Modelos matemáticos predictivos de enfermedad coronaria diagnosticada por calcio score

Autores/as

Palabras clave:

calcio score, enfermedad coronaria, factores de riesgo, modelos predictivos

Resumen

Introducción: los factores de riesgo epidemiológicos de la enfermedad coronaria están muy relacionados con la existencia, la evolución y las complicaciones de la enfermedad.
Objetivo: diseñar modelos matemáticos predictivos de la enfermedad arterial coronaria diagnosticada por calcio score a partir de variables epidemiológicas.
Métodos: se realizó un estudio analítico transversal. La población estuvo conformada por 820 pacientes con dolor torácico y calcio score realizado, la muestra (246) fue seleccionada por muestreo probabilístico aleatorio simple. Se empleó la regresión logística a partir de un modelo de regresión logística (mediante la opción paso a paso hacia delante) para cada uno de los cuatro vasos coronarios, cada modelo se ajustó a las variables y seidentificaron las que tienen coeficientes significativamente diferentes de cero (p<0,05) mediante el estadígrafo de Wald. Se estimaron los Odd Ration puntuales y por intervalos de confianza, se realizó validación interna y se exploró el rendimiento a través de la discriminación del modelo con el análisis del área bajo la curva y la calibración a través del estadígrafo Chi cuadrado de Hosmer-Lemeshow.
Resultados: predominaron los mayores 60 años (61,4%), el sexo masculino (65,9%) y la hipertensión arterial (68,7%). Los modelos matemáticos para cada vaso coronario excluyen la variable edad. Son predictores importantes: la diabetes y el hábito de fumar. La técnica de validación interna respalda el buen rendimiento de los modelos matemáticos obtenidos.
Conclusión: el resultado refuerza la necesidad de realizar estudios predictivos que garanticen la estratificación de riesgo cardiovascular mediante calcio score y variables epidemiológicas sobre las que se debe actuar de forma eficaz para mejorar el pronóstico de los pacientes.

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Biografía del autor/a

Elizabet Cristina Cruz Figueroa, Hospital Provincial Psiquiátrico Universitario "Dr. Luis San Juan Pérez"

Especialista de I Grado en Medicina General Integral. Especialista de I Grado en Bioestadística.

Margarita Puerto Díaz, Hospital Provincial Cardiocentro Universitario "Ernesto Guevara"

Especialista de I Grado en Medicina General Integral. Especialista de I Grado en Bioestadística.

Elaine Teresa Gutiérrez Pérez, Hospital Provincial Clínico Quirúrgico Universitario "Arnaldo Milián Castro"

Especialista de I Grado en Medicina General Integral. Especialista de I Grado en Bioestadística. Profesora Auxiliar en la Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara. Investigadora Agregada.

Yunet Hernández Díaz, Hospital Provincial Cardiocentro Universitario "Ernesto Guevara"

Especialista de I Grado en Medicina General Integral. Especialista de I Grado en Bioestadística.

Neisy Pérez Ramos, Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara

Especialista de I Grado en Medicina General Integral. Especialista de I Grado en Histología.

Belkis Yanes Milián, Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara

Especialista de I Grado en Medicina General Integral. Especialista de I Grado en Histología.

Citas

1.Sánchez-Delgado JA, Sánchez-Lara NE. Factores modificables de riesgo coronario y riesgo cardiovascular global. Rev Finlay [Internet]. 2021 [citado 20/01/2023];11(2):152-159. Disponible en:https://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/946

2.Organización Panamericana de la Salud. Las enfermedades cardiovasculares en las Américas: Hoja informativa [Internet]. Washington DC: OPS; 2009 [citado 20/01/2023]. Disponible en: https://www.paho.org/es/documentos/enfermedades-cardiovasculares-americas-hoja-informativa

3.Landrove Rodríguez O, Morejón Giraldoni A, Venero Fernández S, Suárez Medina R, Almaguer López M, Pallarols Mariño E, et al. Enfermedades no transmisibles: factores de riesgo y acciones para su prevención y control en Cuba. Rev Panam Salud Publica [Internet]. 2018 [citado 20/01/2023];42:e23. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6386105/. https://doi.org/10.26633/RPSP.2018.23

4.Lira MT. Estratificación de riesgo cardiovascular: conceptos, análisis crítico, desafíos e historia de su desarrollo en Chile. Rev Méd Clín Las Condes [Internet]. 2022 [citado 20/01/2023];33(5):534-544. Disponible en: https://www.elsevier.es/es-revista-revista-medica-clinica-las-condes-202-articulo-estratificacion-riesgo-cardiovascular-conceptos-analisis-S0716864022001055. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2022.08.003

5.Navarrete Hurtado S, Carvajal Rivera JJ. Tomografía axial computarizada coronaria en la estratificación de riesgo. Rev Colomb Cardiol [Internet]. 2019 [citado 20/01/2023];26(S1):134-141. Disponible en: https://rccardiologia.com/previos/RCC%202019%20Vol.%2026/RCC_2019_26_S1/RCC_2019_26_S1_134-141.pdf. https://doi.org/10.1016/j.rccar.2019.04.007

6.Bitar P, Paolinelli P, Furnaro F. Tomografía computada cardiaca: estado actual. Rev Méd Clín Las Condes [Internet]. 2018 [citado 20/01/2023];29(1):33-43. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0716864018300117. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2017.12.007

7.Paramio Rodríguez A, Letrán Sarria Y, Requesen Gálvez RL, Hernández Navas M. Riesgo cardiovascular global en el consultorio 10 del Policlínico Mártires de Calabazar. Municipio Boyeros. Rev Cuba Cardiol Cir Cardiovasc [Internet]. 2021 [citado 20/01/2023];27(1):e1008. Disponible en: https://revcardiologia.sld.cu/index.php/revcardiologia/article/view/1008/pdf

8.Napoles Lizano ME, Puerto Díaz M, Moro Rodríguez RT, Ricardo Olivera D, Valdés Cantero JL. Factores de riesgos cardiovasculares y calcio score en pacientes con enfermedad arterial periférica. Rev Cuba Cardiol Cir Cardiovasc [Internet]. 2021 [citado 20/01/2023];27(3):e1103. Disponible en: https://revcardiologia.sld.cu/index.php/revcardiologia/article/view/1103/pdf

9.Guilenea FN, Casciaro ME, Pascaner AF, Balla ME, Soulat G, Mousseaux E, et al. Cuantificación del calcio aórtico en imágenes de tomografía usando redes neuronales convolucionales. Rev Argent Ing [Internet]. 2022 [citado 20/01/2023];19(10):102-109. Disponible en: https://confedi.org.ar/wp-content/uploads/2022/06/Articulo12-RADI-19.pdf

10.Michelli B, Bellandi S, Brachetta F, Knott K, Ferreyra K, Alvez A. Utilidad del score de calcio ecocardiográfico como herramienta predictiva de enfermedad coronaria obstructiva. Rev Argent Cardiol [Internet]. 2019 [citado 20/01/2023];87(6):470-473. Disponible en: http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1850-37482019000600470. http://dx.doi.org/10.7775/rac.es.v87.i6.15780

11.Mondeja Contino JR, Chávez González E, Puerto Díaz M, Blay Gómez L. Escala de riesgo y estratificación pronóstica de la cardiopatía isquémica en población adulta [Internet].Convención Internacional de Salud, Cuba Salud 2022. La Habana: MINSAP; 2022 [citado 20/01/2023]. Disponible en: https://convencionsalud.sld.cu/index.php/convencionsalud22/2022/paper/viewFile/417/465

12.Pérez Muñuzuri A, González Juanatey JR, López Otero D, García Campos A, Pérez Muñuzuri V, Otero Cacho A, et al. Tecnología no invasiva para la evaluación del riesgo coronario [Internet]. Santiago de Compostela: Universidad de Santiago de Compostela; 2020 [citado 20/01/2023]. Disponible en: https://www.usc.gal/export9/sites/webinstitucional/en/investigacion/grupos/gfnl/descargas/MedicinaPersonalizada_Cardio-1.pdf

13.Llerena Rojas LR, Peix González A, Valiente Mustelier J. Técnicas de imagen no invasivas en la valoración y la prevención de la enfermedad coronaria. Rev Cuba Cardiol Cir Cardiovasc [Internet]. 2011 [citado 20/01/2023];17(Supl1):47-57. Disponible en: https://revcardiologia.sld.cu/index.php/revcardiologia/article/view/192/132

14.Vega Abascal JB, Piriz Assa A, Nápoles Riaño D. Modelo predictivo de enfermedad cardiovascular basado en inteligencia artificial en la atención primaria de salud. Rev Cubana Med Gen Integr [Internet]. 2023 [citado 14/02/2023];39(3):e2768. Disponible en: https://revmgi.sld.cu/index.php/mgi/article/view/2768/680

15.Rodríguez Perón JM. Capacidad predictiva de un modelo para la estimación del riesgo cardiovascular en la población general [Internet]. CaliMay 2020. I Jornada Científica Virtual. Mayabeque: Facultad de Ciencias Médicas de Mayabeque; 2020 [citado 20/01/2023]. Disponible en: http://www.calimay2020.sld.cu/index.php/calymay/2020/paper/view/46/31

16.Fanego A, Dávalos K, Penayo T, Martínez M, Díaz E. Caracterización clínico-epidemiológica de los pacientes con Síndrome Coronario Agudo hospitalizados en el Servicio de Clínica Médica II del Hospital Central del Instituto de Previsión Social (IPS) entre enero a junio de 2019. Rev Cient Cienc Salud [Internet]. 2020 [citado 20/01/2023];2(2):4-10. Disponible en: http://scielo.iics.una.py/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2664-28912020000200004. https://doi.org/10.53732/rccsalud/02.02.2020.04

17.Shang C, Hernández Véliz D, Ferrer Arrocha M, Alonso Martínez MI, Pérez Assef H. Factores de riesgo cardiovascular en pacientes con infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST. CorSalud [Internet]. 2020 [citado 20/01/2023];12(1):31-37. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2078-71702020000100031

18.Alonso Álvaro L. Estudio de la inercia terapéutica en pacientes con evento cardiovascular [tesis]. Santander: Universidad de Cantabria; 2022 [citado 20/01/2023]. Disponible en: http://hdl.handle.net/10902/25752

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Publicado

2023-11-09

Cómo citar

1.
Cruz Figueroa EC, Puerto Díaz M, Gutiérrez Pérez ET, Hernández Díaz Y, Pérez Ramos N, Yanes Milián B. Modelos matemáticos predictivos de enfermedad coronaria diagnosticada por calcio score. Acta Méd Centro [Internet]. 9 de noviembre de 2023 [citado 27 de junio de 2025];17(4):717-32. Disponible en: https://revactamedicacentro.sld.cu/index.php/amc/article/view/1839

Número

Sección

Artículos Originales