ISSN: 0300-8932 Factor de impacto 2023 7,2
Vol. 69. Núm. 7.
Páginas 714-715 (Julio 2016)

Carta al editor
Modelos multiestado para el análisis de supervivencia en procesos de enfermedad cardiovascular

Multistate Models for Survival Analysis of Cardiovascular Disease Process

Morteza HajihosseiniaToba KazemiaJavad Faradmalb

Opciones

Sr. Editor:

Las enfermedades no transmisibles (ENT) son una causa importante de mortalidad en todo el mundo. Alrededor del 63% de los 57 millones de muertes que se produjeron en todo el mundo en el año 2008 se debieron a las ENT que, además, continúan aumentando año tras año1. Cuatro ENT importantes son las enfermedades cardiovasculares, las enfermedades pulmonares crónicas, el cáncer y la diabetes mellitus. La Organización Mundial de la Salud se ha centrado en los 4 factores importantes que contribuyen a producir las ENT: la dieta poco saludable, el tabaquismo, el consumo excesivo de alcohol y la inactividad física. Las predicciones señalaron en el pasado y continúan señalando ahora a las enfermedades cardiacas isquémicas y las enfermedades cerebrovasculares como las principales 2 causas de muerte en 2002 y 20302,3. En Irán, con el envejecimiento de la población y los avances en el diagnóstico de las enfermedades cardiovasculares, se está asistiendo a un considerable aumento de la incidencia de las enfermedades cardiovasculares. Sin embargo, a pesar de los notables progresos realizados en el tratamiento de estas enfermedades, la tasa de mortalidad por enfermedades cardiovasculares sigue siendo elevada4,5.

Un factor determinante por lo que respecta a las ENT es su detección precoz. A menos que el personal médico detecte la ENT lo más tempranamente posible, esta evolucionará hacia un estado crónico, lo cual con el tiempo implica una importante carga económica para las familias y para el sistema de asistencia sanitaria. En los últimos años, se han desarrollado métodos estadísticos sofisticados, como los modelos de regresión avanzados, las redes neurales artificiales, los modelos de Markov y de Markov oculto y los árboles de decisión, por mencionar solo algunos, que facilitan una detección más exacta y más temprana de diversas enfermedades.

Hay una amplia variedad de métodos que permiten evaluar las características clínicas y el proceso de la enfermedad cardiovascular. Además, los clínicos están interesados tanto en los resultados clínicos finales como en la dinámica del proceso en sí. Con objeto de mejorar el conocimiento del pronóstico de la enfermedad, se propone una serie de modelos que consideran simultáneamente la progresión, la tasa de mortalidad y otros factores relacionados.

Los modelos multiestado son procesos estocásticos en los que los pacientes podrían encontrarse en diferentes estados intermedios (estados de enfermedad) antes de que se produjera el resultado final en cualquier momento6. En las aplicaciones médicas, los estados pueden corresponder a la remisión, diversas gravedades de la enfermedad, el alta o la infección hospitalaria. Se podría estudiar el efecto del tratamiento y los factores de riesgo empleando modelos multiestado a través de las transiciones de los pacientes entre los diferentes estados. Algunos factores asociados dependen del tiempo, por ejemplo, la recurrencia de un evento específico (como insuficiencia cardiaca o infarto de miocardio). La mejor aproximación para tener en cuenta estos tipos de variables en las enfermedades cardiovasculares son los modelos multiestado, mientras que otros métodos tienen ciertas limitaciones por lo que respecta a las variables que dependen del tiempo. A pesar de la importancia de las enfermedades cardiovasculares y teniendo en cuenta que al llegar al 2030, las causas principales de muerte en los países de renta alta, intermedia y baja, serán las enfermedades cardiovasculares2, existen pocos estudios sobre la aplicación de los modelos multiestado a las enfermedades cardiovasculares. Dos ejemplos de este tipo de estudios son el de Ieva et al7 y el de Zhang et al8.

En resumen, los modelos multiestado pueden facilitar la detección precoz, una mejora del pronóstico de la enfermedad y una reducción de los costes que genera la enfermedad a las familias y los gobiernos, es decir, las principales preocupaciones de los ministerios de sanidad y otros encargados de establecer políticas. Así pues, se propone que este modelo puede ser objeto de mayor atención para los encargados de establecer las políticas, con objeto de ahorrar recursos económicos y reducir los costes del sistema de salud.

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