Sesin Bibliogrfica 2273 El sndrome metablico es ms til que la tabla de riesgo Framingham para predec

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Sesión Bibliográfica 2273 El síndrome
metabólico es más útil que la tabla de riesgo
Framingham para predecir la diabetes tipo 2, pero
es inferior en la predicción de riesgo
cardiovascular Wannamethee SG, Shaper AG,
Lennon L, Morris RW. Metabolic syndrome vs
Framingham risk sore for prediction of coronary
heart disease, stroke, and type 2 diabetes
mellitus. Arch Intern Med 2005 165 2644-2650.
Revisado por Ana Mª Costa Alcaraz
(anamc_at_ono.com)Grupo EINA/PV
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• ANTECEDENTES
• Las guías de práctica clínica recomiendan
  utilizar predictores de riesgo, como el síndrome
  metabólico (SM) o tabla de riesgo Framingham
  (FRS), para identificar a la población en la que
  hay que modificar factores. El SM, según la
  definición propuesta por el ATP III, se basa en
  obesidad abdominal, hipertrigliceridemia,
  colesterol-HDL lt 40 en hombre o 50 en mujeres,
  presión arterial (PA) gt130/85, glucemia basal
  gt110 (1). La FRS está calculada sobre los datos
  de una cohorte poblacional (2).

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• PREGUNTA CLÍNICA
• Qué predice mejor el riesgo cardiovascular, el
  síndrome metabólico o la tabla de riesgo
  Framingham?

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• POBLACIÓN ESTUDIADA Y AMBITO DEL ESTUDIO
• Varones (n 5.128), entre 40 y 59 años de
  edad, sin antecedentes de enfermedad
  cardiovascular (coronaria o accidente vascular
  cerebral) ni de diabetes mellitus tipo 2,
  atendidos por médicos generales de 24 pueblos
  ingleses.

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• DISEÑO DEL ESTUDIO Y VALIDEZ
• Estudio prospectivo de cohortes, con
  seguimiento de 20 años. Se definió SM como la
  presencia de tres o más anomalías metabólicas,
  según los criterios modificados del ATP III. Se
  aplicó un modelo de regresión de Cox para
  calcular los riesgos relativos (RR) y se
  calcularon curvas ROC para determinar la
  capacidad predictiva de la FRS frente al SM.

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• EFECTOS MÁS IMPORTANTES MEDIDOS
• Riesgo de desarrollar enfermedad coronaria
  (EC), accidente vascular cerebral (ACV) o
  diabetes mellitus tipo 2 (DM2), según la
  presencia o no de SM al inicio del estudio.
  Riesgo de desarrollar cualquiera de estas
  enfermedades, según el número de factores
  asociados.

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• RESULTADOS PRINCIPALES
• Los hombres con SM al inicio del estudio
  mostraron mayor riesgo de desarrollar cualquiera
  de las enfermedades estudiadas, comparado con los
  que no tenían SM (riesgo relativo RR de EC
  1,64 IC del 95 1,41 a 1,90. RR de ACV 1,61
  IC del 95 1,26 a 2,06. RR de DM2 3,57, IC del
  95 2,83 a 4,50). La probabilidad de desarrollar
  enfermedad cardiovascular o DM2 en los 20 años de
  seguimiento aumentó desde un 11,9 en los que no
  tenían factores, hasta un 31,2 en los que tenían
  tres factores y un 40,8 en los que tenían cuatro
  o más alteraciones.

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• RESULTADOS PRINCIPALES (cont.)
• La FRS fue mejor predictor de EC y de ACV que el
  SM, pero fue peor predictor de DM2. Las áreas
  bajo la curva de la FRS, comparada con el número
  de anomalías metabólicas, fueron 0,68 frente a
  0,59 para ECV, 0,60 frente a 0,70 para DM2 y 0,66
  frente a 0,55 para ACV (p lt 0,001 en los tres
  casos).

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• CONFLICTOS DE INTERÉS
• No informados.

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• RECOMENDACIONES PARA LA PRÁCTICA
• Conclusión
• La presencia de SM sirve para predecir
  enfermedad cardiovascular, pero es mejor
  predictor de DM2. La tabla de riesgo Framingham
  es mejor predictor de riesgo cardiovascular que
  el síndrome metabólico.

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• RECOMENDACIONES PARA LA PRÁCTICA (cont.)
• Comentario
• Los resultados de esta investigación son
  consistentes con anteriores que demuestran la
  mayor utilidad del SM respecto a la FRS para
  predecir DM2, y su inferioridad a la hora de
  predecir EC y ACV (3). Sin embargo, el SM puede
  aplicarse, como primera aproximación, para
  valorar el riesgo cardiovascular y es de más
  fácil manejo que la FRS. REGICOR (4) es una
  adaptación de la FRS a la población española que,
  como otras de la cuenca mediterránea, tiene menor
  riesgo cardiovascular que la población
  anglosajona.

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• RECOMENDACIONES PARA LA PRÁCTICA (cont.)
• Comentario
• Sin embargo, incluso esta tabla adaptada hay que
  manejarla con cierta prudencia dada la
  variabilidad en mortalidad cardiovascular entre
  las diferentes zonas geográficas dentro del país
  (5).

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• REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
• 1.Expert Panel on Detection, Evaluation, and
  Treatment of High Blood Cholesterol in Adults.
  Executive summary of the Third Report of the
  National Cholesterol Education Program (NCEP)
  Expert Panel on Detection, Evaluation, and
  Treatment of High Blood Cholesterol in Adults
  (Adult Treatment Panel III). JAMA.
  20012852486-97.
• 2.Anderson KM, Wilson PW, Odell PM, Kannel WB.
  An updated coronary risk profile. A statement for
  health professionals. Circulation. 199183
  356-62.

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• REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS (cont.)
• 3.McNeill AM, Rosamond WD, Girman CJ, et al. The
  metabolic syndrome and 11-year risk of incident
  cardiovascular disease in the Atherosclerosis
  Risk in Communities Study. Diabetes Care.
  200528385-90.
• 4.Cristobal J, Lago F, de la Fuente J,
  Gonzalez-Juanatey JR, Vazquez-Belles P, Vila M.
  Comparación de estimaciones de riesgo coronarias
  sacadas usando el Framingham y ecuaciones
  REGICOR. Rev Esp Cardiol. 200558910-5.

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• REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS (cont.)
• 5.Marrugat J, Fiol M, Sala J, Tormo MJ, Segura
  A, Muñiz J, et al. Variabilidad geográfica en
  España en las tasas de incidencia y mortalidad
  poblacionales por infarto agudo de miocardio en
  el Estudio IBERICA. Rev Esp Cardiol. 200053 Supl
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