SCORE – Atencion Primaria

Quality of Study:
A numerical score between 0-5 is assigned as a rough measure of study design/reporting quality (0 being weakest and 5 being strongest). This number is based on a well-established, validated scale developed by Jadad et al. (Jadad AR, Moore RA, Carroll D, et al. Assessing the quality of reports of randomized clinical trials: is blinding necessary? Controlled Clinical Trials 1996;17[1]:1-12). This calculation does not account for all study elements that may be used to assess quality (other aspects of study design/reporting are addressed in the “Evidence Discussion” sections of monographs).

A Jadad score is calculated using the seven items in the table below. The first five items are indications of good quality, and each counts as one point towards an overall quality score. The final two items indicate poor quality, and a point is subtracted for each if its criteria are met. The range of possible scores is 0 to 5.

Jadad Score Calculation
Item	Score
Was the study described as randomized (this includes words such as randomly, random, and randomization)?	0/1
Was the method used to generate the sequence of randomization described and appropriate (table of random numbers, computer-generated, etc)?	0/1
Was the study described as double blind?	0/1
Was the method of double blinding described and appropriate (identical placebo, active placebo, dummy, etc)?	0/1
Was there a description of withdrawals and dropouts?	0/1
Deduct one point if the method used to generate the sequence of randomization was described and it was inappropriate (patients were allocated alternately, or according to date of birth, hospital number, etc).	0/-1
Deduct one point if the study was described as double blind but the method of blinding was inappropriate (e.g., comparison of tablet vs. injection with no double dummy).	0/-1

P = pending verification.

Magnitude of Benefit:
This summarizes how strong a benefit is: small, medium, large, or none. If results are not statistically significant “NA” for “not applicable” is entered. In order to be consistent in defining small, medium, and large benefits across different studies and monographs, Natural Standard defines the magnitude of benefit in terms of the standard deviation (SD) of the outcome measure. Specifically, the benefit is considered:

Large: if >1 SD
Medium: if 0.5 to 0.9 SD
Small: if 0.2 to 0.4 SD

P = pending verification.In many cases, studies do not report the standard deviation of change of the outcome measure. However, the change in the standard deviation of the outcome measure (also known as effect size) can be calculated, and is derived by subtracting the mean (or mean difference) in the placebo/control group from the mean (or mean difference) in the treatment group, and dividing that quantity by the pooled standard deviation (Effect size=[Mean Treatment – Mean Placebo]/SDp).

Performance of the QRISK cardiovascular risk prediction algorithm in an independent UK sample of patients from general practice: a validation study.

Heart. 2008; 94(1):34-9 (ISSN: 1468-201X)

Hippisley-Cox J; Coupland C; Vinogradova Y; Robson J; Brindle P
Division of Primary Care, 13th Floor, Tower Building, University Park, Nottingham NG2 7RD, UK. Julia.hippisley-cox@nottingham.ac.uk

AIM: To assess the performance of the QRISK score for predicting cardiovascular disease (CVD) in an independent UK sample from general practice and compare with the Framingham score. DESIGN: Prospective open cohort study. SETTING: UK general practices contributing to the THIN and QRESEARCH databases. COHORT: The THIN validation cohort consisted of 1.07 million patients, aged 35-74 years registered at 288 THIN practices between 1 January 1995 and 1 April 2006. The QRESEARCH validation cohort consisted of 0.61 million patients from 160 practices (one-third of the full database) with data until 1 January 2007. Patients receiving statins, those with diabetes or CVD at baseline were excluded. END POINT: First diagnosis of CVD (myocardial infarction, coronary heart disease (CHD), stroke and transient ischaemic attack) recorded on the clinical computer system during the study period. EXPOSURES: Age, sex, smoking status, systolic blood pressure, total/high-density lipoprotein cholesterol ratio, body mass index, family history of premature CHD, deprivation and antihypertensive medication. RESULTS: Characteristics of both cohorts were similar, except that THIN patients were from slightly more affluent areas and had lower recording of family history of CHD. QRISK performed better than Framingham for every discrimination and calibration statistic in both cohorts. Framingham overpredicted risk by 23% in the THIN cohort, while QRISK underpredicted risk by 12%. CONCLUSION: This analysis demonstrated that QRISK is better calibrated to the UK population than Framingham and has better discrimination. The results suggest that QRISK is likely to provide more appropriate risk estimates than Framingham to help identify patients at high risk of CVD in the UK.

PreMedline Identifier: 17916661

Análisis de la capacidad predictiva de las funciones de Framingham-REGICOR y SCORE en la población de un centro de salud

Francisco Buitrago^a Lourdes Cañón Barroso^a Natalio Díaz Herrera^a Eloisa Cruces^a

^aCentro de salud Universitario La Paz. Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria. Badajoz. España.

Analysis of predictive value of Framingham-REGICOR and SCORE functions in primary health care

Med Clin (Barc) 2007; 129: 797 – 797

Sr. Editor: Nos ha sorprendido doblemente la carta publicada por Ramos et al¹ , respecto a un reciente artículo nuestro² . Circunstancias ajenas a nuestra voluntad nos han privado de la oportunidad de que la réplica saliese en el mismo número de la revista, como suele ser habitual en la respuesta de los autores. Además, también nos ha sorprendido la dureza de las críticas, puesto que aunque puedan estar justificadas no alteran los resultados principales del estudio. Las críticas se centran en el método y selección de pacientes, en el análisis estadístico y en la presentación de los resultados. Los 608 pacientes incluidos en el estudio forman parte de una cohorte de 1.011 pacientes sin antecedentes de enfermedades cardiovasculares y con los datos necesarios para el cálculo de riesgo coronario y cardiovascular en el período 1990-1994. No se excluyeron los pacientes en tratamiento hipolipemiante o antihipertensivo, como suele ser habitual en estos trabajos^3-5 . La alta prevalencia de factores de riesgo cardiovascular en este grupo de pacientes se explica por el hecho de que no se trata de población aleatoria, sino de población historiada. Estos aspectos se exponen claramente en el apartado de «pacientes y método» y también en la «discusión», señalando que limitan la validez externa del estudio. Durante los 10 años de seguimiento ocurrieron 48 episodios coronarios (35 en varones y 13 en mujeres) y 9 éxitus cardiovasculares. Evidentemente son pocos eventos, pero son los que existieron, y por la metodología del estudio (longitudinal, retrospectivo) no hay pérdidas durante los 10 años de seguimiento. Pero, como oportunamente nos apuntan Ramos et al¹ , sin duda hemos sido demasiado presuntuosos al introducir el término de validación de las funciones de REGICOR y SCORE entre los objetivos del estudio. Un término quizás más adecuado hubiese sido el de análisis de la capacidad predictiva de estas funciones. Sin embargo, en la validación a cinco años del REGICOR⁶ se han incluido 5.736 pacientes, de los que 4.430 fueron aportados por los registros retrospectivos de 67 centros de salud, entre ellos el nuestro.

En cuanto a la presentación de los resultados son ciertos los errores que Ramos et al¹ nos comentan en la presentación de dos tablas y figuras, por lo que pedimos sinceras disculpas. Se trata de errores en los intervalos de confianza de los parámetros de validez y en la representación gráfica de las curvas ROC y Kaplan-Meier, que en modo alguno alteran las conclusiones del estudio: en esta población concreta los criterios de validez de la función SCORE son superiores a REGICOR. Efectivamente, las tablas de riesgo cardiovascular no son un instrumento diagnóstico (nadie está «enfermo de riesgo cardiovascular») sino una herramienta útil para la identificación de los pacientes de alto riesgo cardiovascular, candidatos no solo a modificaciones en su estilo de vida, sino también a la toma continuada en muchos casos de fármacos hipolipemiantes y/o antihipertensivos^7-9 . En la práctica asistencial diaria de muchos médicos, sobre todo en atención primaria, nos encontramos ante pacientes con diversos factores de riesgo cardiovascular y ante los cuales se nos plantea el dilema de si es precisa la prescripción continuada de uno o varios fármacos. El poder contar con la ayuda de una tabla que nos seleccione correctamente a estos pacientes es fundamental. Con esa herramienta no privaríamos de un tratamiento beneficioso a quien lo necesitase y también evitaríamos tratar innecesariamente durante años a quienes finalmente no sufrirían eventos cardiovasculares. Serviría además para disminuir la variabilidad de la práctica clínica y protegería al médico ante posibles reclamaciones. Pero la gran cantidad de tablas existentes puede llevar al convencimiento de que es mejor no usar ninguna⁹ y adoptar esa posición más cómoda, que puede tener como consecuencia el uso inadecuado de fármacos en prevención primaria cardiovascular. La tabla de REGICOR cuenta con el importante aval añadido de su validación⁶ . Además puede aplicarse en un mayor rango de edad de pacientes, lo cual es una ventaja en las pirámides de población asignadas a los médicos de atención primaria. Sin embargo es preciso seguir investigando¹⁰ y buscar un amplio consenso entre las diferentes sociedades científicas y las administraciones sanitarias respecto a cual es la función de riesgo más idónea en nuestra población.

Referencias Bibliográficas: <!–

Importante

Muy importante

–>
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9. Villar F. La prevención cardiovascular en España. Promoviendo el uso de las recomendaciones. Rev Esp Salud Pública. 2004;78:421-34.
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Modelos predictivos para fracturas

Científicos norteamericanos han elaborado un modelo predictivo para calcular el riesgo de dicha fractura en mujeres posmenopáusicas. Un artículo publicado en el último número de “JAMA” muestra un modelo clínico que incluye 11 factores y que ayudará a predecir el riesgo a 5 años de fractura de cadera en mujeres posmenopáusicas.

Los autores, de la Universidad de California, Davis School of Medicine (Estados Unidos) evaluaron los factores de riesgo clínicos para crear este modelo predictivo. Para ello analizaron datos de más de 93.000 mujeres que habían participado en el estudio Women’s Health Initiative.

Los factores identificados se validaron con datos de 68.000 participantes de aquel estudio y, posteriormente, el modelo también se probó en un subgrupo de 10.750 mujeres que habían sido sometidas a absorciometría por rayos X de energía dual para evaluar su densidad mineral ósea.

Durante el seguimiento de más de 7 años se registraron 1.132 fracturas entre las mujeres participantes en el estudio.

Los 11 factores predictivos identificados son: la edad, el estado de salud autovalorado por las participantes, el peso, la estatura, la etnia, la actividad física, la historia de fracturas a partir de lo 54 años, la historia familiar de fracturas, el tabaquismo, el uso de corticoides y la diabetes tratada.

Según los autores, se necesitan más estudios para definir las implicaciones clínicas de este algoritmo y para confirmar los beneficios terapéuticos que pueden tener las mujeres con mayor riesgo de fractura.
Añaden que conocer el riesgo a 5 años permitirá a las pacientes y a sus médicos tomar decisiones informadas para modificar estilos de vida o someterse a intervenciones médicas.

JAMA.2007;298:2389-2398

http://jama.ama-assn.org/cgi/content/abstract/298/20/2389

Fuente: Lista MEDFAM-APS

Herramientas: Modelo predictivo para fracturas (ref. Julio Bonis Sanz en MEDFAM-APS) http://hipcalculator.fhcrc.org/

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