Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de muerte en el mundo y, en ese escenario, poder detectar a tiempo quién tiene más riesgo de sufrir un infarto o un ACV es clave. Un estudio internacional publicado esta semana analizó el desempeño de los algoritmos PREVENT y SCORE2, dos sistemas utilizados para estimar el riesgo cardiovascular y orientar tratamientos preventivos.

La investigación, publicada en Nature Medicine, reunió datos de más de 6,4 millones de personas provenientes de 44 cohortes observacionales y 18 ensayos clínicos realizados en distintas partes del mundo. El trabajo forma parte del consorcio internacional Chronic Kidney Disease Prognosis Consortium y contó con participación del Instituto de Investigación Biomédica de Lleida, en España.

Los algoritmos evaluados son herramientas que utilizan información como edad, presión arterial, colesterol, tabaquismo y antecedentes médicos para calcular las probabilidades de desarrollar enfermedades cardiovasculares en los próximos años. PREVENT fue desarrollado por la American Heart Association, mientras que SCORE2 forma parte de las guías clínicas europeas.

Hasta ahora, ambos modelos habían sido probados principalmente en las regiones donde fueron creados. Por eso, uno de los principales aportes del nuevo trabajo fue demostrar que también mantienen un rendimiento sólido en poblaciones muy diferentes entre sí. “Esto refuerza su utilidad para identificar de forma precoz a personas con alto riesgo cardiovascular y avanzar hacia una prevención más personalizada”, explicó el investigador José Manuel Valdivielso, uno de los autores del estudio.

Durante un seguimiento promedio de 5,1 años, los investigadores registraron cientos de miles de eventos cardiovasculares, entre ellos infartos, accidentes cerebrovasculares, insuficiencia cardíaca y muertes asociadas. Según los resultados, tanto PREVENT como SCORE2 mostraron buena capacidad para predecir riesgos en distintos contextos geográficos y clínicos.

El estudio también destacó la importancia de estas herramientas en personas con “riesgo intermedio”, un grupo que muchas veces queda en una zona gris. En esos casos, los algoritmos permiten distinguir mejor quiénes tienen mayores probabilidades de desarrollar enfermedad cardiovascular y necesitan medidas preventivas más intensivas, como cambios en el estilo de vida o tratamientos para controlar el colesterol y la presión arterial.

Otro de los hallazgos relevantes fue que incorporar la albuminuria (un marcador vinculado a la salud renal) mejora la precisión de ambos modelos. Este parámetro puede medirse de manera sencilla y económica. Los investigadores remarcaron que la enfermedad renal crónica está creciendo en todo el mundo y podría convertirse en una de las principales causas de muerte hacia 2040, además de aumentar significativamente el riesgo cardiovascular.

En conjunto, los autores consideran que los resultados respaldan el uso global de estas herramientas y podrían ayudar a optimizar tanto la prevención como los recursos sanitarios. Además, creen que esta evidencia podría influir en futuras actualizaciones de las guías clínicas internacionales para el cuidado cardiovascular.

Fuente: SINC.