El estudio Di@bet.es18 es un estudio de base poblacional, transversal y de ámbito nacional, llevado a cabo en el periodo 2009-2010. Se utilizó un diseño de muestreo por conglomerados (n=100 centros de atención primaria) para seleccionar a los participantes, y se formó una muestra aleatoria representativa de la población española. De los individuos adultos elegibles, el 55,8% acudió para un examen; de ellos, se excluyó al 9,9% según lo establecido en el protocolo (internados, con enfermedad grave y embarazo o parto reciente), con lo que la muestra final fue de 5.072 individuos de edad ≥ 18 años (el 41,6% varones y el 58,4% mujeres). Se seleccionó a los individuos (n=2.310; el 58% mujeres) de edades comprendidas entre 40 y 65 años (la limitación de edad que establece la ecuación SCORE) de la muestra final para la estimación de su RCV (figura 1). El estudio fue aprobado por el Comité de Ética e Investigación Clínica del Hospital Carlos Haya y se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes.

Figura 1.

Diagrama de flujo de los participantes en el estudio. DM: diabetes mellitus; ECV: enfermedad cardiovascular; FGe: filtrado glomerular estimado; FRCV: factor de riesgo cardiovascular; RCV: riesgo cardiovascular; SCORE: Systematic Coronary Risk Evaluation.

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De manera resumida, se invitó a los participantes a acudir a una única visita de examen en su centro de atención primaria de salud. Se obtuvo información aplicando un cuestionario con una entrevista estructurada, seguida de exploración física. Se registraron los antecedentes personales de hipertensión, dislipemia o ECV (coronaria, cerebrovascular o periférica), así como las medicaciones que estaban tomando los participantes19. Se registraron también la edad, el sexo, el nivel de estudios (sin estudios, enseñanza básica, secundaria, formación profesional o universitaria), el estado civil (soltero, divorciado, casado/en pareja o viudo) y el hábito tabáquico. Se evaluó la adherencia a una dieta mediterránea según un método descrito con anterioridad20. La actividad física se estimó con el IPAQ-SF (Short Form del International Physical Activity Questionnaire)21. El peso, la talla y los perímetros de cintura y cadera los determinaron directamente las enfermeras del estudio con métodos estandarizados. Se registró la presión arterial con un dispositivo de determinación de presión arterial (Hem-703C, Omron; Barcelona, España) tras varios minutos de sedestación; se tomó la media de dos determinaciones obtenidas con una separación de 1–2 min entre ellas. Después de la entrevista, se obtuvo una muestra de sangre en ayunas y se llevó a cabo una prueba de sobrecarga oral de glucosa estándar (a los no diabéticos). Se efectuaron determinaciones de las concentraciones séricas de glucosa, triacilgliceroles y colesterol con métodos enzimáticos y del cHDL con un método directo. El colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad (cLDL) se estimó mediante la fórmula de Friedewald. La dislipemia aterogénica se definió por concentraciones de triglicéridos > 150mg/dl y de cHDL < 40mg/dl (varones) y < 45mg/dl (mujeres). Se utilizó la fórmula MDRD (Modification of Diet in Renal Disease) para la estimación del filtrado glomerular.

Se utilizó el enfoque escalonado propuesto por la guía europea de prevención de enfermedad cardiovascular en la práctica clínica para estimar el RCV en nuestra cohorte3. En la figura 1 se presenta el diagrama de flujo de los participantes en el estudio. En primer lugar, se identificó a los individuos con un riesgo a priori muy alto (n=384): diabetes mellitus (n=280), ya fuera conocida (n=177) o por diagnóstico tras las determinaciones en sangre (n=103), con uno o varios FRCV o microalbuminuria (> 20 mg/l), insuficiencia renal crónica con filtrado glomerular estimado ≤ 30ml/min o ECV documentada. Según lo indicado por nuestro cuestionario, hubo 105, 42 y 12 individuos en los que se identificaron enfermedades coronaria, cerebrovascular o vascular periférica respectivamente. En general, 139 participantes (el 6,02% del total, el 3,42% de las mujeres, el 9,63% de los varones) tenían ECV. Esta prevalencia es similar a la descrita en estudios previos realizados en una población con similares franjas de edad (35-64 años) (el 6,4% del total, el 3,9% de las mujeres y el 9,2% de los varones)22. En segundo lugar, se identificó a los individuos con un riesgo a priori alto (n=102): diabetes mellitus (n=48), ya fuera conocida (n=34) o diagnosticada tras las determinaciones en sangre (n=14), sin otros FRCV y sin microalbuminuria; filtrado glomerular estimado entre 30–60ml/min; colesterol total > 8 mmol/l, presión arterial sistólica ≥ 180mmHg o presión arterial diastólica ≥ 110mmHg. Para los demás participantes (n=1.824), se estimó el RCV total con la versión actual de la ecuación SCORE para regiones de riesgo bajo, que incluye el cHDL23. Por último, se definieron las categorías de riesgo muy alto (riesgo a priori muy alto o SCORE ≥ 10%), alto (riesgo a priori alto o SCORE de un 5-10%), moderado (riesgo no alto y SCORE de un 1-5%) y bajo (riesgo no alto y SCORE ≤ 1%). Los objetivos de cLDL en función del RCV estimado se definieron de la siguiente forma: < 130mg/dl en los individuos de riesgo bajo, < 115mg/dl en los de riesgo moderado, < 100mg/dl en los de riesgo alto y < 70mg/dl en los de riesgo muy alto3.

De igual modo, se estimó el RCV mediante la estrategia Framingham-REGICOR5. Con este método, se clasificó a los individuos con ECV documentada como de riesgo muy alto, mientras que a los que tenían una elevación marcada de uno o varios factores de riesgo (colesterol total > 8 mmol/l, presión arterial sistólica ≥ 180mmHg o presión arterial diastólica ≥ 110mmHg) se los consideró de alto riesgo. En los demás casos, el RCV se estimó con la ecuación de Framingham-REGICOR más reciente (que incluye también el cHDL)5, de tal manera que los valores ≥ 15% corresponden a un riesgo muy alto; los del 10-15%, a un riesgo alto; los del 5-10%, a un riesgo moderado, y los < 5%, a un riesgo bajo.

Los datos se presentan en forma de mediana [intervalo intercuartílico] y número (porcentaje), salvo que se indique de otro modo. Para la estimación del RCV total en España, se calcularon las tasas estandarizadas (×100 habitantes) de las categorías de riesgo (bajo, moderado, alto, muy alto) utilizando el método directo descrito por Armitage et al24. Se utilizó la estructura de edades y sexos de la población española (INE [Instituto Nacional de Estadística], 2010) como población estándar. En consecuencia, las tasas ajustadas para edad y sexo son las que se darían si las tasas específicas por edad y sexo observadas en la población del estudio Di@bet.es estuvieran presentes en una población con la distribución de edades y sexos de la población estándar de España (INE, 2010). Se utilizó el coeficiente kappa para examinar la coincidencia entre las dos estrategias de RCV (guía europea de prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica y Framingham-REGICOR) en la clasificación de los participantes en las categorías de riesgo muy alto/alto frente a riesgo no alto (riesgo moderado/bajo). Las diferencias en edad, sexo, variables antropométricas, estilo de vida, variables sociodemográficas, otros FRCV, medicaciones activas utilizadas, parámetros lipídicos y filtrado glomerular estimado entre las diferentes categorías de RCV se evaluaron mediante pruebas de la χ2 o de Kruskal-Wallis según fuera apropiado. Se utilizó un análisis de regresión logística múltiple para investigar los FRCV no incluidos en la ecuación SCORE (es decir, los factores de riesgo no clásicos) que mostraban asociación independiente con el riesgo moderado (frente al riesgo bajo). Dado que la mayoría de estos factores dependen de la edad y el sexo, se construyó un modelo de regresión logística múltiple escalonado con ajustes separados por edad y sexo, con objeto de investigar las variables asociadas a la categoría de riesgo moderado. El rendimiento predictivo de estos modelos se evaluó con el área bajo la curva de características operativas del receptor y la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. El nivel de significación se estableció en un valor de p≤0,05. Los análisis se llevaron a cabo con el programa informático SAS, v.9.2 (SAS Institute Inc.; Cary, North Carolina, Estados Unidos).

En los individuos de 40 a 65 años de edad, el RCV estimado según la guía europea de prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica es principalmente moderado (43,4%; intervalo de confianza del 95% [IC95%], 41,4-45,5), y la prevalencia del riesgo muy alto es > 15% (figura 2). Se observaron diferencias entre los sexos en la ecuación SCORE (p<0,0001). En los varones, un 56 y un 32% se encontraban en las categorías de riesgo moderado y de riesgo alto/muy alto respectivamente. Sin embargo, la mayor parte de las mujeres (55%) estaban en la categoría de riesgo bajo, y solo un 4 y un 10% de ellas tenían un riesgo alto o muy alto respectivamente. Además, la diabetes mellitus explicaba gran parte de las categorías de riesgo alto (25 y 35%) y, sobre todo, muy alto (60 y 69%) en los varones y las mujeres respectivamente.

Figura 2.

Riesgo cardiovascular estimado según la estrategia de la guía europea de prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica en la población de 40 a 65 años de edad ajustado según la estructura de edades y sexos de la población española de ambos sexos (A), los varones (B) y las mujeres (C). Los datos se presentan en forma de porcentaje e intervalo de confianza del 95%.

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Dado que los diabéticos se definen a priori como individuos de riesgo alto/muy alto en la guía europea de prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica, pero no así en el sistema Framingham-REGICOR, que incluye estimaciones del riesgo específicas para estos individuos, se investigó primero la concordancia del riesgo en los individuos con diabetes mellitus5. A los participantes diabéticos (n=331; 14%) se los clasificó en la categoría de riesgo alto (n=48; 15%) o muy alto (n=283; 85%) según la guía europea de prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica y en las categorías de riesgo bajo (n=55; 18%), intermedio (n=130; 43%), alto (n=54; 18%) o muy alto (n=66; 22%) según el Framingham-REGICOR. A continuación, se evaluó la concordancia en los individuos no diabéticos (tablas 1 y 2 del material suplementario) y, dado que uno de los principales objetivos de la estrategia de prevención del RCV es identificar a los individuos de alto riesgo, se dividió a la población no diabética de manera dicotómica: individuos con riesgo alto/muy alto e individuos con riesgo bajo/moderado. Tras excluir a los individuos con diabetes mellitus, hubo una concordancia sustancial (κ=0,77 [0,73-0,82]) entre la estrategia de la guía europea de prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica y la de Framingham-REGICOR (tabla 1). El coeficiente kappa fue ligeramente mayor para la concordancia de la guía europea con el sistema Framingham-REGICOR para las mujeres (κ=0,82 [0,75-0,90]) que para los varones (κ=0,74 [0,67-0,80]) (tabla 1).

Aunque la proporción de individuos en tratamiento con fármacos hipolipemiantes, antihipertensivos y antiagregantes plaquetarios aumentaba con el aumento del riesgo (p<0,0001 en todos los casos), la proporción de los que tenían el cLDL en objetivo o la presión arterial ≤ 140/90mmHg se reducía a medida que aumentaba el riesgo (p<0,0001) (tabla 2). Tan solo el porcentaje de individuos con presión arterial ≤ 140/90mmHg fue superior (p=0,029) entre los individuos de riesgo muy alto en comparación con los de riesgo alto, aun después de introducir un ajuste por la medicación antihipertensiva (p=0,003). Aunque el porcentaje de individuos de riesgo muy alto con cLDL<70mg/dl fue muy bajo, dicha proporción aumentaba al 47% cuando el valor de corte para el cLDL era < 100mg/dl. De igual modo, los individuos de riesgo alto o moderado con cLDL < 130mg/dl fueron el 63 y el 69% respectivamente. Aproximadamente uno de cada tres (28-34%) individuos de las categorías de riesgo moderado, alto y muy alto eran fumadores (tabla 2).

En la tabla 3 se presentan por categorías de RCV la edad, el sexo y varios FRCV tradicionales y no tradicionales (que no forman parte del núcleo básico de la estrategia de estratificación del riesgo). La mayor parte de las variables mostradas en la tabla 3, aunque no todas (p. ej., el sedentarismo y el filtrado glomerular estimado), presentaban diferencias entre los individuos de riesgo bajo y los de riesgo moderado. En un modelo de regresión logística múltiple escalonado, se observó que el índice de masa corporal de las mujeres, la obesidad central de los varones, la presión arterial diastólica, los triglicéridos elevados y la baja adherencia a una dieta mediterránea (en las mujeres) eran factores asociados a la categoría de riesgo moderado (tabla 4). Este modelo tenía un buen ajuste teniendo en cuenta la falta de significación en la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow (p=0,13 y p=0,99 para mujeres y varones respectivamente), y el área bajo la curva de características operativas del receptor (mujeres, 0,96; IC95%, 0,95-0,97; varones, 0,95; IC95%, 0,93-0,97) indicó buena exactitud de los modelos predictivos.

Este estudio tiene diversos puntos fuertes y débiles que deben mencionarse. El principal punto fuerte del estudio es que tuvo como objetivo ser representativo de la totalidad del territorio nacional, que no tuvo limitaciones preespecificadas en cuanto a los criterios de inclusión de los participantes y que tiene en cuenta el cHDL en la estimación del RCV. Sin embargo, el estudio tiene también algunas limitaciones. Dado que el cálculo del riesgo total en la estrategia de la guía europea de prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica se limita en parte (restricción de la ecuación SCORE) a las personas de 40-65 años de edad, los resultados no son representativos del RCV de las personas de más de 65 años. La inclusión de este grupo de más edad habría aumentado el RCV. Además, la información relativa a la ECV, aun cuando se obtuvo aplicando un cuestionario con una entrevista estandarizada y estructurada, fue la aportada por el propio participante: una práctica habitual en los grandes estudios epidemiológicos. Por último, los estudios de base poblacional, aun siendo menos propensos al sesgo de remisión o envío, pueden incluir varias causas inherentes de sesgo de selección y observación, a causa del diseño del estudio, el tipo de muestreo, el porcentaje de participación40 (que fue del 55,8% en el presente estudio) o el sesgo de recuerdo o de entrevistador41.