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Manual de Hipertensión Arterial en la Práctica Clínica de Atención Primaria Etiopatogenia 19. Safar ME, Frohlich ED. The arterial system in hypertension. A prospective view. Hypertension. 1995 Jul;26(1):10-4. 20. Natoli AK, Medley TL, Ahimastos AA, Drew BG, Thearle DJ, Dilley RJ, Kingwell BA. Sex steroids modulate human aortic smooth muscle cell matrix protein deposition and matrix metalloproteinase expression. Hypertension. 2005 Nov;46(5):1129-34. 21. Sookoian SC, Gonzalez C, Pirola CJ. Meta-analysis on the G-308A tumour necrosis factor alpha gene variant and phenotypes associated with the metabolic syndrome. Obes Res. 2005 Dec;13(12):2122-31. 22. Urbina EM, Srinivasan SR, Kieltyka RL, Tang R, Bond MG, Chen W, Berenson GS. Correlates of carotid artery stiffness in young adults: The Bogalusa Heart Study. Atherosclerosis. 2004 Sep;176(1):157-64. 23. Kwagyan J, Tabe CE, Xu S, Maqbool AR, Gordeuk VR, Randall OS. The impact of body mass index on pulse pressure in obesity. J Hypertens 2005 Mar;23(3):619-24. 24. Lees Kr, Mc Fadyen RJ, Doig Jk, Reid JL. Role of the angiotensine in the extravascular system. J Hum Hypertens 1993: 7 Suppl 2: S7-S12 25. Chang N-C, Lai Z-Y, Chang Pwang T-C. Left ventricular filling profiles in young white-coat Hypertensive patients without hypertrophy. Hypertension 1997: 12: 347-353. 26. Phillips C, Hedner J, Berend N, Grunstein R. Diurnal and obstructive sleep apnoea influences on arterial stiffness and central blood pressure in men. Sleep. 2005 May 1;28(5):604-9. 27. Mitchell GF, Parise H, Benjamin EJ, Larson MG, Keyes MJ, Vita JA, Vasan RS, Levy D. Changes in arterial stiffness and wave reflection with advancing age in healthy men and women: the Framingham Heart Study. Hypertension 2004 Jun;43(6):1239-45. 28. Coffee RE, Nicholas JS, Egan BM, Rumboldt Z, D'Agostino S, Patel SJ. Arterial compression of the retro-olivary sulcus of the medulla in essential hypertension: a multivariate analysis. J Hypertens 2005 Nov;23(11):2027-31. 29. Zimmerman Rs: Hormonal and humeral considerations in hypertension disease. Med Clin North Amer 1997: 81: 1213-1229. 30. Januszewicz A. The natriuretic peptides in hypertension. Curr Opin Cardiol 1995 Sep;10(5):495-500. 31. Zimmerman Rs: Hormonal and humeral considerations in hypertension disease. Med Clin North Amer 1997: 81: 1213-1229. 32. Zimmerman Rs: Hormonal and humeral considerations in hypertension disease. Med Clin North Amer 1997: 81: 1213-1229. 33. Aranda P, Aranda FJ. Bloqueantes de los canales de calcio en la mujer hipertensa postmenopáusica. En: Aranda Lara P, Coca Payeras A, Palma Gámiz JL, Plaza Celemín L, editores. Cuadernos latinoamericanos de hipertensión. Madrid Doyma 1997; 1: 145-150. Grupo de Hipertensión Arterial Sociedad Andaluza de Medicina de Familia 24
Manual de Hipertensión Arterial en la Práctica Clínica de Atención Primaria Estratificación del riesgo cardiovascular global en el paciente hipertenso 4. ESTRATIFICACIÓN DEL RIESGO CARDIOVASCULAR GLOBAL EN EL PACIENTE HIPERTENSO Lisardo García Matarín 4.1. CONCEPTO DE RIESGO En la historia de la ciencia, y desde un punto de vista formal, durante mucho tiempo sólo existieron modelos de tipo determinista, en los que el fenómeno se expresaba mediante leyes matemáticas perfectamente formuladas. Así, conocidas las variables que intervenían en el modelo y su valor, el resultado quedaba completamente determinado. Recientemente se empezó a plantear modelos de tipo probabilístico, en los que conocidas las variables únicamente se calculaba la probabilidad de aparición de un resultado, y en los que se introducía por tanto un margen de incertidumbre. Este tipo de modelos probabilísticos han venido siendo utilizados desde siempre sin una formulación matemática expresa, para ser aplicados a modelos biológicos donde la variabilidad es una característica inherente a los seres vivos, incluido el hombre (1). Puesto que las enfermedades cardiovasculares constituyen una de las principales causas de mortalidad y morbilidad en los países desarrollados, es lógico que sea de gran interés el desarrollo de modelos de predicción del riesgo de padecer este tipo enfermedades, tanto para intentar conocer los posibles mecanismos que afectan al aumento del riesgo, como para poder intervenir precozmente, mediante campañas preventivas, o en su momento con tratamientos. Un factor de riesgo (FR) es aquel que, cuando está presente, hace que una determinada enfermedad sea más frecuente y su control se traduce en una reducción de eventos clínicos por dicha enfermedad (1). Por ejemplo, hace algunas décadas se observó, que el tratamiento de la HTA moderada o grave reducía el número de eventos cardiocerebrovasculares y recientemente se ha demostrado que incluso también con el control y la reducción en la HTA leve (2). Para el cálculo de la probabilidad de aparición de un suceso dicotómico (enfermedad SI, NO), los modelos matemáticos más habituales se basan en la utilización de la regresión logística. Con estos modelos se obtienen ecuaciones paramétricas, en las que conocidos los valores de los diferentes factores de riesgo se puede evaluar la probabilidad de aparición de la enfermedad. Resulta evidente que en muchos procesos dicha probabilidad depende del tiempo de exposición, aumentando a medida que éste transcurre, así pues, el tiempo interviene de alguna forma en la ecuación como factor de riesgo (1). 4.2. ¿QUÉ ES EL RIESGO CA RDIOVASCULAR? Definición de RCV El Riesgo Cardiovascular (RCV) se define como la probabilidad que tiene un sujeto de presentar una enfermedad cardiovascular (ECV), cardiopatía isquémica o enfermedad cerebrovascular, en un periodo determinado de tiempo, generalmente 10 años. Aunque existen coeficientes para calcular el riesgo de enfermedad arterial periférica, habitualmente esta no se considera en el cálculo (3). Con el estado del conocimiento actual sobre factores de riesgo cardiovascular (FRCV), no podemos saber con certeza absoluta si un paciente va a sufrir o no un evento CV en su vida. Por esto tenemos que utilizar el modelo probabilístico del que hemos hablado antes y efectuar una valoración global del riesgo mediante modelos multifactoriales, que predicen el riesgo individual de forma más exacta y permiten una utilización más eficiente de la medicación disponible. La información a los pacientes de su RCV puede ayudarles a modificar dichos factores y por tanto a prevenir la ECV. Las Grupo de Hipertensión Arterial Sociedad Andaluza de Medicina de Familia 25
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