Associação dos diferentes preditores de risco cardiovascular com o escore de cálcio coronário em pacientes dislipidêmicos

Abstract

Resumo: A população está envelhecendo e os custos do sistema saúde com doenças cardiovasculares aumentando. Escores clínicos são limitados para avaliar o risco eventos cardiovasculares (RECV). Adequada reestratificação RECV em pacientes de risco baixo e intermediário é importante estratégia na definição de metas terapêuticas e políticas de saúde Objetivo: Identificar entre os diferentes Preditores de Risco Cardiovascular (PRCV) os que possuem melhor associação com a Calcificação da Artéria Coronária (CAC) e que podem agregar valor na predição de RECV. Materiais e métodos: Estudo transversal, com dislipidêmicos (>18 anos), sem evento cardiovascular prévio. Investigou-se a associação entre PRCV antropométricos, bioquímicos, clínicos, índice de tornozelo braquial (ITB), preditores de rigidez arterial e o Escore de Cálcio Coronário (ECC). Para análises estatísticas o ECC foi classificado de 3 formas (1 )ECC=0, ECC=1 -100, ECC>100; (2)ECC=0, EC=1- 99, ECC=100-299, ECC>300) e (3)ECC=0, ECC>100 ou ECC>P75. Realizou-se estatística descritiva e inferencial bivariada. Aplicou-se modelo de regressão logística multivariado para identificar variáveis de maior risco e seus respectivos Odds Ratio (OR). Curvas ROC foram construídas para estimar poder discriminante das variáveis independentes para identificação de risco de CAC. O modelo regressão logística univariada foi aplicado para identificar probabilidade de CAC conforme os diferentes escores e estabelecer a sensibilidade e especificidade de cada preditor. As análises foram realizadas considerando o nível de significância de 5% com o auxílio dos softwares Statistica v. 10 (Statsoft®), Medcalc® v. 7.4 e Minitab® 18. Resultados: 180 pacientes avaliados, sendo 65,5% mulheres, idade média 59,8 anos. Homens tiveram maior risco cardiovascular para Perímetro do Pescoço (p<0,01), maior Relação Triglicerídeo-HDL-c (p=0,02), maiores classificações dos Escores Clínicos como altos (Escore Framingham-EF, Escore Risco Global/Escore Tempo vida-ERG/ETV, Escore Score-ES, p<0,001 para todos), maior ITB (p=0,01), maior ECC (p=0,09), maior risco CAC pela classificação (1) (p=0,13). A CAC esteve associada com: o Perímetro da Cintura-PC (p=0,03), o A Body Shape Index Risk-ABSIR (p<0,001), o Índice de Conicidade-Índice C (p<0,001), a Relação Cintura Estatura-RCE (p<0,001), o risco intermediário/alto pelo ERG/ETV (p<0,001) e pelo ES (p<0,001). A Velocidade de Onda de Pulso-VOP esteve associada com CAC nas classificações (1) e (2) (p<0,001 para ambos) e apresentou maior sensibilidade para o desfecho na curva ROC(3) (AUC 0,61, sensibilidade de 72,2). Dos índices clínicos o ERG/ETV foi o mais associado a CAC (risco significativo associado em 265%). No modelo de regressão multiajustado backwise o ABSIR elevou o risco de CAC em 3,5 vezes (OR = 3,50, IC 95% = 1,381,64, p = 0,001) e a VOP em 36% (OR = 1,36, IC 95% = 1,13-1,64, p < 0,01) sendo as duas principais variáveis selecionadas como significativamente preditivas do desfecho. Conclusões: Preditores avaliadores de obesidade central e rigidez arterial (VOP), obtiveram melhor valor preditivo para CAC. Houve maior associação dos preditores quando comparados grupo sem e com CAC, o que pode indicar que os preditores sejam mais sensíveis em predizer a existência do evento do que a gravidade do mesmo em si. Palavras-chave: calcificação da artéria coronária, antropometria, escores clínicos, A Body Shape Index, rigidez arterial, índices bioquímicos, velocidade de onda de pulso.

Abstract: The population is aging and the costs of the health system with cardiovascular diseases are increasing. Clinical scores are limited to assess the risk of cardiovascular events (CVER). Adequate CVER re-stratification in low and intermediate risk patients is an important strategy in defining therapeutic goals and health policies Objective: To identify among the different Cardiovascular Risk Predictors (CVRP) which have the best association with Coronary Artery Calcification (CAC) and therefore can add value in predicting CVER. Materials and methods: Cross-sectional study, with dyslipidemics (> 18 years), without previous cardiovascular event. The association among anthropometric, biochemical, clinical CVRP, Ankle- Brachial Index (ABI), predictors of arterial stiffness and the Coronary Calcium Score (CCS) was investigated. For statistical analysis, CCS was classified according (1)CCS=0, CCS=1-100, CCS>100, (2)CCS=0, CCS=1-99, CCS=100-299, CCS>300 and (3)CCS=0, CCS>100 or CCS>P75. Bivariate descriptive and inferential statistics were performed. Multivariate logistic regression model was applied to identify higher risk variables and their respective Odds Ratio (OR). ROC curves were constructed to estimate the discriminating power of the independent variables to identify CAC risk. The univariate logistic regression model was applied to identify the probability of CAC according to the different scores and to establish sensitivity and specificity of each predictor. The analyses were performed considering the significance level of 5% with the assistance of the Statistica v. 10 (Statsoft®), Medcalc® v. 7.4 and Minitab® 18). Results: 180 patients evaluated, 65.5% women, mean age 59.8 years. Men had a higher cardiovascular risk for Neck Circumference (p <0.01), higher Triglyceride to High-Density Lipoprotein Cholesterol Ratio (p = 0.02), clinical scores most frequently classified as high (Framingham Score-FS, Global Risk Score/Life Time Score- GRS/LTS, Score Score-SS, p <0.001 for all), highest ABI (p = 0.01), highest CCS (p = 0.09), highest CAC risk by (1 )(p=0.13). CAC was associated with Waist Circumference-WC (p = 0.03), A Body Shape Index Risk-ABSIR (p <0.001), Conicity Index-Index C (p <0.001), Waist-to-Height Ratio Height-WHtR (p <0.001), intermediate/high risk by gR s/LTS (p <0.001) and by SS (p <0.001). Pulse Wave Velocity-PWV was associated with c A c for both (1) and (2) (p <0.001 for both) and showed greater sensitivity for the outcome on the ROC curve (3) (AUC 0.61, sensitivity of 72.2). Among clinical indices, GRS/LTS was the most associated with CAC (significant risk associated with 265%). In the backwise multi-adjusted regression model, ABSIR increased the risk of CAC by 3.5 times (OR = 3.50, 95% CI = 1.38-1.64, p = 0.001) and the PWV by 36% (OR = 1.36, 95% CI = 1.13-1.64, p <0.01), with the two main variables being selected as significantly predictive of the outcome. Conclusions: Evaluating predictors of central obesity and arterial stiffness (PWV), obtained a better predictive value for CAC. There was a greater association of predictors when comparing the group without and with CAC, which may indicate that the predictors are more sensitive in predicting the existence of the event than the severity of the event itself. Keywords: coronary artery calcification, anthropometry, clinical scores, a Body Shape Index, arterial stiffness, biochemical indices, pulse wave velocity