OBJECTIVES: Replantear las estrategias de identificación y clasificación del riesgo cardiovascular individual, para optimizar el manejo y los recursos en salud

METHODS: Estudio descriptivo retrospectivo, longitudinal. 177.654 usuarios No se utilizó muestra. Entendimiento del problema: modelo CRISP-DM5, por enfoque top-down: población riesgo RCV(DM e HTA) foco en predicción de desenlaces (IAM, ACV), usando los EHR (Electronic Health Records).

RESULTS: cohorte de pacientes periodo junio 2016 a junio 2017 La cohorte inicial: 100.172 pacientes con HTA y diabetes. Posterior al análisis de riesgos individuales, se definió incluir pacientes con alteración de lipidos, incrementando a 177.654 usuarios, (78,2%)

55% mujeres, 45% hombres; promedio edad 55 años mujeres y 53 hombres, (media general 54,03 (IC 53,97 54,10). Con la base depurada, la clasificación de riesgo cardiovascular mostró 81,04% riesgo bajo, 5,97% moderado y 13% alto; una vez se reprocesó la base con metodología analítica, el riesgo se ajustó a 50,79%, 30,7% y 18,5%, respectivamente. Al igual que con la reclasificación del riesgo, en relación al desenlace de infartos al miocardio o ECV, en la primera base se presentaron el 66,4% de los eventos en el riesgo bajo, 8,64% en medio y 24,88% en alto; una vez reprocesada la base los eventos pasaron a 11.95%, 34,9% y 46,73%, respectivamente. El total de eventos identificados durante este año fue de 887, con un costo promedio inicial de $8.000.000.

CONCLUSIONS

El estudio mostró que la gestión de las cohortes cardiovasculares, tienen un mayor impacto cuando se incluye la variable de trastornos metabólicos de los lípidos. - El uso de metodologías analíticas de avanzada, coadyuva a una mejor caracterización del riesgo, para optimizar los recursos y garantizar una intervención más oportuna - La aplicación de analítica predictiva en estas cohortes, seguramente permitirá la identificación temprana de los riesgos, la gestión oportuna de los mismos y la posible reducción de complicaciones y costos en salud.