La investigación recomienda cuatro modelos clínicos que facilitan la detección temprana de pacientes de alto riesgo y la aplicación de medidas preventivas.
Un equipo multidisciplinar formado por personal del Servicio Navarro de Salud-Osasunbidea y del centro de investigación biomédica Navarrabiomed ha identificado cuatro modelos para predecir el riesgo de infarto o ictus en pacientes con diabetes tipo 2. La investigación ha analizado la eficacia en total de 18 modelos internacionales y ha concluido que los modelos DIAL 2, DIAL 2-extended, SCORTE2-diabetes y ADVANCE son los más fiables para la identificación del riesgo cardiovascular en la población navarra con diabetes 2.
El trabajo de investigación ha sido liderado por el Servicio Científico-técnico de Metodología - Evaluación de Servicios Sanitarios de Navarrabiomed y los resultados ilustran la relevancia del enfoque del estudio que permite identificar con mayor precisión a los pacientes con alto riesgo, orientar la toma de decisiones clínicas y planificar estrategias de prevención ajustadas a cada caso.
Datos para predecir y personalizar la atención sanitaria
En el ámbito sanitario solemos imaginar los avances ligados a nuevos medicamentos, operaciones innovadoras o sofisticados equipos tecnológicos. Sin embargo, existe otra forma de innovar, menos visible pero igual de decisiva: aprender de los datos que genera cada día el propio sistema de salud. Ese es el terreno de trabajo del servicio científico-técnico de Metodología – Evaluación de Servicios Sanitarios de Navarrabiomed, un equipo especializado en transformar la información en conocimiento útil para profesionales sanitarios, gestores y pacientes.
Este Servicio, liderado por Berta Ibáñez y Julián Librero, funciona como un puente entre la práctica clínica y la investigación. Su misión es acompañar a los y las profesionales del Servicio Navarro de Salud – Osasunbidea (SNS-O) en todas las fases de un proyecto científico: desde diseñar estudios y bases de datos, hasta analizar resultados y publicarlos en revistas internacionales.
Pero su labor va más allá de la investigación académica: se centra también en evaluar cómo funcionan los servicios sanitarios, detectar áreas de mejora y aportar soluciones basadas en datos. Esta mirada permite que el sistema de salud aprenda de sí mismo, en lo que se conoce como Health Learning System o “sistema sanitario de autoaprendizaje”: un sistema capaz de generar información, analizarla y usarla para mejorar su propio funcionamiento.
El ejemplo de la diabetes y el riesgo cardiovascular
Su último trabajo ha tenido un gran impacto: identificar cuáles son los modelos más fiables para predecir el riesgo de infarto e ictus en personas con diabetes tipo 2.
La diabetes tipo 2 afecta a más de 5 millones de personas en España, y sus complicaciones cardiovasculares son la principal causa de muerte. Anticipar qué pacientes tienen más riesgo es crucial para personalizar tratamientos, organizar el seguimiento médico y aplicar medidas preventivas.
El equipo de Navarrabiomed, con la colaboración del SNS-O, analizó 18 modelos internacionales de predicción del riesgo cardiovascular aplicándolos a datos reales de 20.793 pacientes navarros recogidos en la cohorte CARDIANA (CARdiovascular Risk in DIAbetes in NAvarra). El resultado fue claro: los modelos DIAL2, DIAL2-extended, SCORE2-diabetes y ADVANCE son los más adecuados para la población navarra.
Según Berta Ibáñez: “Estos modelos permiten clasificar mejor a los pacientes según su riesgo. Así, un paciente de bajo riesgo puede tener un seguimiento menos intensivo, mientras que otro de alto riesgo puede beneficiarse de tratamientos más agresivos y controles más frecuentes. Al final, se traduce en mejor salud, mejor organización y menos costes para el sistema sanitario”.
¿Por qué no sirven los mismos modelos en todos los territorios? La mayoría de modelos se diseñan en países como EE.UU., Reino Unido o Suecia. Pero sus realidades epidemiológicas no siempre son comparables con la de Navarra: varían la incidencia de infartos, la prevalencia de tabaquismo, la esperanza de vida o incluso la organización de los sistemas de salud.
De ahí la importancia de validar esos modelos en el contexto local. El estudio de Navarrabiomed recalibró las herramientas para que reflejen la realidad navarra, algo poco habitual en investigación en salud y muy valorado por la revista European Journal of Preventive Cardiology, donde se han publicado los resultados bajo el titulo External validation of cardiovascular risk scores in patients with Type 2 diabetes using the Spanish population-based CARDIANA cohort.
Ciencia aplicada a la clínica
El SNS-O ya está trabajando en la implementación de modelos predictivos para la población general en la historia clínica electrónica, lo que permitirá que los médicos de Atención Primaria dispongan de un cálculo personalizado del riesgo cardiovascular de cada paciente. La implementación en historia no es un proceso inmediato, hay que priorizar, y requiere de esfuerzo técnico.
La idea es que el profesional pueda decidir con datos en mano si conviene prescribir un medicamento, derivar a un especialista o reforzar el seguimiento. Incluso, como destaca Ibáñez, “se podrá mostrar al propio paciente su riesgo y cómo mejoraría si dejara de fumar o si tomara la medicación para la tensión, por ejemplo, de forma cuantitativa y personalizada. Está demostrado que un buen uso de la información sanitaria puede derivar en un mejor sistema sanitario”.
El servicio de Metodología forma parte de la Red RICAPPS, que agrupa a 26 grupos de investigación de toda España en cronicidad, atención primaria y promoción de la salud. Esta colaboración multiplica la capacidad de comparar datos entre comunidades, contrastar estrategias y avanzar en campos emergentes, como la minería de datos, que permite analizar cómo se aplican las guías clínicas en la práctica real.
Uno de los proyectos más destacados es CONCEPT-DIABETES, en el que Navarrabiomed lidera el análisis de cómo se atiende la diabetes en varias comunidades autónomas, evaluando la eficiencia y la calidad de la atención.
Mirando al futuro
El equipo tiene previsto ampliar la cohorte CARDIANA hasta los 10 años de seguimiento e incorporar variables sociales y económicas —nivel de estudios, ingresos, origen— para que los modelos de predicción incluyan también la dimensión de la equidad y perspectiva de género.
Asimismo, se está trabajando en la ampliación de la cohorte CARDIANA con un seguimiento de 10 años, lo que permitirá obtener datos más actualizados y representativos. Otro de los retos será analizar la capacidad de predicción para eventos específicos, como el ictus o el infarto de miocardio.
“Sabemos que los hábitos de vida explican entre el 60 y 80% de la salud de una persona, según los estudios. Incluir factores sociales, económicos y ambientales puede hacer que los modelos sean todavía más precisos y útiles”, apunta Berta Ibáñez.
