OBJETIVO:

Evaluar la evidencia en las comparaciones de los modelos de predicción de riesgo cardiovascular establecidos y recopilar información comparativa sobre su rendimiento pronóstico relativo.

DISEÑO:

Revisión sistemática de estudios de modelos predictivos comparativos.

FUENTES DE DATOS:

Medline y proyección de citas y referencias.

SELECCIÓN DE ESTUDIO:

Estudios que examinan el rendimiento pronóstico relativo de al menos dos modelos de riesgo principales para enfermedades cardiovasculares en poblaciones generales.

EXTRACCIÓN DE DATOS:

Información sobre el diseño del estudio, los modelos de riesgo evaluados y los resultados. Examinamos el rendimiento relativo de los modelos (discriminación, calibración y reclasificación) y el potencial de selección de resultados y sesgos de optimismo que favorecen los modelos recientemente introducidos y los modelos desarrollados por los autores.

RESULTADOS:

Fueron elegidos 20 artículos que incluyen 56 comparaciones por pares de ocho modelos (dos variantes de la puntuación de riesgo de Framingham, la evaluación del riesgo cardiovascular de Scottish Intercollegiate Guidelines Network para asignar la puntuación de tratamiento preventivo (ASSIGN), la puntuación de la evaluación sistemática de riesgo coronario (SCORE), la puntuación Prospective Cardiovascular Münster (PROCAM), los algoritmos de puntuación de riesgo cardiovascular de QRESEARCH (QRISK1 y QRISK2), puntuación de riesgo de Reynolds). Solo 10 de 56 comparaciones superaron una diferencia relativa del 5% según el área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor. El uso de otras estadísticas de discriminación, calibración y reclasificación fue menos consistente. En 32 comparaciones, se utilizó un resultado que se había utilizado en el desarrollo original de solo uno de los modelos comparados, y en 25 de estas comparaciones (78%) el modelo congruente de resultados tenía un área mejor bajo la curva característica de operación del receptor. Además, los autores siempre informaron un mejor área bajo las curvas características operativas del receptor para los modelos que ellos mismos desarrollaron (en cinco artículos sobre modelos recientemente introducidos y en tres artículos sobre evaluaciones posteriores).

CONCLUSIONES:

Se dispone de varios modelos de predicción de riesgo para enfermedad cardiovascular y sus comparaciones directas se beneficiarían de informes estandarizados y comparaciones estadísticas formales y consistentes. La selección de resultados y los sesgos de optimismo aparentemente afectan esta literatura.