Epidemiología de las enfermedades cardiovasculares y factores de riesgo en atención primaria

Baena-Díez, J.M.; Garcia, José L. D El Val; Pelegrina, J. Tomàs; Martínez, José Luis; Peñacoba, Raquel Martín; Tejón, Iván González; Quintana, Eva; Sajkiewicz, Monica Pomares; Boronat, Andreu Altés; Pérez, Beatriz Álvarez; Forcadell, P. Piñol; España, Mònica Rovira; Colom, Miquel

doi:10.1157/13073893

Cited by 93 publications

(39 citation statements)

References 26 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…El otro gran inconveniente de SCORE 3 es no disponer de tablas para diabéticos, población de elevado RCV en España16 y cuya prevalencia está aumentando en las últimas déca-das 8,17 . Por otro lado, la función REGICOR 2 tiene como inconveniente estimar sólo el riesgo coronario, que aunque es una aproximación no puede considerase como un estimador ideal del riesgo cardiovascular.…”

Section: Tablaunclassified

“…Puesto que una parte importante de los eventos cardiovasculares se producen en los sujetos mayores de 65 años 8 Por ello, nuestro objetivo principal fue determinar cómo clasifican las funciones objeto del estudio 2,3,5 a los pacientes de RA. Como objetivos secundarios comparar la correlación y la concordancia de REGI-COR2 y SCORE 3 con la ecuación de Framingham de 19985, estudiar la proporción de pacientes definidos como RA con distintos puntos de corte con REGICOR 2 , comprobar si con SCORE 3 se pueden extrapolar las predicciones entre los 65-74 años 7 y estudiar si hay diferencias en los casos de RA en relación a los FRCV.…”

Section: Introductionunclassified

See 1 more Smart Citation

Comparación de los modelos SCORE y REGICOR para el cálculo del riesgo cardiovascular en sujetos sin enfermedad cardiovascular atendidos en un centro de salud de Barcelona

Díez¹,

García²,

Gaetgens³

et al. 2005

Rev. Esp. Salud Publica

View full text Add to dashboard Cite

(2) UI SAP Sants-Montjuïc-Sarrià-Les Corts-Sant Gervasi RESUMEN Fundamento: No se dispone de estudios que hayan comparado SCORE, REGICOR y Framingham. El objetivo de este trabajo es estudiar cómo clasifican el riesgo cardiovascular las funciones REGICOR y SCORE, su correlación y concordancia respecto a Framingham (1998) y si presentan diferencias respecto a los factores de riesgo cardiovascular en los casos de riesgo alto. Métodos:Estudio descriptivo transversal realizado en atención primaria. Se incluyó a 851 personas entre 35-74 años, libres de enfermedades cardiovasculares y seleccionadas por muestreo aleatorio simple. Se estudió la proporción de pacientes de riesgo alto con Framingham (≥20% a 10 años), SCORE (≥5% a 10 años) y REGICOR con puntos de corte ≥20%, ≥15%, ≥10% y ≥5% a 10 años, ya que con REGICOR ≥20% apenas hay casos con riesgo alto. Se comparó la correlación (r de Pearson) y concordancia (coeficiente Kappa) de las personas de riesgo alto de REGICOR y SCORE respecto a Framingham.Resultados: Presentaron riesgo alto 23,3% con Framingham, 15,2% con SCORE y un 1,4%, 5,8%, 17,6% y 57,0% con REGICOR con los puntos de corte descritos, respectivamente. REGICOR tuvo una correlación de 0,99 y SCORE de 0,78. REGICOR ≥10% tuvo mejor concordancia (Kappa 0,83) que SCORE (Kappa 0,61). Al comparar los factores de riesgo cardiovascular de los casos con riesgo alto (≥20% Framingham, ≥5% SCORE y ≥10% REGICOR), el segundo presentó mayor prevalencia de diabetes y menor de hipercolesterolemia (p<0,05).Conclusiones: REGICOR presentó una buena correlación con Framingham. Con el punto de corte ≥10% clasifica como riesgo alto a un número de personas similar a SCORE e inferior a Framingham. El modelo SCORE trataría con hipolipemiantes a un número parecido de pacientes que el modelo REGICOR ≥10%, pero con menor evidencia de efectividad del tratamiento. Framingham (1998) and whether any differences exist among them with regard to the cardiovascular risk factors in high-risk groups.

show abstract

Section: Tablaunclassified

Section: Introductionunclassified

Comparación de los modelos SCORE y REGICOR para el cálculo del riesgo cardiovascular en sujetos sin enfermedad cardiovascular atendidos en un centro de salud de Barcelona

Díez¹,

García²,

Gaetgens³

et al. 2005

Rev. Esp. Salud Publica

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In recent decades, mortality rates after Ischemic Heart Disease (IHD) have declined in developed countries, but IHD nonetheless remains the leading cause of death in men and the second most frequent in women [1]. A study in the primary care setting places the prevalence of IHD in the general population over 15 years at 5.5% [1].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Assessment of the length of sick leave in patients with ischemic heart disease

Tella

Arnáiz

Gatius

et al. 2017

BMC Cardiovasc Disord

View full text Add to dashboard Cite

BackgroundThe prevalence of ischemic heart disease is high. Few recent studies have investigated the periods of sick leave of these patients. Our aim is to determine the length of sick leave after an acute coronary syndrome, its costs, associated factors and to assess the use of antidepressants and/or anxiolytics.MethodsAn observational study of a retrospective cohort of patients on sick leave due to ischemic heart disease in a health region between 2008–2011, with follow-up until the first return to work, death, or end of the study (31/12/2012). Measurements: length of sick leave, sociodemographic variables and medical prescriptions.ResultsFour hundred and ninety-seven patients (mean age 53 years, 90.7% male), diagnosed with acute myocardial infarction (60%), angina pectoris (20.7%) or chronic form of ischemic heart disease (19.1%). Thirty-seven per cent of patients took anxiolytics the year after diagnosis and 15% took antidepressants. The average duration of sick leave was 177 days (95% CI: 163–191 days). Patients diagnosed with acute myocardial infarction returned to work after a mean of 192 days, compared to 128 days in cases with angina pectoris. Patients who took antidepressants during the year after diagnosis returned to work after a mean of 240 days. The mean work productivity loss was estimated to be 9,673 euros/person.ConclusionsThe mean duration of sick leave due to ischemic heart disease was almost six months. Consumption of psychotropic medication doubled after the event. Older age, suffering an acute myocardial infarction and taking antidepressants were associated with a longer sick leave period.

show abstract

“…La prevalencia de DM tipo 2 fue del 45,6%, muy superior a los valores descritos (10-15%) en los estudios realizados en población general con edad superior a los 65 años 22,23 . Esto es lógico al ser nuestra cohorte una selección de pacientes muy comprometidos y con numerosos ingresos hospitalarios, lo que traduce la importancia de este factor en el desarrollo de enfermedad vascular avanzada.…”

Section: Discussionunclassified

Riesgo cardiovascular y prescripción farmacológica en pacientes pluripatológicos

Ramírez‐Duque¹,

Mora-Rufete²,

Nieto-Martín³

et al. 2011

Hipertensión y Riesgo Vascular

View full text Add to dashboard Cite

Epidemiología de las enfermedades cardiovasculares y factores de riesgo en atención primaria

Cited by 93 publications

References 26 publications

Comparación de los modelos SCORE y REGICOR para el cálculo del riesgo cardiovascular en sujetos sin enfermedad cardiovascular atendidos en un centro de salud de Barcelona

Comparación de los modelos SCORE y REGICOR para el cálculo del riesgo cardiovascular en sujetos sin enfermedad cardiovascular atendidos en un centro de salud de Barcelona

Assessment of the length of sick leave in patients with ischemic heart disease

Riesgo cardiovascular y prescripción farmacológica en pacientes pluripatológicos

Contact Info

Product

Resources

About