INTRODUCCIÓN

Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de discapacidad y muerte a nivel global. Al menos tres cuartas partes de las muertes por ECV ocurren en países de bajos y medianos ingresos y lo más notable es que al menos el 50% de los problemas que originan las ECV podrían evitarse mediante la prevención de los factores de riesgo cardiovascular (RC). ¹

El RC total o global es la probabilidad de tener un evento cardiovascular en un período definido y está determinado por el efecto combinado de los factores de riesgo (FR). Así, una persona con la misma presión arterial que otra puede tener 10 veces más RC que aquella dependiendo de la presencia o ausencia de otros FR. ² No es posible realizar la estimación del RC de una persona sumando los FR individuales, dado su efecto exponencial. ¹ A partir de estudios de cohorte y de casos y controles se desarrollaron algoritmos de estimación del RC que consideran, generalmente, variables como la presión arterial, el colesterol total, LDL y HDL, el índice de masa corporal (IMC), el hábito fumador, la terapia antihipertensiva y la presencia de diabetes mellitus, entre otros. ^1,3

Para implementar estrategias efectivas de prevención, se necesitan herramientas que logren identificar sujetos sin ECV conocida y que tengan alto riesgo de desarrollar un evento cardiovascular. Mientras más elevado el RC, mayor es el beneficio de la intervención terapéutica. Una estrategia eficaz para la prevención de las ECV es proporcionar asesoramiento sobre un estilo de vida saludable a las personas con alto riesgo de un evento, acompañado o no de la prescripción de medicamentos para reducir la presión arterial y el colesterol sérico. ⁴

La magnitud del beneficio de una intervención preventiva se determina a través de la evaluación del RC total del individuo, más que por la reducción de un único FR. La Encuesta Nacional de Factores de Riesgo (ENFR), realizada periódicamente en Argentina desde 2005, constituye el principal instrumento de recolección de datos, con representatividad nacional y provincial, referidos a factores de riesgo en la Argentina. Aun cuando este instrumento se limita a describir la prevalencia de cada factor de riesgo, es un aporte fundamental al conocimiento del RC poblacional para todo el territorio argentino. ⁵

Por otro lado, las investigaciones que abordan el cálculo del RC solamente se restringen a grupos etarios o a poblaciones de lugares específicos. ^6,7,8 La incorporación de mediciones objetivas en la última ENFR ⁵ permite estimar el RC global, lo que no era posible en las ediciones anteriores; aun así, en el informe definitivo no se reportan resultados de RC global. Por este motivo y con el fin de profundizar en el conocimiento de la situación de RC global en la población argentina, el objetivo del presente trabajo fue estimar el RC en la República Argentina en 2018 y analizar su patrón de distribución en el territorio.

MATERIAL Y MÉTODOS

Base de datos y variables

Los datos analizados provinieron de la 4° ENFR (29 224 individuos evaluados durante 2018). ⁵ Para este trabajo, se depuró y filtró la base de datos de acuerdo al flujo de trabajo descripto en la Figura 1, para garantizar tanto la estimación de los parámetros poblacionales como del RC. Con este fin, se tomó en cuenta la población comprendida entre los 30 y 74 años (mismo rango etario que la cohorte de Framingham) y a partir de estos individuos se estimaron los promedios y las prevalencias requeridas para la calibración de las ecuaciones de RC de Framingham. La versión utilizada para la ecuación de Framingham es la basada en el IMC. Solo los individuos con registros completos para las variables utilizadas en el cálculo del RC fueron seleccionados para este análisis. Se tuvieron en cuenta el sexo, la edad (años), la presión arterial sistólica (mmHg), la presencia de tratamiento antihipertensivo, el IMC (kg/m²), la presencia de hiperglucemia o diabetes mellitus (por autorreporte o medición objetiva: ≥110mg/dl) y la presencia de hábito fumador.

Fig. 1 Flujo de trabajo para el depurado y filtrado de la base de datos de la ENFR 2018. 

Calibración y estimación del riesgo cardiovascular

La estimación del RC global se realizó bajo las ecuaciones del estudio Framingham ⁹, según la siguiente fórmula:

donde S₀(t) es la supervivencia de base para un seguimiento de 10 años, β_i son los coeficientes de regresión estimados, X_i son los FR (variables continuas únicamente) transformadas por el logaritmo natural, x^- _i es la media correspondiente y p es el número de factores de riesgo analizados.

Dado que los promedios y las prevalencias de los FR en la población de estudio no son los mismos que los estimados para la población de Framingham, se estimó el parámetro de calibración para las diferentes provincias de la Argentina a partir de la siguiente fórmula y se obtuvieron los coeficientes de la constante k de calibración (Tabla 1).

Tabla 1 Resumen de las características de la población de estudio 

Variable	Total	Varones	Mujeres
Edad promedio (años)	49,4 ± 12,7	49,3 ± 12,5	49,5 ± 12,8
IMC promedio (kg/m2)	29 ± 5,9	29 ± 5,1	29 ± 6,4
Presión arterial sistólica promedio (mmHg)	132 ± 21	135,9 ± 19,8	129,2 ± 21,4
Prevalencia de hábito fumador (%)	22,4 (21,9-23)	26,7 (25,8-27,6)	19,2 (18,5-19,9)
Prevalencia de hiperglucemia y diabetes (%)	14,7 (13,6-15,9)	16,9 (15,1-18,9)	13,2 (11,8-14,7)

Variables continuas expresadas en promedio ± desvío estándar. Variables de presencia/ausencia expresadas como porcentaje y total de casos.

La estimación del RC se realizó con la fórmula calibrada:

A partir de esto, se clasificó a cada individuo de acuerdo al RC global en las siguientes categorías: 1) óptimo: <5,9%; 2) moderado: entre 6% y 19,9%; y 3) alto: >20%. Las prevalencias e intervalos de credibilidad bayesianos (ICB) bajo distribución beta prior no informativa se estimaron a nivel nacional, regional y provincial para el total y por sexo. ¹⁰ Se asumió que todos los individuos participantes se encuentran en primer nivel de atención.

Para el análisis de datos, se utilizó el software R ¹¹ con la interfaz RStudio. ¹²

RESULTADOS

La población de estudio constó de 11 450 individuos, de los cuales el 58% fueron mujeres. El promedio de edad fue 49,4 (± 12,70) años y el IMC se encontró por encima del rango considerado óptimo en adultos (18,5 a 24,9 kg/m²) en ambos sexos, sin diferencias significativas. Si bien los hombres presentaron una presión arterial sistólica ligeramente superior a la de las mujeres (135 mmHg vs. 128 mmHg. Respectivamente), ambos se encontraron por encima del valor óptimo (120 mmHg). En cuanto a la prevalencia del hábito de fumar, la hiperglucemia y la diabetes, los hombres presentaron valores significativamente más elevados, superiores al poblacional. (Tabla 1)

A nivel país, el 60,6% de los individuos presentaron RC moderado/alto, los varones alcanzaron el 69,1% y las mujeres el 54,5%; esta diferencia fue estadísticamente significativa (Tabla 2).

En la Tabla 3, se pueden observar las prevalencias de las diferentes categorías de RC por región; a este nivel, el RC moderado se distribuyó de manera homogénea, con prevalencias similares en todas las regiones. Al analizar los extremos (RC alto y RC óptimo), las regiones del centro del país (Área Metropolitana de Buenos Aires, con un 47,6%, y región pampeana, con un 28,6%) presentaron las prevalencias más elevadas de RC alto, mientras que, en las regiones más periféricas, las prevalencias de riesgo óptimo aumentan: la más alta se observa en la Patagonia, seguido del Noroeste, Noreste y Cuyo, todas superiores al 40%. En cuanto a la diferenciación por sexo, se mantienen las diferencias observadas a nivel global, con el RC moderado/alto más frecuente en varones, excepto en el AMBA, donde se observó lo opuesto.

Al analizar la distribución por provincias (Tabla 4), se observó que las prevalencias más altas de RC alto se presentaron en Buenos Aires (49,9%) y CABA (45,7%), estos valores son casi el doble de la prevalencia a nivel nacional. En el resto de las provincias, en general, las prevalencias decrecen de norte a sur, con un 21,7% en Santiago del Estero y un 14,7% en Santa Cruz. Lo inverso se observa al analizar las prevalencias de RC óptimo. Las diferencias entre sexos evidenciadas a nivel regional se vuelven a observar a nivel provincial, con prevalencias del RC moderado/alto muy superiores en los varones (2-3 veces mayores que en mujeres), excepto en CABA y Buenos Aires, donde la prevalencia de RC alto es mayor en las mujeres.

DISCUSIÓN

El patrón de prevalencias para las categorías de RC moderado y alto (60,6%) en la población argentina analizada en 2018 se encuentra por encima de lo reportado para Chile (4%) ¹³, Ecuador (4%) ¹⁴, Colombia (16%) ¹⁵, Uruguay (35%) ¹⁶ y Perú (51%) ¹⁷. Si bien existen ligeras diferencias en torno a la prevalencia del RC óptimo, la mayoría de los estudios coinciden en que es la categoría preponderante a nivel general y que existe una distribución diferencial por sexo, con menor RC en las mujeres. Estudios como el de Sandoya y cols. ¹⁶ afirman que el puntaje de Framingham sobreestima el RC en mujeres, y que la calibración del algoritmo por los parámetros poblacionales de los factores de riesgo y la incidencia de ECV tienden a corregir dicho sesgo. Actualmente, estudios locales como el de Gulayin y cols. ¹⁸ sitúan al puntaje de Framingham dentro de los mejores predictores de RC para esta población, teniendo en cuenta estudios de cohorte como CESCAS (Centro de Excelencia en Salud Cardiovascular para América del Sur), que permiten estimar la incidencia de ECV.

Las diferencias a nivel provincial fueron mayores que las observadas regionalmente, y cabe destacar que Buenos Aires y CABA presentan valores extremadamente alejados del resto de las provincias (la mayor prevalencia de RC alto y la menor de RC óptimo/moderado). Esto coincide, en parte, con lo reportado por la 4° ENFR ⁵, donde los factores de riesgo a nivel provincial presentaron marcadas diferencias en función de factores socioeconómicos. Así, se observó que a medida que aumentaban los ingresos, disminuía, por ejemplo, la presencia de hábito fumador, pero aumentaba la de diabetes, dos factores potentes a la hora de definir el RC. Por el contrario, a menores ingresos, aumentaba la presencia de obesidad y disminuía el sobrepeso. Por otro lado, Pou y cols. ¹⁹ identificaron conglomerados urbanos de alta y baja tasa de mortalidad por ECV, en algunos de los cuales (por ejemplo, en la región central) coincide el principal clúster de alta tasa de mortalidad por ECV con la alta prevalencia de RC moderado y alto para ambos sexos. Si bien existe una coincidencia entre ambos fenómenos, y la relación causa-efecto es clara en torno a la prevención de ECV, se requieren estudios de diseño prospectivo a los fines de atribuir el tamaño de efecto específico a la población y así corregir el RC estimado, como ya mencionan Gulayin y cols. ¹⁸, al sugerir estudiar por tiempos más prolongados a la cohorte de CESCAS.

En cuanto a las diferencias entre sexos, los hombres presentaron una mayor prevalencia de RC alto, lo que coincide con el patrón reportado por Castillo y cols. ⁷, Masson y cols. ²⁰ y Vicario y cols. ²¹ en diferentes ciudades de la Argentina. Castillo y cols. ⁷ atribuyen las diferencias entre sexos en el RC estimado a la mayor acumulación de FR (hipercolesterolemia, tabaquismo, colesterol HDL disminuido, hipertensión arterial y antecedentes familiares de enfermedad cardiovascular coronaria) en varones. Estos acumulan aproximadamente el 20% de la prevalencia de RC moderado y alto, en contraste con las mujeres, que solo representan el 5% en un grupo de empleados hospitalarios de la ciudad de Posadas, Misiones.

Lamas y cols. ⁸ también registran prevalencias aumentadas de FR en varones, algunas estadísticamente significativas (hipertensión arterial, tabaquismo y exceso de peso) y otras no (hipercolesterolemia y perímetro abdominal por encima de los valores normales), en una muestra aleatoria en la ciudad de Funes, Santa Fe. Masson y cols. ²⁰ reportan valores similares de prevalencia de RC moderado y alto, cercanos al 21% (2% alto) a nivel general, y de un 34% y 5% en varones y mujeres, respectivamente, en un consultorio de prevención cardiovascular del Hospital Italiano, Ciudad de Buenos Aires. Finalmente, el estudio CARISMA (Caracterización y Análisis del Riesgo en Individuos con Síndrome Metabólico en la Argentina) ²¹, el de mayor cobertura espacial, dado que reclutó pacientes de la mayor parte de las regiones geográficas de la Argentina, estima a nivel general un RC moderado y alto de un 37,8%, sin profundizar en las diferencias por sexo ni en la distribución regional. Estos resultados coinciden con el reporte de las ENFR ⁵, donde se observa que, en general, los factores de riesgo cardiovascular se presentan con mayor frecuencia en los hombres, a los que se les atribuye un mayor RC. En este sentido, el presente trabajo constituye el primer aporte, a gran escala, en la descripción del RC en Latinoamérica, al ponderar la información de la 4° ENFR en el puntaje de Framingham, lo que permite caracterizar la situación de riesgo cardiovascular en la población mayor de 30 años de Argentina.

CONCLUSIONES

Se evidenció un fuerte contraste en la distribución tanto geográfica como entre sexos del RC global estimado mediante el puntaje de Framingham. Las diferencias geográficas posicionan a la región metropolitana como la de mayor RC debido a la alta prevalencia de RC alto y moderado. Además, en cuanto a la disparidad entre sexos, los hombres presentaron una prevalencia de RC alto hasta 4 veces superior que las mujeres.

Esta situación destaca la importancia de la implementación de políticas sanitarias que no solo apunten al control de los factores de riesgo individual, sino que permitan identificar el RC global con el fin de prevenirlo y direccionar el tratamiento adecuado a los grupos poblacionales con mayor riesgo, reconociendo que aquel está determinado por una confluencia de dos o más factores de riesgo y no por la presencia de solo uno.