Un estudio reciente realizado por la Universidad Case Western Reserve utilizó datos nacionales de veteranos militares estadounidenses con diabetes para validar y modificar un modelo ampliamente aceptado utilizado para predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca en personas con diabetes.
El modelo, llamado puntuación WATCH-DM, se utiliza para predecir la probabilidad de insuficiencia cardíaca en personas con diabetes en un plazo de cinco años.
Pero debido a que ignora la influencia de los determinantes sociales de la salud, como la vivienda, la comida y el vecindario del paciente, los investigadores utilizaron el Índice de Privación Social (SDI), una puntuación resumida de múltiples componentes, para ajustar la puntuación del WATCH-DM.
El SDI, presentado por el Centro Robert Graham, un grupo de investigadores clínicos, puede medir el nivel de privación en áreas específicas utilizando alimentos, vivienda, transporte y condiciones comunitarias. Investigaciones anteriores han demostrado que este resultado es directamente proporcional al nivel de disparidades de salud observadas en las comunidades.
El estudio identificó alrededor de 1 millón de veteranos estadounidenses con diabetes tipo 2 sin insuficiencia cardíaca que fueron tratados como pacientes ambulatorios en sitios médicos de Asuntos de Veteranos en todo el país en 2010.
Los investigadores utilizaron los códigos postales de los pacientes para obtener su SDI, que luego se ingresó en una calculadora de riesgo para determinar la probabilidad de que fueran hospitalizados por insuficiencia cardíaca dentro de cinco años.
Mientras que la tasa de hospitalización por insuficiencia cardíaca para todo el grupo de más de 1 millón de pacientes fue del 5,39%, la tasa de incidencia osciló entre el 3% (en los menos desfavorecidos socialmente) y el 11% (en los más desfavorecidos socialmente).
Los investigadores encontraron que, dependiendo del resto de la información clínica de los pacientes, agregar el SDI a un modelo de predicción de riesgos podría duplicar la probabilidad de que un paciente desarrolle insuficiencia cardíaca en los próximos cinco años.
Luego, el equipo de investigadores mejoró la puntuación WATCH-DM para cada grupo de SDI utilizando un factor de corrección estadística y mejoró su precisión predictiva en toda la gama de determinantes sociales de la salud.
«Descubrimos que agregar el SDI mejoraba la capacidad de la puntuación WATCH-DM para predecir el riesgo», afirmó el Dr. Salil Deo, profesor asistente en el Departamento de Cirugía de la Facultad de Medicina de la Universidad Case Western Reserve, quien dirigió el estudio. «Estos hallazgos resaltan la necesidad de incluir determinantes sociales de la salud en cualquier algoritmo futuro de predicción de riesgos clínicos. Esto aumentará su precisión, lo que beneficiará a los pacientes al mejorar sus resultados de salud».
Esta calculadora está disponible para el público desde sus dispositivos de forma gratuita. aquí.
Esperamos que nuestro estudio anime a los proveedores de atención médica a adoptar un enfoque holístico al tratar a los pacientes en el futuro. «Comprender y medir la desigualdad social es probablemente el primer paso que podemos dar para intentar garantizar que no afecte la salud de nuestros pacientes».
Salil Deo, profesor asociado, Departamento de Cirugía, Facultad de Medicina de la Universidad Case Western Reserve
fuente:
«Pensador incondicional. Aficionado a la televisión galardonado. Emprendedor total. Evangelista de la web. Nerd del café».