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Inicio Clínica e Investigación en Arteriosclerosis Factores de riesgo asociados con el grosor íntima-media y la presencia de placa...
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Vol. 30. Núm. 2.
Páginas 49-55 (marzo - abril 2018)
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Vol. 30. Núm. 2.
Páginas 49-55 (marzo - abril 2018)
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Factores de riesgo asociados con el grosor íntima-media y la presencia de placas en arteria carótida: Estudio ESPREDIA
Risk factors associated with the carotid intima-media thickness and plaques: ESPREDIA Study
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1889
Jose M. Mostazaa,
Autor para correspondencia
josemaria.mostaza@salud.madrid.org

Autor para correspondencia.
, Carlos Lahoza, Miguel A. Salinero-Fortb, Fernando Lagunaa, Eva Estiradoa, Francisca García-Iglesiasa, Teresa González Alegrea, Concesa Sabínc, Silvia Lópezc, Victor Cornejoc, en representación de los investigadores del estudio ESPREDIA
a Unidad de Lípidos y Riesgo Cardiovascular, Servicio de Medicina Interna, Hospital Carlos III, Madrid, España
b Gerencia Adjunta de Planificación y Calidad, Atención Primaria, Servicio Madrileño de Salud, Madrid, España
c Unidad de día, Hospital Carlos III, Madrid, España
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Tabla 1. Características de la población en función de los terciles de GIM medio
Tabla 2. Características de la población en función del número de placas en carótidas
Tabla 3. Análisis de regresión lineal múltiple evaluando los factores que se asocian con el GIM medio
Tabla 4. Análisis de regresión logística evaluando los factores que se asocian con la presencia o ausencia de placas en carótidas
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Resumen
Objetivo

Evaluar si existen diferencias en el perfil de factores de riesgo asociados con el grosor íntima-media (GIM) y la presencia de placas carotídeas.

Métodos

Estudio transversal de base poblacional, en 1.475 sujetos de entre 45 y 75años de edad, seleccionados de forma aleatoria de los registros de Atención Primaria del área noroeste de Madrid. Se les realizó una exploración física, una analítica y se les determinó el GIM en carótida común y la presencia de placas mediante ecografía.

Resultados

El GIM medio de la población fue de 0,725±0,132mm. El 47% presentaban placas carotídeas. En el análisis multivariante, los factores relacionados con el GIM fueron: edad (β0,227, p<0,0001), sexo (β0,104, p<0,0001), presencia de hipertensión (β0,082, p=0,002), diabetes (β0,130, p<0,0001) y tabaquismo activo (β0,107, p<0,0001), presión arterial sistólica (PAS) (β0,219, p<0,0001) y concentración de colesterol LDL (β0,074, p=0,003), y de forma inversa, presión arterial diastólica (PAD) (β−0,124, p=0,001) y concentraciones de colesterol HDL (β−0,111, p<0,0001) y triglicéridos (β−0,060, p=0,028). La presencia de placas se asoció de forma directa con edad (OR1,08; IC95%: 1,05-1,10), sexo (OR1,95; IC95%: 1,52-2,51), tabaquismo activo (OR2,75; IC95%: 1,92-3,95), antecedente de hipertensión (OR1,58; IC95%: 1,22-2,04) y de diabetes (OR1,84; IC95%: 1,31-2,58), consumo de estatinas (OR1,56; IC95%: 1,19-2,04) y PAS (OR1,03; IC95%: 1,02-1,05), y de forma inversa con PAD (OR0,98; IC95%: 0,96-0,99).

Conclusión

Los factores de riesgo asociados con el GIM y la presencia de placas son similares, un dato que apoya el continuo entre la hipertrofia de la capa muscular y el desarrollo de arteriosclerosis.

Palabras clave:
Placas carotídeas
Grosor íntima-media
Factores de riesgo cardiovascular
Carótidas
Abstract
Objective

To evaluate whether there were any differences in the risk factor profile associated with either the intima-media thickness (IMT) or the presence of carotid plaques.

Methods

Cross-sectional study in 1475 subjects between 45 and 75years, randomly selected from the population of the Northwest area of Madrid (Spain). They had a physical exam, blood analysis, and ultrasound measurement of the IMT and of the presence of plaques.

Results

Mean IMT was 0.725±0.132mm. Forty seven percent of the participants had carotid plaques. In multivariate analysis, factors directly associated with the IMT were, age (β0.227, P<.0001), sex (β0.104, P<.0001), presence of hypertension (β0.082, P=.002), diabetes (β0.130, P<.0001) and current smoking (β0.107, P<.0001), systolic blood pressure (SBP) (β0.219, P<.0001) and LDL-cholesterol levels (β0.074, P=.003), and inversely, diastolic blood pressure (DBP) (β−0.124, P=.001), HDL-cholesterol (β−0.111, P<.0001) and triglyceride levels (β−0.060, P=.028). The presence of plaques was directly associated with age (OR1.08; 95%CI: 1.05-1.10), sex (OR1.95; 95%CI: 1.52-2.51), current smoking (OR2.75; 95%CI: 1.92-3.95), history of hypertension (OR1.58; 95%CI: 1.22-2.04) or diabetes (OR1.84; 95%CI: 1.31-2.58), statin treatment (OR1.56; 95%CI: 1.19-2.04) and SBP (OR1.03; 95%CI: 1.02-1.05), and inversely with DBP (OR0.98; 95%CI: 0.96-0.99).

Conclusion

Factors associated with the IMT and the presence of plaques are similar, a finding that support a continuum between muscular layer hypertrophy and arteriosclerosis development.

Keywords:
Carotid plaques
Intima-media thickness
Cardiovascular risk factors
Texto completo
Introducción

Numerosos estudios epidemiológicos han demostrado una relación directa entre la presencia de arteriosclerosis carotídea, evaluada mediante la medición del grosor íntima-media (GIM) o la presencia de placas, y el desarrollo de complicaciones cardiovasculares y de muerte1-3. Se estima que por cada incremento en 0,1mm del GIM carotídeo aumenta en un 15% el riesgo de infarto de miocardio y en un 18% el riesgo de ictus4. Del mismo modo, la presencia de placas en carótida eleva el riesgo de infarto, ictus y muerte, de forma variable según los estudios5. La medición del GIM como predictor del riesgo cardiovascular ha sido también evaluada en relación con su variación en el tiempo6,7.

La utilidad clínica del GIM o la detección de placas carotídeas ha sido, sin embargo, ampliamente cuestionada. Dada la estrecha correlación entre los factores de riesgo tradicionales y la enfermedad subclínica en carótida, el valor incremental de su determinación para mejorar la predicción del riesgo cardiovascular, más allá de lo estimado por las ecuaciones de riesgo, es probablemente limitado8,9. Si bien algunos estudios sugieren que la medida del GIM mejora la estimación del riesgo2,10, otros consideran que la mejora en la predicción es irrelevante8,9. Por otro lado, revisiones sistemáticas indican que la detección de placas es superior al GIM11,5 para mejorar la estimación del riesgo vascular. Actualmente, las guías europeas de prevención cardiovascular recomiendan determinar la presencia de placas pero no el GIM12 en sujetos con riesgo intermedio. Las guías americanas únicamente mencionan al GIM, no recomendando explícitamente su determinación13.

Numerosos estudios han sugerido que el GIM y las placas son dos entidades que comparten una distinta fisiopatología14. De hecho, no existe concordancia entre los diferentes estudios sobre qué factores de riesgo se relacionan mejor con una u otra entidad. Uno de los factores que tradicionalmente ha confundido esta relación es el lugar de medida del GIM. Su determinación en el bulbo o carótida interna se relaciona mejor con la presencia de placas y el riesgo coronario que su medida a nivel de carótida común14.

El objetivo del presente trabajo fue evaluar en una muestra aleatoria de la población el grado de correlación de diferentes factores de riesgo tradicionales con el GIM medido en carótida común y con la presencia de placas en carótida, y establecer si ambas medidas de enfermedad vascular subclínica pudieran estar determinadas de forma diferencial por los distintos factores de riesgo.

Pacientes y métodos

ESPREDIA (Screening PRE-diabetes and type 2 DIAbetes) es un estudio poblacional prospectivo realizado en el área noroeste de la ciudad de Madrid. Se invitó a participar a 2.553 sujetos de ambos sexos, de entre 45 y 74años de edad, seleccionados de forma aleatoria a partir de los censos de los médicos de atención primaria15. Fueron excluidas las mujeres embarazadas, los pacientes con enfermedades terminales, los que recibían de forma crónica tratamiento con esteroides o antipsicóticos y los sujetos institucionalizados. Un total de 1.592 (62,4%) accedieron a participar, de los cuales 1.475 tuvieron una ecografía carotídea disponible y fueron los incluidos en el presente estudio.

Los pacientes fueron citados en ayunas en las Consultas externas del Hospital CarlosIII de Madrid, donde se les realizó anamnesis y exploración física, analítica en ayunas, medición de las medidas antropométricas y ecografía carotídea.

Se consideró que los pacientes eran fumadores si habían fumado regularmente durante los últimos 6meses, independientemente de la cantidad. La presión arterial se midió en 3 ocasiones con una diferencia de 5min entre cada toma, utilizándose como valor la media de las 2 últimas determinaciones.

Se realizó un eco-doppler de ambas carótidas con una sonda de 7,5mHz (Sonosite Micromaxx Ultrasound, Sonosite Inc, Bothell, Wash, EE.UU.). Los pacientes se acostaron en posición supina con el cuello hiperextendido y rotado hacia el lado contrario del examen. Se exploró bilateralmente la presencia de placas en toda la extensión de la carótida común, bulbo carotídeo y carótidas interna y externa. La existencia de placas carotídeas se definió como un engrosamiento focal >1,5mm o un engrosamiento >50% del valor del GIM circundante16. Se obtuvieron imágenes de la pared distal de la arteria carótida común, 1cm previo a la bifurcación, en 3 ángulos de visión distintos. El grosor íntima-media (GIM) se obtuvo mediante un software automático (Sonosite, Sonocalc IMT Software, Sonosite Inc, Bothell, Wash, EE.UU.) como la media del grosor medio y máximo medido en cada uno de los 6 segmentos (3 ángulos distintos en lado derecho e izquierdo).

Análisis estadístico

Las variables cuantitativas se presentan como media y desviación estándar. Las variables cualitativas, como porcentajes. Las comparaciones entre las variables cuantitativas se realizaron mediante ANOVA y las de las cualitativas, mediante el test de la chi cuadrado. Se realizaron análisis de regresión logística por pasos hacia delante para evaluar los factores asociados con la presencia de placas en carótida. Se realizaron análisis de regresión lineal por pasos hacia delante para evaluar los factores asociados con el GIM. En ambos análisis se incluyeron en el modelo las variables con p<0,10 en el análisis bivariado y las clínicamente relevantes, intentando evitar sobreajustes. La magnitud de las asociaciones se expresaron como OR e IC95% para la regresión logística y mediante coeficientes estandarizados para la regresión lineal. Los datos fueron analizados mediante SPSS para Windows, versión 9.0; IBM Corp, Armonk, Nueva York, EE.UU.

Consideraciones éticas

El estudio fue aprobado por el Comité Ético de Investigación Clínica del Hospital Carlos III de Madrid, cumpliendo con la Declaración de Helsinki y las guías internacionales de estudios epidemiológicos (Ginebra, 1991). Todos los participantes firmaron un consentimiento informado.

Resultados

El GIM medio de los 1.475 participantes en el estudio fue de 0,725±0,132mm y el GIM máximo, de 0,868±0,167mm. En los varones fue de 0,752±0,146 y 0,907±0,183mm, y en las mujeres, de 0,703±0,116 y 0,837±0,146mm, respectivamente.

Las características de la población y sus factores de riesgo, globales y de acuerdo a los terciles del GIM medio, pueden verse en la tabla 1. La edad avanzada, el ser varón y la presencia de diversos factores de riesgo se asociaron con un mayor GIM. Los pacientes con mayor GIM recibían con más frecuencia tratamiento con estatinas, lo que motivó los menores niveles de colesterol LDL. Al excluir a los pacientes tratados con estatinas, la concentración de colesterol LDL en función del tercil de GIM medio fue, de menor a mayor, de 139±33, 140±28 y 141±31mg/dl; p=0,912.

Tabla 1.

Características de la población en función de los terciles de GIM medio

  Total (n=1.475)  Tercil 1 (n=492)  Tercil 2 (n=493)  Tercil 3 (n=490)  p lineal 
GIM medio (mm)  0,725±0,132  0,610±0,04  0,700±0,03  0,865±0,13  < 0,0001 
Sexo (% varones)  43,5  33,3  42,5  54,7  < 0,0001 
Edad (años)  62,0±59,4±62,2±64,3±< 0,0001 
Fumador activo (%)  15,9  15  15,2  17,4  0,02 
Nunca fumador (%)  46,8  51,4  45,9  42,9  0,002 
Diabetes (%)  17,3  9,5  16,1  26,3  < 0,0001 
HTA (%)  36,3  23,9  36,8  48,3  < 0,0001 
Tratamiento antihipertensivo (%)  34,9  25,6  35,2  44  < 0,0001 
Tratamiento con estatinas (%)  28  24,1  27,0  32,9  0,002 
Síndrome metabólico (%)  38  27,3  38,2  48,6  < 0,0001 
HBA1c (%)  5,8±0,6  5.7±0,5  5,8±0,6  5,9±0,6  < 0,0001 
Colesterol LDL (mg/dl)  133±34  134±35  132±31  131±35  0,39 
Colesterol HDL (mg/dl)  54±15  57±15  54±15  51±13  < 0,0001 
Colesterol VLDL (mg/dl)  21±12  20±11  21±12  21±12  0,033 
Triglicéridos (mg/dl)  104±66  100±71  106±66  107±59  0,209 
Ácido úrico (mg/dl)  5,3±1,3  5,1±1,3  5,2±1,3  5,5±1,3  < 0,0001 
Índice de masa corporal (kg/m228,4±27,5±28,5±29,2±< 0,0001 
Perímetro cintura (cm)  95,2±12  91,7±13  95,9±12  99,2±12  < 0,0001 
Presión arterial sistólica (mmHg)  125±17  119±16  125±16  131±17  < 0,0001 
Presión arterial diastólica (mmHg)  78±10  76±10  78±10  79±10  < 0,0001 
Filtrado glomerular <60ml/min (%)  1,3  0,8  0,088 
Enfermedad cardiovascular (%)  6,6  4,9  5,3  10,1  0,002 
Pacientes con placas (%)  47  23,7  47  70,7  < 0,0001 

El 47% de los participantes presentaban placas carotídeas: el 17,8% una única placa, el 21,2% entre 2 y 4 placas, y el 8%, 5 o más. En la tabla 2 se pueden observar las características de la población en función del número de placas.

Tabla 2.

Características de la población en función del número de placas en carótidas

  Ninguna (781)  Una (263)  2-4 (313)  ≥ 5 (118)  p lineal 
Sexo (% varones)  33,9  47,3  54,5  70,6  < 0,0001 
Edad (años)  60±63±64±65±< 0,0001 
Fumador activo (%)  12,5  18,7  17,9  26,9  < 0,0001 
Nunca fumador (%)  51,5  48,1  40,1  27,7  < 0,0001 
Diabetes (%)  9,5  15,3  25,6  48,7  < 0,0001 
Hipertensión arterial (%)  25,3  38,2  50,2  64,7  < 0,0001 
Tratamiento antihipertensivo (%)  24,6  35,5  47,8  66,9  < 0,001 
Tratamiento con estatinas (%)  20,3  26,3  38,8  52,9  < 0,0001 
Síndrome metabólico (%)  29,9  41,6  43,9  61,2  < 0,0001 
HBA1c (%)  5,7±0,5  5,8±0,6  5,9±0,6  6,2±0,7  < 0,0001 
Colesterol LDL (mg/dl)  137±32  132±31  129±35  119±42  < 0,0001 
Colesterol HDL (mg/dl)  56±15  53±14  52±14  49±14  < 0,0001 
Colesterol VLDL (mg/dl)  19±11  21±11  22±13  24±13  < 0,0001 
Triglicéridos (mg/dl)  98±66  104±55  113±70  120±64  < 0,0001 
Ácido úrico (mg/dl)  5,0±1,3  5,4±1,3  5,5±1,2  5,8±1,3  < 0,0001 
Índice de masa corporal (kg/m227,8±28,8±28,9±29,5±< 0,0001 
Perímetro cintura (cm)  93±12  97±12  97±11  101±11  < 0,0001 
Presión arterial sistólica (mmHg)  120±16  127±18  132±17  134±16  < 0,0001 
Presión arterial diastólica (mmHg)  76±10  79±10  80±10  79±11  < 0,0001 
Filtrado glomerular < 60ml/min(%)  0,5  0,4  3,5  0,7  < 0,001 
Enfermedad cardiovascular (%)  2,6  6,5  11,4  23,7  < 0,0001 
GIM medio (mm)  0,677±0,09  0,735±0,11  0,774±0,13  0,888±0,22  < 0,0001 
GIM máximo (mm)  0,807±0,11  0,879±0,13  0,932±0,17  1,075±0,28  < 0,0001 

Se realizó un análisis multivariante para conocer los factores que se asociaban con un mayor GIM y con la presencia de placas.

El GIM se asoció de forma directa con la edad, el sexo varón, la presencia de hipertensión, diabetes y tabaquismo activo, los niveles de presión arterial sistólica y la concentración de colesterol LDL. Se asoció de forma inversa con la presión arterial diastólica y las concentraciones de colesterol HDL y triglicéridos (tabla 3). Estas variables explicaron un 19,7% de la variabilidad encontrada en el GIM medio. Los análisis fueron repetidos tanto excluyendo a los pacientes tratados con estatinas, como excluyendo a los pacientes con enfermedad cardiovascular. En ambos análisis no se modificaron los factores de riesgo relacionados con el GIM medio, excepto la concentración de triglicéridos, que quedó fuera del modelo en ambas circunstancias.

Tabla 3.

Análisis de regresión lineal múltiple evaluando los factores que se asocian con el GIM medio

  β  R2 
Edad  0,227  0,284  0,080  0,000 
Sexo  0,104  0,348  0,121  0,000 
Diabetes  0,130  0,385  0,148  0,000 
Presión arterial sistólica  0,219  0,403  0,162  0,000 
Tabaquismo  0,107  0,417  0,174  0,000 
Colesterol HDL  −0,111  0,424  0,180  0,000 
Presión arterial diastólica  −0,124  0,431  0,185  0,001 
Hipertensión arterial  0,082  0,435  0,190  0,002 
Colesterol LDL  0,074  0,440  0,194  0,003 
Triglicéridos  −0,060  0,443  0,197  0,028 

Quedan fuera del modelo el índice de masa corporal, el ácido úrico, el tratamiento con estatinas, el perímetro de cintura, el filtrado glomerular y el síndrome metabólico.

Los factores que se asociaron con el GIM máximo fueron los mismos que los asociados con el GIM medio, explicando en esta ocasión un 19,9% de su variabilidad.

La presencia de placas se asoció de forma directa con la edad, el sexo varón, el tabaquismo, el antecedente de hipertensión arterial y de diabetes, el consumo de estatinas y la presión arterial sistólica, y de forma inversa con la presión arterial diastólica (tabla 4). El colesterol HDL quedó excluido del modelo con una OR de 0,992 (IC95%: 0,982-1,002; p=0,069). Cuando se repitieron los análisis excluyendo a los pacientes tratados con estatinas y a los que presentaban enfermedad cardiovascular, los factores asociados con la presencia de placas fueron los mismos, excepto para la presión arterial diastólica, que salió de ambos modelos.

Tabla 4.

Análisis de regresión logística evaluando los factores que se asocian con la presencia o ausencia de placas en carótidas

Variable  OR  IC 95% 
Sexo varón  1,954  1,522–2,507  0,000 
Fumador activo vs no fumador  2,754  1,922–3,947  0,000 
Exfumador vs no fumador  1,273  0,969–1,671  0,083 
Hipertensión arterial (sí/no)  1,582  1,219–2,051  0,001 
Presión arterial sistólica (por cada mmHg)  1,034  1,021–1,046  0,000 
Presión arterial diastólica (por cada mmHg)  0,979  0,961–0,999  0,035 
Edad (por cada año)  1,079  1,055–1,104  0,000 
Diabetes (sí/no)  1,839  1,312–2,578  0,000 
Tratamiento con estatinas (sí/no)  1,559  1,192–2,041  0,001 

Quedan fuera del modelo el colesterol LDL, el colesterol HDL, el colesterol VLDL, el índice de masa corporal, el ácido úrico y el filtrado glomerular.

Un total de 97 sujetos (6,6%) tenían enfermedad cardiovascular: 52 enfermedad coronaria, 33 enfermedad cerebrovascular y 19 enfermedad arterial periférica. Los pacientes con enfermedad cardiovascular tenían un mayor GIM medio (0,793±0,205 vs 0,720±0,124mm, p<0,0001) y máximo (0,958±0,268 vs 0,861±0,155mm, p<0,0001) que los que no la presentaban. Del mismo modo, el porcentaje de pacientes con placas fue mayor entre los participantes con enfermedad cardiovascular que entre los que no la tenían (79,6% vs 44,7%, p<0,0001).

Los pacientes con placas mantuvieron una mayor prevalencia de enfermedad cardiovascular tras ajustar por edad, sexo, tabaquismo, hipertensión arterial, presión arterial sistólica y diastólica, consumo de estatinas, niveles lipídicos y presencia de diabetes (OR2,40; IC95%: 1,35-4,27, p=0,003). Del mismo modo, la asociación entre GIM medio y enfermedad cardiovascular se mantuvo significativa tras ajustar por todas las variables incluidas en el modelo multivariante (coeficiente beta 0,059, p=0,02).

Discusión

Nuestros resultados demuestran que tanto el GIM medido en arteria carótida común como la presencia de placas carotídeas comparten los mismos factores de riesgo vascular y apoyan la idea de que un GIM engrosado es el paso previo a la aparición de la placa de ateroma17.

Existe una importante controversia sobre la relación existente entre el GIM, la presencia de placas y la predicción del riesgo cardiovascular, probablemente muy influenciado por el lugar de medida del primero. El GIM comprende la capa endotelial, el tejido conectivo y la capa muscular lisa, y es el lugar donde se produce el depósito lipídico en la formación de la placa. Se piensa que el GIM medido a nivel de carótida común es más un marcador de hipertrofia o hiperplasia de la capa muscular, mientras que la medición del GIM a nivel de bulbo y carótida interna, así como la presencia de placas, serían marcadores de arteriosclerosis ya establecida. De hecho, algunos autores han encontrado que los factores de riesgo más relacionados con el GIM en carótida común son la edad y la presión arterial18, los cuales se asocian también de manera más estrecha con el riesgo de ictus. Por el contrario, el GIM medido en bulbo y carótida interna se relacionaría mejor con los factores clásicos de riesgo cardiovascular, la presencia de placas y el riesgo coronario3,14. La medición del GIM en estos lugares es, sin embargo, técnicamente más compleja e implica una mayor variabilidad, lo que la hace menos recomendable en estudios epidemiológicos.

En nuestro estudio, todos los factores de riesgo se relacionaron de forma similar con el GIM y con la presencia de placas. Si bien las variables lipídicas desaparecieron en el modelo predictivo de la placa, lo hicieron rozando la significación estadística, alcanzando OR casi significativos. De hecho, otros estudios que, al igual que el nuestro, han determinado el GIM en carótida común, han encontrado también asociaciones de esta variable con la edad, sexo, tabaquismo, diabetes, presión arterial y colesterol LDL19,20. En estudios que evalúan el impacto de los factores de riesgo sobre el GIM de carótida común, estos tan solo explican un 17% de su variabilidad21, una cifra que se asemeja a la encontrada por nosotros.

El consumo de estatinas se relacionó de forma directa con el GIM en el modelo univariante debido a que su utilización fue mayor en pacientes con diabetes y enfermedad cardiovascular establecida, poblaciones con una mayor prevalencia de GIM engrosado. La relación inversa entre GIM y número de placas con la presión arterial diastólica ha sido encontrada en estudios previos y atribuida a la asociación entre enfermedad vascular y rigidez arterial, la cual se acompaña de incrementos en la presión arterial sistólica y descensos en la presión arterial diastólica22.

El hecho de que el GIM medido en carótida común no haya demostrado mejorar la predicción del riesgo de eventos por encima de los factores de riesgo tradicionales23 no implica que no sea un marcador de arteriosclerosis precoz. Es posible que la aparición de la placa a partir de un GIM engrosado requiera una mayor intensidad de los factores de riesgo, un mayor tiempo de evolución u otros factores adicionales. Una vez que aparece la placa, su asociación con el riesgo de eventos se hace más evidente y permite mejorar la predicción del riesgo aportada por los factores clásicos de riesgo. De hecho, no solo el hecho de existir placas, sino su número, se ha asociado con el riesgo de complicaciones coronarias24. En este sentido, nuestro estudio también ha demostrado que una mayor prevalencia y una mayor intensidad de los factores de riesgo se asocian con un incremento en el número de placas.

Nuestro estudio tiene como limitación el tratarse de un estudio transversal que impide establecer relaciones causales. Sin embargo, ha sido realizado en condiciones muy protocolizadas, por un mismo ecografista y con software automatizado, lo que, a diferencia de algunos estudios previos, ha permitido mediciones muy exactas.

Concluimos que los factores de riesgo asociados con el GIM en carótida común y la presencia de placas son similares, un dato que apoya el continuo entre la hipertrofia de la capa muscular y el desarrollo de arteriosclerosis.

Responsabilidades éticasProtección de personas y animales

Los autores declaran que los procedimientos seguidos se conformaron a las normas éticas del comité de experimentación humana responsable y de acuerdo con la Asociación Médica Mundial y la Declaración de Helsinki.

Confidencialidad de los datos

Los autores declaran que han seguido los protocolos de su centro de trabajo sobre la publicación de datos de pacientes.

Derecho a la privacidad y consentimiento informado

Los autores han obtenido el consentimiento informado de los pacientes y/o sujetos referidos en el artículo. Este documento obra en poder del autor de correspondencia.

Financiación

El estudio ha sido parcialmente financiado por una beca de Novo Nordisk y de la Fundación para el Fomento y Desarrollo de la Investigación Clínica (FYDIC).

Conflicto de intereses

Los autores no tienen ningún conflicto de intereses.

Anexo
Participantes y Grupo ESPREDIA

Los siguientes autores han colaborado en la recogida y análisis de datos:

Carmen de Burgos-Lunar, Paloma Gómez-Campelo, Belén Fernández Puntero, Luís Montesano Sánchez, David Vicent López, Pedro J. Fernández García, Jesús Castro Toro, Vanessa Sánchez Arroyo y Pedro Patrón Barandío.

Agradecemos la colaboración de todos los médicos del grupo ESPREDIA:

Concepción Aguilera Linde (CS Ciudad Periodistas), Álvaro R. Aguirre de Carcer Escolano (CS La Ventilla), Patricio Alonso Sacristán (CS Ciudad Periodistas), M. Jesús Álvarez Otero (CS Dr. Castroviejo), Paloma Arribas Pérez (CS Santa Hortensia), María Luisa Asensio Ruiz (CS Fuentelarreina), Pablo Astorga Díaz (CS Barrio Pilar), Begoña Berriatua Ena (CS Dr. Castroviejo), Ana Isabel Bezos Varela (CS José Marva), María José Calatrava Triguero (CS Ciudad Jardín), Carlos Casanova García (CS Barrio Pilar), Ángeles Conde Llorente (CS Barrio Pilar), Concepción Díaz Laso (CS Fuentelarreina), Emilia Elviro García (CS Ciudad Periodistas), Orlando Enríquez Dueñas (CS Fuentelarreina), María Isabel Ferrer Zapata (CS El Greco), Froilán Antuña (CS Ciudad Periodistas), María Isabel García Lázaro (CS Ciudad Periodistas), María Teresa Gómez Rodríguez (CS Barrio Pilar), África Gómez Lucena (CS La Ventilla), Francisco Herrero Hernández (CS La Ventilla), Rosa Julián Viñals (CS Dr. Castroviejo), Gerardo López Ruiz Ogarrio (CS Barrio Pilar), María del Carmen Lumbreras Manzano (CS José Marva), Sonsoles Paloma Luquero López (CS Ciudad Periodistas), Ana Martínez Cabrera Peláez (CS Barrio Pilar), Montserrat Nieto Candenas (CS La Ventilla), María Alejandra Rabanal Carrera (CS Barrio Pilar), Ángel Castellanos Rodríguez (CS Ciudad Periodistas), Ana López Castellanos (CS La Ventilla), Milagros Velázquez García (CS Barrio Pilar) y Margarita Ruiz Pacheco (CS Dr. Castroviejo).

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Los componentes del Grupo ESPREDIA aparecen el Anexo.

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