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Introducción:
La enfermedad cardiovascular es un problema frecuente en pacientes con trastornos reumáticos sistémicos. Los pacientes pueden padecer una enfermedad asociada a afección cardiaca en el momento del diagnóstico o en una fase posterior del curso de la enfermedad reumática.
Objetivo:
Determinar las variables que se involucran en la enfermedad coronaria en pacientes reumáticos.
Métodos:
Se realizó una investigación estadístico-inferencial a partir de una variable dicotómica con variables medidas en escalas de razón y cualitativas, y el modelo de regresión logística binaria. Durante un periodo de 2 años se atendieron en consulta a 105 pacientes reumáticos del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social, interconsultados en cardiología. Al tratarse de una población no muy numerosa (105 pacientes), pues esta consulta se hizo solamente una vez cada seis meses, por un especio de 5 horas. Se estudiaron los factores más representativos como edad, género, peso en libras, estatura en centímetros, ingresos en dólares y el estado civil.
Resultados:
La tabla permitió evaluar el ajuste del modelo de regresión (hasta este momento, con un solo parámetro en la ecuación), comparando los valores predichos con los valores observados. El modelo tuvo una especificidad alta (96,2 %) y una sensibilidad baja (10,3 %). La ecuación logística permitió determinar si un paciente que cumplía con las características de ingresos, edad, peso y estatura determinadas, se podría considerar en el grupo que, a priori, podría padecer de enfermedad coronaria o no. El paciente evaluado con las características descritas, tuvo un 99,99 % de probabilidad de padecer la enfermedad coronaria.
Conclusiones:
A través de una ecuación logística se logró determinar si un paciente que cumple con las características de edad e ingresos determinados, se podría considerar en el grupo que, a priori, podría padecer de enfermedad coronaria o no.
Introduction:
Cardiovascular disease is a frequent problem in patients with systemic rheumatic disorders. Patients may present with disease associated with heart disease at the time of diagnosis or at a later stage in the course of rheumatic disease.
Objective:
In the present investigation, the main objective is to determine the variables that are involved in the coronary heart disease process in rheumatic patients and the most representative factors such as: age, gender, weight in pounds, height in centimeters, income in dollars and the marital status in a group of rheumatic patients over a period of two years, treated in consultation with the Ecuadorian Social Security Institute.
Methods:
During a two-year period, a group of rheumatic patients from the IESS were consulted, consulted in a specialized cardiology consultation. Being a not very large population (105 patients), since this consultation was made only once every six months, for a period of 5 hours.
Results:
The table allows evaluating the fit of the regression model (until now, with a single parameter in the equation), comparing the predicted values with the observed values.
Conclusions:
Through a logistic equation, it was possible to determine if a patient who meets the characteristics of age and income determined, could be considered in the group that, a priori, could have coronary heart disease or not.
- enfermedad coronaria;
- pacientes reumáticos;
- cardiología.
- coronary heart disease;
- rheumatic patients;
- cardiology.
Introducción
La enfermedad cardiovascular es un problema frecuente en pacientes con trastornos reumáticos sistémicos. Los pacientes pueden presentar una enfermedad asociada a afección cardiaca en el momento del diagnóstico o en una fase posterior del curso de la enfermedad reumática.
Es importante prestar atención a ello ya que la enfermedad coronaria se ha impuesto como una de las principales causas de morbilidad y mortalidad a nivel mundial. Además, se le atribuyen graves consecuencias emocionales y sociales. Constituye un proceso de carácter multifactorial que incluye diversos factores de riesgo como índices elevados de colesterol, hipertensión y tabaquismo. Sin embargo, no solo estos factores actúan como desencadenantes del síndrome coronario agudo, sino también el estrés psicológico y la falta de actividad física.1
La enfermedad de arterias coronarias (EAC) está concebida como uno de los principales problemas de salud pública en el mundo, pues ha alcanzado cifras que la clasifican como epidemia, lo que exige atención especial según alerta de la Organización Mundial de la Salud (OMS).2 En el contexto mundial representa la primera causa de morbilidad y mortalidad en gran parte de los países en desarrollo, y el infarto se registra como la principal causa de muerte en Occidente y en los países industrializados. La situación expuesta ha impulsado adelantos importantes en el tratamiento de la EAC que han garantizado un aumento de la sobrevida en las personas afectadas. No obstante, el incremento en su incidencia es alarmante y obliga a reconocer que todavía falta mucho trabajo en la identificación, la prevención y el control de los factores de riesgo antes de que la EAC se revele clínicamente.
Existen varios mecanismos relacionados con la etiología de las dislipidemias primarias, que comprenden factores genéticos asociados a mutaciones que bloquean la síntesis de apoproteínas, receptores y enzimas propias del metabolismo lipoproteico. La producción deficiente de receptores para las lipoproteínas genera una sobreproducción o disminución de su captación en los distintos tejidos, además de un sinfín de polimorfismos que, aunque no se conciban como causantes de dislipidemias primarias sí significan un alto riesgo de padecer la enfermedad coronaria.3
La aterosclerosis coronaria es una causa de muerte recurrente en los países desarrollados, y no es poco común que se manifieste de forma letal, de ahí el interés y la necesidad de detectarla en etapas subclínicas. En la práctica, para el cribado poblacional se usan escalas de estratificación de riesgo que posibilitan la implementación de medidas de prevención primaria. Se aconseja adaptar la escala de Framingham pues permite el cribado de individuos de alto y de muy bajo riesgo. Sin embargo, se reconocen sus limitantes en el riesgo intermedio-bajo, para el que pueden ser de gran utilidad otros elementos de estratificación (biomarcadores, técnicas de imagen). Se ha demostrado que el descubrimiento y la cuantificación de calcio parietal coronario a través de la tomografía computarizada multidetector (TCMD) eleva la capacidad predictiva de las escalas de riesgo en pacientes asintomáticos de riesgo intermedio, pero no detecta a los pacientes con aterosclerosis no calcificada.4
Esta investigación tiene como objetivo principal determinar las variables que se involucran en el proceso de enfermedad coronaria en un grupo de pacientes reumáticos atendidos en la consulta del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS), interconsultados en la Consulta especializada de cardiología.
Métodos
Durante un periodo de 2 años, se ha atendido en consulta a un grupo de pacientes reumáticos del IESS, interconsultados en la Consulta especializada de cardiología procedentes de consultas especializadas de reumatología, ortopedia, neumología y fisiatría de la misma institución. Al tratarse de una población no muy numerosa (105 pacientes), esta consulta se hizo solamente una vez cada 6 meses por un espacio de 5 horas.
De la población existente se extrajo una muestra a partir de un muestreo aleatorio para población finita. Para tal caso, se utilizó la fórmula siguiente:
El tamaño muestral para el estudio fue de 82 pacientes. El tipo de investigación fue estadístico-inferencial y parte de una variable dicotómica con variables medidas en escalas de razón y cualitativas. Lo anterior deviene en el trabajo con modelo de regresión logística binaria, por la naturaleza de la variable dependiente.
Se han reconocido diversas variables que se involucran en el proceso de enfermedad coronaria, y se han identificado los factores más representativos como edad, género, peso en libras, estatura en centímetros, ingresos en dólares y el estado civil. A partir de lo anterior, se propone un modelo de regresión logístico binario de la siguiente forma:
donde p se refiere a la probabilidad éxito de ubicar a un paciente con enfermedad coronaria. Sin embargo, la ecuación anterior contiene en z a los estimadores del modelo logístico, por lo que, al estar en el exponente base e, se impide la estimación. Por lo tanto, hubo que aplicar algunos temas matemáticos para estimar dichos coeficientes:
y aplicando logaritmos a ambos miembros se obtuvo:
De esta forma, se obtuvo el logaritmo de la razón de probabilidades en función de la ecuación de regresión que contiene los estimadores.
Resultados
La tabla 1 permite evaluar el ajuste del modelo de regresión (hasta este momento, con un solo parámetro en la ecuación), comparando los valores predichos con los valores observados. Por defecto se empleó un punto de corte (0,5) de la probabilidad de Y para clasificar a los individuos. Esto significa que los sujetos para los que la ecuación -con este único término- calcula una probabilidad < 0,5 se clasifican como Y=0; mientras que si la probabilidad resultante es ≥ 0,5 se clasifican como Y=1. En este primer paso el modelo ha clasificado correctamente a un 64,6 % de los pacientes.
| Observado | Pronosticado | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| ¿Padece de una enfermedad coronaria? | Porcentaje correcto (%) | ||||
| No | Sí | ||||
| Paso 0 | ¿Padece de una enfermedad coronaria? | No | 53 | 0 | 100,0 |
| Sí | 29 | 0 | 0,0 | ||
| Porcentaje global | - | - | 64,6 | ||
| a) La constante se incluye en el modelo. | |||||
| b) El valor de corte es 0,500 | |||||
Los coeficientes de determinación tienen valores pequeños: por un lado 0,279 y 0,354, indicando que el 27,9 % o el 35,4 % de la variación de la variable dependiente es explicada por las variables incluidas en el modelo, y debe mejorar cuando se vayan incluyendo variables más explicativas del resultado o términos de interacción; por el otro, - 2 logaritmo de la verosimilitud (-2LL) mide hasta qué punto un modelo se ajusta bien a los datos (Tabla 2).
| Paso | Logaritmo de la verosimilitud -2 | R cuadrado de Cox y Snell | R cuadrado de Nagelkerke |
|---|---|---|---|
| 1 | 98,951 | 0,088 | 0,122 |
| 2 | 94,961 | 0,132 | 0,181 |
| 3 | 90,321 | 0,203 | 0,256 |
| 4 | 83,417 | 0,279 | 0,354 |
El resultado de esta medición recibe también el nombre de desviación. Cuanto más pequeño sea el valor, mejor será el ajuste. La R cuadrado de Cox y Snell es un coeficiente de determinación generalizado que se utiliza para estimar la proporción de varianza de la variable dependiente explicada por las variables predictoras (independientes).
La R cuadrado de Cox y Snell se basa en la comparación del logaritmo de la verosimilitud (LL) para el modelo respecto al logaritmo de la verosimilitud (LL) para un modelo de línea base. Los valores oscilan entre 0 y 1. La R cuadrado de Nagelkerke es una versión corregida de la R cuadrado de Cox y Snell. La R cuadrado de Cox y Snell tiene un valor máximo inferior a 1, incluso para un modelo “perfecto”. La R cuadrado de Nagelkerke corrige la escala del estadístico para cubrir el rango completo de 0 a 1.
El modelo tiene una especificidad alta (96,2 %) y una sensibilidad baja (10,3 %) (Tabla 3).
| Observado | Pronosticado | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| ¿Padece de una enfermedad coronaria? | Porcentaje correcto (%) | ||||
| No | Sí | ||||
| Paso 1 | ¿Padece de una enfermedad coronaria? | No | 49 | 4 | 92,5 |
| Sí | 21 | 8 | 27,6 | ||
| Porcentaje global | 69,5 | ||||
| Paso 2 | ¿Padece de una enfermedad coronaria? | No | 46 | 7 | 86,8 |
| Sí | 22 | 7 | 24,1 | ||
| Porcentaje global | 64,6 | ||||
| Paso 3 | ¿Padece de una enfermedad coronaria? | No | 50 | 3 | 94,3 |
| Sí | 24 | 5 | 17,2 | ||
| Porcentaje global | 67,2 | ||||
| Paso 3 | ¿Padece de una enfermedad coronaria? | No | 51 | 2 | 96,2 |
| Sí | 26 | 3 | 10,3 | ||
| Porcentaje global | 70,3 | ||||
| a) El valor de corte es 0,500 | |||||
La tabla 4 permitió formular el modelo logístico, que siempre se debe observar en el último paso. Se muestran los errores estándar, el estadístico de Wald, los grados de libertad, el valor p- o significación y los exponenciales de los estimadores.
| Variables | B | Error estándar | Wald | gl | Sig. | Exp. (B) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Paso 1a | Edad | 0,108 | 0,042 | 6,502 | 1 | 0,011 | 1,114 |
| Constante | -4,432 | 1,522 | 8,480 | 1 | 0,004 | 0,012 | |
| Paso 2b Paso 3c Paso 4d | Edad | 0,117 | 0,045 | 6,815 | 1 | 0,009 | 1,124 |
| Ingresos | -0,001 | 0,000 | 4,753 | 1 | 0,017 | 0,999 | |
| Paso 4d |
Constante Edad Ingresos (USD) Peso (lb) Constante Edad Ingresos (USD) Peso (lb) Estatura (cm) Constante |
-3,859 0,194 -0,001 0,065 -3,742 0,213 -0,001 0,062 0,043 -3,739 |
1,592 0,032 0,000 0,004 1,612 0,034 0,000 0,004 0,021 1,721 |
5,875 7,938 3,642 3,401 4,654 7,997 3,639 3,403 3,154 4,321 |
|
0,015 0,002 0,018 0,024 0,031 0,001 0,020 0,025 0,031 0,024 |
0,021 1,214 0,997 1,067 0,023 1,237 0,997 1,064 1,044 0,024 |
| a) Variable especificada en el paso 1: Edad. | |||||||
|
b) Variable especificada en el paso 2: Ingresos (USD). c) Variable especificada en el paso 3: Peso (lb). d) Variable especificada en el paso 4: Estatura (cm). |
|||||||
El modelo resultaría como sigue:
Nótese cómo las variables X 5 y 𝑋 6 no fueron introducidas en el modelo debido a su falta de significación. Se han estimado mediante el método hacia adelante de Wald, las variables 𝑋 1 representando a la edad, y 𝑋 2 representando a los ingresos, 𝑋 3 igual al peso y 𝑋 4 igual a la estatura. La ecuación logística anterior permite determinar si un paciente que cumple con las características de ingresos, edad, peso y estatura determinadas, se podría considerar en el grupo que, a priori, podría padecer de enfermedad coronaria o no.
Con los resultados obtenidos, se realizó una comprobación de un paciente que tenía un ingreso mensual promedio de 1069 dólares, 69 años, pesaba 157 libras con estatura de 163 cm, los resultados fueron los siguientes:
Lo anterior implica que el paciente con las características descritas, tiene un 99,99 % de probabilidad de padecer la enfermedad coronaria.
Discusión
Numerosas investigaciones se han nucleado alrededor del estudio de las variables (edad, género, peso en libras, estatura en centímetros, entre otras condicionantes) que se involucran en el proceso de enfermedad coronaria, así como de sus factores más representativos.
La afección cardiaca en las enfermedades reumáticas puede variar entre asintomática o leve y grave o peligrosa para la vida, y constituye una causa importante de morbilidad y mortalidad. Los pacientes pueden no presentar síntomas cardiacos clínicos manifiestos, lo que hace que el diagnóstico de la cardiopatía resulte más difícil.5
Marrugat y otros6 en el 2003 presentaron las tablas de riesgo coronario global de Framingham calibradas para la población española, y concluyen que las tasas de casos coronarios y la prevalencia de factores de riesgo difieren considerablemente entre la población estudiada y Framingham. Valores de cHDL < 35 mg/dL aumentan el riesgo en un 50 % y los > 60 mg/dL lo reducen en un 50 %, aproximadamente. La proporción de casillas con una probabilidad de acontecimiento coronario a los 10 años superior al 9 % es 2,3 veces menor, y la de casillas con una probabilidad > 19 % es 13 veces menor en las tablas calibradas con respecto a las originales de Framingham.
En tanto, Flores y otros7 en el 2011 analizaron en qué medida la disminución de las tasas de mortalidad por cardiopatía isquémica en España, entre los años 1988 y 2005, podría fundamentarse con los cambios en los factores de riesgo cardiovascular y por el uso de tratamientos médicos y quirúrgicos. Los autores determinaron que de 1988 a 2005, la tasa de mortalidad ajustada por edad decreció un 40 %, con 8,530 de muertes menos en 2005. Aproximadamente el 47 % de la disminución de la mortalidad se atribuyó a los tratamientos. Los abordajes que más resultados positivos aportaron fueron el tratamiento en fase aguda de los síndromes coronarios (11 %), la prevención secundaria (10 %) y el tratamiento de la insuficiencia cardiaca (9 %). El 50 % de la reducción de la mortalidad se relaciona con cambios en los factores de riesgo. Los grandes cambios responsables de esta caída de la mortalidad se concentran en el colesterol total (cerca de un 31 % de la caída de la mortalidad) y en la presión arterial sistólica (cerca de un 15 %).
Conclusiones
En el grupo de pacientes reumáticos interconsultados se determinaron las variables involucradas en el proceso de enfermedad coronaria y los factores más representativos (edad, género, peso en libras, estatura en centímetros, ingresos en dólares en el periodo anual y el estado civil).
Se propuso un modelo de regresión logístico binario, donde p se refirió a la probabilidad de éxito de ubicar a un paciente reumático con enfermedad coronaria. Sin embargo, la ecuación contuvo en z a los estimadores del modelo logístico, por lo que, al estar en el exponente base e, se impidió la estimación, y se aplicaron algunos temas matemáticos para estimar dichos coeficientes.
A través de una ecuación logística se logró determinar si un paciente que cumplía con las características de edad, ingresos, peso y estatura determinados, se podría considerar en el grupo que, a priori, podría padecer de enfermedad coronaria o no.
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2. Tobo N, Canaval GE. Las emociones y el estrés en personas con enfermedad coronaria. Aquichan. 2010;10(1):19-33. Disponible en: http://www.scielo.org.co/pdf/aqui/v10n1/v10n1a03.pdf
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3. Furgione A, Sánchez D, Scott G, Luti Y, Arraiz N, Bermúdez V, et al. Dislipidemias primarias como factor de riesgo para la enfermedad coronaria. Rev Latinoamericana de Hipertensión. 2009;4(1):18-25. Disponible en: https://www.redalyc.org/pdf/1702/170216824003.pdf
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4. Descalzo M, Leta R, Rosselló X, Alomar X, Carreras F, Pons-Lladó G. Enfermedad coronaria subclínica por tomografía computarizada multidetector en población asintomática estratificada por nivel de riesgo coronario. Rev Esp Cardiol. 2009;66(6):500-9. Disponible en: https://www.revespcardiol.org/es-enfermedad-coronaria-subclinica-por-tomografia-articulo-S0300893213000614
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5. Kitas G, Banks MJ, Bacon PA. Cardiac involvement in rheumatoid disease. Clin Med (Lond). 2001;1(1):18-21. Doi: https://doi.org/10.7861/clinmedicine.1-1-18
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6. Marrugat J, Solanas P, D'Agostino R, Sullivan L, Ordovas J, Cordón F, et al. Estimación del riesgo coronario en España mediante la ecuación de Framingham calibrada. Rev Esp Cardiol. 2003;56(3):253-61. Disponible en: https://www.revespcardiol.org/es-estimacion-del-riesgo-coronario-espana-articulo-13043951
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7. Flores G, Grau M, O'Flaherty M, Ramos R, Elosua R, Violan-Fors C, et al. Análisis de la disminución de la mortalidad por enfermedad coronaria en una población mediterránea: España 1988-2005. Rev Esp Cardiol. 2011;64(11):988-996. Disponible en: https://www.revespcardiol.org/en-analisis-disminucion-mortalidad-por-enfermedad-articulo-S0300893211006373?redirect=true
- » Recibido: 28/08/2020
- » Aceptado: 19/10/2020
- » Publicado : 15/05/2021
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