ABSTRACT
Introducción: En Cuba y en el resto del mundo, las enfermedades cardiovasculares son reconocidas como un problema de salud pública mayúsculo y creciente, que provoca una alta mortalidad. Objetivo: Diseñar un modelo predictivo para estimar el riesgo de enfermedad cardiovascular basado en técnicas de inteligencia artificial. Métodos: La fuente de datos fue una cohorte prospectiva que incluyó 1633 pacientes, seguidos durante 10 años, fue utilizada la herramienta de minería de datos Weka, se emplearon técnicas de selección de atributos para obtener un subconjunto más reducido de variables significativas, para generar los modelos fueron aplicados: el algoritmo de reglas JRip y el meta algoritmo Attribute Selected Classifier, usando como clasificadores el J48 y el Multilayer Perceptron. Se compararon los modelos obtenidos y se aplicaron las métricas más usadas para clases desbalanceadas. Resultados: El atributo más significativo fue el antecedente de hipertensión arterial, seguido por el colesterol de lipoproteínas de alta densidad y de baja densidad, la proteína c reactiva de alta sensibilidad y la tensión arterial sistólica, de estos atributos se derivaron todas las reglas de predicción, los algoritmos fueron efectivos para generar el modelo, el mejor desempeño fue con el Multilayer Perceptron, con una tasa de verdaderos positivos del 95,2 por ciento un área bajo la curva ROC de 0,987 en la validación cruzada. Conclusiones: Fue diseñado un modelo predictivo mediante técnicas de inteligencia artificial, lo que constituye un valioso recurso orientado a la prevención de las enfermedades cardiovasculares en la atención primaria de salud(AU)
Introduction: In Cuba and in the rest of the world, cardiovascular diseases are recognized as a major and growing public health problem, which causes high mortality. Objective: To design a predictive model to estimate the risk of cardiovascular disease based on artificial intelligence techniques. Methods: The data source was a prospective cohort including 1633 patients, followed for 10 years. The data mining tool Weka was used and attribute selection techniques were employed to obtain a smaller subset of significant variables. To generate the models, the rule algorithm JRip and the meta-algorithm Attribute Selected Classifier were applied, using J48 and Multilayer Perceptron as classifiers. The obtained models were compared and the most used metrics for unbalanced classes were applied. Results: The most significant attribute was history of arterial hypertension, followed by high and low density lipoprotein cholesterol, high sensitivity c-reactive protein and systolic blood pressure; all the prediction rules were derived from these attributes. The algorithms were effective to generate the model. The best performance was obtained using the Multilayer Perceptron, with a true positive rate of 95.2percent and an area under the ROC curve of 0.987 in the cross validation. Conclusions: A predictive model was designed using artificial intelligence techniques; it is a valuable resource oriented to the prevention of cardiovascular diseases in primary health care(AU)
Subject(s)
Humans , Male , Female , Primary Health Care , Artificial Intelligence , Prospective Studies , Data Mining/methods , Forecasting/methods , Heart Disease Risk Factors , CubaABSTRACT
Introduction: the metabolic syndrome is becoming one of the main problems in public health. Objective: to evaluate the relation between metabolic syndrome and uric acid, high sensitivity c reactive protein, total cardiovascular risk and cardiovascular events. Methods: a study of cases controls nested in a dynamic cohort was carried out in Velasco Teaching Polyclinic from 2010 to 2015, the cases were 67 patients that developed metabolic syndrome during the period and the control group were 67 patients matched by sex and age ± 5 years. The participants underwent a physical examination, anthropometry, laboratory test; all the study participants were under continuous surveillance during 4.5 years for development of cardiovascular events. Results: the waist circumference (p = 0.000), systolic (p= 0.0042) and diastolic blood pressure (p= 0.0298), high sensitivity c reactive protein (p= 0.0039) and uric acid (p= 0.0283) were significantly associate in both groups. The body mass index was higher than 30 kg/m2 (OR 7.54; CI95%:3.35-16.9), LDL cholesterol greater than 4.16 mmol/l (OR 3.49; CI 95%:1.58-7.70) and hs CRP higher than 1 mg/dl (OR 3.59; CI 95%:1.51-8.51) showed statistically significant differences according to groups of studies. Global cardiovascular risk greater 20%, it was 3.84 times higher in the group with metabolic syndrome (CI 95%:1.67-8.82), 13.4% of the patients with metabolic syndrome developed a cardiovascular event during the period in comparison with the 2.9% in the group without metabolic syndrome (OR= 5.04; CI 95%: 1.04-24.3). Conclusions: metabolic syndrome was significantly associated with mean level of uric acid, high sensitivity c reactive protein, total cardiovascular risk and cardiovascular events.
Introducción: el síndrome metabólico se está convirtiendo en uno de los principales problemas de salud pública Objetivo: evaluar la relación entre el síndrome metabólico y el ácido úrico, la proteína c reactiva de alta sensibilidad, el riesgo cardiovascular global y la incidencia de eventos cardiovasculares. Métodos: se realizó un estudio de casos controles anidados en una cohorte dinámica en el Policlínico Docente de Velasco desde 2010 a 2015, los casos fueron 67 pacientes que desarrollaron síndrome metabólico en el periodo y 67 controles que fueron apareados por sexo y edad de ± 5 años en relación con los casos, los participantes fueron sometidos a un examen físico, determinaciones antropométricas y de laboratorio, fueron sometidos a seguimiento durante 4,5 años para la aparición de eventos cardiovasculares. Resultados: mostraron que la circunferencia abdominal (p 0,000), la presión arterial sistólica (p 0,0042) y diastólica (p 0,0298), la proteína c reactiva de alta sensibilidad (p 0,0039) y el ácido úrico (p 0,0283) mostraron asociación estadísticamente significativa en ambos grupos. El índice de masa corporal mayor de 30 kg/m2 (OR 7,54; IC 95%: 3,35-16,9), LDL colesterol mayor de 4,16 mmol/l (OR 3,49; IC 95%:1,58-7,70) y proteína c reactiva de alta sensibilidad mayor de 1 mg/dl (OR=3,59; IC 95%:1,51-8,51) mostraron asociación estadísticamente significativa de acuerdo con los grupos de estudio. El riesgo cardiovascular global mayor de 20% fue 3,84 veces mayor en el grupo con síndrome metabólico (IC 95 %: 1,67-8,82), el 13,4% de los pacientes con síndrome metabólico desarrollaron un evento cardiovascular durante el periodo de seguimiento en comparación con el 2,9% en el grupo sin síndrome metabólico (OR= 5,04; IC 95%: 1,04-24,3). Conclusiones: el síndrome metabólico se asoció significativamente con la concentración media de ácido úrico, con la proteína c reactiva de alta sensibilidad, el riesgo cardiovascular global y el desarrollo de eventos cardiovasculares.
ABSTRACT
Introduction: high blood pressure is a risk factor that could lead to cardiovascular disease and stroke. Objective: to assess the prevalence and association of the modifiable risk factors with uncontrolled blood pressure among hypertensive patients in Medical Outpatient Department in Edward Francis Small Teaching Hospital, Banjul, The Gambia. Methods: a cross-sectional survey was carried out during November 2013; the sample comprised 146 hypertensive patients, after receiving informed consent, hypertensive patients were interviewed about modifiable risk factors. Patients' blood pressure and body mass index were checked, the data was coded and processed using the Statistical Package for Social Sciences (version 15), a multiple logistic regression model was used to estimate the simultaneous effect of several determinants. Results: the study showed that 52% of patients had uncontrolled blood pressure, 43.8% were overweight, 56.2% had unhealthy diet and 74.7% had physical inactivity, the predicted risk factors for uncontrolled high blood pressure, using univariate analysis were: unhealthy diet (p=0.000) and uncontrolled diabetes (p=0.007), the multivariate stepwise logistic regression analysis showed that for uncontrolled blood pressure the variables included as predictors: physical inactivity(p=0.793), overweight(p=0.631), unhealthy diet (p=0.170) and uncontrolled diabetes (p=0.28) were not significantly associated for uncontrolled blood pressure, the 78.9% of uncontrolled blood pressure had two or more modifiable risk factors, the number of modifiable risk factors were significantly associate with the control of blood pressure (Pearson X2 = 22.667, p= 0.000) Conclusions: the half of hypertensive patient were uncontrolled, the majority of patients had two or more modifiable risk factors.
Introducción: la hipertensión arterial es un factor de riesgo que puede provocar enfermedad cardio y cerebrovascular. Objetivo: evaluar la prevalencia y la asociación de factores de riesgo modificables con la hipertensión arterial no controlada, en pacientes hipertensos del Departamento de Consulta Externa del Edward Francis Small Teaching Hospital, en Banjul, La Gambia. Métodos: se realizó un estudio descriptivo durante noviembre de 2013, la muestra estuvo conformada 146 pacientes hipertensos, después de obtener el consentimiento informado. Cada paciente fue entrevistado acerca de factores de riesgo modificables y se les determinó la tensión arterial y el índice de masa corporal, los datos fueron codificados y procesados usando el Statistical Package for Social Sciences (versión 15). Para estimar el efecto simultáneo de las variables predictores fue usado un modelo de regresión logística múltiple. Resultados: el estudio mostró que el 52% de los hipertensos estaban no controlados, el 43,8% presentaban sobrepeso, el 56,2% seguían una dieta no saludable y el 74,7% inactividad física. Los factores de riesgo predictores en hipertensos no controlados (usando el modelo univariado) fueron: la dieta no saludable (p=0,000) y la diabetes no controlada (p=0,007). El análisis de regresión logística multivariada por pasos, mostró que las variables incluidas como predictores: inactividad física (p=0, 793), sobrepeso (p=0,631), dieta no saludable (p=0,170) y diabetes mellitus no controlada (p=0,28) no estaban asociadas a la hipertensión no controlada, el 78,9% de los hipertensos no controlados tenía dos o más factores de riesgo modificables, el número de factores de riesgo modificables se asoció significativamente con la hipertensión no controlada (Pearson X2 = 22.667, p= 0.000). Conclusiones: la mitad de los pacientes hipertensos estaban no controlados, la mayoría tenía dos o más factores de riesgo modificables.
ABSTRACT
Introducción: la proteína C reactiva es un marcador no específico de inflamación y un predictor de enfermedad coronaria, enfermedad cardiovascular y enfermedad vascular subclínica. Objetivo: mostrar el papel de la proteína C reactiva de alta sensibilidad en la predicción del riesgo cardiovascular. Métodos se realizó estudio transversal en un universo de 1 200 pacientes con edades entre 34 a 75 años, sin enfermedad cardiovascular, del Policlínico Docente José Ávila Serrano, de Velasco, atendidos entre enero y junio de 2011, se seleccionó muestra aleatoria simple de 168 participantes, y se determinó proteína C reactiva de alta sensibilidad. Se estratificó el riesgo cardiovascular según el valor de la proteína C reactiva de alta sensibilidad, el riesgo coronario y el riesgo cardiovascular global, calculado a partir de las tablas de riesgo de Framingham-Wilson y Framingham-D´Agostino respectivamente. Con posterioridad, se calculó el coeficiente de correlación entre el nivel de proteína C reactiva de alta sensibilidad y el riesgo cardiovascular. Resultados: La edad media fue de 52,4±12,5 años; 65 % mujeres. La media de la proteína C reactiva de alta sensibilidad fue de 2,81±2,60 mg/L, el coeficiente de correlación entre el nivel de la proteína C reactiva de alta sensibilidad y el riesgo coronario fue de 0,275 (p = 0,023) y de 0,292 (p = 0,013) para el riesgo cardiovascular global. Cuando se re-estratificó el riesgo según la determinación de la proteína C reactiva de alta sensibilidad, el 15,7 % y el 5,1 % de los participantes se reclasificaron con riesgo intermedio y alto respectivamente. Conclusiones: La determinación de la proteína C reactiva de alta sensibilidad es útil en la toma de decisiones preventivas porque contribuye a mejorar la predicción del riesgo cardiovascular calculado con las tablas de riesgo específicas.
Introduction: C reactive protein is a non specific marker of inflammation and a predictor of incident coronary heart disease, cardiovascular disease and subclinical vascular disease. Objective: to expose the roll of high sensitivity C reactive protein in the prediction of cardiovascular risk. Methods: a cross sectional survey was carried out, the population were 1 200 patients with age between 34-75 years old without cardiovascular disease of the Velasco Teaching Polyclinic during January to June 2011, the random sample were 168 participants, whom had available c reactive protein test, the cardiovascular risk was stratified through the determination of high sensitivity C reactive protein and compared with the coronary and global cardiovascular risk calculated by the Framingham-Wilson risk score and the Framingham-D´Agostino risk score respectively, the correlation coefficient among high sensitivity C reactive protein and the cardiovascular risk was calculated. Results: mean age 52.4±12.5 years, 65 % women. The mean of high sensitivity c reactive protein was 2.81±2.60 mg/L, the correlation coefficient between level of high sensitivity C reactive protein and cardiovascular risk calculated was 0.275 (p 0.023) for coronary heart disease risk and 0.292 (p 0.013) for global cardiovascular risk. When re-stratified the cardiovascular risk calculated according to the risk obtained by means of high sensitivity C reactive protein concentration, 15.7 % of participants were reclassified as intermediate risk and the 5.1 % as high risk. Conclusions: the high sensitivity C reactive protein determination is useful in the preventive decision making due to its contribution to improve the prediction of cardiovascular risk calculated with the specific risk table.
ABSTRACT
Introducción: la tendencia actual es hacia una visión global del riesgo cardiovascular, las funciones de riesgo cardiovascular son instrumentos de clasificación, útiles para determinar las prioridades de intervención preventiva, estos deben actualizarse y perfeccionarse. Objetivo: determinar el riesgo de enfermedad coronaria y el riesgo cardiovascular global en pacientes de la atención primaria. Métodos: se realizó estudio transversal en un universo de 1 200 pacientes con edades entre 34 y 75 años, sin antecedente de enfermedad cardiovascular, del Policlínico Docente José Ávila Serrano, en el periodo enero-junio de 2011. Se seleccionaron 308 casos mediante muestreo aleatorio simple. Para la determinación del riesgo coronario se utilizó la tabla de predicción de enfermedad cardiaca coronaria de Framingham-Wilson (1998) y para el riesgo cardiovascular global, la tabla de predicción de riesgo cardiovascular global de Framingham- D´Agostino (2008). Resultados: según tabla de referencia de enfermedad coronaria, se halló con bajo riesgo (<10 %) el 51,6 % de la población, el 30,8 % con riesgo intermedio (10-20 %) y el 17,6 % con alto riesgo (>20 %). Según tabla de riesgo cardiovascular global, se encontró el 39,6 % con bajo riesgo, el 27,6 % con riesgo intermedio y el 32,8% con alto riesgo. El valor de concordancia de la tabla de riesgo de enfermedad coronaria comparado con la tabla de riesgo cardiovascular global fue 0,54 (IC 95% 0,46-0,62). Conclusiones: el uso de tablas de predicción es una herramienta útil para estimar el riesgo coronario y cardiovascular global en la atención primaria de salud.
Introduction: the current trend is toward a comprehensive view of cardiovascular risk, cardiovascular risk functions are instruments for classification that are useful in prioritizing preventive intervention and the risk functions should be update and improved. Objective: to determine the coronary heart disease risk and global cardiovascular risk in patients of primary health care. Methods: a cross sectional survey was carried out, the population were 1 200 patients with age between 34-75 years, without history of cardiovascular disease, of the Velasco Teaching Polyclinic during January to June 2011, a random sample of 308 cases were taken, for the prediction of coronary risk the Framingham-Wilson coronary risk prediction score(1998) was used as well as the Framingham- D´Agostino general cardiovascular risk score(2008) for the prediction of the global cardiovascular risk. Results: the coronary heart disease reference table determined as low risk(<10 %) 51.6 % of the population, 30.8 % as intermediate risk ( 10-20 %) and 17.6 % as high risk(>20 %), the global cardiovascular risk table determined 39.6 %, 27.6 % and 32.8 % as low, intermediate and high risk respectively. Concordance value of coronary heart disease risk table compared to global cardiovascular risk table was 0.54 (IC 95 % 0.46-0.62). Conclusion: the use of prediction tables is a useful tool to determine coronary and global cardiovascular risk in primary health care.
ABSTRACT
El riesgo cardiovascular se define como la probabilidad de padecer un evento cardiovascular en un determinado período. Mejorar la exactitud en la predicción del riesgo requiere la evaluación y el tratamiento de múltiples factores de riesgo cardiovascular, los que tienen un efecto sinérgico, más que aditivo, sobre el riesgo cardiovascular total. El cálculo utilizando métodos cuantitativos es más preciso que el obtenido con métodos cualitativos. La predicción del riesgo cardiovascular ha constituido, en los últimos años, la piedra angular en las guías clínicas de prevención cardiovascular, y deviene una herramienta útil del Médico de Familia para establecer prioridades en la atención primaria, mejorando la atención a los pacientes y eligiendo más eficazmente la terapéutica a seguir, con el objetivo de acercarnos más a la realidad multifactorial de las enfermedades cardiovasculares y a su prevención
The cardiovascular risk is defined like a probability of suffering a cardiovascular event in a determined period. To improve the accuracy in risk prediction requires the assessment and treatment of different cardiovascular risk factors, which have a synergistic effect more than additive on the total cardiovascular risk. The calculus using quantitative methods is more accurate than that obtained with qualitative methods. The prediction of cardiovascular risk has been in past years the cornerstone in clinical guidances of cardiovascular prevention and becomes an useful tool for Family Physician to establish priorities in the primary care, improving the patients care and selecting in a more effective way the therapy to be followed to bring closer more to multifactor reality of cardiovascular diseases and its prevention