Recalibración y validación del SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation): el SCORE2
La ecuación de predicción del riesgo cardiovascular (RCV) mediante la ecuación o tabla de riesgo basado en el modelo SCORE (Systematic Coronary Risk Evaluation) se empezó a utilizar en Europa después de la segunda Task Force europea de prevención cardiovascular (CV) tras percatarse que la ecuación a partir de la cohorte original americana de Framingham sobreestimaba el RCV en los países europeos. La tercera Task Force recomendó el sistema SCORE inicialmente (1986) como una ecuación que estima el riesgo de muerte CV a los 10 años según la edad, sexo, presión arterial sistólica (PAS), colesterol total, el colesterol HDL (HDL-c) y el hábito tabáquico actual proveniente de los datos de 12 estudios de cohortes europeas, o un total de 205.178 individuos (43% mujeres) entre 24 a 75 años.
Con el tiempo se dieron cuenta que la variabilidad en el RCV entre países mediterráneos y los del norte de Europa hacía necesario desarrollar dos modelos SCORE, unos para países de alto o bajo RCV.
La diferencia entre el SCORE y el Framingham es que frente a éste estima el riesgo de muerte no solo por enfermedad coronaria si no por cualquier afectación cardiovasculares (CV) aterotrombóticas, sea accidente vásculo cerebral (AVC), insuficiencia cardíaca (IC), arteriopatía arterial periférica o aneurismas vasculares. El riesgo se considera alto cuando es superior al 5% a los 10 años .
Con el tiempo se han ido adaptando, o calibrando, los dos modelos del SCORE al nivel de RCV. En alguna ocasión hemos hablado de su adaptación a la población española, e incluso la comparación de ésta con el REGICOR observándose una concordancia moderada. Según ésta comparación el REGICOR identificaría a un 7,9% de la población de alto riesgo, cuando el SCORE lo haría un 9,2%.
El algoritmo SCORE se encuentra avalado por la European Society of Cardiology (ESC) que se encarga de revisar su predicción de RCV, habida cuenta que al estimar solo los eventos CV (EvCV) fatales subestima el alcance real de la enfermedad cardiovascular (ECV) sobre todo en individuos jóvenes y además no permite variaciones sustanciales de riesgo según los países lo que puede falsearlos. Y es que las cohortes que fundamentan la ecuación son de antes del 1986 y no han sido recalibradas de una manera sistemática a las tasas actuales de ECV, lo que hace generar algunas suspicacias a la hora de aplicarlas a una población concreta europea actual.
Es en este sentido que se ha procedido a una revisión con validación de la tabla SCORE en una nueva SCORE2 que estima además el riesgo de muerte, el riesgo de ECV en individuos europeos entre 40-69 años sin ECV previa o diabetes mellitus (DM) a los 10 años. Para ello, como el modelo SCORE inicial precisaba el análisis de múltiples fuentes de datos, en concreto 45 cohortes prospectivas que incluyeron a 677.684 individuos de 13 países; una recalibración; adaptar el modelo de riesgo a cada región europea según edad y sexo; la distribución de los factores de riesgo cardiovascular (FRCV); y sobre todo una validación para que el modelo fuera generalizable, en este sentido se utilizaron los datos de 25 cohortes prospectivas, un total de 1.133.181 individuos de 15 países europeos.
En el desarrollo del modelo de predicción se utilizaron los datos de 44 cohortes del Emerging Risk Factor Collaboration (ERFC) y del UK Biobank (UKB). El objetivo principal fue definir la ECV que estuvo compuesta por mortalidad CV (MCV), IAM no fatal, y AVC no fatal. La mortalidad por ECV correspondería al concepto inicial del modelo SCORE o muerte por enfermedad coronaria, IC, AVC, y muerte súbita.
En concreto. los datos recabados dieron como resultado el análisis de 677.684 individuos de 45 cohortes sin ECV previa y captados entre 1990 y 2009, de 57 (desviación estándar –DE- 9) años con un 44% (300.735) varones. El seguimiento medio fue de 10,7 años en el que produjeron 30.121 EvCV y 33.809 muertes no ECV.
Se observó como el modelo predictor se reducía con la edad del paciente y que la calibración y la bondad de ajuste del mismo era razonable en el conjunto de los datos tanto por regiones específicas como por períodos temporales. El índice C en el conjunto de datos de derivación fue de 0,739 (IC 95% 0,736–0,741).
A partir de ahí se ha confeccionado unas gráficas de RCV para cuatro países europeos y se disponen utilizando en este el colesterol no HDL en vez del HDL-colesterol.
En este se observa el cambio la estimación absoluta de RCV entre regiones; así un mismo individuo varón de 50 años con una PAS de 140 mg, colesterol total de 5,5 mmol/l y un HDL-c de 1,3 mmol/l, tendría un riesgo a 10 años que iría de 5,6% en países de bajo riesgo a un 14,0% en países de alto RCV.
Comparando ambos SCORE mejora la discriminación del riesgo a nivel global siendo la diferencia en el índice C 0,0100 (IC 95% 0,0085 a 0,0115; p inferior a 0,001); y sobre todo en los más jóvenes una diferencia en el índice C entre los 40-50 años de 0,0213 (IC 95% 0,0162 a 0,0265; p inferior a 0,001); y sobre todo en la ECV con EvCV no fatales o una diferencia en el índice C 0,0113 (IC 95% 0,0097 a 0,0130; p inferior a 0,001); y sobre todo reduciendo el impacto del colesterol total y del HDL-c con la diferencia en el índice C fue de 0.0078 (IC 95% 0,0064, a 0,0091).
Ciertamente cuando se aplican las tablas del SCORE2 según regiones a individuos entre 40-69 años el RCV estimado aumenta en un 10% en general, yendo del 3,4% en las regiones de bajo RCV a un 51% de las de alto RCV en los varones, lo que no es moco de pavo.
En resumen, el SCORE2 al margen de haber sido recalibrado (actualizado, el SCORE clásico recogió datos de antes del 1986) y validado, aumenta la estimación del riesgo a los EvCV no fatales (o sea la ECV) en individuos entre 40-69 años a los 10 años lo que le diferencia del SCORE. La recalibración distingue 4 regiones Europeas, en vez de dos.
Con todo, admiten que infraestima el riesgo en los EvCV fatales en los pacientes más jóvenes.
Como factores limitantes, el modelo no discrimina la historia familiar, socioeconómica, la nutrición, la medicación, la actividad física, la función renal, o la raza (datos que no recogidos en los registros utilizados). De ahí que como en todas la tablas de riesgo la interpretación de las mismas debe ser cautelosa sobre todo en individuos medicados, o historia familiar de ECV, ERC, riesgo socioeconómico o ciertos grupos étnicos…
Y sobre todo, se mantiene a la DM fuera de la tabla de riesgo pues se les considera individuos de alto riesgo (prevención secundaria, utilización de estatinas)
Brotons C, Moral I, Soriano N, Cuixart L, Osorio D, Bottaro D, Puig M, Joaniquet X, Marcos A, Casasa A. Impact of Using Different SCORE Tables for Estimating Cardiovascular Risk. Rev Esp Cardiol. 2013 Nov 19. pii: S0300-8932(13)00365-5. doi: 10.1016/j.recesp.2013.06.021. [Epub ahead of print]
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