Introducción
Dr. Juan José Gómez Doblas
Presidente del Comité Científico del Congreso
Vicepresidente de la SEC
Comités ejecutivo, organizador y científico
Comité de evaluadores
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Índice de autores
Introducción y objetivos: La cardiopatía isquémica (CI) es la principal causa de muerte a nivel mundial. Su causa fundamental es la arterioesclerosis, y es importante controlar la dislipemia para reducir el riesgo cardiovascular (RCV). Dentro de las determinaciones analíticas habituales se utilizan índices aterogénicos (IA), que son cocientes entre distintas fracciones de lípidos. Pese a su popularidad, hay escasa evidencia sobre su rendimiento diagnóstico. En los últimos años se le está dando mayor importancia al riesgo residual inflamatorio (RRI), medido con la proteína C reactiva ultrasensible (PCR-us) como marcador de inflamación crónica de bajo grado. El incluir parámetros que midan el RRI junto a los IA podría incrementar el valor diagnóstico de estas pruebas. El objetivo de este estudio fue evaluar la capacidad de predicción de enfermedad arterial coronaria (EAC) de un nuevo IA calculado mediante la ratio entre PCR-us y colesterol unido a lipoproteínas de alta densidad (HDL-C).
Métodos: Se incluyeron en el estudio 105 pacientes sin historia de enfermedad cardiovascular (ECV) y con ingreso hospitalario por sospecha de CI. Se realizó una analítica con perfil lipídico y PCR-us durante el ingreso y una prueba anatómica para valoración del árbol coronario (angiotomografía computarizada o coronariografía). El nuevo IA se estableció como el cociente entre la PCR-us en mg/dl (multiplicado por 100) y valor de HDL-C en mg/dl. Se comparó con los IA tradicionales de Castelli I y II, y el índice aterogénico del plasma. La curva ROC determinó que el punto de corte óptimo del nuevo IA fue valor = 1 con un área bajo la curva de 0,727(IC95% 0,63-0,83, p < 0,001).
Resultados: La edad media fue de 53,21 ± 7,23 años. 54 pacientes (51,4% del total) tenían EAC significativa. Al comparar los IA, la ratio PCR·100/HDL mostró los valores más elevados de sensibilidad y especificidad (0,81 y 0,67, respectivamente) en comparación con los IA tradicionales. Además fue el único predictor de EAC en regresión logística binaria tanto al considerar sus valores de forma cuantitativa como categórica, con OR 1,74 (IC95% 1,11-2,73, p = 0,016) y OR 6,70 (IC95% 2,58-17,43, p < 0,001).
Predicción de enfermedad arterial coronaria significativa según los diferentes IA |
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Índices aterogénicos como variables cuantitativas |
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Índices aterogénicos |
OR (IC95%) |
p de significación estadística |
Índice PCR × 100/HDL |
1,74 (1,11-2,73) |
p = 0,016 |
Índice Castelli I |
1,10 (0,36-3,34) |
p = 0,869 |
Índice Castelli II |
0,90 (0,28-2,85) |
p = 0,856 |
Índice aterogénico del plasma log (TG/HDL) |
5,14 (0,47-56,16) |
p = 0,180 |
Índices aterogénicos como variables categóricas |
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Índices aterogénicos |
OR (IC95%) |
P de significación estadística |
Índice PCR × 100/HDL |
6,71 (2,58-17,43) |
p ≤ 0,001 |
Índice Castelli I |
0,89 (0,21-3,78) |
p = 0,873 |
Índice Castelli II |
1,31 (0,38-4,53) |
p = 0,673 |
Índice aterogénico del plasma log (TG/HDL) |
2,16 (0,55-8,52) |
p = 0,272 |
LDL: lipoproteína de baja densidad; HDL: lipoproteína de alta densidad; TG: triglicéridos; PCR: proteína C reactiva. |
Conclusiones: Incluir parámetros de RRI con el nuevo IA PCR·100/HDL mejora el rendimiento diagnóstico para la detección de EAC, en comparación con IA clásicos, en una población española de pacientes sin ECV previa e ingresados por sospecha de CI.