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Objetivos
Validar externamente los modelos de predicción SCORE2, la ecuación de cohorte agrupada (PCE) de la AHA/ACC, la escala de riesgo de Framingham (FRS), la escala de riesgo INTERHEART no realizada en laboratorio (NL-IHRS), Globorisk-LAC y la OMS, y comparar su capacidad de discriminación y calibración.
Métodos y resultados
Validación en personas de 40 a 69 años con al menos 10 años de seguimiento y sin uso basal de estatinas ni enfermedades cardiovasculares del estudio de cohorte prospectivo de Epidemiología Urbana Rural Prospectiva (PURE)-Colombia. Para la discriminación, se utilizaron y compararon el estadístico C y las curvas de características operativas del receptor con el área bajo la curva integrada (AUCi). Para la calibración, se utilizó el método de tiempo hasta el evento suavizado, seleccionando un factor de recalibración basado en el índice de calibración integrado (ICI). En el NL-IHRS, se utilizaron regresiones lineales. En 3802 participantes (59,1 % mujeres), el riesgo basal osciló entre el 4,8 % (mujeres SCORE2) y el 55,7 % (NL-IHRS). Tras un seguimiento medio de 13,2 años, se notificaron 234 eventos (4,8 casos por 1000 personas-año). El estadístico C osciló entre 0,637 (0,601–0,672) en NL-IHRS y 0,767 (0,657–0,877) en AHA/ACC PCE. La discriminación fue similar entre AUCi. En mujeres, se observó una mayor sobrepredicción en Globorisk-LAC (61 %) y OMS (59 %). En hombres, se observó una mayor sobrepredicción en FRS (72 %) y AHA/ACC PCE (71 %). Las sobrestimaciones se corrigieron después de multiplicarlas por un factor derivado del ICI.
Conclusión
Seis modelos de predicción presentaron una capacidad de discriminación similar, lo que justifica su uso tras la multiplicación por un factor de corrección. Si no se dispone de análisis de sangre, la NL-IHRS es una opción razonable. Nuestros resultados sugieren que estos modelos podrían utilizarse en otros países de Latinoamérica tras corregir las sobreestimaciones con un factor de multiplicación.