Más de 11 millones de personas podrían tener que reconsiderar si toman medicamentos para evitar ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares, según una nueva investigación que dice que las directrices actuales sobreestiman el riesgo para algunas personas y lo subestiman para otras, especialmente para los afroamericanos.

En este momento, los médicos pueden consultar una calculadora en línea o que es accesible desde las historias clínicas electrónicas para decidir si los pacientes podrían beneficiarse de la aspirina, las estatinas o de los medicamentos para la presión arterial. Las estimaciones de riesgo a 10 años de sufrir una enfermedad cardiovascular se derivaron en 2013 y fueron respaldadas por el Colegio Americano de Cardiología y la Asociación Estadounidense del Corazón. Se basaron en análisis estadísticos que combinaron datos de grandes estudios como el Framingham Heart Study original, cuyos participantes tenían entre 30 y 62 años en 1948.

Un equipo de Stanford ha creado una nueva calculadora actualizando las fuentes de datos (añadiendo el estudio más reciente, el Jackson Heart Study, y el estudio multiétnico de la aterosclerosis, entre otros) y aplicando nuevos métodos estadísticos. Dicen que sus hallazgos, publicados el lunes en Annals of Internal Medicine, mejoran la exactitud de las estimaciones de riesgo en múltiples poblaciones. También predicen que su calculadora, y otras parecidas, tendrán que actualizarse con el paso del tiempo.

“Creo que este modelo es un paso en la dirección correcta” en comparación con la calculadora de 2013, dijo Nancy Cook, profesora de medicina de Harvard Medical School en el Brigham and Women’s Hospital en Boston que estudia y desarrolla modelos de riesgo, incluyendo el Reynolds Risk Score. “Creo que es un modelo más preciso, mejor calibrado y el riesgo estimado se ajusta mejor al riesgo observado”.

El Dr. Sanjay Basu, profesor asistente de investigación de resultados en atención primaria en Stanford y autor principal del estudio, dijo que se sintió motivado a investigar las pautas que se está utilizando ahora porque no se ajustaban a los pacientes que tenía enfrente, especialmente si eran afroamericanos. Uno de sus pacientes afroamericanos, por ejemplo, un hombre fumador con colesterol alto fue clasificado como de bajo riesgo.

Eso le pareció “extraño” ¿La explicación? Como en los estudios elegidos para el análisis de 2013 había pocos afroamericanos, los métodos estadísticos generalizaron las conclusiones del conjunto de datos para ese pequeño grupo de personas. Esta técnica puede ocasionar errores aleatorios de “sobreajuste”, es decir generalizaciones a partir de poblaciones pequeñas, generando resultados poco probables como pasó con su paciente, dijo Basu.

Para su análisis, Basu y sus colegas de Stanford utilizaron herramientas estadísticas nuevas, que se utilizan en el aprendizaje automático y no suelen usarse en epidemiología: generalmente predicen cómo los consumidores responden a la publicidad o clasifican los videos de YouTube de perros versus lobos, por ejemplo. Basu dijo que el objetivo es el mismo: distinguir las características sutiles y las relaciones, en este caso, medidas clínicas que acarrean un mayor riesgo de ataque cardíaco y accidente cerebrovascular.

Para probar sus métodos, los investigadores crearon dos modelos. En el primero, actualizaron las cohortes que ellos usaron. Las poblaciones eran más diversas racial y étnicamente, y también reflejaban factores que no necesariamente se pueden captar en los análisis de sangre. La nutrición, la actividad física o incluso el ser fumador pasivo pueden afectar el riesgo inicial de enfermedad de una persona, y esto no se reconocía en la década de 1940. Es por eso que las calculadoras de riesgo tienen que irse actualizando.

La actualización de las cohortes, por sí sola, no afectó las estimaciones de riesgo. Pero en su segundo modelo, usaron cohortes actualizadas y métodos estadísticos más nuevos. Esto mostró una mejora sustancial.

¿Cómo sabían que sus estimaciones de riesgo eran mejores? Compararon su segundo modelo de quién estaba en riesgo de ataque cardíaco o accidente cerebrovascular con los datos de los pacientes 10 años más tarde, que muestran si esas personas realmente sufrieron un ataque cardíaco o un derrame cerebral.

El segundo modelo reclasificó correctamente a 13 personas como de bajo riesgo por cada persona que reclasificó incorrectamente. Definieron el “alto riesgo” como una probabilidad anticipada del 7,5% de ataque cardíaco o embolia en los próximos 10 años.

Los investigadores documentaron que su nueva calculadora eliminó las estimaciones “extrañas” entre los afroamericanos que Basu había identificado en su clínica de atención primaria. La calculadora de 2013 cometió errores en ambas direcciones para los afroamericanos con la misma presión arterial, colesterol, edad, sexo, tabaquismo y diabetes que los blancos. A veces predijo que tenían un 70% menos de riesgo de ataque cardíaco o accidente cerebrovascular que los blancos; otras veces encontró un incremento del riesgo del 250%; ambas cifras son biológicamente improbables, dijo Basu.

En su nuevo modelo, menos del 1% de los afroamericanos tenían estimaciones de riesgo tan increíblemente diferentes en comparación con las personas blancas con las mismas características.

Mientras calificaban al nuevo trabajo como estadísticamente sólido, el Dr. Andrew DeFilippis y Patrick Trainor de la Universidad de Louisville también cuestionaron cómo la raza podría cambiar la forma en que los factores de riesgo contribuyen a un ataque cardíaco o un derrame cerebral. En otras palabras, podría haber diferencias genuinas en el riesgo según la raza, pero la nueva calculadora no da cuenta de eso, dijeron.

“Esta pregunta es oportuna porque entre 2000 y 2019 más de la mitad del crecimiento de la población de EE UU se debe al aumento de la población hispana y un 40% de aumento entre los asiáticoestadounidenses”, escribieron en una editorial que se publicó con el estudio de Stanford. “Claramente, necesitamos una herramienta de evaluación de riesgos precisa para estas poblaciones estadounidenses en crecimiento”.

Entonces, ¿qué deben hacer ahora los pacientes y sus médicos?

Primero, el estudio debe ser repetido y evaluado por investigadores independientes, y luego probado en diferentes entornos clínicos, dijo Basu. Aun así, no habrá una decisión única de tratamiento.

“Descubrimos que el riesgo para una persona podría ser mayor de lo que se creía anteriormente y en otros casos podría ser mucho menor”, dijo Basu. “Si bien la elección de la terapia es una decisión personal entre el paciente y su médico, en función de una serie de factores, esa decisión y esa discusión podrían basarse en cálculos de riesgo mucho más precisos”.

El Dr. Donald Lloyd-Jones, presidente del departamento de medicina preventiva de la Universidad Northwestern y copresidente del grupo de trabajo que creó las directrices de riesgo de 2013, dijo que los investigadores de Stanford “aplicaron algunos métodos muy interesantes y nuevos sobre cómo podemos mejorar ecuaciones de riesgo. Y esto es lo que debería suceder “.

En su opinión, cualquier ecuación de riesgo es solo un punto de partida si el puntaje de un paciente es ambiguo. Entonces es cuando hay que hacer otra prueba, dijo, como una tomografía computarizada para revelar los niveles de calcio coronario antes de prescribir una estatina.

“La ecuación de riesgo está ahí para iniciar una conversación, no para tomar una decisión definitiva”, dijo Lloyd-Jones.