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SEC 2020 - El e-Congreso de la Salud Cardiovascular
28-31 October 2020
List of sessions


Introducción
Dr. Héctor Bueno
Presidente del Comité Científico del Congreso

Comité ejecutivo
Comité de evaluadores
Listado de sesiones
Índice de autores

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Introducción
Dr. Héctor Bueno
Presidente del Comité Científico del Congreso

Comité ejecutivo
Comité de evaluadores
Listado de sesiones
Índice de autores

Communication
4003. Novedades de impacto en los factores de riesgo cardiovascular
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4003-5 - EL RASTREO MASIVO DE DATOS ES UNA TÉCNICA ÚTIL EN EL SCREENING DE PACIENTES CON HIPERCOLESTEROLEMIA FAMILIAR

Alberto Zamora Cervantes1, Guillem Paluzie Ávila2, Joan García-Vilches2, Andrés Acosta Peña2, Ricard Monraba Cabot2, Oriol Alonso Gisbert2, Ana Inés Méndez Martínez2, Hada Iglesias López2, Pedro Miguel Pereira Fernandes2, Angels García Flores1, Agnès Rivera Austrui1, Ana García-Hinojo1, Mercè Blázquez Llistosella1, María del Carmen Nogales Nieves1, Pere Comas Casanova1, Alberto de Luis Sánchez3, Nuria Plana Gil4 y Luis Masana4

1Corporació de Salut del Maresme i la Selva, Hospital de Blanes, Blanes. 2Corporació de Salut del Maresme i la Selva, Hospital Sant Jaume de Calella. 3Corporació de Salut del Maresme i la Selva, Hospital Sant Jaume de Calella, Barcelona. 4Unidad de Lípidos y Arteriosclerosis, Departamento de Medicina Interna, Hospital Universitario San Joan de Reus, IISPV, Universidad Rovira i Virgili, CIBERDEM, Reus.

Introducción y objetivos: La hipercolesterolemia familiar (HF) es el trastorno genético autosómico dominante más común con una prevalencia en torno a 1/250 y afecta a alrededor de 30 millones de sujetos en todo el mundo. La prevalencia de HF es 10 veces mayor en aquellos con cardiopatía isquémica (CI) y 20 veces mayor en aquellos con CI prematura. La HF es un problema de salud pública que se encuentra infradiagnosticado e infra-tratado. El rastreo masivo de datos puede ser útil para mejorar la tasa de detección de pacientes con HF.

Métodos: Población a estudio: residentes en la zona sanitaria de cobertura, mayores de 8 años de edad y que se hayan realizado una analítica de laboratorio con determinación del Colesterol de baja densidad (C-LDL) entre el 1 de enero de 2010 y el 31 de diciembre de 2019. Criterios de inclusión: edad > 8 años y al menos una determinación de C-LDL basal. Criterios de exclusión: diagnóstico de síndrome nefrótico o hipotiroidismo o Triglicéridos > 400 mg/dL. Criterio fenotipo HF (HF-P) en base a C-LDL basal: (C-LDL ≥ 150 y edad < 18) o (C-LDL ≥ 230 y edad ≥ 18 y edad < 30) o (C-LDL ≥ 238 y edad ≥ 30). En la población analizada se estima que hay unos 780 pacientes con HF, de estos 240 sujetos serían menores 18 años. La tasa de detección de pacientes HF en la zona se sitúa en torno al 12%. El presente proyecto ha sido aprobado por el CEIM del centro.

Resultados: Se incluyen 539,890 analíticas correspondientes a 288.469 pacientes. Tras la aplicación de los criterios de inclusión y exclusión se detectan 9.661 pacientes < 18 años y 99.667 ≥ 18 años. Del total de pacientes seleccionados 840 cumplen criterios de HF-P, de los cuales 178 serían < 18 años. El 9% de los pacientes con HF-P presentaban antecedente de enfermedad cardiovascular. En el seguimiento a 10 años del total de pacientes con HF-P se observa una mortalidad del 17%. El C-LDL medio en la última analítica registrada fue de 190 (95,8) mg/dL en adultos y 215 (39,4) mg/dl en < 18 años. Tras distribuir los pacientes con HF-P vivos a diciembre del 2019 por médico responsable de la atención directa se obtiene una ratio de 7,44 (2-16) pacientes con HF-P/médico.

Conclusiones: El análisis masivo de registros clínicos puede ser una herramienta eficaz y fácilmente aplicable en la práctica clínica como screening inicial en pacientes con HF.

Idiomas
Revista Española de Cardiología (English Edition)

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