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Modelos de predicción de riesgo cardiovascular / Cardiovascular risk prediction models / Modelos de predição de risco cardiovascular
Donado, JH; Higuita-Duque, LN; Castro-Palacio, JJ.
Affiliation
  • Donado, JH; Universidad Pontificia Bolivariana. Hospital Pablo Tobón Uribe. Medellin. CO
  • Higuita-Duque, LN; Universidad Pontificia Bolivariana. Medellin. CO
  • Castro-Palacio, JJ; Universidad Pontificia Bolivariana. Medellin. CO
Med. U.P.B ; 36(2): 153-160, jul.-dic. 2017.
Article in Spanish | LILACS, COLNAL | ID: biblio-847616
Responsible library: CO101
Localization: CO101
RESUMEN
La enfermedad cardiovascular es la principal causa de morbi-mortalidad en el mundo. El desarrollo de la misma se origina en la presencia de múltiples factores de riesgo a los que se ve expuesta la población actualmente. La prevención de su aparición se basa en gran medida en la identificación y control de estos factores de riesgo. De esta manera se busca impactar en el curso clínico o en la historia natural de la enfermedad de acuerdo con que se ha presentado o no en un individuo específico. Los modelos de riesgo cardiovascular son una de las aproximaciones utilizadas para evaluar este pronóstico de este tipo de problemas de salud. En ellos se combinan matemáticamente múltiples puntajes de riesgo para el desarrollo de la enfermedad cardiovascular. Estos marcadores varían en su valor de estimación de una escala a otra, y todo depende de la población en la que haya sido creada, es por esto mismo que para la aplicación de una escala en una población diferente a la de su creación se debe validar externamente, ya que esto previene sobreestimaciones o subestimaciones del riesgo cardiovascular.
ABSTRACT
Cardiovascular disease is the leading cause of morbi-mortality worldwide. This disease is caused by the presence of multiple risk factors in the population. Its prevention is based on the identification and control of these risk factors, thus, seeking to impact the clinical course or the natural history of the disease, depending on the presence of the manifestation in a specific individual. The prediction models are an approach to assess the prognosis; they mathematically combine multiple risk predictors for the development of cardiovascular disease. The estimation values of these predictors vary from one model to another and depend on the population where the model was developed. Therefore, the assessment of the cardiovascular risk in a different population requires external validation, which prevents overestimation and underestimation of the cardiovascular risk.
RESUMO
A doença cardiovascular é a principal causa de morbimortalidade no mundo. O desenvolvimento da mesma se origina na presença de múltiplos fatores de risco aos que se vê exposta a população atualmente. A prevenção da sua aparição se baseia em grande medida na identificação e controle destes fatores de risco. Desta maneira se busca impactar no curso clínico ou na história natural da doença de acordo com que se há apresentado ou não num indivíduo específico. Os modelos de risco cardiovascular são uma das aproximações utilizadas para avaliar este prognóstico deste tipo de problemas de saúde. Neles se combinam matematicamente múltiplas pontuações de risco para o desenvolvimento da doença cardiovascular. Estes marcadores variam no seu valor de estimação de uma escala a outra, e tudo depende da população na que haja sido criada, é por isso mesmo que para a aplicação de uma escala numa população diferente à da sua criação se deve validar externamente, já que isto preveem sobre-estimações ou subestimações do risco cardiovascular.
Subject(s)


Full text: Available Collection: International databases Health context: SDG3 - Target 3.4 Reduce premature mortality due to noncommunicable diseases Health problem: Cardiovascular Disease Database: COLNAL / LILACS Main subject: Cardiovascular Diseases Type of study: Etiology study / Prognostic study / Risk factors Limits: Adult / Aged / Aged, 80 and over / Humans Language: Spanish Journal: Med. U.P.B Journal subject: Medicine Year: 2017 Document type: Article Affiliation country: Colombia Institution/Affiliation country: Universidad Pontificia Bolivariana/CO

Full text: Available Collection: International databases Health context: SDG3 - Target 3.4 Reduce premature mortality due to noncommunicable diseases Health problem: Cardiovascular Disease Database: COLNAL / LILACS Main subject: Cardiovascular Diseases Type of study: Etiology study / Prognostic study / Risk factors Limits: Adult / Aged / Aged, 80 and over / Humans Language: Spanish Journal: Med. U.P.B Journal subject: Medicine Year: 2017 Document type: Article Affiliation country: Colombia Institution/Affiliation country: Universidad Pontificia Bolivariana/CO
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