TC del tórax permite predecir riesgo de enfermedad cardiovascular

Jairam, MD, PhD, del Centro Médico Universitario de Utrecht (Utrecht, Holanda; www.umcutrecht.nl). “Con este estudio, hemos tomado una nueva perspectiva al ofrecer un método diferente para la predicción de riesgo de enfermedad cardiovascular estrictamente con base de la información disponible para el radiólogo”.

Las personas con alto riesgo de eventos cardiovasculares se identifican actualmente a través de herramientas para la estratificación del riesgo con base en factores de riesgo convencionales como edad, sexo, presión arterial, niveles de colesterol, diabetes, tabaquismo y otros factores que se cree que están relacionados con las enfermedades del corazón. Sin embargo, se presentan un número significativo de eventos cardiovasculares en personas sin esos factores de riesgo convencionales o en pacientes a quienes no se han detectado o diagnosticado esos factores de riesgo.

“En una buena cantidad de literatura se ha documentado claramente la incertidumbre de los modelos de predicción basados en los factores de riesgo convencionales”, dijo la Dra. Jairam. “Con este estudio, enfrentamos hasta cierto punto la necesidad de cambiar la forma de evaluar el riesgo cardiovascular a partir de los factores de riesgo convencionales por las mediciones directas de la aterosclerosis subclínica”.

Al realizar la TC de tórax, los radiólogos se encuentran constantemente con resultados que no están relacionados o de los cuales no se sospecha cuando se ordena la TC, los cuales son conocidos como hallazgos incidentales. Los hallazgos incidentales que muestran los primeros indicios de la aterosclerosis son bastante comunes y podrían desempeñar un papel en una estrategia de detección para la población general que busque identificar a los individuos con riesgo alto de eventos cardiovasculares. Sin embargo, actualmente no existe una orientación sobre la manera de evaluar estos resultados en la práctica habitual.

La Dra. Jairam y sus colegas se propusieron desarrollar y confirmar un modelo de predicción basado en imágenes para evaluar de manera más efectiva la contribución de los hallazgos incidentales que se encuentran en las TC de tórax para la detección de los pacientes con riesgo alto de enfermedad cardiovascular. El estudio retrospectivo, publicado en línea el 27 de mayo de 2014, en la revista Radiology, examinó la información del seguimiento a 10.410 pacientes a quienes se les practicó una TC de tórax para diagnósticos no cardiovasculares. Durante un período de seguimiento de 3,7 años en promedio, se presentaron 1.148 eventos cardiovasculares entre estos pacientes.

Las tomografías computarizadas de estos pacientes y de un muestreo aleatorio de 10% de los pacientes restantes de ese grupo fueron calificadas visualmente en busca de varios hallazgos cardiovasculares. El modelo de predicción final incluyó el género, la edad, la razón para ordenar la TC, calcificaciones en la arteria coronaria descendente anterior izquierda, calcificaciones en la válvula mitral, calcificaciones en la aorta descendente y diámetro cardíaco. Se encontró que este modelo permitió asignar con exactitud a los individuos en las categorías de riesgo clínicamente pertinentes.

Los resultados revelaron que la información radiológica puede complementar los métodos clínicos convencionales para la detección del riesgo cardiovascular y puede mejorar el diagnóstico y el tratamiento de los pacientes elegibles. “Nuestro estudio proporciona una estrategia innovadora para identificar a los pacientes con riesgo alto de enfermedad cardiovascular, independientemente de su condición en cuanto a los factores de riesgo convencionales, con base en la información incidental libremente disponible en una TC de tórax para diagnóstico de rutina”, dijo la Dra. Jairam. “La regla de predicción resultante puede ser utilizada para ayudar a que los médicos puedan remitir a estos pacientes con el fin de que reciban un manejo preventivo y oportuno del riesgo cardiovascular”.

La Dra. Jairam destacó, sin embargo, que es necesario un estudio prospectivo y multicéntrico para validar el impacto de estos hallazgos.

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University Medical Center Utrecht