Existen modelos de predicción de riesgo cardiovascular en población general, pero no se ha estudiado de modo específico la predicción del riesgo de las mujeres posmenopáusicas. El objetivo de este estudio es conocer los hábitos de vida y las enfermedades crónicas asociados con mayor riesgo cardiovascular en mujeres menopáusicas, así como construir una escala de riesgo.
MétodosEstudio de cohortes retrospectivo de base poblacional cuya fuente de datos es la Encuesta Nacional de Salud de España de 2011. Se incluyó a mujeres de edad ≥ 50 años. Se recogieron las características que mejor definían los hábitos de vida de las mujeres del estudio, así como su estado de salud y los antecedentes médicos declarados por ellas en el momento de la encuesta. Se realizó seguimiento de la mortalidad de las mujeres del estudio desde 2011 hasta 2017.
ResultadosSe incluyó a 5.953 mujeres con una media de edad de 66,4±11,4 años. La incidencia de mortalidad cardiovascular en el periodo de seguimiento fue del 4%. Se relacionaron con la mortalidad cardiovascular el consumo de verduras menor de 1 vez/semana (HR=1,758), el tabaquismo (HR=1,816) el exceso de horas de sueño (≥ 9 h/día, HR=1,809) o tener actividad principal diaria sentada la mayor parte del tiempo (HR=2,757). El modelo predictivo presenta un estadístico C «sincero» en muestra de prueba de 0,8407 (IC95%, 0,8025-0,8789).
ConclusionesHábitos de vida como el consumo de verduras, la actividad principal diaria, las horas de sueño o el tabaquismo son factores de riesgo de mortalidad cardiovascular de gran relevancia entre las mujeres menopáusicas. Se aporta una sencilla escala de riesgo autorreferida a 6 años con elevada capacidad predictiva.
There are models for cardiovascular risk prediction in the general population, but the prediction of risk in postmenopausal women has not been specifically studied. This study aimed to determine the association of lifestyle habits and chronic diseases with cardiovascular risk in menopausal women, as well as to build a risk scale.
MethodsRetrospective population-based cohort study using data from the 2011 National Health Survey of Spain as a data source, Women ≥ 50 years were included. The characteristics that best defined the life habits of the study women were collected, as well as their health status and self-reported medical history at the time of the survey. Follow-up data on all-cause mortality were obtained from participants from 2011 to 2017.
ResultsA total of 5953 women ≥ 50 years of age were included, with a mean age of 66.4 ± 11.4 years. The incidence of cardiovascular mortality in the follow-up period was 4%. Vegetable consumption less than 1 time/week (HR, 1.758), smoking (HR, 1.816) or excess hours of sleep (≥ 9h/day, HR, 1.809), or o have main daily activity sitting most of the time (HR, 2.757) were related to cardiovascular mortality. The predictive model presents an honest C-index in test sample of 0.8407 (95%CI, 0.8025-0.8789).
ConclusionsLife habits such as the consumption of vegetables, daily main activity, sleeping hours or smoking are risk factors for cardiovascular mortality of great relevance among menopausal women. A simple 6-year self-reported risk scale with high predictive capacity is provided.
Full English text available from:www.revespcardiol.org/en
La enfermedad cardiovascular (ECV) es la principal causa de morbilidad y mortalidad en todo el mundo1. Existen guías para la prevención primaria de ECV cuyo objetivo es establecer recomendaciones para disminuir este riesgo2. Sin embargo, hay marcadas diferencias entre sexos3. En Estados Unidos, entre 2013 y 2016, la prevalencia de ECV fue menor en las mujeres premenopáusicas que en los varones de la misma edad, pero superó la de estos después de la menopausia4 e incluso fue superior en mujeres con menopausia precoz5. Un aspecto de preocupación es que, además, exista desigualdad por sexo. Dado que su presentación clínica es diferente, a menudo se retrasa el diagnóstico y, por ende, el tratamiento de la población femenina. Como consecuencia, las mujeres pueden llegar a tener peor pronóstico que los varones6.
Existen multitud de modelos de predicción de riesgo cardiovascular en población general7. Aunque la mayoría no valora las particularidades de las mujeres, existen algunos modelos en población norteamericana que han incluido predictores específicos femeninos8,9.
Estudios previos demuestran que la diabetes es un factor determinante, que puede incrementar en la mujer el riesgo de cardiopatía isquémica un 58% y la mortalidad por otras causas un 13% respecto al varón10. Del mismo modo, la hiperlipemia en las posmenopáusicas se asociaría con mayor riesgo de ECV11, mientras que otros elementos de riesgo clásicos como el hábito tabáquico y el consumo de alcohol no muestran resultados cardiovasculares claros en las posmenopáusicas12. Factores como la obesidad13 y el sedentarismo pueden aumentar el riesgo de ECV, incluso la probabilidad de que las posmenopáusicas tengan una tasa más alta de hospitalización por insuficiencia cardiaca14.
El objetivo del presente estudio es conocer, con base en una encuesta nacional de salud de una población representativa en España, los hábitos de vida y las enfermedades crónicas asociados con mayor riesgo cardiovascular en las mujeres en edad menopáusica, así como construir una escala de riesgo de fácil aplicación con datos declarados.
MÉTODOSSe trata de un estudio observacional de cohortes retrospectivo de base poblacional cuya fuente de datos es la Encuesta Nacional de Salud de España de 2011 (ENSE11), realizada por el Instituto Nacional de Estadística (INE) entre julio de 2011 y junio de 2012, mediante un diseño muestral complejo trietápico estratificado, y representando a todos los residentes en España mayores de 18 años. Este estudio se llevó a cabo cumpliendo con las recomendaciones de la Declaración de Helsinki y fue aprobado por la Oficina de Investigación Responsable de la Universidad Miguel Hernández.
En el presente estudio se incluyó a mujeres de edad ≥ 50 años y se excluyó a las que presentaban valores perdidos en alguna de las variables a estudio. Se recogieron las características sociodemográficas y las características de la población de estudio que mejor definían los hábitos de vida de estas mujeres, así como su estado de salud y los antecedentes médicos comunicados por ellas en el momento de la encuesta, y se realizó seguimiento de la mortalidad de las mujeres del estudio de 2011 hasta 2017 (6 años). Para ello, el INE realizó el cruce probabilístico de la ENSE11 con la base nacional de defunciones por causa de muerte. El objetivo de este estudio es la muerte por enfermedad del sistema circulatorio (código I00-I99 de la décima edición de la Clasificación Internacional de Enfermedades [CIE-10]) y muerte por otras causas.
Se extrajo la siguiente información de la ENSE11 como variables de exposición en este estudio:
- •
Variables sociodemográficas: edad, comunidad autónoma de residencia, clase social basada en la ocupación de la persona de referencia15, país de nacimiento, estado civil, nivel de estudios e ingresos mensuales netos en el hogar.
- •
Variables de hábitos de vida: consumo de tabaco, frecuencia de exposición a ambientes de humo, consumo de alcohol, horas de sueño diarias, tipo de actividad física que realiza en la actividad principal, frecuencia de actividad física en tiempo libre, consumo de fruta, consumo de verdura, consumo de legumbres, consumo de lácteos, consumo de dulces, consumo de comida rápida e higiene dental.
- •
Estado de salud: índice de masa corporal (IMC), uso de audífono, enfermedad crónica o de larga duración, curso o antecedente de hipertensión arterial, infarto de miocardio, otras enfermedades del corazón, varices, artrosis, dolor cervical crónico, dolor lumbar crónico, alergia, asma, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, diabetes mellitus, úlcera de estómago, incontinencia urinaria, colesterol alto, cataratas, problemas crónicos de la piel, estreñimiento, cirrosis, migraña, hemorroides, osteoporosis, problemas de tiroides, ictus, tumores malignos, depresión crónica, ansiedad crónica o lesiones permanentes causados por un accidente y salud mental.
- •
Salud autopercibida y calidad de vida relacionada con la salud: estado de salud percibido en los últimos 12 meses, estado de salud mediante la escala visual analógica (EVA) del cuestionario de calidad de vida EQ-5D-5L y limitación en las actividades de la vida diaria por problema de salud durante al menos los últimos 6 meses.
- •
Utilización de servicios sanitarios: ingreso hospitalario en los últimos 12 meses, ingreso en hospital de día en los últimos 12 meses, atención en urgencias en los últimos 12 meses, atención en consulta de atención primaria en el último mes, atención en consulta de especialista en el último mes, atención en consulta de fisioterapia en el último año, atención en consulta de psicología en el último año, radiografías en el último año, tomografías computarizadas o escáneres en el último año, ecografías en el último año, resonancias magnéticas en el último año y vacunación contra la gripe en la última campaña.
Las opciones de respuesta de cada una de las variables del estudio se muestran en «Métodos» del material adicional.
Análisis estadísticoSe realizó un análisis descriptivo de todas las variables mediante el cálculo de frecuencias de las cualitativas. Se analizaron los factores asociados con la incidencia de mortalidad cardiovascular mediante tablas de contingencia aplicando la prueba de la χ2. Para estimar las magnitudes de los riesgos de mortalidad cardiovascular a 6 años, se ajustaron modelos multivariantes de Cox de riesgos competitivos entre la mortalidad cardiovascular y la mortalidad por otras causas con el enfoque de Putter et al.16 aplicado por Moore17. Se estimaron las hazard ratio (HR) y sus intervalos de confianza del 95% (IC95%). Para llegar a un modelo óptimo basado en el principio de parsimonia, se realizó una selección de variables por pasos adelante basado en el criterio de información de Akaike. Se comprobó la hipótesis de riesgos proporcionales del modelo, así como la bondad de ajuste mediante la prueba del cociente de verosimilitud (LRT). Como indicador de la capacidad predictiva del modelo, se calcularon el C-index y su IC95%. El modelo se construyó en una muestra aleatoria de puesta a prueba compuesta por el 70% de la muestra original, y se realizó la validación en la muestra aleatoria de testing, con el 30% del tamaño original. A partir del modelo óptimo, se construyó una escala de puntuaciones de riesgo de mortalidad cardiovascular a 6 años siguiendo el enfoque descrito por Sullivan et al.18. Para obtener estimaciones representativas de la población española, se tuvo en cuenta el muestreo complejo utilizando como factor de ponderación el factor de elevación de la encuesta dividido por su media, con lo que se obtuvieron ponderaciones centradas en su media19. Los análisis se realizaron mediante el programa R v.4.0.2.
RESULTADOSDe los 21.007 individuos encuestados en la ENSE11, se incluyó a 6.223 mujeres mayores de 50 años; de estas, se excluyó a 270 (4,3%) por valores perdidos y quedó un total de 5.953 mujeres para el análisis. La media de edad de las mujeres incluidas en el estudio fue 66,4±11,4 (intervalo, 50-103) años. La tabla 1 muestra la frecuencia de cada una de las categorías de respuesta a los factores de exposición relacionados con hábitos de vida y de las afecciones crónicas relacionadas con la ECV de las mujeres incluidas en el estudio, así como la tasa de incidencia acumulada de mortalidad cardiovascular y mortalidad por otras causas. La incidencia de mortalidad cardiovascular estimada en el periodo de seguimiento de 6 años fue del 4% (n=239), y la incidencia de mortalidad por otras causas, del 7% (n=419). La media de edad a la muerte cardiovascular fue de 83,5±8,6 años y por otras causas, 78,6±10,8 años. La tabla 1 del material adicional muestra las tasas de incidencia acumulada de mortalidad cardiovascular y mortalidad por otras causas según las características sociodemográficas de las mujeres, otras enfermedades crónicas, la salud autopercibida, la calidad de vida y la utilización de los servicios sanitarios. La puntuación media de la EVA del estado de salud de las mujeres incluidas en el estudio fue de 67,5±20,9 (50,3±21,9 en mortalidad cardiovascular y 52,2±23,0 en mortalidad por otras causas).
Tasas de incidencia acumulada de mortalidad cardiovascular y mortalidad por otras causas según hábitos de vida y enfermedades crónicas
| Total | Vivas | Mortalidad cardiovascular | Mortalidad otras causas | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| n | % | n | % | n | % | n | % | p | |
| Índice de masa corporal | <0,001 | ||||||||
| Normal | 1.983 | 33,3 | 1.814 | 91,5 | 54 | 2,7 | 115 | 5,8 | |
| Sobrepeso | 1.874 | 31,5 | 1.713 | 91,4 | 56 | 3,0 | 105 | 5,6 | |
| Obesidad | 1.189 | 20,0 | 1.060 | 89,1 | 49 | 4,1 | 80 | 6,8 | |
| NS/NC | 907 | 15,2 | 709 | 78,1 | 80 | 8,8 | 118 | 13,0 | |
| Tabaquismo | <0,001 | ||||||||
| Nunca | 4.497 | 75,5 | 3.897 | 86,6 | 227 | 5,0 | 374 | 8,3 | |
| Exfumadora | 693 | 11,6 | 663 | 95,7 | 9 | 1,3 | 21 | 3,0 | |
| Fumadora | 763 | 12,8 | 735 | 96,5 | 3 | 0,4 | 24 | 3,1 | |
| Ambiente de humo | <0,001 | ||||||||
| Nunca | 5.033 | 84,5 | 4.426 | 87,9 | 220 | 4,4 | 387 | 7,7 | |
| <1 h/día | 370 | 6,2 | 346 | 93,4 | 10 | 2,6 | 15 | 3,9 | |
| > 1 h/día | 550 | 9,2 | 523 | 95,2 | 9 | 1,7 | 17 | 3,1 | |
| Alcohol | <0,001 | ||||||||
| No bebe | 4.231 | 71,1 | 3.663 | 86,6 | 205 | 4,9 | 363 | 8,6 | |
| CMDS ≤ 20 g | 1.549 | 26,0 | 1464 | 94,5 | 32 | 2,1 | 53 | 3,4 | |
| CMDS> 20 g | 173 | 2,9 | 169 | 97,4 | 1 | 0,8 | 3 | 1,9 | |
| Horas de sueño | <0,001 | ||||||||
| > 9 h/día | 386 | 6,5 | 247 | 64,0 | 64 | 16,6 | 75 | 19,4 | |
| 7-9 h/día | 3619 | 60,8 | 3.324 | 91,8 | 105 | 2,9 | 191 | 5,3 | |
| <7 h/día | 1.948 | 32,7 | 1.725 | 88,6 | 70 | 3,6 | 153 | 7,8 | |
| Actividad principal diaria | <0,001 | ||||||||
| Sentada la mayor parte | 2.339 | 39,3 | 1.815 | 77,6 | 200 | 8,5 | 323 | 13,8 | |
| De pie la mayor parte | 3.124 | 52,5 | 3.002 | 96,1 | 36 | 1,2 | 86 | 2,7 | |
| Caminando-tareas de fuerza | 490 | 8,2 | 478 | 97,6 | 2 | 0,5 | 9 | 1,9 | |
| Actividad física en tiempo libre | <0,001 | ||||||||
| Sedentaria | 3.025 | 50,8 | 2.498 | 82,6 | 208 | 6,9 | 319 | 10,5 | |
| Actividad ocasional | 2358 | 39,6 | 2.244 | 95,2 | 29 | 1,2 | 85 | 3,6 | |
| Actividad frecuente | 306 | 5,1 | 298 | 97,5 | 2 | 0,6 | 6 | 1,9 | |
| Entrenamiento deportivo | 265 | 4,4 | 256 | 96,6 | 1 | 0,3 | 8 | 3,1 | |
| Consumo de fruta | 0,229 | ||||||||
| A diario | 4.591 | 77,1 | 4.104 | 89,4 | 173 | 3,8 | 314 | 6,8 | |
| > 3 veces/semana | 772 | 13,0 | 678 | 87,8 | 32 | 4,2 | 62 | 8,1 | |
| 1-2 veces/semana | 370 | 6,2 | 325 | 87,9 | 19 | 5,0 | 26 | 7,1 | |
| <1 vez/semana | 219 | 3,7 | 188 | 86,0 | 15 | 6,7 | 16 | 7,3 | |
| Consumo de verduras | <0,001 | ||||||||
| A diario | 3.366 | 56,5 | 3.037 | 90,2 | 119 | 3,5 | 210 | 6,2 | |
| > 3 veces/semana | 1.906 | 32,0 | 1.687 | 88,5 | 79 | 4,1 | 141 | 7,4 | |
| 1-2 veces/semana | 516 | 8,7 | 448 | 86,7 | 26 | 5,0 | 43 | 8,3 | |
| <1 vez/semana | 164 | 2,8 | 124 | 75,5 | 15 | 9,1 | 25 | 15,4 | |
| Consumo de legumbres | 0,004 | ||||||||
| A diario | 91 | 1,5 | 85 | 92,6 | 1 | 0,7 | 6 | 6,6 | |
| > 3 veces/semana | 1.383 | 23,2 | 1.213 | 87,7 | 62 | 4,5 | 108 | 7,8 | |
| 1-2 veces/semana | 3.608 | 60,6 | 3.240 | 89,8 | 130 | 3,6 | 239 | 6,6 | |
| <1 vez/semana | 698 | 11,7 | 620 | 88,8 | 31 | 4,4 | 47 | 6,7 | |
| Nunca/casi nunca | 172 | 2,9 | 138 | 80,2 | 15 | 8,8 | 19 | 11,0 | |
| Consumo de lácteos | 0,336 | ||||||||
| A diario | 5.204 | 87,4 | 4.630 | 89,0 | 208 | 4,0 | 365 | 7,0 | |
| > 3 veces/semana | 340 | 5,7 | 304 | 89,4 | 17 | 4,9 | 20 | 5,8 | |
| 1-2 veces/semana | 159 | 2,7 | 147 | 92,4 | 3 | 1,6 | 10 | 6,0 | |
| <1 vez/semana | 97 | 1,6 | 86 | 89,0 | 2 | 2,5 | 8 | 8,6 | |
| Nunca/casi nunca | 154 | 2,6 | 128 | 83,6 | 9 | 6,0 | 16 | 10,4 | |
| Consumo de dulces | 0,009 | ||||||||
| A diario | 1.607 | 27,0 | 1.395 | 86,8 | 78 | 4,8 | 134 | 8,3 | |
| > 3 veces/semana | 747 | 12,6 | 662 | 88,6 | 31 | 4,1 | 54 | 7,3 | |
| 1-2 veces/semana | 942 | 15,8 | 854 | 90,7 | 31 | 3,3 | 57 | 6,0 | |
| <1 vez/semana | 1.070 | 18,0 | 982 | 91,8 | 30 | 2,8 | 57 | 5,4 | |
| Nunca/casi nunca | 1.586 | 26,6 | 1.402 | 88,4 | 69 | 4,3 | 116 | 7,3 | |
| Consumode comida rápida | <0,001 | ||||||||
| > 3 veces/semana | 76 | 1,3 | 68 | 88,7 | 3 | 3,3 | 6 | 8,0 | |
| 1-2 veces/semana | 357 | 6,0 | 330 | 92,3 | 6 | 1,6 | 22 | 6,1 | |
| <1 vez/semana | 904 | 15,2 | 855 | 94,6 | 14 | 1,5 | 35 | 3,9 | |
| Nunca/casi nunca | 4.615 | 77,5 | 4.042 | 87,6 | 217 | 4,7 | 355 | 7,7 | |
| Higiene dental | <0,001 | ||||||||
| ≥ 3 veces/día | 2.201 | 37,0 | 2.067 | 93,9 | 51 | 2,3 | 83 | 3,7 | |
| 2 veces/día | 1.985 | 33,3 | 1.811 | 91,2 | 57 | 2,9 | 117 | 5,9 | |
| 1 vez/día | 1.207 | 20,3 | 1.030 | 85,3 | 63 | 5,3 | 114 | 9,4 | |
| Nunca/ocasionalmente | 561 | 9,4 | 388 | 69,2 | 67 | 12,0 | 105 | 18,7 | |
| Enfermedad crónica | <0,001 | ||||||||
| No | 2.016 | 33,9 | 1.901 | 94,3 | 38 | 1,9 | 77 | 3,8 | |
| Sí | 3.937 | 66,1 | 3.395 | 86,2 | 201 | 5,1 | 342 | 8,7 | |
| Hipertensión arterial | <0,001 | ||||||||
| No | 3.438 | 57,7 | 3.167 | 92,1 | 78 | 2,3 | 193 | 5,6 | |
| Sí | 2.515 | 42,3 | 2.129 | 84,6 | 161 | 6,4 | 225 | 9,0 | |
| Infarto agudo de miocardio | <0,001 | ||||||||
| No | 5.804 | 97,5 | 5.194 | 89,5 | 218 | 3,8 | 392 | 6,8 | |
| Sí | 149 | 2,5 | 102 | 68,2 | 21 | 14,0 | 27 | 17,8 | |
| Otras enfermedades del corazón | <0,001 | ||||||||
| No | 5.269 | 88,5 | 4.794 | 91,0 | 147 | 2,8 | 328 | 6,2 | |
| Sí | 684 | 11,5 | 502 | 73,3 | 92 | 13,5 | 90 | 13,2 | |
| Diabetes mellitus | <0,001 | ||||||||
| No | 5.110 | 85,8 | 4.640 | 90,8 | 162 | 3,2 | 308 | 6,0 | |
| Sí | 843 | 14,2 | 656 | 77,9 | 76 | 9,1 | 110 | 13,1 | |
| Colesterol alto | 0,070 | ||||||||
| No | 3.937 | 66,1 | 3.483 | 88,5 | 157 | 4,0 | 298 | 7,6 | |
| Sí | 2.016 | 33,9 | 1.813 | 89,9 | 82 | 4,1 | 120 | 6,0 | |
| Ictus | <0,001 | ||||||||
| No | 5.835 | 98,0 | 5.227 | 89,6 | 215 | 3,7 | 393 | 6,7 | |
| Sí | 118 | 2,0 | 68 | 58,0 | 24 | 20,4 | 25 | 21,5 | |
CMDS: consumo medio diario semanal; NS/NC: no sabe/no contesta.
La tabla 2 muestra el modelo multivariante de Cox para mortalidad cardiovascular teniendo en cuenta los riesgos competitivos de otras causas de muerte y todas las variables del estudio. El modelo se construyó sobre una muestra aleatoria de 4.204 mujeres (71%) y se validó en 1.749 (29%). Se muestra el riesgo de mortalidad cardiovascular (HR) según cada categoría de respuesta de los factores predictores. Se observa que el factor que más riesgo significativo de mortalidad cardiovascular aportaba es estar sentada la mayor parte del día como actividad principal diaria (HR=2,757) respecto a caminar y tareas de esfuerzo. En segundo lugar se sitúa el tabaquismo activo (HR=1,816) respecto a no haber fumado nunca. En tercer lugar, dormir más de 9 h diarias (HR=1,809) respecto a dormir entre 7 y 9 h. Le sigue consumir verduras menos de 1 vez por semana (HR=1,758) respecto al consumo diario. Por último, haber tenido algún ingreso hospitalario en el último año (HR=1,700). En cuanto a las enfermedades crónicas, solo mostraron capacidad predictiva independiente de mortalidad cardiovascular la diabetes mellitus (HR=1,522) y el colesterol alto. El IMC no aportó capacidad predictiva independiente en presencia de las demás variables. En la última fila de la tabla 2 se observa que existe una interacción significativa entre la edad y la muerte por otras causas, de forma que el HR es la diferencia del efecto de la edad entre mortalidad cardiovascular y mortalidad por otras causas. Por tanto, el riesgo de muerte por otras causas era 0,955 veces el riesgo de muerte por causas cardiovasculares, es decir, la edad aportaba ligeramente más riesgo de muerte cardiovascular que por otras causas. El modelo se ajusta bien a los datos (LRT=1.072,6; p <0,001), cumple con la hipótesis de riesgos proporcionales (p=0,257) y presenta una capacidad predictiva alta en la muestra de validación, con C=0,8407 (IC95%, 0,8025-0,8789).
Modelo multivariante de Cox para mortalidad cardiovascular teniendo en cuenta los riesgos competitivos de otras causas de muerte
| β | EE | HR (IC95%) | p | |
|---|---|---|---|---|
| Edad (años) | 0,131 | 0,011 | 1,140 (1,116-1,165) | <0,001 |
| EQ-5D-EVA | –0,012 | 0,003 | 0,988 (0,982-0,993) | <0,001 |
| IMC | ||||
| Normal | 0 | 1 | ||
| Sobrepeso | –0,177 | 0,162 | 0,837 (0,61-1,15) | 0,275 |
| Obesidad | 0,011 | 0,174 | 1,011 (0,719-1,421) | 0,951 |
| NS/NC | 0,097 | 0,149 | 1,102 (0,823-1,475) | 0,514 |
| Tabaquismo | ||||
| Nunca | 0 | 1 | ||
| Exfumadora | 0,272 | 0,275 | 1,313 (0,766-2,251) | 0,321 |
| Fumadora | 0,597 | 0,280 | 1,816 (1,049-3,145) | 0,033 |
| Sueño | ||||
| 7-9 h/día | 0 | 1 | ||
| > 9 h/día | 0,593 | 0,157 | 1,809 (1,33-2,461) | <0,001 |
| <7 h/día | 0,235 | 0,121 | 1,265 (0,998-1,604) | 0,053 |
| Actividad principal diaria | ||||
| Caminando-tareas de esfuerzo | 0 | 1 | ||
| De pie la mayor parte | 0,280 | 0,458 | 1,323 (0,539-3,245) | 0,542 |
| Sentado la mayor parte | 1,014 | 0,467 | 2,757 (1,104-6,885) | 0,030 |
| Consumo de verduras | ||||
| A diario | 0 | 1 | ||
| > 3 veces/semana | 0,074 | 0,125 | 1,077 (0,843-1,376) | 0,551 |
| 1-2 veces/semana | 0,073 | 0,186 | 1,076 (0,747-1,549) | 0,694 |
| <1 vez/semana | 0,564 | 0,220 | 1,758 (1,143-2,707) | 0,010 |
| DM | ||||
| Sí | 0,420 | 0,126 | 1,522 (1,189-1,949) | 0,001 |
| Colesterol alto | ||||
| Sí | –0,315 | 0,114 | 0,730 (0,584-0,912) | 0,006 |
| Ingreso hospitalario último año | ||||
| Sí | 0,531 | 0,140 | 1,700 (1,292-2,237) | <0,001 |
| Edad*otras causas | –0,046 | 0,012 | 0,955 (0,933-0,978) | <0,001 |
DM: diabetes mellitus; EE: error estándar; EQ-5D-EVA: escala visual analógica del EQ-5D-5L; HR: hazard ratio; IC95%: intervalo de confianza del 95%; IMC: índice de masa corporal; NS/NC: no sabe/no contesta.
Interacción con muerte por otras causas.
Muestra train, n=4.204; muertes de causa cardiovascular, n=177; muertes por otras causas, n=348; likelihood ratio test (χ2=1.072,6; p <0,001); C-index=0,8656 (IC95%, 0,8472-0,8840); test de riesgos proporcionales, p=0,257.
Validación en muestra testing (n=1.749); C-index «honesto»=0,8407 (IC95%, 0,8025-0,8789).
Con base en los datos obtenidos en el modelo multivariante, se asignó una puntuación a cada factor de riesgo y se construyó una escala de riesgo cardiovascular para mujeres teniendo en cuenta sus hábitos de vida y sus enfermedades crónicas (tabla 3). Puesto que el IMC y el colesterol alto no alcanzaban a aportar puntuaciones de riesgo, no se incluyeron en la escala de riesgo. La suma de puntos de cada uno de los factores predictores refleja la probabilidad de mortalidad cardiovascular a 6 años (tabla 4). Por ejemplo, para una mujer de 85 años (5 puntos) con salud autopercibida hoy de 80 (0 puntos), fumadora (1 punto), que duerme una media de 8 h (0 puntos), pasa la mayor parte de su día sentada (2 puntos) y consume verdura 3 veces por semana (0 puntos), sin diabetes (0 puntos) y que ha tenido un ingreso hospitalario en el último año (1 punto) suma un total de 9 puntos, que corresponde a un riesgo de mortalidad por causas cardiovasculares en los próximos 6 años del 33%. La figura 1 muestra la curva de riesgo según la suma de puntuaciones.
Escala de riesgo para cada categoría de los factores predictores resultantes del modelo multivariante
| Factor de riesgo | Categorías | Puntos |
|---|---|---|
| Edad (años) | 50-54 | –2 |
| 55-59 | –1 | |
| 60-64 | 0 | |
| 65-69 | 1 | |
| 70-74 | 2 | |
| 75-79 | 3 | |
| 80-84 | 4 | |
| 85-89 | 5 | |
| 90-94 | 6 | |
| 95-99 | 7 | |
| 100-105 | 8 | |
| EQ-5D-EVA (0-100) | 0-24 | 1 |
| 25-49 | 0 | |
| 50-74 | 0 | |
| 75-100 | 0 | |
| Tabaco | Nunca ha fumado | 0 |
| Exfumadora | 0 | |
| Fumadora | 1 | |
| Horas de sueño | ≤ 9 h /día | 0 |
| > 9 h / día | 1 | |
| Actividad principal diaria | Caminando-tareas esfuerzo | 0 |
| De pie mayor parte | 0 | |
| Sentado mayor parte | 2 | |
| Consumo de verduras | A diario | 0 |
| ≥ 3 veces/semana | 0 | |
| 1-2 veces/semana | 0 | |
| <1 vez/semana | 1 | |
| Diabetes | No | 0 |
| Sí | 1 | |
| Ingreso hospitalario en el último año | No | 0 |
| Sí | 1 |
EQ-5D-EVA: escala visual analógica del EQ-5D-5L
El presente estudio muestra que los hábitos de vida guardan una relación estrecha con la mortalidad cardiovascular de las mujeres en edad menopáusica. Factores como el consumo de verduras, la actividad física, el hábito tabáquico y las horas de sueño tienen tanto peso o más que las enfermedades crónicas o los factores de riesgo cardiovascular clásicos. Se presenta una sencilla escala de riesgo autorreferida a 6 años con elevada capacidad predictiva.
Prevalencia de factores de riesgoCabe destacar la prevalencia de factores de riesgo en la población de estudio, con cifras de hasta el 42% de hipertensión arterial, el 14% de diabetes y el 34% de hipercolesterolemia. Los programas de incentivación de dietas cardiosaludables, ejercicio físico y evitación del abuso de tabaco o alcohol tienen mucho margen de mejora. La proporción de mujeres sedentarias no parece que cambie significativamente entre países de diferentes entornos geográficos, socioculturales o económicos, con cifras de sedentarismo del 58% en Bangladesh20, el 55% en India21 y el 51,9% en Camerún22, similares al 51% de nuestro medio.
ObesidadLa relación entre el peso y la ECV en mujeres posmenopáusicas se ha analizado en numerosos estudios. Se ha postulado que es la obesidad abdominal, y no la total, la que se asocia con la insulinodependencia y la aparición de diabetes y ECV23; precisamente es el inicio de la posmenopausia un factor que predispone a la distribución central de la obesidad. La conjunción de edad, menopausia y obesidad central se ha asociado con la acumulación de factores de riesgo cardiovascular clásicos como hipertensión arterial, dislipemia o diabetes13. Al igual que pasa en otros contextos como la insuficiencia cardiaca, el ictus o la fibrilación auricular, la obesidad valorada por IMC se comporta como un factor protector24,25.
DietaSe ha demostrado que los fitoestrógenos, unos componentes difenólicos abundantes en frutas y verduras, contrarrestan los efectos antiestrogénicos de la posmenopausia26, por lo que podrían ser especialmente beneficiosos en una población como la estudiada. Estudios de investigación básica han demostrado posibles mecanismos que justifiquen estos beneficios: afinidad por receptores estrogénicos, propiedades antioxidantes, efectos antiangiogénicos y antiproliferativos27. Se ha demostrado que el consumo de proteínas de origen vegetal en lugar de las de origen animal reduce el colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad y los triglicéridos28. A diferencia de otras estrategias para reducir el riesgo cardiovascular de las mujeres posmenopáusicas, el consumo de verduras se asocia con una reducción simultánea del riesgo de cáncer de mama27. En el presente estudio el consumo de verduras se comporta como la variable modificable con más peso en la mortalidad cardiovascular y total.
Actividad físicaEstá demostrado que el ejercicio físico reduce el riesgo cardiovascular tanto en población general como en mujeres posmenopáusicas29. En particular, los elevados niveles de sedentarismo de las mujeres se consideran uno de los elementos causales del incremento de ECV respecto a los varones30. En el presente estudio se ha podido discriminar a las mujeres que practicaban ejercicio físico como afición de aquellas que tenían el ejercicio físico integrado en su actividad diaria, ya fuera laboral «reconocida» o no reconocida. La actividad física ligada a la ocupación principal diaria presentó relación estrecha con una reducción de la mortalidad cardiovascular, mientras que la practicada durante el ocio no presentó relación independiente.
Si bien se ha demostrado en múltiples estudios que la actividad física no laboral reduce el riesgo cardiovascular, muy raramente se ha ajustado por la actividad física realizada durante la ocupación principal de las pacientes. Pensamos que estos novedosos resultados se justifican por las siguientes razones: el ejercicio físico practicado en la ocupación principal del individuo asegura muchas más horas y durante muchos más años que el ocio, que suele limitarse a una horquilla entre 30 y 120min diarios de 2 a 5 días por semana. Cuando la actividad física se ha valorado en función de las horas diarias de sedentarismo, se ha comprobado que existe una relación directa entre el número de horas estando sentada o tumbada y la incidencia de ECV14. Muchos de los estudios que demuestran los beneficios de los programas de ejercicio físico se realizaron en muestras de pacientes obesas y sedentarias20, pero este efecto podría diluirse en mujeres con gran actividad física diaria. En estudios transversales que han valorado el efecto del ejercicio físico en mujeres posmenopáusicas, se ha demostrado que la reducción de la asociación entre los factores de riesgo y la ECV es inversa y proporcional a la actividad física, con mayores reducciones a mayor cantidad de ejercicio20. Por lo tanto, no sorprende encontrar que el ejercicio físico de ocio sea de gran importancia para las mujeres sedentarias, pero el efecto se diluye en mujeres que tienen la actividad física integrada en su rutina diaria.
Horas de sueñoLa asociación del exceso o el déficit de horas de sueño diario con la ECV ya se ha descrito en estudios previos31, pero nunca se había centrado en una población de mujeres posmenopáusicas. Aunque las causas de dicha asociación no están aclaradas, hay indicios de que la predisposición genética31, la coexistencia con factores de riesgo como la dislipemia y el escaso ejercicio físico32 pueden justificar este incremento del riesgo cardiovascular. Además, se ha demostrado una especial predisposición a eventos adversos coronarios33.
Factores de riesgo clásicos no relevantes en la población de estudioLa hipercolesterolemia es un reconocido factor de riesgo cardiovascular que en nuestra población se ha comportado como factor protector. Atribuimos estos resultados a los siguientes elementos: al tratarse de una encuesta sobre hábitos de vida y no disponer de los valores de lípidos, una proporción importante de mujeres con diagnóstico de hipercolesterolemia estarán recibiendo tratamiento farmacológico con estatinas, fármacos que han demostrado una sólida protección cardiovascular; por otro lado, existe una estrecha asociación del consumo de frutas y verduras y el ejercicio físico con las cifras de colesterol, y en estudios de experimentación básica se ha demostrado que el consumo de frutas y verduras reduce la ateroesclerosis asociada con la concentración sérica de colesterol34; además, como en otros estudios con variables autopercibidas, existe el riesgo de infradiagnóstico.
Escala de riesgo cardiovascular según estilo de vidaEl uso de escalas de riesgo se ha postulado con la doble intención de identificar a los sujetos con mayor riesgo cardiovascular y concienciar y motivar a pacientes y profesionales a cumplir el tratamiento prescrito. Aunque las escalas de riesgo existentes ajustan los datos para varones y mujeres, se trata de un mero ajuste cuantitativo pero, a diferencia de la del presente estudio, no son escalas realizadas directamente de una población de mujeres en edad menopáusica. Los resultados del presente estudio han permitido la creación de una escala específica, de fácil uso y directamente aplicable a mujeres posmenopáusicas. Con 6 puntos o más en la escala de riesgo, el riesgo de mortalidad cardiovascular supera el 5%, y sube de forma muy acusada a partir de 7 puntos (figura 1). Al evaluar el riesgo de mortalidad cardiovascular prematura (la que ocurre antes de los 74 años), se aprecia que la edad aporta hasta 2 puntos. Basta con no fumar, tener cierta actividad física diaria y una dieta rica en verduras para no sobrepasar el 5% de riesgo de mortalidad cardiovascular prematura.
Limitaciones y fortalezasDebemos reconocer una serie de limitaciones. Por su naturaleza observacional y retrospectiva, este estudio no permite la adjudicación de la relación causa-efecto de sus hallazgos y no se puede excluir la presencia de sesgos de selección y exclusión. Aunque se ha realizado un análisis multivariado, no se puede excluir por completo los posibles efectos de variables confusoras. Asimismo puede haber variables no medidas en la encuesta que sean predictoras de riesgo cardiovascular y no se hayan tenido en cuenta. Como fortaleza del estudio, cabe mencionar que la cohorte y las estimaciones son representativas de la población de mujeres mayores de 50 años residentes en España en 2011 debido al diseño muestral complejo tenido en cuenta en los análisis.
CONCLUSIONESEl riesgo cardiovascular de las mujeres en edad menopáusica depende en gran medida de sus hábitos de vida. Aspectos como el consumo de verduras y la actividad física tienen gran importancia, pero otros factores de gran relevancia en varones, como la hipercolesterolemia o la obesidad, pierden su valor pronóstico en las mujeres posmenopáusicas.
FINANCIACIÓNNo se ha recibido financiación para realizar este estudio.
CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORESJ.A. Quesada, V. Bertomeu-González, J.M. Ruiz-Nodar, A. López-Pineda y F. Sánchez-Ferrer han contribuido en el diseño del estudio. J.A. Quesada ha realizado la solicitud de datos y el análisis estadístico. J.A. Quesada, V. Bertomeu-González, J.M. Ruiz-Nodar, A. López-Pineda y F. Sánchez-Ferrer han contribuido en la interpretación de los datos. J.A. Quesada, V. Bertomeu-González, J.M. Ruiz-Nodar, A. López-Pineda y F. Sánchez-Ferrer han contribuido en la redacción del manuscrito. Todos los autores han aprobado la versión definitiva de este manuscrito.
CONFLICTO DE INTERESESNinguno.
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La enfermedad cardiovascular es la principal causa de morbilidad y mortalidad en todo el mundo, con marcadas diferencias entre sexos. La prevalencia de enfermedad cardiovascular es menor en las mujeres premenopáusicas que en los varones de la misma edad, pero estas cifras se invierten en la posmenopausia.
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Existen multitud de modelos de predicción de riesgo cardiovascular en población general, pero no se ha estudiado de forma específica la predicción del riesgo en las mujeres postmenopáusicas.
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El riesgo cardiovascular de las mujeres postmenopáusicas depende en gran medida de sus hábitos de vida. El consumo de verduras, la actividad física, el hábito tabáquico y las horas de sueño tienen tanto peso o más que las enfermedades crónicas o los factores de riesgo cardiovascular clásicos. Se aporta una sencilla escala de riesgo autorreferida a 6 años con elevada capacidad predictiva.
Se puede consultar material adicional a este artículo en su versión electrónica disponible en https://doi.org/10.1016/j.recesp.2021.08.008.
