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RIESGO Q

QRISK3 (la versión más reciente de QRISK) es un algoritmo de predicción de enfermedades cardiovasculares (ECV) que utiliza factores de riesgo tradicionales ( edad , presión arterial sistólica , tabaquismo y relación entre el colesterol sérico total y el colesterol de lipoproteínas de alta densidad ) junto con el índice de masa corporal , la etnia, medidas de privación, antecedentes familiares , enfermedad renal crónica , artritis reumatoide , fibrilación auricular , diabetes mellitus y tratamiento antihipertensivo . [1]

Un QRISK superior a 10 (riesgo del 10 % de evento de ECV en los próximos diez años) indica que se debe considerar la prevención primaria con terapia reductora de lípidos (como estatinas ). [2] En el Reino Unido , las pautas actuales del Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE) recomiendan usar QRISK (en lugar del puntaje de riesgo de Framingham ). [2]

El algoritmo ha sido validado posteriormente por un equipo independiente del Centro de Estadística en Medicina (Universidad de Oxford) utilizando un conjunto de datos externo. [3] [4] [5] Los resultados se publicaron en el BMJ y demostraron que QRISK funcionó mejor que Framingham [1]. www.qrisk.org se actualiza anualmente para reflejar los cambios en las poblaciones, la calidad de los datos y las directrices nacionales (como un cambio en el rango de edad sobre el cual se debe evaluar el riesgo cardiovascular). La inclusión de la etnia y la privación en el algoritmo QRISK2 está diseñada para ayudar a prevenir la ampliación de las desigualdades en materia de salud. El sitio web QIntervention combina QRISK con una herramienta de predicción de riesgos similar (www.qdiabetes.org) para calcular el riesgo de enfermedad cardiovascular y diabetes tipo 2. www.qintervention.org también permite a los médicos evaluar escenarios hipotéticos, es decir, cómo podría cambiar el riesgo con la modificación de factores de riesgo como la pérdida de peso, dejar de fumar, el uso de estatinas y un mejor control de la presión arterial. [ cita requerida ]

QRISK también se ha desarrollado aún más para estimar el riesgo individualizado de padecer enfermedades cardiovasculares a lo largo de la vida. [6]

Véase también

Referencias

  1. ^ Hippisley-Cox, J; Coupland, C; Vinogradova, Y; Robson, J; Brindle, P (2008). "Rendimiento del algoritmo de predicción de riesgo cardiovascular QRISK en una muestra independiente del Reino Unido de pacientes de medicina general: un estudio de validación". Heart . 94 (1): 34–39. doi : 10.1136/hrt.2007.134890 . PMID  17916661.
  2. ^ ab "Modificación lipídica (CG181): evaluación del riesgo cardiovascular y modificación de los lípidos sanguíneos para la prevención primaria y secundaria de enfermedades cardiovasculares". Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención (NICE). Julio de 2014. Consultado el 16 de marzo de 2015 .
  3. ^ Collins, Gary S; Altman, Douglas G (7 de julio de 2009). "Una validación y evaluación externa independiente de la predicción del riesgo cardiovascular QRISK: un estudio de cohorte prospectivo abierto". BMJ . 339 : b2584. doi :10.1136/bmj.b2584. PMC 2714681 . PMID  19584409. 
  4. ^ Collins, Gary S; Altman, Douglas G (13 de mayo de 2010). "Una validación independiente y externa de la escala de riesgo de enfermedad cardiovascular QRISK2: un estudio de cohorte prospectivo y abierto". BMJ . 340 : c2442. doi :10.1136/bmj.c2442. PMC 2869403 . PMID  20466793. 
  5. ^ Collins, Gary S; Altman, Douglas G (21 de junio de 2012). "Predicción del riesgo de enfermedad cardiovascular a 10 años en el Reino Unido: validación independiente y externa de una versión actualizada de QRISK2". BMJ . 344 : e4181. doi :10.1136/bmj.e4181. PMC 3380799 . PMID  22723603. 
  6. ^ Hippisley-Cox, Julia ; Coupland, Carol; Robson, John; Brindle, Peter (9 de diciembre de 2010). "Derivación, validación y evaluación de un nuevo modelo QRISK para estimar el riesgo de enfermedad cardiovascular a lo largo de la vida: estudio de cohorte utilizando la base de datos QResearch". BMJ . 341 : c6624. doi :10.1136/bmj.c6624. PMC 2999889 . PMID  21148212. 

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