Validación de las escalas PREVENT y ASCVD para la clasificación del riesgo cardiovascular en una muestra de pacientes atendida en instituciones de salud de la ciudad de Ibagué.

Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de morbilidad y mortalidad a nivel mundial, representando una de las mayores amenazas para la salud pública (Organización Mundial de la Salud, 2021). La realización de estudios para predecir, minimizar o gestionar sus efectos radica no s...

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Autores:: Granada Avilés, Mateo

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad de Ibagué

Repositorio:: Repositorio Universidad de Ibagué

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Hypertension, 42(6), 1206-1252. https://doi.org/10.1161/01.HYP.0000107251.49515.c2 Cook, N. R., Ridker, P. M., & Mora, S. (2012). Comparison of C-reactive protein and low-density lipoprotein cholesterol levels in the prediction of first cardiovascular events. New England Journal of Medicine, 366(1), 60-68. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1106255 D'Agostino, R. B., Vasan, R. S., Pencina, M. J., Wolf, P. A., Cobain, M., Massaro, J. M., & Kannel, W. B. (2008). General cardiovascular risk profile for use in primary care: The Framingham Heart Study. Circulation, 117(6), 743-753. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.107.699579 Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2022). Análisis de Situación de Salud 2022: Departamento del Tolima. Gobernación del Tolima. Recuperado de https://es.scribd.com/document/685326135/ASIS-2022-Tolima-VD Escobar Díaz, G. L., Orozco Molina, A. M., Núñez Montes, J. R., & Muñoz, F. L. (2020). Mortalidad por enfermedades cardiovasculares en Colombia 1993-2017: Un análisis de las políticas públicas. Revista de Salud Pública, 36(3), 616-626. https://doi.org/10.14482/sun.36.3.616.12 Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118548387 Instituto Nacional de Salud. (2013, diciembre 9). Boletín ONS No. 1. Observatorio Nacional de Salud. Ministerio de Salud y Protección Social Instituto Nacional de Salud, Observatorio Nacional de Salud. (2019). Acceso a servicios de salud en Colombia; Décimo primer Informe Técnico. Bogotá, D.C Khan, S. S., et al. (2023). Development and validation of the American Heart Association’s PREVENT equations. Circulation, 149(6), 430-449. Lamprea, J. A., & Gómez-Restrepo, C. (2007). Validez en la evaluación de escalas. Revista Colombiana de Psiquiatría, 36(2), 248-257 Ministerio de Educación Nacional. (2021, mayo). Programa vigilancia riesgo cardiovascular (Versión 1). Bogotá, D.C., Colombia Mora Pineda, J. (2022). Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de máquina (machine learning). Revista Médica Clínica Las Condes, 33(6), 583-590 Muñoz, O. M., et al. (2014). Validación de los modelos de predicción de Framingham y PROCAM. Revista Colombiana de Cardiología, 21(4), 202-212 North, B. J., & Sinclair, D. A. (2012). The intersection between aging and cardiovascular disease. Circulation Research, 110(8), 1097-1108. https://doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.111.246876 Piepoli, M. F., Hoes, A. W., Agewall, S., Albus, C., Brotons, C., Catapano, A. L., ... & Zamorano, J. L. (2016). 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal, 37(29), 2315-2381. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw106 Rodríguez, J. A., Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2021). Evaluación de la capacidad predictiva de la escala ASCVD en población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 28(3), 215-222. https://repositorio.uniandes.edu.co/items/0924115ecb1d-41f5-98cf-952a45497492 Rodríguez-Ariza, C. D., et al. (2023). External validation of the ACC/AHA ASCVD risk score in a Colombian population cohort. Scientific Reports, 13, 6139 Romero, M., Vásquez, E., Acero, G., & Huérfano, L. (2018). Estimación de los costos directos de los eventos coronarios en Colombia. Revista Colombiana de Cardiología, 25(6), 373-379. https://www.elsevier.es/revcolcar Sánchez L, Barbosa J. M., Arias S. A. (2014). Morbilidad cardiovascular por autoreporte y su asociación con factores biopsicosociales en el Tolima. Rev. Fac. Nac. Salud Pública, 32(1), 80-87 Siniawski, D. A., Masson, W. A., & Barbagelata, L. (2023). Limitaciones de los puntajes de riesgo cardiovascular en prevención primaria: ¿Una oportunidad para los moduladores de riesgo? Revista Argentina de Cardiología, 91(2), 109-116. https://doi.org/10.7775/rac.es.v91.i2.20609 Valdez, R., García, M., & López, J. (2017). Validez de los métodos de predicción para riesgo cardiovascular en América Latina. Revista Médica Hondureña, 85(1-2), 52-58 World Heart Federation. (2017). World Heart Federation infographic: Cardiovascular disease prevention. Recuperado de https://world-heart-federation.org/wpcontent/uploads/2017/11/infografia-WHF.pdf Duarte, K. G., et al. (2017). Validez de los métodos de predicción para riesgo cardiovascular en Latinoamérica. Revista Médica Hondureña, 85(1-2), 52-58. Recuperado de Validación de los modelos de predicción de Framingham y PROCAM como estimadores del riesgo cardiovascular en una población colombiana \| Revista Colombiana de Cardiología Muñoz, O. M., et al. (2014). Validación de los modelos de predicción de Framingham y PROCAM como estimadores del riesgo cardiovascular en una población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 21(4), 202-212. Rodríguez, J. A., Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2021). Evaluación de la capacidad predictiva de la escala ASCVD en población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 28(3), 215-222. https://repositorio.uniandes.edu.co/entities/publication/0924115e-cb1d-41f5-98cf- 952a45497492 Gómez, L. F., et al. (2022). Prevalencia y caracterización del riesgo cardiovascular en una población rural de Colombia. Revista Colombiana de Cardiología, 29(2), 255-265. https://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-56332022000200255 Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2017). Concordancia entre los modelos de SCORE y Framingham y las ecuaciones AHA/ACC en una población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 24(2), 110-116. https://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-56332017000200110 González, J. M., & Ramírez, C. A. (2016). Modelos de predicción de riesgo cardiovascular: una revisión crítica. Revista Colombiana de Cardiología, 23(3), 159- 165. https://www.redalyc.org/journal/1590/159052395008/html/ Organización Panamericana de la Salud. (2023). Asociación entre el control de la hipertensión arterial en la población y la mortalidad por enfermedad cardiovascular en las Américas. Revista Panamericana de Salud Pública, 47, e124. https://www.scielosp.org/article/rpsp/2023.v47/e124/ Alianza CINETS. (2015). Guía de práctica clínica para la prevención, detección temprana, diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las dislipidemias en Colombia. Revista Colombiana de Cardiología, 42(6), 1206-1252. https://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-56332015000600002 Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2023). Actualización y validación del riesgo cardiovascular. Clínica e Investigación en Arteriosclerosis, 35(3), 159-165. https://www.elsevier.es/es-revista-clinica-e-investigacion-arteriosclerosis-15-articuloactualizacion-validacion-del-riesgo-cardiovascular-S0214916823000487 Gómez, L. F., et al. (2022). Factores de riesgo cardiovasculares y su prevalencia en pacientes de 18 a 66 años hospitalizados en Colombia. Revista Española de Salud Pública, 96, e2022004. https://scielo.isciii.es/scielo.php?pid=S1699- 714X2022000200004 Piepoli, M. F., Hoes, A. W., Agewall, S., Albus, C., Brotons, C., Catapano, A. L., ... & Zamorano, J. L. (2016). 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal, 37(29), 2315-2381. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw106 Khan, S. S., et al. (2023). Development and validation of the American Heart Association’s PREVENT equations. Circulation, 149(6), 430-449. Mora Pineda, J. (2022). Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de máquina (machine learning). Revista Médica Clínica Las Condes, 33(6), 583-590. Sánchez L., Barbosa J. M., Arias S. A. (2014). Morbilidad cardiovascular por autoreporte y su asociación con factores biopsicosociales en el Tolima. Rev. Fac. Nac. Salud Pública, 32(1), 80-87 Scielo. (2008). Factores de riesgo cardiovascular en poblaciones hispánicas y su impacto en la predicción del riesgo. Scielo Johns Hopkins University. (2024). Factores de riesgo cardiovascular en poblaciones latinoamericanas y su comparación con población de EE.UU. Johns Hopkins University American Heart Association. (2023). Factores no biológicos y determinantes sociales de la salud en la evaluación del riesgo cardiovascular. American Heart Association Scielo. (2018). Prevalencia de tabaquismo en la población colombiana. SciELO Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC). (2022). Carga del consumo de tabaco en los Estados Unidos. CDC
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A nivel mundial existen herramientas en la práctica clínica para estimar la probabilidad de que un individuo desarrolle enfermedades cardiovasculares a lo largo de un período determinado, generalmente de 5 o 10 años. La importancia de estas escalas radica en su capacidad para estratificar a los pacientes en diferentes niveles de riesgo (bajo, moderado, alto o muy alto), lo que facilita la toma de decisiones clínicas personalizadas. Sin embargo, estas herramientas han sido desarrolladas principalmente en poblaciones de Europa o América del Norte, cuyas características demográficas, genéticas, culturales y de exposición a factores de riesgo pueden diferir significativamente de las locales. Por lo tanto, una validación permitiría que las estimaciones de riesgo sean más precisas y pertinentes, reduciendo el riesgo de subdiagnóstico o sobrediagnóstico. En este estudio, se validaron dos escalas internacionalmente reconocidas para la clasificación del riesgo cardiovascular, PREVENT y ASCVD, utilizando una muestra de pacientes atendidos en la Clínica Tolima, en Ibagué. La validación se llevó a cabo mediante un análisis retrospectivo de historias clínicas, recopilando datos clínicos y demográficos relevantes para aplicar las escalas y categorizar a los pacientes según su riesgo cardiovascular. Los resultados obtenidos tras la aplicación de las escalas permitieron identificar el nivel de riesgo cardiovascular de cada paciente. Se compararon estadísticamente las predicciones de las escalas PREVENT y ASCVD, evaluando su eficacia en la predicción de eventos cardiovasculares en esta población específica. Adicionalmente, se realizó un seguimiento a los pacientes para confirmar la ocurrencia de eventos cardiovasculares clasificados bajo el sistema CIE-10, validando así la precisión y relevancia de ambas escalas en el contexto local. Este análisis resalta la precisión de las escalas en la estratificación del riesgo cardiovascular, aportando evidencia crucial para optimizar la toma de decisiones clínicas en la población de estudio. Los hallazgos no solo fortalecen el enfoque preventivo en la región, sino que también proporcionan una base sólida para desarrollar estrategias más efectivas en la identificación temprana de pacientes en riesgo, optimizando el uso de recursos en el sistema de salud y contribuyendo a la reducción de la carga de las enfermedades cardiovasculares en Ibagué.Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of morbidity and mortality worldwide, representing one of the greatest threats to public health (World Health Organization, 2021). Conducting studies to predict, minimize or managing its effects lies not only in the high incidence, which covers millions of cases per year, but also in the impact on the quality of life of patients, as well as on health systems and the global economy. CVD not only requires effective clinical strategies, but also comprehensive preventive approaches and health education, in order to reduce its prevalence and mitigate its consequences. Worldwide, there are tools in clinical practice to estimate the probability that an individual will develop cardiovascular diseases over a given period, usually 5 or 10 years. The importance of these scales lies in their ability to stratify patients into different risk levels (low, moderate, high, or very high), which facilitates personalized clinical decision-making. However, these tools have been developed mainly in populations in Europe or North America, whose demographic, genetic, cultural and exposure characteristics to risk factors may differ significantly from the local ones. Therefore, a validation would allow risk estimates to be more accurate and relevant, reducing the risk of underdiagnosis or overdiagnosis. In this study, two internationally recognized scales for cardiovascular risk classification, PREVENT and ASCVD, were validated using a sample of patients treated at the Tolima Clinic in Ibagué. The validation was carried out through a retrospective analysis of medical records, collecting relevant clinical and demographic data to apply the scales and categorize patients according to their cardiovascular risk. The results obtained after the application of the scales made it possible to identify the level of cardiovascular risk of each patient. The predictions of the PREVENT and ASCVD scales were statistically compared, evaluating their effectiveness in predicting cardiovascular events in this specific population. Additionally, patients were followed up to confirm the occurrence of cardiovascular events classified under the ICD-10 system, thus validating the accuracy and relevance of both scales in the local context. This analysis highlights the accuracy of the scales in cardiovascular risk stratification, providing crucial evidence to optimize clinical decision-making in the study population. The findings not only strengthen the preventive approach in the region, but also provide a solid basis for developing more effective strategies in the identification of patients at risk, optimizing the use of resources in the health system and contributing to the reduction of the burden of cardiovascular diseases in Ibagué.MaestríaMagister en Gestión Industrial1. INTRODUCCIÓN.....7 1.1. Contextualización del Problema.....7 1.2. Planteamiento del Problema.....8 1.3. Justificación del estudio.....10 1.4. Objetivos.....13 1.5. Alcance y Delimitación.....13 2. MARCO TEÓRICO.....15 2.1 Modelos Predictivos en Salud.....15 2.2 Escalas de Riesgo Cardiovascular: PREVENT y ASCVD.....15 2.3 Estudios de validación.....18 2.4 Regresión logística.....9 3. ESTADO DEL ARTE.....21 4. METODOLOGÍA.....24 4.1 Tipo de Investigación.....24 4.2 Población y muestra de estudio.....25 4.3 Fuentes de información.....26 4.4 Objeto de estudio.....27 4.5 Definición de las variables y selección de pacientes.....27 4.6 Calculo y comparación del riesgo cardiovascular.....30 4.7 Análisis de la información.....31 5. RESULTADOS Y DISCUSIONES.....31 5.1 Población y muestra de estudio.....31 5.2 Definición de las Variables y selección de pacientes.....32 5.3 Análisis estadístico multivariado para los resultados de la escala PREVENT.....34 5.4 Determinación de la validez estadística de la escala PREVENT.....35 5.5 Análisis estadístico multivariado para los resultados de la escala ASCVD.....37 5.6 Determinación de la validez estadística de la escala ASCVD.....38 5.7 Precisión de las escalas.....40 5.8 Discusión de los resultados.....44 6. CONCLUSIONES.....45 7. RECOMENDACIONES Y FUTURAS INVESTIGACIONES.....46 8. BIBLIOGRAFÍA.....4752 páginasapplication/pdfGranada Avilés, M. (2025). Validación de las escalas PREVENT y ASCVD para la clasificación del riesgo cardiovascular en una muestra de pacientes atendida en instituciones de salud de la ciudad de Ibagué. [Tesis Maestría, Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/5170https://hdl.handle.net/20.500.12313/5170spaUniversidad de IbaguéIngenieriaIbaguéMaestría en Gestion IndustrialArango, F. M., et al. (2019). Enfermedades cardiovasculares en el departamento del Tolima. [Diplomado de profundización para grado, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD]. Repositorio Institucional UNAD. https://repository.unad.edu.co/handle/10596/14683Arnett, D. K., Blumenthal, R. S., Albert, M. A., Buroker, A. B., Goldberger, Z. D., Hahn, E. J., ... & Ziaeian, B. (2019). 2019 ACC/AHA guideline on the primary prevention of cardiovascular disease: A report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice GuidelinesChobanian, A. V., Bakris, G. L., Black, H. R., Cushman, W. C., Green, L. A., Izzo, J. L., ... & National High Blood Pressure Education Program Coordinating Committee. (2003). Seventh report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure. Hypertension, 42(6), 1206-1252. https://doi.org/10.1161/01.HYP.0000107251.49515.c2Cook, N. R., Ridker, P. M., & Mora, S. (2012). Comparison of C-reactive protein and low-density lipoprotein cholesterol levels in the prediction of first cardiovascular events. New England Journal of Medicine, 366(1), 60-68. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1106255D'Agostino, R. B., Vasan, R. S., Pencina, M. J., Wolf, P. A., Cobain, M., Massaro, J. M., & Kannel, W. B. (2008). General cardiovascular risk profile for use in primary care: The Framingham Heart Study. Circulation, 117(6), 743-753. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.107.699579Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2022). Análisis de Situación de Salud 2022: Departamento del Tolima. Gobernación del Tolima. Recuperado de https://es.scribd.com/document/685326135/ASIS-2022-Tolima-VDEscobar Díaz, G. L., Orozco Molina, A. M., Núñez Montes, J. R., & Muñoz, F. L. (2020). Mortalidad por enfermedades cardiovasculares en Colombia 1993-2017: Un análisis de las políticas públicas. Revista de Salud Pública, 36(3), 616-626. https://doi.org/10.14482/sun.36.3.616.12Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118548387Instituto Nacional de Salud. (2013, diciembre 9). Boletín ONS No. 1. Observatorio Nacional de Salud. Ministerio de Salud y Protección SocialInstituto Nacional de Salud, Observatorio Nacional de Salud. (2019). Acceso a servicios de salud en Colombia; Décimo primer Informe Técnico. Bogotá, D.CKhan, S. S., et al. (2023). Development and validation of the American Heart Association’s PREVENT equations. Circulation, 149(6), 430-449.Lamprea, J. A., & Gómez-Restrepo, C. (2007). Validez en la evaluación de escalas. Revista Colombiana de Psiquiatría, 36(2), 248-257Ministerio de Educación Nacional. (2021, mayo). Programa vigilancia riesgo cardiovascular (Versión 1). Bogotá, D.C., ColombiaMora Pineda, J. (2022). Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de máquina (machine learning). Revista Médica Clínica Las Condes, 33(6), 583-590Muñoz, O. M., et al. (2014). Validación de los modelos de predicción de Framingham y PROCAM. Revista Colombiana de Cardiología, 21(4), 202-212North, B. J., & Sinclair, D. A. (2012). The intersection between aging and cardiovascular disease. Circulation Research, 110(8), 1097-1108. https://doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.111.246876Piepoli, M. F., Hoes, A. W., Agewall, S., Albus, C., Brotons, C., Catapano, A. L., ... & Zamorano, J. L. (2016). 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal, 37(29), 2315-2381. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw106Rodríguez, J. A., Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2021). Evaluación de la capacidad predictiva de la escala ASCVD en población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 28(3), 215-222. https://repositorio.uniandes.edu.co/items/0924115ecb1d-41f5-98cf-952a45497492Rodríguez-Ariza, C. D., et al. (2023). External validation of the ACC/AHA ASCVD risk score in a Colombian population cohort. Scientific Reports, 13, 6139Romero, M., Vásquez, E., Acero, G., & Huérfano, L. (2018). Estimación de los costos directos de los eventos coronarios en Colombia. Revista Colombiana de Cardiología, 25(6), 373-379. https://www.elsevier.es/revcolcarSánchez L, Barbosa J. M., Arias S. A. (2014). Morbilidad cardiovascular por autoreporte y su asociación con factores biopsicosociales en el Tolima. Rev. Fac. Nac. Salud Pública, 32(1), 80-87Siniawski, D. A., Masson, W. A., & Barbagelata, L. (2023). Limitaciones de los puntajes de riesgo cardiovascular en prevención primaria: ¿Una oportunidad para los moduladores de riesgo? Revista Argentina de Cardiología, 91(2), 109-116. https://doi.org/10.7775/rac.es.v91.i2.20609Valdez, R., García, M., & López, J. (2017). Validez de los métodos de predicción para riesgo cardiovascular en América Latina. Revista Médica Hondureña, 85(1-2), 52-58World Heart Federation. (2017). World Heart Federation infographic: Cardiovascular disease prevention. Recuperado de https://world-heart-federation.org/wpcontent/uploads/2017/11/infografia-WHF.pdfDuarte, K. G., et al. (2017). Validez de los métodos de predicción para riesgo cardiovascular en Latinoamérica. Revista Médica Hondureña, 85(1-2), 52-58. Recuperado de Validación de los modelos de predicción de Framingham y PROCAM como estimadores del riesgo cardiovascular en una población colombiana \| Revista Colombiana de CardiologíaMuñoz, O. M., et al. (2014). Validación de los modelos de predicción de Framingham y PROCAM como estimadores del riesgo cardiovascular en una población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 21(4), 202-212.Rodríguez, J. A., Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2021). Evaluación de la capacidad predictiva de la escala ASCVD en población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 28(3), 215-222. https://repositorio.uniandes.edu.co/entities/publication/0924115e-cb1d-41f5-98cf- 952a45497492Gómez, L. F., et al. (2022). Prevalencia y caracterización del riesgo cardiovascular en una población rural de Colombia. Revista Colombiana de Cardiología, 29(2), 255-265. https://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-56332022000200255Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2017). Concordancia entre los modelos de SCORE y Framingham y las ecuaciones AHA/ACC en una población colombiana. Revista Colombiana de Cardiología, 24(2), 110-116. https://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-56332017000200110González, J. M., & Ramírez, C. A. (2016). Modelos de predicción de riesgo cardiovascular: una revisión crítica. Revista Colombiana de Cardiología, 23(3), 159- 165. https://www.redalyc.org/journal/1590/159052395008/html/Organización Panamericana de la Salud. (2023). Asociación entre el control de la hipertensión arterial en la población y la mortalidad por enfermedad cardiovascular en las Américas. Revista Panamericana de Salud Pública, 47, e124. https://www.scielosp.org/article/rpsp/2023.v47/e124/Alianza CINETS. (2015). Guía de práctica clínica para la prevención, detección temprana, diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las dislipidemias en Colombia. Revista Colombiana de Cardiología, 42(6), 1206-1252. https://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-56332015000600002Pérez, L. F., & Martínez, P. A. (2023). Actualización y validación del riesgo cardiovascular. Clínica e Investigación en Arteriosclerosis, 35(3), 159-165. https://www.elsevier.es/es-revista-clinica-e-investigacion-arteriosclerosis-15-articuloactualizacion-validacion-del-riesgo-cardiovascular-S0214916823000487Gómez, L. F., et al. (2022). Factores de riesgo cardiovasculares y su prevalencia en pacientes de 18 a 66 años hospitalizados en Colombia. Revista Española de Salud Pública, 96, e2022004. https://scielo.isciii.es/scielo.php?pid=S1699- 714X2022000200004Piepoli, M. F., Hoes, A. W., Agewall, S., Albus, C., Brotons, C., Catapano, A. L., ... & Zamorano, J. L. (2016). 2016 European Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal, 37(29), 2315-2381. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw106Khan, S. S., et al. (2023). Development and validation of the American Heart Association’s PREVENT equations. Circulation, 149(6), 430-449.Mora Pineda, J. (2022). Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de máquina (machine learning). Revista Médica Clínica Las Condes, 33(6), 583-590.Sánchez L., Barbosa J. M., Arias S. A. (2014). Morbilidad cardiovascular por autoreporte y su asociación con factores biopsicosociales en el Tolima. Rev. Fac. Nac. Salud Pública, 32(1), 80-87Scielo. (2008). Factores de riesgo cardiovascular en poblaciones hispánicas y su impacto en la predicción del riesgo. ScieloJohns Hopkins University. (2024). Factores de riesgo cardiovascular en poblaciones latinoamericanas y su comparación con población de EE.UU. Johns Hopkins UniversityAmerican Heart Association. (2023). Factores no biológicos y determinantes sociales de la salud en la evaluación del riesgo cardiovascular. American Heart AssociationScielo. (2018). Prevalencia de tabaquismo en la población colombiana. SciELOCentros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC). (2022). Carga del consumo de tabaco en los Estados Unidos. CDCinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Escalas Prevent - Riesgo cardiovascular - ClasificaciónEscalas ASCVD - Riesgo cardiovascular - ClasificaciónPREVENTASCVDVariables predictorasEscalas de riesgo cardiovascularInstituciones prestadoras de servicios de saludRisk Scorehealthcare provider institutionPredictor variableValidación de las escalas PREVENT y ASCVD para la clasificación del riesgo cardiovascular en una muestra de pacientes atendida en instituciones de salud de la ciudad de Ibagué.Trabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionPublicationORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/pdf2306618https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/47c3fd54-11c5-409d-9f3d-7d1e409f641f/download4fdd9899080af6c39eebcdcb93afeb29MD51Formato de autorización.pdfFormato de autorización.pdfapplication/pdf478431https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/e441989a-0c41-47f3-bff6-3aa4816874e6/download99eac8105d6acda0d7907b30fd563e57MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8134https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/3acb0d5e-c6f4-44ed-9051-c26a3f88a9c1/download2fa3e590786b9c0f3ceba1b9656b7ac3MD53TEXTTrabajo de grado.pdf.txtTrabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain101713https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/bb9152cb-4fb8-476f-89ae-ece16c64eb05/download8ba0dab2bd408feb1118d684f585bf34MD58Formato de autorización.pdf.txtFormato de autorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3870https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/a7e7ba61-f497-4c92-b2ae-12b2333fa11c/download51b11312ba9c48823613887ae0e65a9bMD510THUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10350https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/7aad12f1-7703-43c7-a64b-5fbeea78f709/downloadcc1aa65b0371c01c97edf75038a4c2acMD59Formato de autorización.pdf.jpgFormato de autorización.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg26008https://repositorio.unibague.edu.co/bitstreams/1fa1770c-cf3c-4aa2-975a-4856a35857d9/downloada2ab32c395e374af59dfc69f2d7f243dMD51120.500.12313/5170oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/51702025-08-12 14:07:34.253https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/https://repositorio.unibague.edu.coRepositorio Institucional Universidad de Ibaguébdigital@metabiblioteca.comQ3JlYXRpdmUgQ29tbW9ucyBBdHRyaWJ1dGlvbi1Ob25Db21tZXJjaWFsLU5vRGVyaXZhdGl2ZXMgNC4wIEludGVybmF0aW9uYWwgTGljZW5zZQ0KaHR0cHM6Ly9jcmVhdGl2ZWNvbW1vbnMub3JnL2xpY2Vuc2VzL2J5LW5jLW5kLzQuMC8=

Validación de las escalas PREVENT y ASCVD para la clasificación del riesgo cardiovascular en una muestra de pacientes atendida en instituciones de salud de la ciudad de Ibagué.

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