{"id":203964,"date":"2026-05-08T13:28:03","date_gmt":"2026-05-08T12:28:03","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-estudio-valida-en-64-millones-de-personas-dos-algoritmos-que-predicen-el-riesgo-cardiovascular\/"},"modified":"2026-05-08T13:28:03","modified_gmt":"2026-05-08T12:28:03","slug":"un-estudio-valida-en-64-millones-de-personas-dos-algoritmos-que-predicen-el-riesgo-cardiovascular","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-estudio-valida-en-64-millones-de-personas-dos-algoritmos-que-predicen-el-riesgo-cardiovascular\/","title":{"rendered":"Un estudio valida en 6,4 millones de personas dos algoritmos que predicen el riesgo cardiovascular"},"content":{"rendered":"

Un estudio internacional publicado esta semana en Nature Medicine respalda la utilidad de PREVENT y SCORE2, dos algoritmos utilizados en Estados Unidos y Europa para estimar el riesgo cardiovascular. El an\u00e1lisis incluye datos de m\u00e1s de 6,4 millones de personas procedentes de 44 cohortes observacionales y 18 ensayos cl\u00ednicos aleatorizados, lo que permite evaluar su rendimiento en contextos geogr\u00e1ficos y cl\u00ednicos diversos.<\/p>\n

El trabajo se enmarca en el consorcio internacional Chronic Kidney Disease Prognosis Consortium (CKD-PC) y cuenta con la participaci\u00f3n del Instituto de Investigaci\u00f3n Biom\u00e9dica de Lleida (IRBLleida). Entre los autores figura\u00a0Jos\u00e9 Manuel Valdivielso, responsable del grupo de Investigaci\u00f3n Traslacional Vascular y Renal, que ha supervisado este trabajo multic\u00e9ntrico.<\/p>\n

Las enfermedades cardiovasculares contin\u00faan siendo la principal causa de muerte en el mundo. En este contexto, herramientas como el algoritmo PREVENT, desarrollado por la American Heart Association, y SCORE2, incorporado en las gu\u00edas europeas, permiten estimar el riesgo individual de sufrir eventos como infarto o ictus y orientar decisiones preventivas como el control del colesterol o la presi\u00f3n arterial.<\/p>\n

<\/p>\n

Hasta ahora, ambos algoritmos se hab\u00edan validado sobre todo en sus regiones de origen, por lo que faltaban estudios amplios que confirmaran su aplicabilidad en otras poblaciones\u00a0<\/p>\n

Jos\u00e9 Manuel Valdivielso (IRBLleida)
\n<\/p>\n

Hasta ahora, ambos algoritmos se hab\u00edan validado sobre todo en sus regiones de origen, por lo que faltaban estudios amplios que confirmaran su aplicabilidad en otras poblaciones y en ensayos cl\u00ednicos internacionales.<\/p>\n

\u201cEl gran valor de este trabajo es que demuestra que estas herramientas mantienen un rendimiento s\u00f3lido y consistente en poblaciones muy distintas entre s\u00ed\u201d, explica Valdivielso. \u201cEsto refuerza su utilidad para identificar de forma precoz a personas con alto riesgo cardiovascular y avanzar hacia una prevenci\u00f3n m\u00e1s personalizada\u201d. El investigador a\u00f1ade: \u201cestos resultados probablemente influir\u00e1n en las gu\u00edas cl\u00ednicas actuales\u201d.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Buen rendimiento en distintos contextos<\/h2>\n

Durante un seguimiento medio de 5,1 a\u00f1os, los investigadores registraron 293.737 eventos de enfermedad cardiovascular total seg\u00fan PREVENT (infarto, ictus o insuficiencia cardiaca) y 258.086 eventos seg\u00fan SCORE2 (infarto, ictus o muerte cardiovascular). Ambos modelos mostraron buena capacidad para discriminar y calibrar el riesgo en distintas regiones y tambi\u00e9n en ensayos cl\u00ednicos, lo que respalda su uso amplio.<\/p>\n

<\/p>\n

Validar estos algoritmos en distintos pa\u00edses aporta confianza a profesionales y sistemas sanitarios y, sobre todo, permite anticiparnos a la enfermedad<\/p>\n

<\/p>\n

\u201cLa prevenci\u00f3n cardiovascular depende en gran medida de identificar correctamente qui\u00e9n tiene m\u00e1s probabilidades de desarrollar enfermedad en los pr\u00f3ximos a\u00f1os\u201d, se\u00f1ala Valdivielso. \u201cValidar estos algoritmos en distintos pa\u00edses aporta confianza a profesionales y sistemas sanitarios y, sobre todo, permite anticiparnos a la enfermedad\u201d.<\/p>\n

El estudio destaca adem\u00e1s su utilidad en personas con riesgo intermedio, un grupo que concentra una parte importante de los eventos y que a menudo queda en una \u201czona gris\u201d. \u201cPREVENT y SCORE2 permiten distinguir qu\u00e9 pacientes tienen realmente un riesgo mayor dentro de este grupo\u201d, indica el investigador, lo que facilita aplicar medidas preventivas m\u00e1s adecuadas.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Mejora al incorporar la salud renal<\/h2>\n

Gracias a los datos del CKD-PC, el equipo evalu\u00f3 el impacto de a\u00f1adir un marcador de salud renal, la albuminuria. Este par\u00e1metro, f\u00e1cil y econ\u00f3mico de medir, mejora la capacidad predictiva de ambos algoritmos.<\/p>\n

\u201cLa enfermedad renal cr\u00f3nica est\u00e1 en aumento y podr\u00eda convertirse en la quinta causa de muerte mundial en 2040\u201d, recuerda Valdivielso. \u201cSabemos que incrementa de forma notable el riesgo cardiovascular, y el estudio muestra que incorporar la albuminuria refuerza la precisi\u00f3n de estas herramientas\u201d.<\/p>\n

El estudio muestra que incorporar la albuminuria refuerza la precisi\u00f3n de estas herramientas<\/p>\n

Adem\u00e1s, los investigadores desarrollaron factores de escalado que permiten adaptar PREVENT a predicciones de riesgo a corto plazo, entre uno y nueve a\u00f1os, lo que podr\u00eda facilitar su uso en investigaci\u00f3n cl\u00ednica y en el dise\u00f1o de ensayos terap\u00e9uticos.<\/p>\n

En conjunto, los resultados respaldan el uso de estos algoritmos en distintos contextos cl\u00ednicos y apuntan a una mejor estratificaci\u00f3n del riesgo cardiovascular a escala global, con potencial para optimizar la prevenci\u00f3n y el uso de recursos sanitarios.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

\u201cMultinational validation of the PREVENT and SCORE2 cardiovascular risk equations across 6.4 million individuals\u201d. Nature Medicine<\/a>, 2026.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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