Una nueva herramienta de predicción de riesgos desarrollada por la Asociación Estadounidense del Corazón (AHA) estimó el riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV) en una cohorte diversa de pacientes con mayor precisión que los modelos actuales, según un estudio reciente publicado en Nature Medicine .
por Melissa Rohman, Universidad Northwestern
La herramienta, llamada ecuaciones de predicción de riesgo de eventos de enfermedad cardiovascular (PREVENT), desarrollada en 2023, podría ayudar a los proveedores de atención médica a identificar con mayor precisión a los pacientes con mayor riesgo de ECV y mejorar los esfuerzos de atención preventiva, según Sadiya Khan, profesora Magerstadt de epidemiología cardiovascular y coautora principal del estudio.
«Evaluar las nuevas ecuaciones PREVENT en una muestra diversa de pacientes es fundamental para brindar a los profesionales de atención primaria y a los cardiólogos una mayor seguridad de que pueden utilizar estas ecuaciones para predecir con precisión el riesgo de ECV de los pacientes, en particular en poblaciones vulnerables», afirmó Khan, quien también es profesor asociado de Ciencias Sociales Médicas en la División de Determinantes de la Salud y de Medicina Preventiva en la División de Epidemiología.
Más de 127 millones de adultos estadounidenses padecieron enfermedades cardiovasculares (ECV) entre 2017 y 2020, según un informe reciente de la Asociación Americana del Corazón. Dada la alta incidencia de ECV, se han desarrollado ecuaciones de predicción del riesgo de ECV para optimizar la atención preventiva y mejorar los resultados de los pacientes, incluyendo, más recientemente, las ecuaciones PREVENT de la AHA, cuyo desarrollo fue liderado por Khan.
Para reconocer que la raza es una construcción social, en lugar de un factor de riesgo biológico, las ecuaciones PREVENT no incluyen la raza como predictor, lo que ha generado inquietudes acerca de que el modelo subestima el riesgo de ECV en grupos de minorías raciales y étnicas, según Khan.
Ha aumentado la conciencia de la raza como constructo social, lo que ha generado debates sobre su papel en los algoritmos clínicos. Por ello, las nuevas ecuaciones PREVENT no incluyeron la raza como predictor. Sin embargo, su eliminación también ha suscitado la preocupación de que pueda subestimar el riesgo en personas con mayor probabilidad de sufrir racismo o discriminación, lo cual aumenta el riesgo de ECV. Por lo tanto, el presente estudio examinó el rendimiento de las ecuaciones PREVENT en una población de veteranos de alto riesgo increíblemente diversa, afirmó Khan.
En el estudio actual, los investigadores utilizaron datos del almacén de datos de la VHA que representan a más de 2,5 millones de veteranos estadounidenses de entre 30 y 79 años sin antecedentes de ECV ni insuficiencia renal. Los pacientes de la cohorte se identificaron con los siguientes grupos raciales y étnicos: asiáticos/nativos hawaianos/isleños del Pacífico, hispanos, negros no hispanos, blancos no hispanos u otros/desconocidos.
Utilizando las ecuaciones PREVENT para calcular el riesgo de ECV de los pacientes a 10 años, los investigadores descubrieron que PREVENT tuvo un desempeño similar en todos los grupos raciales y étnicos y estimó el riesgo de ECV con mayor precisión que las ecuaciones de cohorte agrupadas, que son el estándar clínico actual para la predicción del riesgo de ECV aterosclerótica.Gráficas de calibración de los resultados compuestos predichos y observados. Crédito: Nature Medicine (2025). DOI: 10.1038/s41591-025-03789-2
La raza es un constructo social complejo que a menudo se utiliza como indicador para representar experiencias vividas de racismo y discriminación. Sin embargo, los efectos generalizados del racismo también influyen en factores de riesgo de ECV, como la hipertensión y la diabetes, que se incluyen en las ecuaciones de PREVENT. Por lo tanto, incluso sin considerar la raza en las ecuaciones, PREVENT captura los efectos del racismo en el riesgo de ECV a través de estos factores de riesgo, afirmó Khan.
Según Khan, los hallazgos también respaldan que la raza no es necesaria para una estimación precisa del riesgo de ECV.
«Brindar a una persona una atención clínica diferente en función de su raza es potencialmente perjudicial porque sugiere que la raza es un determinante biológico del riesgo o que existen diferencias en cómo los estadounidenses negros desarrollan enfermedades cardíacas que son inherentes a la identidad racial.
En cambio, es fundamental concienciar sobre el impacto de los factores sociales adversos y el racismo estructural en el desarrollo de factores de riesgo y ECV. Sabemos que los estadounidenses negros tienen mayor probabilidad de padecer hipertensión arterial y diabetes, factores de riesgo clave para la ECV, y que estos factores de riesgo suelen desarrollarse a una edad más temprana, lo que conlleva una mayor carga y una aparición más temprana de la ECV, afirmó Khan.
En general, el modelo PREVENT podría ayudar a los proveedores de atención primaria y a los cardiólogos a identificar con confianza a los pacientes con mayor riesgo de ECV y mejorar las medidas de atención preventiva antes de la aparición de los síntomas, según Khan.
«Si un proveedor de atención médica puede usar modelos como PREVENT para predecir qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar ECV, incluida la insuficiencia cardíaca, entonces puede enfatizar medidas de estilo de vida preventivas, como programas de ejercicio estructurados, o considerar medicamentos como los agonistas del receptor GLP-1 (por ejemplo, semaglutida) de manera más temprana para mejorar potencialmente los resultados cardiovasculares en su paciente», dijo Khan.
Khan afirmó que su equipo continúa estudiando el rendimiento de PREVENT en diferentes entornos, incluyendo entornos globales. También están explorando la eficacia de PREVENT para reducir el riesgo de ECV y estudiando diferentes intervenciones que podrían considerarse según el perfil de riesgo de cada paciente para personalizar la atención.
«Si podemos identificar con precisión a los pacientes que se beneficiarían de intervenciones tempranas, cambios en el estilo de vida o gestión de medicamentos para ayudar a prevenir la aparición de ECV, podremos mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos de atención médica. Los modelos predictivos precisos son una parte invaluable de la medicina preventiva», afirmó Khan.
Más información: Roy O. Mathew et al., Rendimiento de la escala de riesgo PREVENT de la Asociación Americana del Corazón para la predicción del riesgo cardiovascular en una población multiétnica, Nature Medicine (2025). DOI: 10.1038/s41591-025-03789-2
