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          ANTECEDENTES.La prevalencia de la enfermedad coronaria (EC) obstructiva en los pacientes sintom&aacute;ticos que son remitidos para un estudio diagn&oacute;stico ha disminuido, y ello hace que sea conveniente optimizar estrategias diagn&oacute;sticas individualizadas.\n
          \t\t\t\t\t\t   OBJETIVOS.El objetivo de este estudio fue presentar una herramienta sencilla y aplicable cl&iacute;nicamente que permite calcular la probabilidad de una EC obstructiva combinando un modelo de probabilidad pre-test (PPT) (m&eacute;todo de Diamond-Forrester con el empleo del sexo, la edad y los s&iacute;ntomas) con los factores de riesgo cl&iacute;nicos y la puntuaci&oacute;n de calcio arterial coronario (CACS).\n
          \t\t\t\t\t\t   MÉTODOS.La nueva herramienta se desarroll&oacute; en una cohorte de pacientes sintom&aacute;ticos (n = 41.177) remitidos para un estudio diagn&oacute;stico. La verosimilitud cl&iacute;nica ponderada seg&uacute;n los factores de riesgo (VC-FR) se calcul&oacute; mediante la PPT y los factores de riesgo, mientras que la verosimilitud cl&iacute;nica ponderada seg&uacute;n la CACS (VC-CACS) a&ntilde;adi&oacute; a ello la CACS. Los 2 modelos de c&aacute;lculo se validaron en cohortes de Europa y de Norteam&eacute;rica (n = 15.411) y se compararon con una tabla de PPT recientemente actualizada.\n
          \t\t\t\t\t\t   RESULTADOS.Los modelos de VC-FR y de VC-CACS predijeron la prevalencia de la EC obstructiva con mayor exactitud en las cohortes de validaci&oacute;n que el modelo de PPT, y aumentaron notablemente el &aacute;rea bajo las curvas de caracter&iacute;sticas operativas del receptor de la EC obstructiva: para el modelo de PPT, 72 (intervalo de confianza [IC] del 95%: 71 a 74); para el modelo VC-FR, 75 (IC del 95%: 74 a 76); y para el modelo VC-CACS, 85 (IC del 95%: 84 a 86). En total, un 38% de los pacientes del grupo de VC-FR y un 54% de los del grupo de VC-CACS se clasificaron como pacientes con una verosimilitud cl&iacute;nica baja de EC, en comparaci&oacute;n con el 11% de los del modelo de PPT.\n
          \t\t\t\t\t\t   CONCLUSIONES.Una herramienta sencilla basada en los factores de riesgo y la VC-CACS permite una mejor predicci&oacute;n y discriminaci&oacute;n de los pacientes con sospecha de una EC obstructiva. La herramienta hace posible una reclasificaci&oacute;n de pacientes en la categor&iacute;a de baja verosimilitud de EC, en los que no es necesario realizar otras pruebas. (J Am Coll Cardiol 2020;76:2421-32) &copy; 2020 American College of Cardiology Foundation.\n
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Vol. 01. Núm. 17.
Páginas 79-90 (marzo 2021)
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Incorporación de la calcificación coronaria a la evaluación pre-test de la probabilidad de enfermedad coronaria
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Simon Winthera, Samuel Emil Schmidtb, Thomas Mayrhoferc,d, Hans Erik Bøtkere, Udo Hoffmannc, Pamela S. Douglasf, William Wijnsg,h, Jeroen Baxi, Louise Nissena, Vibeke Lynggaarda, Jens Juel Christiansenj, Antti Sarastek,l, Morten Bøttchera, Juhani Knuutik,l
a Department of Cardiology, Gødstrup Hospital, Herning, Dinamarca.
b Department of Health Science and Technology, Aalborg University, Aalborg, Dinamarca.
c Cardiovascular Imaging Research Center, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.
d School of Business Studies, Stralsund University of Applied Sciences, Stralsund, Alemania.
e Department of Cardiology, Aarhus University Hospital, Aarhus, Dinamarca.
f Duke Clinical Research Institute, Duke University School of Medicine, Durham, North Carolina.
g Lambe Institute for Translational Medicine, National University of Ireland, Galway, Irlanda.
h CÚRAM, National University of Ireland, Galway, Irlanda.
i Department of Cardiology, Leiden University Medical Center, Leiden, Países Bajos.
j Department of Medicine, Gødstrup Hospital, Herning, Dinamarca.
k Heart Center, Turku University Hospital, Turku, Finlandia.
l Turku PET Centre, Turku University Hospital, University of Turku, Turku, Finlandia.
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Resumen
ANTECEDENTES.La prevalencia de la enfermedad coronaria (EC) obstructiva en los pacientes sintomáticos que son remitidos para un estudio diagnóstico ha disminuido, y ello hace que sea conveniente optimizar estrategias diagnósticas individualizadas. OBJETIVOS.El objetivo de este estudio fue presentar una herramienta sencilla y aplicable clínicamente que permite calcular la probabilidad de una EC obstructiva combinando un modelo de probabilidad pre-test (PPT) (método de Diamond-Forrester con el empleo del sexo, la edad y los síntomas) con los factores de riesgo clínicos y la puntuación de calcio arterial coronario (CACS). MÉTODOS.La nueva herramienta se desarrolló en una cohorte de pacientes sintomáticos (n = 41.177) remitidos para un estudio diagnóstico. La verosimilitud clínica ponderada según los factores de riesgo (VC-FR) se calculó mediante la PPT y los factores de riesgo, mientras que la verosimilitud clínica ponderada según la CACS (VC-CACS) añadió a ello la CACS. Los 2 modelos de cálculo se validaron en cohortes de Europa y de Norteamérica (n = 15.411) y se compararon con una tabla de PPT recientemente actualizada. RESULTADOS.Los modelos de VC-FR y de VC-CACS predijeron la prevalencia de la EC obstructiva con mayor exactitud en las cohortes de validación que el modelo de PPT, y aumentaron notablemente el área bajo las curvas de características operativas del receptor de la EC obstructiva: para el modelo de PPT, 72 (intervalo de confianza [IC] del 95%: 71 a 74); para el modelo VC-FR, 75 (IC del 95%: 74 a 76); y para el modelo VC-CACS, 85 (IC del 95%: 84 a 86). En total, un 38% de los pacientes del grupo de VC-FR y un 54% de los del grupo de VC-CACS se clasificaron como pacientes con una verosimilitud clínica baja de EC, en comparación con el 11% de los del modelo de PPT. CONCLUSIONES.Una herramienta sencilla basada en los factores de riesgo y la VC-CACS permite una mejor predicción y discriminación de los pacientes con sospecha de una EC obstructiva. La herramienta hace posible una reclasificación de pacientes en la categoría de baja verosimilitud de EC, en los que no es necesario realizar otras pruebas. (J Am Coll Cardiol 2020;76:2421-32) © 2020 American College of Cardiology Foundation.
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