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Vol. 57. Núm. 4.
Páginas 254-262 (Octubre - Diciembre 2022)
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Vol. 57. Núm. 4.
Páginas 254-262 (Octubre - Diciembre 2022)
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Implementación de mapas coropléticos y algoritmos bioquímicos desde el laboratorio clínico en la valoración del riesgo cardiovascular
Implementation of choropleth maps and biochemical algorithms from the clinical laboratory in the assessment of cardiovascular risk
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Salomon Martin Pereza,
Autor para correspondencia
salomon.martin.perez@gmail.com

Autor para correspondencia.
, Teresa Arrobas Velillaa, Juan Fabiani de la Iglesiab, Miguel Angel Rico Corralc, Cristobal Morales Portillod,e, Antonio Leon-Justelf
a Laboratorio de Nutrición y Riesgo Cardiovascular, Unidad de Bioquímica Clínica, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, España
b Medicina de Familia, Hospital Infanta Elena de Huelva, Huelva, España
c Unidad de Hipertensión y Riesgo Cardiovascular, Servicio de Medicina Interna, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, España
d Unidad de Endocrinología y Nutrición, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, España
e Unidad de Endocrinología y Nutrición, Hospital Vithas Sevilla, Sevilla, España
f Unidad de Bioquímica Clínica, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, España
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Andrés Cobos, Pedro Valdivielso
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Resumen
Introducción y objetivos

Cuantificar en las áreas sanitarias seleccionadas la prevalencia de pacientes con dislipemias graves y su geolocalización para implementar estrategias de prevención cardiovascular en atención primaria.

Métodos

Se realizó un estudio de cohorte retrospectivo con datos de laboratorio para los niveles de triglicéridos, colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad y lipoproteína (a) posterior a la incorporación de algoritmos bioquímicos durante los años 2019 y 2020. Se estudió la existencia de clústeres de agrupación geográfica por códigos postales para cada parámetro junto con representación de mapas coropléticos.

Resultados

Los datos analíticos incluidos en el estudio fueron triglicéridos (n = 301.069), lipoproteínas de baja densidad (n = 91.316) y lipoproteína a lipoproteína (a) (n = 667). Se identificaron las áreas con mayor y menor porcentaje de casos para cada parámetro. Se detectaron dos clústeres de agrupación con significación estadística, uno para pacientes con niveles de triglicéridos > 150 mg/dl de 16,47 km de radio y otro para pacientes con colesterol unido a lipoproteínas de baja densidad > 190 mg/dl de 6,23 km, con un riesgo relativo de 1,08 y 1,23, respetivamente.

Conclusiones

Los estudios con uso de geolocalización han sido ampliamente usados en enfermedades infecciosa por la necesidad de conocer la epidemiología de enfermedades con rápida capacidad de propagación. En cambio, no han tenido tanto uso en otras patologías que cursan de modo silente como son las relacionadas con el riesgo cardiovascular. Estas nuevas herramientas pueden ayudar al control de dislipemias graves y a una mejor prevención cardiovascular desde atención primaria.

Palabras clave:
Prevención primaria
Enfermedades cardiovasculares
Mapa
Algoritmos
Colesterol LDL
Triglicéridos
Lipoproteína (a)
Abreviaturas:
cLDL
ECV
SIG
Abstract
Introduction and objectives

To quantify in selected health areas the prevalence of patients with severe dyslipidemia and their geolocation in order to implement cardiovascular prevention strategies in primary care.

Methods

A retrospective cohort study was performed with laboratory data for triglyceride, low-density lipoprotein cholesterol and lipoprotein (a) levels following the incorporation of biochemical algorithms during 2019 and 2020. The existence of geographic clustering clusters by zip codes was studied for each parameter along with choropleth map representation.

Results

The analytical data included in the study were triglycerides (n = 301069), low density lipoproteins (n = 91316) and lipoprotein to lipoprotein (a) (n = 667). Areas with the highest and lowest percentage of cases were identified for each parameter. Two grouping clusters with statistical significance were detected, one for patients with triglyceride levels > 150 mg/dL of 16.47 km radius and another for patients with low-density lipoprotein-bound cholesterol > 190 mg/dL of 6.23 km, with a relative risk of 1.08 and 1.23 respectively.

Conclusions

Studies using geolocation have been widely used in infectious diseases because of the need to know the epidemiology of diseases with a rapid capacity to spread. However, they have not been used as much in other pathologies that occur silently, such as those related to cardiovascular risk. These new tools can help to control severe dyslipidemia and improve cardiovascular prevention in primary care.

Keywords:
Primary prevention
Cardiovascular diseases
Map
Algorithms
LDL-cholesterol
Triglycerides
Lipoprotein (a)

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