A medida que la práctica de la medicina se dirige más hacia la prevención y menos al tratamiento de la enfermedad, es fundamental contar con las herramientas precisas para evaluar el riesgo futuro de las poblaciones en las cuales se enfoca este esfuerzo.
El estudio de seguimiento longitudinal más famoso en Cardiología es indudablemente el que se inició en Framingham en 1948; gracias a este se generó la función de riesgo de Framingham, y de manera similar se creó la función de PROCAM en una población masculina alemana.
En este número de la Revista Colombiana de Cardiología, Muñoz et al. reportan los hallazgos encontrados al evaluar la posible aplicabilidad de las funciones de riesgo de Framingham y PROCAM en la población colombiana, con un enfoque similar al de Empana et al., quienes evaluaron estos dos modelos en poblaciones francesas e irlandesas1.
En este análisis de estos modelos hecho por primera vez en una población suramericana, Muñoz et al. encontraron que en pacientes de riesgo bajo e intermedio, el número de eventos cardiovasculares predichos por la función de riesgo de Framingham sobrestimó los observados, mientras que en el de PROCAM se ajustó un poco más a lo visto. Cabe anotar que en este estudio los hallazgos en el grupo de alto riesgo no fueron estadísticamente significativos. Concluyeron que la función de riesgo de Framingham debía usarse con precaución en la población colombiana de riesgo bajo e intermedio, en tanto que la función de riesgo de PROCAM es una mejor opción.
De manera objetiva, conviene tener en cuenta varios aspectos relacionados con este análisis:
- 1.
La población incluida está limitada a un solo centro de atención.
- 2.
El grupo tiene características especiales por el hecho de incluir personal activo o retirado de las fuerzas armadas, tener acceso a atención médica no necesariamente similar al resto de la población del país, bajo predominio de diabetes y tabaquismo, una alta tasa de sobrepeso u obesidad y un alto predominio de población femenina.
- 3.
El análisis se hizo con base en hallazgos históricos y no como resultado de seguimiento activo, hecho que limita la confiabilidad, precisión y cantidad de la información obtenida. Muñoz et al. hicieron un análisis estadístico sofisticado para tratar de compensar estas limitaciones y además la clasificación del riesgo se hizo de manera independiente del hallazgo de eventos clínicos.
No obstante, aunque estas diferencias limiten la posibilidad de generalizar sus hallazgos a toda la población colombiana, no se puede descartar que este estudio realmente exponga el hecho de que haya diferencias entre varios países en materia de riesgo cardiovascular.
Al respecto se han descrito múltiples causas por las cuales un modelo no funciona de modo adecuado en todas las poblaciones, entre ellas diferencias en la carga genética, nivel socioeconómico, hábitos dietéticos o diferencias en los sistemas de salud. Por ejemplo, desde hace algún tiempo se sabe que la incidencia de enfermedad coronaria en poblaciones de origen japonés se duplica cuando miembros de este mismo grupo étnico emigran a los Estados Unidos, incremento que se ha atribuido a cambios en la dieta2.
A pesar de estas limitaciones, este estudio nos lleva a cuestionar si las políticas de salud formuladas deben adherirse a modelos foráneos y si es importante recrear el modelo original haciendo un estudio de seguimiento longitudinal. Este concepto debe servir como motivación para considerar la creación de una cohorte que abarque varias regiones del país, representativo de todos los grupos étnicos y géneros, con acceso a diferentes modelos de prestación de servicios de salud.
La tendencia a enfocar la salud desde un punto de vista preventivo, hace que la evaluación del riesgo a largo plazo determine en qué momento urge hacer mayor hincapié en cambios de estilo de vida o si es necesario iniciar tratamiento médico. Las guías recientes de manejo de hipercolesterolemia son un ejemplo claro: la decisión de comenzar tratamiento con estatinas se basa en la estimación del riesgo del paciente y no exclusivamente en el valor obtenido3.
Sin embargo, mientras no se tenga información más específica respecto a la población colombiana, se continuará con el énfasis en factores de riesgo tradicionales como hipertensión, tabaquismo, dislipidemia, diabetes y obesidad.
De cometer el error de suponer que la población colombiana tiene un riesgo más bajo, es posible que no se preste atención suficiente a los factores tradicionales de riesgo, lo cual a su vez puede llevar a un incremento aún mayor de las tasas de incidencia de enfermedad cardiovascular. Por ejemplo, la expansión de restaurantes de comida rápida basada en el modelo estadounidense, puede tener consecuencias nefastas a largo plazo. Estos efectos se viven a diario en la práctica médica en los Estados Unidos.
De ahí que la aplicación de funciones de riesgo debe ser parte de la evaluación que se les haga a los pacientes. El estudio de Muñoz et al. es importante porque sus hallazgos sugieren que es posible que el modelo PROCAM se ajuste mejor a nuestro ambiente. El modelo Framingham, sin embargo, sigue siendo fundamental en esta evaluación y debe continuar siendo parte de nuestra práctica clínica. Por ende, es fundamental que el prestador de salud esté familiarizado con los diferentes modelos que puedan aplicarse en el momento de tomar una decisión en cuanto al tratamiento de factores de riesgo. Adicionalmente, es pertinente empezar a incorporar aplicaciones digitales, como ASCVD RiskEstimator, disponibles en la página de la Asociación Americana del Corazón, que sirven como complemento tanto en la evaluación del riesgo, como en la toma de decisiones.
La prevención es fundamental en la práctica médica actual y futura. Herramientas como las funciones descritas e idealmente un estudio de la población colombiana a largo plazo, son invaluables para la prevención de la enfermedad cardiovascular en nuestros países en vía de desarrollo.
Conflicto de interesesEl autor declara no tener ningún conflicto de interés.