Incorporación de medidas de enfermedad renal en la predicción del riesgo cardiovascular

Incorporación de medidas de enfermedad renal en la predicción del riesgo cardiovascular

Mejora del riesgo de ASCVD y CVM por estado de ERC. ACR: relación entre albúmina en orina y creatinina; ASCVD: enfermedad cardiovascular aterosclerótica; ERC: enfermedad renal crónica; CVM: mortalidad por enfermedades cardiovasculares; eGFR: tasa de filtración glomerular estimada. eGFR en ml / min / 1,73m2 y ACR en mg / g.

Se puede utilizar el “parche de ERC” para mejorar cuantitativamente las ecuaciones de predicción del riesgo de mortalidad por enfermedad cardiovascular recomendadas en las principales guías de EE.UU. y Europa de acuerdo con las medidas de enfermedad renal crónica, cuando estén disponibles.

 

The Lancet EClinicalMedicine, 14/10/2020Incorporating kidney disease measures into cardiovascular risk prediction: Development and validation in 9 million adults from 72 datasets”.

Las medidas de la enfermedad renal crónica (ERC) (tasa de filtración glomerular estimada [eGFR] y albuminuria) se evalúan con frecuencia en la práctica clínica y mejoran la predicción de la enfermedad cardiovascular (ECV) incidente, aunque la mayoría de las guías clínicas importantes no tienen un enfoque estandarizado para incorporar estas medidas en la predicción del riesgo de ECV. “CKD Patch” es un método validado para calibrar y mejorar el riesgo predicho a partir de ecuaciones establecidas de acuerdo con las medidas de ERC.

Métodos: Utilizando datos de 4.143.535 adultos de 35 conjuntos de datos, desarrollamos varios “Parches de ERC” que incorporan eGFR y albuminuria, para mejorar la predicción del riesgo de ECV aterosclerótica (ASCVD) mediante la Ecuación de Cohorte Agrupada (PCE) y la mortalidad de ECV mediante la Evaluación Sistemática de Riesgos Coronarios (SCORE)). El aumento del riesgo con CKD Patch se determinó mediante la desviación entre las medidas de ERC individuales y los valores esperados de sus factores de riesgo de ECV tradicionales y los cocientes de riesgo para eGFR y albuminuria. Luego validamos este enfoque entre 4.932.824 adultos de 37 conjuntos de datos independientes, comparando las ecuaciones PCE y SCORE originales (recalibradas en cada conjunto de datos) con aquellas con la adición de CKD Patch.

Resultados: Confirmamos la mejora de la predicción con el parche de ERC para la mortalidad por ECV más allá de SCORE y ASCVD más allá de PCE en conjuntos de datos de validación (Δc-estadístico 0,027 [IC 95% 0,018–0,036] y 0,010 [0,007–0,013] y mejora neta categórica en reclasificación 0,080 [0,032– 0,127] y 0,056 [0,044–0,067], respectivamente). La mediana (IQI) del cociente de riesgo predicho de mortalidad por ECV con CKD Patch frente a la predicción original con SCORE fue de 2,64 (1,89-3,40) en la ERC de muy alto riesgo (p. ej., TFGe 30-44 ml / min / 1,73 m2 con albuminuria ≥30 mg / g), 1,86 (1,48-2,44) en la ERC de alto riesgo (p. ej., TFGe 45-59 ml / min / 1,73 m2 con albuminuria 30-299 mg / g) y 1,37 (1,14-1,69) en la ERC de riesgo moderado (p. ej., TFGe 60-89 ml / min / 1,73 m2 con albuminuria 30-299 mg / g), lo que indica una subestimación considerable del riesgo en la ERC con SCORE. Las estimaciones correspondientes para ASCVD con PCE fueron 1,55 (1,37–1,81), 1,24 (1,10–1,54) y 1,21 (0,98–1,46).

Interpretación: El “parche de ERC” se puede utilizar para mejorar cuantitativamente las ecuaciones de predicción del riesgo de mortalidad por enfermedad cardiovascular y enfermedad cardiovascular aterosclerótica recomendadas en las principales guías de EE.UU. y Europa de acuerdo con las medidas de ERC, cuando estén disponibles.

Fondos: US National Kidney Foundation and the NIDDK.