Nuevos modelos mejoran la predicción del riesgo de enfermedades cardíacas, especialmente en las mujeres

Nuevos modelos mejoran la predicción del riesgo de enfermedades cardíacas, especialmente en las mujeres

Cuando se trata de cuestiones cardíacas, las enfermedades cardiovasculares están infradiagnosticadas en las mujeres en comparación con los hombres. Un sistema de puntuación popular para estimar la probabilidad de que una persona desarrolle una enfermedad cardiovascular en los próximos 10 años es la puntuación de riesgo de Framingham. Se basa en factores como la edad, el sexo, los niveles de colesterol y la presión arterial.

Investigadores de EE. UU. y Países Bajos han utilizado un gran conjunto de datos para crear modelos de riesgo cardiovascular más precisos que la puntuación de riesgo de Framingham. También cuantificaron el infradiagnóstico de las mujeres en comparación con los hombres. Los resultados fueron publicados enLímites en fisiología.

Hemos descubierto que los criterios neutrales en cuanto al género no son suficientes para diagnosticar a las mujeres. Si se utilizaran criterios específicos de género, este infradiagnóstico sería menos grave. También descubrimos que la mejor prueba para detectar mejor las enfermedades cardiovasculares tanto en hombres como en mujeres es el electrocardiograma (ECG)”.

Skyler St. Pierre, investigadora, Living Matter Lab, Universidad de Stanford

Infradiagnóstico por diferencias cardíacas

Anatómicamente hablando, los corazones femeninos y masculinos son diferentes. Por ejemplo, los corazones femeninos son más pequeños y tienen paredes más delgadas. Sin embargo, los criterios de diagnóstico para ciertas enfermedades cardíacas son los mismos para mujeres y hombres, lo que significa que los corazones de las mujeres deben crecer desproporcionadamente más que los de los hombres antes de que se cumplan los mismos criterios de riesgo.

Cuando los investigadores cuantificaron el subdiagnóstico de las mujeres en comparación con los hombres, descubrieron que el uso de criterios neutrales en cuanto al género da como resultado un subdiagnóstico grave de las pacientes femeninas. "En las mujeres, el bloqueo auriculoventricular (AV) de primer grado, un trastorno que afecta los latidos del corazón, y la miocardiopatía dilatada, una enfermedad del músculo cardíaco, tienen dos y 1,4 veces más probabilidades de ser subdiagnosticados que en los hombres", dijo St. Pierre. También se ha descubierto que las mujeres padecen otras enfermedades cardíacas infradiagnosticadas.

Viejo versus nuevo

Para lograr predicciones más precisas para ambos sexos, los científicos utilizaron cuatro mediciones adicionales no incluidas en la puntuación de riesgo de Framingham: resonancia magnética cardíaca, análisis de ondas de pulso, electrocardiogramas y ecografía carotídea. Utilizaron datos de más de 20.000 personas del Biobanco del Reino Unido (una base de datos biomédica que contiene información de alrededor de medio millón de británicos de 40 años o más) que se habían sometido a estas pruebas.

"Si bien los modelos clínicos tradicionales son fáciles de usar, ahora podemos utilizar el aprendizaje automático para examinar miles de otros factores posibles y encontrar características nuevas y significativas que podrían mejorar significativamente la detección temprana de enfermedades", explicó St. Pierre. Estos métodos no estaban disponibles hace diez años, por lo que escalas de calificación como la puntuación de riesgo de Framingham se utilizan desde hace medio siglo.

Utilizando el aprendizaje automático, los investigadores descubrieron que, de las mediciones probadas, los ECG fueron los más eficaces para mejorar la detección de enfermedades cardiovasculares tanto en hombres como en mujeres. Sin embargo, esto no significa que los factores de riesgo tradicionales no sean herramientas importantes de evaluación de riesgos, dijeron los investigadores. "Sugerimos que los médicos primero evalúen a los pacientes para detectar factores de riesgo tradicionales mediante una encuesta simple y luego realicen un examen secundario mediante ECG para los pacientes con mayor riesgo".

Allanando el camino para la medicina individual

El presente estudio representa un primer paso para reconsiderar los factores de riesgo de enfermedad cardíaca. El uso de nuevas tecnologías es una forma prometedora de mejorar la predicción de riesgos. Sin embargo, el estudio tiene algunas limitaciones que deberían abordarse en el futuro, dijeron los investigadores.

Una de esas limitaciones es el hecho de que el género se trata como una variable binaria en el Biobanco del Reino Unido. Sin embargo, el sexo es intrínsecamente complejo e involucra hormonas, cromosomas y características físicas, todas las cuales pueden caer en algún lugar de un espectro entre el hombre "típico" y la mujer "típica".

Además, la población del estudio eran personas de mediana edad y mayores que residían en el Reino Unido, por lo que es posible que los resultados no sean generalizables a personas de otros orígenes y edades. "Si bien la medicina específica de género es un paso en la dirección correcta, la medicina específica de paciente proporcionaría los mejores resultados para todos", concluyó St. Pierre.

Fuentes: