Un estudio muestra el efecto de los factores socioeconómicos que predicen el riesgo de insuficiencia cardíaca de los pacientes diabéticos

Un estudio reciente realizado por la Universidad Case Western Reserve utilizó datos nacionales de veteranos militares estadounidenses con diabetes para validar y modificar un modelo ampliamente aceptado utilizado para predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca en pacientes diabéticos.

El modelo, llamado puntuación WATCH-DM, se utiliza para predecir la probabilidad de insuficiencia cardíaca en pacientes con diabetes en un plazo de cinco años.

Pero debido a que pasa por alto la influencia de los determinantes sociales de la salud, como la vivienda, la comida y el vecindario del paciente, los investigadores utilizaron un índice de privación social (SDI), una puntuación resumida de múltiples componentes, para ajustar la puntuación del WATCH-DM.

El SDI, presentado por el Centro Robert Graham, un grupo de investigadores clínicos, puede cuantificar el nivel de desventaja en áreas particulares en términos de alimentación, vivienda, transporte y condiciones comunitarias. Investigaciones anteriores demostraron que esta puntuación es directamente proporcional al nivel de disparidades de salud observadas en las comunidades.

El estudio identificó alrededor de 1 millón de veteranos estadounidenses con diabetes tipo 2 sin insuficiencia cardíaca tratados como pacientes ambulatorios en centros médicos de Asuntos de Veteranos a nivel nacional en 2010.

Los investigadores utilizaron los códigos postales de los pacientes para obtener su SDI, que luego se ingresó en la calculadora de riesgo para determinar la probabilidad de que fueran hospitalizados por insuficiencia cardíaca dentro de cinco años.

Si bien la tasa de hospitalización por insuficiencia cardíaca para toda la cohorte de más de 1 millón de pacientes fue del 5,39%, esta incidencia varió del 3% (en los menos desfavorecidos socialmente) al 11% (en los más desfavorecidos socialmente).

Los investigadores descubrieron que, dependiendo del resto de la información clínica de los pacientes, agregar el SDI al modelo de predicción de riesgos podría incluso duplicar la probabilidad de que ese paciente desarrolle insuficiencia cardíaca en los próximos cinco años.

Luego, el equipo de investigadores optimizó la puntuación WATCH-DM para cada grupo de SDI utilizando un factor de corrección estadística y mejoró su precisión predictiva en toda la gama de determinantes sociales de la salud.

«Descubrimos que agregar el SDI mejoraba la capacidad de la puntuación WATCH-DM para pronosticar el riesgo», dijo Salil Deo, profesor asociado en el Departamento de Cirugía de la Facultad de Medicina Case Western Reserve, quien dirigió el estudio. «Estos resultados resaltan la necesidad de incluir determinantes sociales de la salud en cualquier algoritmo futuro de predicción de riesgos clínicos. Esto aumentará su precisión, lo que beneficiará a los pacientes al mejorar sus resultados de salud».

Esta calculadora está disponible para el público desde su dispositivo de forma gratuita. aquí.

«Esperamos que nuestro estudio anime a los proveedores de atención médica a adoptar un enfoque holístico al tratar a los pacientes en el futuro», afirmó Deo. «Comprender y cuantificar la desigualdad social es probablemente el primer paso que podemos dar para tratar de garantizar que no afecte la salud de nuestros pacientes».