Sr. Director: Dentro del apartado Reflexiones en Medicina de Familia, de la Revista que usted dirige, se ha publicado recientemente el artículo titulado «Prevención primaria con estatinas, consensos y tablas de riesgo»1. Lo hemos leído con enorme expectación dado nuestro interés en el campo al que hace referencia, particularmente en los modelos para el cálculo del riesgo cardiovascular global, de forma individualizada. Y aunque estamos de acuerdo con algunos de los puntos en los que pone énfasis, no nos dejan de sorprender algunas de las afirmaciones que se realizan, por lo que nos gustaría puntualizar algún aspecto que, si no fuera así, podría confundir al lector.
En efecto, creemos que los médicos de atención primaria han de ser conscientes de que el empleo de una herramienta como las tablas para calcular el riesgo cardiovascular individual resultan una ayuda inestimable para la detección del nivel de riesgo y valorar, en consecuencia, el tratamiento más indicado. Eso, sin que pueda ser sustituido el buen juicio del profesional sobre el manejo de cada situación clínica en particular. Por lo tanto, estamos particularmente sensibilizados con la idea de que, cualquiera que fuera el modelo utilizado, en atención primaria es preciso emplear alguna herramienta que permita calcular el riesgo de enfermedad cardiovascular estandarizado de acuerdo con algunos criterios. Como resulta lógico pensar, quizá un segundo aspecto no menos importantes es poder llegar a utilizar un modelo que precisamente sirva para la población a la que se aplica, con aceptables sensibilidad y especificidad a la hora de detectar las situaciones de riesgo en sus distintos niveles, sobre la base del perfil de factores presentes. ¿Qué factores de riesgo incluir en el modelo? ¿Qué datos poblacionales aplicar para calcular el modelo? En eso radican las diferencias de las distintas tablas de riesgo a nuestra disposición. Y la experiencia nos ha demostrado que cuando se incluyen o excluyen ciertos factores de riesgo con impacto en una población determinada, los modelos son más o menos aplicables (al menos teóricamente). Es el caso de la cifra de colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad (cHDL) en la población española, que siempre deberá ser tenida en cuenta por nuestras particularidades poblacionales (detectar en nuestra población caracterizada por una cifra media de cHDL alta, un síndrome de HDL bajo tiene mucho valor). Lo mismo podríamos decir cuando para el diseño de las tablas de riesgo se emplea una prevalencia de los factores de riesgo, o el impacto de éstos en la morbimortalidad cardiovascular de la población, que no se corresponde con la población general a la que luego se aplica.
Éstos son los problemas que tiene la generalización de unas tablas de riesgo que, aun siendo absolutamente válidas, no proceden de nuestra población (p. ej., las de Framingham), u otras que, procediendo de nuestra población, son experiencias muy circunscritas y aisladas (p. ej., las de Regicor). Por tanto, no podemos por menos de sorprendernos cuando los autores proponen para la población general estas tablas ignorando que las procedentes del estudio DORICA2, también recientemente publicado, tienen una base poblacional muy alta y unos estudios de prevalencia e impacto de los factores de riesgo en dicha muestra procedentes nada menos que de estudios en 9 comunidades autónomas. Estaríamos de acuerdo en que la sola utilización de algún modelo ya es un avance, sea cual fuere éste. Pero si en el siguiente avance se trata de recomendar alguno en concreto, sugerimos que se haga con los fundamentos que hemos señalado.
Es verdad que los autores del citado trabajo se refieren al estudio DORICA, pero «no lo sitúan en el actual debate», según ellos por no disponer de un registro de morbimortalidad de suficiente calidad. Naturalmente, podemos estar de acuerdo con ellos en que, al no tratarse de un estudio de cohortes, no tiene las ventajas de éstos, pero no han prestado atención en el original a que los datos del estudio DORICA, tal y como se recoge en el trabajo, proceden de distintos estudios epidemiológicos nutricionales y de factores de riesgo, diseñados exactamente para lo que se pretende. Además, la población estudiada en su conjunto (cerca de 15.000 individuos) se ajustaba a la proyección censal para la población española y, por tanto, es representativa, cosa que no ocurre en otros estudios de ámbito más local y población más reducida. Adicionalmente, la tasa de acontecimientos coronarios se obtuvo del estudio IBERICA3. Cabe señalar en este comentario que distintos estudios transversales han sido utilizados para formar una cohorte, como es el caso del proyecto ERICE, que se está llevando a cabo por una de las redes de investigación4. Con ello se consigue el modelo propuesto que, con aproximarse mínimamente a él, permite comprobar cómo se ajusta más a la población española que aquellos otros que pueden supravalorar el riesgo (como es el caso de Framingham) o infravalorarlo (como es el caso de REGICOR).
En definitiva, sugerimos una lectura más detallada y detenida de nuestro trabajo, donde podrán encontrar las particularidades metodológicas que le confieren validez. Además, hemos de defender por coherencia científica la importancia de estudios representativos de la población a la hora de proponer unas tablas de riesgo para aplicar en ella. En este sentido, las tablas que se proponen a raíz del estudio DORICA, siendo un modelo más dentro de las propuestas para su utilización, permiten, sin duda, una toma de decisiones en la práctica clínica habitual bien fundamentada.
