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Un algoritmo podría predecir el riesgo de ataque cardíaco en los jóvenes

11 de Junio de 2021 | Historia original de la Universidad Queen Mary de Londres

Investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres han probado un algoritmo en 700.000 registros de pacientes en el este de Londres para averiguar si los datos recopilados rutinariamente por los médicos de cabecera (GP) pueden revelar casos de hipercolesterolemia familiar, una de las principales causas de ataque cardíaco en los jóvenes. El estudio fue publicado en el journalHeart.

La hipercolesterolemia familiar (FH) es una condición transmitida a través de las familias que causa niveles extremadamente altos de colesterol en la sangre. Sin tratamiento, puede conducir a un ataque cardíaco a una edad muy temprana. La FH afecta a 320.000 personas en el Reino Unido, la gran mayoría de los cuales no son conscientes de que lo tienen.

Un método de detección es el “FAMCAT” (FamilylHypercholesterolemia Case AssertationTool) que analiza los datos de los registros de GP - incluyendo los resultados de los análisis de sangre y los antecedentes familiares -para predecir quién es "probable" o "improbable" que pueda sufrir de FH. El resultado es una larga lista de pacientes a los que los GPs pueden llamar para profundizar los estudios. Esta es la primera vez que FAMCAT se utiliza en datos de una población grande, del centro de la ciudad y étnicamente diversa.

El Dr. John Robson, profesor de atención primaria de la Universidad Queen Mary, Londres, manifestó: “Hay una necesidad urgente de mejores métodos para detectar a las personas que podrían tener FH. Hemos demostrado que el algoritmo FAMCAT se puede aplicar a municipios o ciudades enteras, utilizando los datos que ya tenemos en el sistema para ayudar a encontrar esos casos no diagnosticados”. Sin embargo, FAMCAT genera una lista muy larga de posibles candidatos, y debe evaluarse en función de la rentabilidad. Por cada caso confirmado de FH, FAMCAT encontró 119 candidatos probables que necesitaban investigación -primero por el GP, con antecedentes familiares y un examen más detallados, entonces en cuidado secundario para la prueba genética y el consejo.
Tampoco está claro si el algoritmo funciona igual de bien en la detección de FH en diferentes grupos étnicos. Ahora estamos planeando más investigaciones con datos del este de Londres para estudiar esto”.

Referencia
Carvalho C, Williams C, Raisi-Estabragh Z, et al. Application of a risk stratification tool for familial hypercholesterolaemia in primary care: an observational cross-sectional study in an unselected urban population. Heart. Published online May 20, 2021. doi:10.1136/heartjnl-2020-318714

Este artículo ha sido republicado a partir de materiales proporcionados por la Queen Mary University London. Nota: el material puede haber sido editado por su longitud y contenido. Para más información, ver la fuente citada.




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