Aterosclerosis carotídea subclínica en pacientes con infección por el virus de la inmunodeficiencia humana : factores de riesgo y relación con los modelos predictivos de riesgo cardiovascular de framingham, SCORE y D:A:D

Abstract

Antecedentes y objetivos: La enfermedad cardiovascular (ECV) supone una importante causa de morbilidad y mortalidad en pacientes con infección por el VIH (PIVIH). El riesgo de sufrir un evento cardiovascular en estos pacientes es mayor que en personas seronegativas y los eventos cardiovasculares aparecen a edades más tempranas. Este riesgo puede estimarse con escalas de predicción usadas en la población general y también con otras escalas exclusivamente diseñadas para su uso en PIVIH. Los objetivos de este estudio fueron: estimar la prevalencia de aterosclerosis carotídea subclínica (AcS) en nuestra área; estudiar la capacidad de clasificación del riesgo cardiovascular (RCV) y predicción de AcS de los modelos de Framingham, SCORE y D:A:D; y elaborar un nomograma predictor de AcS con un menor número de variables y una capacidad predictora no inferior a los tres modelos mencionados. Material y métodos: Estudio transversal, descriptivo y analítico de una base de datos prospectiva multicéntrica en el que se incluyeron PIVIH mayores de 18 años que seguían un control regular en la consulta de Enfermedades Infecciosas. Se estimó el RCV de los pacientes con las ecuaciones de Framingham, SCORE y D:A:D. Se evaluó la presencia de AcS mediante ecografía, con la medición manual del grosor de la íntima-media carotídea (GIMc) y la detección de placa. Se realizó un análisis de regresión logística binaria y en base a sus resultados se diseñó un nomograma predictor de AcS. La capacidad predictiva de los modelos se analizó mediante curvas ROC y su exactitud para detectar AcS en pacientes de alto RCV se determinó con el índice Kappa de Cohen. Los cálculos se realizaron con los paquetes estadísticos SPSS Statistics v24 y el software libre ‘R’. Resultados: Se analizaron 235 pacientes que cumplieron los criterios de selección. La mediana del GIMc del promedio de todos los segmentos de la carótida fue de 0,75 mm (RIC 0,65 – 0,89 mm) y la mediana del GIMc en arteria carótida común izquierda fue de 0,65 mm (RIC 0,57 – 0,77 mm). La prevalencia de AcS fue de 55,3% (IC 95% 48,9 – 61,5 %). La prevalencia de placa carotídea fue de 14,9% (IC 95% 10,9 – 20,0 %). De los modelos estudiados, D:A:D fue el que menos pacientes clasificó en el estrato de bajo RCV. Todos los modelos predictivos (Framingham, SCORE y D:A:D) infraestimaron el RCV en relación a la presencia de AcS en el 22,6%, 26,4% y 8,1% de los pacientes respectivamente. Los tres modelos presentaron una capacidad discriminativa de AcS similar, con áreas bajo la curva (AUC) sin diferencias significativas: AUC = 0,762; 0,779 y 0,768 respectivamente. Los factores de riesgo cardiovascular (FRCV) clásicos y la duración de la infección por el VIH fueron los principales factores de riesgo asociados a la presencia de AcS. Los factores predictores independientes de AcS fueron: la edad ≥50 años (OR = 3,054; IC 95% [1,54 – 6,04]; p < 0,001), la hipertensión arterial (HTA) (OR = 2,759; IC 95% [1,23 – 5,98]; p = 0,010), el colesterol total (por mg/dL) (OR = 1,010; IC 95% [1,01 – 1,02]; p = 0,002) y la duración de la infección por el VIH (por año) (OR = 1,047; IC 95% [1,01 – 1,09]; p = 0,019). Se diseñó un nomograma con 4 variables: edad ≥50 años, presencia de HTA, cifra de colesterol total y duración de la infección por el VIH; cuya capacidad predictora de AcS no fue inferior a la del resto de modelos estudiados. Conclusiones: En los pacientes con infección por el VIH de nuestro medio la prevalencia de AcS fue elevada y sus principales factores de riesgo fueron los FRCV clásicos y la duración de la infección por el VIH. Los modelos de Framingham, SCORE y D:A:D presentaron una capacidad predictora de AcS similar. Sin embargo, la ecuación del estudio D:A:D fue la que mejor estimó el RCV en relación a la presencia de AcS y la que presentó mayor exactitud para detectar AcS en pacientes de alto RCV. La buena correlación entre el GIMc y las escalas pronósticas de RCV apoyarían el uso de la ecografía carotídea para optimizar el cálculo del riesgo y el tratamiento preventivo de la ECV en personas con infección por el VIH.

Background and objectives: Cardiovascular disease (CVD) is an important cause of morbidity and mortality in people living with HIV (PLWH). These people have an increased risk of cardiovascular events which happen earlier in PLWH than in seronegative people. Cardiovascular risk (CVR) can be estimated by several predictor scales which are used in general population, and by some scales specifically designed for PLWH. The aims of this study were: to estimate the prevalence of subclinical carotid atherosclerosis (ScA) in our area; to study the ability of Framingham, SCORE and D:A:D predictor models to classify CVR and predict ScA; and to design a nomogram with a non-inferiority predictor ability than the three predictor models mentioned above. Material and methods: We designed a cross-sectional descriptive study from a prospective and multicentric data collection. PLWH above 18 years old who had been followed by the Infectious Diseases department were included. CVR was estimated by Framingham, SCORE and D:A:D equations. The presence of ScA was assessed by ultrasound, with a manual procedure protocol for the measurement of carotid intima-media thickness (cIMT) and carotid plaque detection. A binary logistic regression was performed and its results were applied to design a ScA predictor nomogram. ROC curves were used to assess the models’ predictive power and Cohen’s Kappa coefficient was used to detect how accurate was the detection of ScA in the high CVR group. All the estimations were calculated by SPSS Statistics v24 and free software ‘R’. Results: Two hundred and thirty five patients were analysed. The cIMT median of all carotid segments was 0.75 mm (IQR 0.65 – 0.89 mm) and the cIMT median in left common carotid artery was 0.65 mm (IQR 0.57 – 0.77 mm). The ScA prevalence was 55.3% (CI 95% 48.9 – 61.5 %) and the carotid plaque prevalence was 14.9% (CI 95% 10.9 – 20.0 %). The D:A:D model was the one which classified less number of patients in the low CVR group than the other models. Regarding to the presence of ScA, the CVR was underestimated by all the predictive models (Framingham, SCORE and D:A:D) in a 22.6%, 26.4% and 8.1% of the patients respectively. The model’s ScA predictive power was similar for all the equations and there were no significant statistical differences between them; the areas under curve were = 0.762, 0.779 and 0.768 respectively for each model. The classical CVR factors and the HIV infection duration were the main ScA associated risk factors. The independent predictors of ScA were: age ≥50 years (OR = 3.054; CI 95% [1.54 – 6.04]; p < 0.001), total cholesterol (by mg/dL) (OR = 1.010; CI 95% [1.01 – 1.02]; p = 0.002), hypertension (OR = 2.759; CI 95% [1.23 – 5.98]; p = 0.010), and HIV infection duration (by year) (OR = 1.047; CI 95% [1.01 – 1.09]; p = 0.019). A nomogram was designed to predict ScA and its predictive power was not inferior than Framingham, SCORE and D:A:D models power. Four variables were used to make the nomogram: age ≥50 years, hypertension condition, total cholesterol levels and HIV infection duration. Conclusions: ScA was elevated in PLWH in our area and the main risk factors were classical CVR factors and HIV infection duration. The prediction power of the Framingham, SCORE and D:A:D models was similar. However, D:A:D equation was better at estimating CVR related to ScA than the other models as well as demonstrated the best accuracy for detecting ScA in patients who were classified in the high CVR group. The positive correlation between the cIMT and CVR prognostic scales would support using carotid ultrasound in order to optimize CVR assessment and the preventive treatment of CVD in PLWH.