiovasculares.
Se podrán adaptar a predicciones a corto plazo
Los algoritmos estudiados “permiten distinguir qué personas en este grupo tienen realmente un riesgo mayor” y, por lo tanto, “dan la oportunidad de aplicar medidas preventivas y tratamientos apropiados, reduciendo de manera importante los eventos cardiovasculares y sus secuelas en personas que ni siquiera sabían que estaban en riesgo”, indica el profesor. Además de validar ambos algoritmos, el equipo desarrolló factores de escalado que permiten adaptar PREVENT a predicciones de riesgo a corto plazo, entre uno y nueve años, lo cual podría facilitar su uso en investigación clínica y en el diseño de ensayos terapéuticos, según los expertos.