Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC VWjdV3jYnNhSC8WnbRzbSRF S0066-782X2017000500427 10.5935/abc.20170057 Original Articles Epidemiology Degree of Agreement between Cardiovascular Risk Stratification Tools Garcia Guilherme Thomé 1 Stamm Ana Maria Nunes de Faria 1 Rosa Ariel Córdova 1 Marasciulo Antônio Carlos 1 2 Marasciulo Rodrigo Conill 1 Battistella Cristian 1 Remor Alexandre Augusto de Costa 1 Universidade Federal de Santa Catarina Florianópolis SC Brazil Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, SC - Brazil Universidade Federal de Santa Catarina Hospital Universitário Prof. Dr. Polydoro Ernani São Thiago Florianópolis SC Brazil Hospital Universitário Prof. Dr. Polydoro Ernani São Thiago, Florianópolis, SC - Brazil Mailing Address: Guilherme Thomé Garcia, Rua das Acácias, 121 Bloco A2 Apt 302. Postal Code 88040-560, Carvoeira, Florianópolis, SC - Brazil. E-mail: gtgccsc@gmail.com, gtg_cc_sc@hotmail.com

Author contributions

Conception and design of the research: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo AC, Marasciulo RC, Battistella C; Acquisition of data: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo RC, Battistella C; Analysis and interpretation of the data and Statistical analysis: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo AC, Marasciulo RC; Writing of the manuscript: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC; Critical revision of the manuscript for intellectual content: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo AC.

Potential Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 05 2017 108 5 427 435 25 05 2016 25 11 2016 25 11 2016 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Abstract Background:

Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of morbidity and mortality in Brazil, and primary prevention care may be guided by risk stratification tools. The Framingham (FRS) and QRISK-2 (QRS) risk scores estimate 10-year overall cardiovascular risk in asymptomatic individuals, but the instrument of choice may lead to different therapeutic strategies.

 Objective:

To evaluate the degree of agreement between FRS and QRS in 10-year overall cardiovascular risk stratification in disease-free individuals.

 Methods:

Cross-sectional, observational, descriptive and analytical study in a convenience sample of 74 individuals attending the outpatient care service of a university hospital in Brazil between January 2014 and January 2015. After application of FRS and QRS, patients were classified in low/moderate risk (< 20%) or high risk (≥ 20%).

 Results:

The proportion of individuals classified as at high risk was higher in FRS than in QRS (33.7% vs 21.6%). A synergic effect of male gender with systemic arterial hypertension was observed in both tools, and with for geriatric age group in QRS (p < 0.05) in high-risk stratum. The Kappa index was 0.519 (95%CI = 0.386-0.652; p < 0.001) between both instruments.

 Conclusion:

There was a moderate agreement between FRS and QRS in estimating 10-year overall cardiovascular risk. The risk scores used in this study can identify synergism between variables, and their behavior is influenced by the population in which it was derived. It is important to recognize the need for calibrating risk scores for the Brazilian population.

Keywords: Cardiovascular Diseases / mortality Cardiovascular Diseases / morbidity Risk Assessment Cardiovascular Diseases / epidemiology Period Analysis Introduction

Cardiovascular disease (CVD) is the main cause of mortality and morbidity in Brazil. It accounts for 20% of deaths in individuals over the age of 30 years, and its high prevalence is associated with inadequate control of risk factors. Identification of asymptomatic subjects at higher risk for CVD is a crucial step in public health policies, since effective control of these factors can reduce the mortality rate by up to 44%.1,2

The presence of risk factors allows identifying individuals at higher cardiovascular risk (CVR). Nonetheless, intuitive estimates may either overestimate the low risk or underestimate the high risk, for not considering the interaction between them.3

A variety of scores have been developed for CVR stratification, such as the Framingham (FRC) and QRISK-2 (QRS) score, which estimate overall CVR in ten years. FRC was improved in 2008 m and has been widely used in Brazil and in the world along with aggravating factors. QRS was created in the UK, and has been used for cardiovascular prevention in primary care.4,5

Despite its practicality and widespread use, FRS may underestimate or overestimate the risk in Hispanic and European populations. This fact motivated the development of QRS. However, studies have pointed out disagreements between both scores in estimating high risk, which may lead to the use of different therapies for the same patient.6

Considering both the importance of identifying asymptomatic patients at high risk for CVD, and therapeutic implications of each risk stratification score, we evaluated the degree of agreement between FRS and QRS in 10-year CVR in disease-free individuals attending a teaching hospital.

 Methods Study design

This was a cross-sectional, observational, descriptive, analytical study.

Subjects

From January 2014 to January 2015, patients who attended scheduled appointments at the Internal Medicine outpatient clinic of a university hospital in the south of Brazil were invited to participate in the study. A total of 120 patients were assessed and, using a convenience sample, our final sample consisted of 74 patients.

 Data collection instruments and procedure Standard form

Data were obtained by interview with participants or from their medical records by medicine students. A standard form (Appendix I) was filled out with these data, including identification, clinical, and laboratory data, as follows.

Identification - Age (years), considering geriatric (≥ 60 years) and non-geriatric age (< 60 years); sex (female or male); ethnicity (white or non-white); self-defined ethnicity (white or non-white); family income per dependent (self-reported income in minimum wages - MW, BRL724.007 - divided by the number of family members), which was classified into high income (> 1MW) or low income (≤ 1 MW); educational attainment - low educational attainment (primary education or none) and high educational attainment (from 'some high school education' to 'bachelor's degree').

Clinical examination - History of CVD (left ventricular hypertrophy, angina and/or acute myocardial infarction; coronary revascularization or stent; congestive heart failure; intermittent claudication; stroke or transient ischemic attack); type 1 or type 2 diabetes mellitus (DM) (previous diagnosis or in treatment); treated systemic arterial hypertension (SAH) (previous diagnosis and/or use of anti-hypertensive drugs); history of premature coronary artery disease (CAD) (myocardial infarction or sudden death before the age of 55 of patient's father or other male first degree relative, or before the age of 65 of patient's mother or other female first degree relative);4 rheumatoid arthritis; atrial fibrillation; chronic kidney disease (previous diagnosis) and smoking - non-smokers or smokers (current smokers or who had quit smoking less than 2 years prior to the study).8 Weight (kg) and height (m) were measured using an anthropometric scale. Systolic arterial pressure (SAP) (mmHg) was measured with patient in the supine position, using an automatic, oscillatory, sphygmomanometer, after five minutes of rest. The highest SAP value between the two upper limbs was considered for analysis.9 Body mass index (BMI) was calculated considering overweight and obesity as BMI ≥ 25 kg/m2 and > 30 kg/m2, respectively.10

Laboratory tests - Lipid profile was analyzed by total cholesterol (TC) (mg/dL) and HDL cholesterol (HDL-c) (mg/dL) levels in the last 12 months. An altered lipid profile was considered as TC ≥ 240 mg/dl and/or HDL-c < 40.3

Risk stratification scores to estimate the 10-year overall CVR Framingham risk score (FRS)

FRS estimates CVR based on the variables sex, age, SAP, SAH therapy, smoking, DM, HDL-c and TC. These data were used in the calculators available at Framingham Heart Study website.11

Individuals with a 10-year overall CVR ≥ 20% were classified as at high risk. Participants without recent data of lipid profile had their risk estimated by a calculator that used the BMI (in place of lipid data).12

QRISK-2 score (QRS)

QRS estimates CVR based on the variables gender, age, ethnicity, smoking, DM, family history of premature CAD, atrial fibrillation, SAH therapy, rheumatoid arthritis; chronic kidney disease; TC/HDL ratio and BMI. QRS was calculated using the risk calculator available at ClinRisk database website.13 Patients with a risk probability ≥ 20%14 were classified as at high risk (Table 1).

Characteristics of 10-year cardiovascular risk stratification tools
Score Local/Studies on instrument derivation Age Gender Variables Outcomes Risk
FRS, CVD in 10 years; 2 versions, FRS with lipid levels and FRS with BMI 8,491 participants, Framingham, Massachusetts, United Sates of America, 12 years of follow-up 30-74 years Male and female Age, gender, SAP, SAH treatment, TC, HDL-c, DM, smoking, BMI 10-year risk for AMI, coronary insufficiency, angina, ischemic stroke, hemorrhagic stroke, PAOD, heart failure 0-6% low; 6-20% moderate; ≥ 20% high
QRS, CVD in 10 years 2.3 million participants, QRESEARCH database (extracted from primary health care in the United Kingdom), 5.7 years of follow-up 25-84 years Male and female Age, gender, ethnics, zip code, smoking, DM, angina, family history of premature CAD in first-degree relative, CKD, AF, SAH treatment, RA, TC / HDL-c ratio, SAP, BMI 10-year risk for AMI, angina, CAD, stroke and TIS 0-10% low; 10‑20% moderate; ≥ 20% high risk

FRS: Framingham risk score; QRS: QRISK-2 score; BMI: body mass index; SAP: systemic arterial pressure; SAH: systemic arterial hypertension; TC: total cholesterol; HDL-c: HDL-cholesterol; DM: Diabetes Mellitus; CAD: coronary artery disease; CKD: chronic kidney disease; AF: atrial fibrillation; RA: rheumatoid arthritis; TIS: transient ischemic stroke; PAOD: peripheral artery obstructive disease.

 SOURCE: Framingham Heart Study11 and ClinRisk®13

Participants without recent lipid profile data had their risk determined by multiple imputation technique for missing data.

 Criteria definition Inclusion criteria

Patients of both sex aged between 30 and 74 years (which was the widest age range common for both scores) with no evidence of CVD were included.

 Exclusion criteria

Patients with CVD, out of the age range established by the online CVR calculators, or with missing or unreadable information in the medical records were not included in the study.

 Statistical analysis

Continuous variables with normal distribution (determined by the Kolmogorov-Smirnov test) were expressed as mean and standard deviation, whereas categorical variables as absolute frequency and proportion. Associations between variables were assessed by the chi-squared test (χ2), and statistically significant variables were adjusted by linear regression model, which considered the relationship between two risk strata (low/moderate vs high risk) as dependent variables. Models were adjusted by backward stepwise analysis and calculation of odds ratio (OR).

Kappa statistics was used to quantitatively assess the agreement between the scores. Kappa coefficients range from -1 to 1 and are classified, according to Landis & Rock (1977):15 < 0, no agreement; 0-19, poor agreement; 0.20-0.39, fair agreement; 0.40-0.59, moderate agreement; 0.60-0.79, substantial agreement; 0.80-0.99, almost perfect agreement; 1, perfect agreement. Statistical significance was set at p < 0.05, and analyses were performed using the SPSS® (Statistical Package for the Social Sciences), version 22.0.

 Ethical aspects

The research was approved by the Ethics Committee (project number 1973.8713.8.0000.0121), and informed consent was obtained from all participants before entering the study.

 Results

A total of 120 patients were assessed, and the final sample consisted of 74 patients (33 were excluded for CVD and 13 were out of the pre-established age range). Sociodemographic, clinical and laboratory characteristics of patients are described in Table 2. Fourteen (19%) patients did not have recent data of lipid profile.

Sociodemographic, clinical and laboratory profile of the study population by continuous and categorical variables, University Hospital, Florianopolis, Brazil, 2015
Continuous variables (n = 74) Mean (± DP)
Age 53.2 (± 11.0)
SAP (mmHg) 141.52 (± 24.3)
BMI (kg/m2) 28.4 (± 5.0)
Continuous variables (n = 60) Mean (± DP)
CT (mg/dl) * 195.46 (± 47.7)
HDL-c* 52.0 (± 14.4)
Continuous variables (n = 64) Mean (± DP)
Family income † 2073.1 (± 1267.1)
Categorical variables (n = 74) Total (%)
Elderly age range 21/74 (28.3)
Female gender 48/74 (64.8)
White race 68/74 (91.8)
Low educational attainment 57/74 (77.0)
Smoking 10/74 (13.5)
Elevated SAP 38/74 (51.3)
Elevated BMI 57/74 (77.0)
Treated SAH 35/74 (47.2)
Female 23/48 (47.9)
Male 12/26 (46.1)
Geriatric 13/21 (61.9)
Non-geriatric 22/53 (41.5)
Diabetes Mellitus 18/74 (24.3)
Female 8/48 (16.7)
Male 10/26 (38.5)
Geriatric 8/21 (38.1)
Non-geriatric 10/53 (18.9)
Categorical variables (n = 64) Total (%)
High family income † 37/64 (57.8)

14 patients did not have recent lipid profile data;

10 patients did not declare their family income. SD: standard deviation; TC: total cholesterol; HDL-c: HDL – cholesterol; SAP: systemic arterial pressure; BMI: body mass index; SAH: systemic arterial hypertension.

After risk stratification, low/moderate risk was predominant in both scores. The proportion of individuals classified as 'high risk' was higher in FRS (33.7% vs 21.6%) (Figure 1).

Ten-year overall cardiovascular risk stratification. University Hospital, Florianopolis, Brazil, 2015.

In both instruments, percentages of male, white individuals, non-smokers, and individuals with high SAP and BMI were higher in the high-risk stratum and similar between both scores. DM patients and older hypertensive patients were predominant in QRS and FRS, respectively, in the same stratum (Table 3).

Distribution (relative and absolute frequencies) of independent variables in the high-risk stratum for cardiovascular disease, University Hospital, Florianopolis, Brazil, 2015
Variables High risk
Framingham (n = 25), %[n] QRISK-2 (n = 16), % [n]
Age
Non-geriatric 48.0 [12] 31.3 [5]
Geriatric 52.0 [13] 68.6 [11]
Gender
Male 64.0 [16] 62.5 [10]
Female 36.0 [9] 37.5 [6]
Race
White 100 [25] 100.0 [16]
Non-white 0.0 [0] 0.0 [0]
Treated SAH
No 24.0 [6] 12.5 [2]
Yes 76.0 [19] 97.5 [14]
Family history of PCAD
No 72.0 [18] 62.5 [10]
Yes 28.0 [7] 37.5 [6]
Smoking
No 88.0 [22] 87.5 [14]
Yes 12.0 [3] 12.5 [2]
Diabetes Mellitus
No 52.0 [13] 68.8 [11]
Yes 48.0 [12] 31.3 [5]
SAP
Normal 24.0 [6] 25.0 [4]
Increased 76.0 [19] 75.0 [12]
BMI
Normal 16.0 [4] 18.8 [3]
Increased 84.0 [21] 81.3 [13]

CVD: cardiovascular disease; SAH: systemic arterial hypertension; PCAD: premature coronary artery disease in first-degree relative; SAP: systemic arterial pressure; BMI: body mass index.

Kappa analysis revealed moderate agreement between FRS and QRS (K = 0.519; 95%CI 0.386-0.652; p < 0.001).

In both instrument, significant relationships were observed between high-risk stratum and older age (FRS and QRS [p < 0.001 and p = 0.001]), male sex (FRS and QRS [p < 0.001 and p = 0.001]), treated SAH (FRS and QRS [p < 0.001 and p < 0.001]), DM (FRS and QRS [p < 0.001 and p < 0.001]), and elevated SAP (FRS and QRS [p = 0.002 and p < 0.003]) (Table 4). OR was higher in the presence of these variables in both FRS and QRS, with statistically significant relationship (Table 5). In both scores, DM was associated with high risk, and in QRS, high risk was strongly related with treated SAH and older age (Table 5).

Bivariate analysis of independent variables in the high-risk stratum, University Hospital, Florianopolis, Brazil, 2015
Variables Sample (%)[n = 74] High risk
Framingham QRISK-2
χ2 P† χ2 p†
Age
Non-geriatric 71.6 [53] 10.36 0.001 16.37 < 0.001
Geriatric 28.4 [21]
Gender
Male 35.1 [26] 13.80 < 0.001 6.70 0.01
Female 64.9 [48]
Race
White 91.9 [68] †† †† 1.80 0.18
Non-white 8.1 [6]
Treated SAH
No 52.7 [39] 12.47 < 0.001 13.23 < 0.001
Yes 47.3 [35]
Family history of PCAD
No 20.3 [15] †† †† 3.75 0.53
Yes 79.7 [59]
Smoking
No 86.5 [64] 0.74 0.78 0.18 0.89
Yes 13.5 [10]
Diabetes Mellitus
No 75.7 [56] 15.71 < 0.001 21.88 < 0.001
Yes 24.3 [18]
SAP
Normal 48.6 [36] 9.18 0.002 4.57 0.03
Increased 51.4 [38]
BMI
Normal 23.0 [17] 1.03 0.30 0.20 0.65
Increased 77.0 [57]

* Bracketed values indicate the absolute number of participants.

chi-squared test;

variables not predicted by Framingham risk score; SAH: systemic arterial hypertension; PCAD: premature coronary artery disease in first‑degree relative; SAP: systemic arterial pressure; BMI: body mass index.

 Independent variables and high-risk chance, University Hospital, Florianopolis, Brazil, 2015
Variables Score
Framingham Q-RISK 2
OR 95%CI p* OR 95%CI p*
Low/Moderate vs. high risk
Male gender 6.93 2.37-20.25 < 0.001 4.37 1.365-14.02 0.013
Geriatric age range 5.55 1.86-16.52 0.002 10.56 3.002-37.14 < 0.001
Treated SAH 6.53 2.18-19.52 0.001 12.33 2.552-59.60 0.002
Increased SAP 5.00 1.69-14.76 0.004 3.69 1.064-12.81 0.04
Diabetes mellitus 9.53 2.83-32.06 < 0.001 16.03 4.283-59.98 < 0.001

Logistic regression analysis; OR: odds ratio; CI: confidence interval; SAH: systemic arterial hypertension; SAP: systolic arterial pressure.

Multivariate logistic regression revealed that male sex had a synergistic effect with SAH treatment in the high-risk stratus in both scores, and with older age in QRS. The variable SAP was excluded from the final model (Table 6).

Multivariate analysis between risk strata and independent variables, University Hospital, Florianopolis, Brazil, 2015
Variables Score
Framingham Q-RISK 2
OR IC 95% p* OR IC 95% p*
Low/Moderate vs. High risk
Male gender 14.25 2.65-76.74 0.002 9.56 1.27-71.78 0.028
Geriatric age range 4.74 1.19-18.89 0.028 19.58 2.69-142.78 0.003
Treated SAH 10.79 1.88-61.88 0.008 19.22 1.76-210.41 0.015
Increased SAP† - - - - - -
Diabetes mellitus 3.52 0.81-15.26 0.092 9.98 1.58-62.98 0.014

Logistic regression analysis;

increased SAP was removed from the model; OR: odds ratio; SAH: systemic arterial hypertension; SAP: systemic arterial pressure; CI: confidence interval.

 Discussion

CVR stratification scores are constructed from population-based cohort studies, via logistic regression analysis. Risk estimates may be influenced by many factors, including calendar year, geographic region, number of visits to physician assistant office, time of patients' follow-up, quality of data collection, and prevalence of CVD risk factors. Therefore, agreement between scores, and consequently the number of individuals allocated in each risk stratum may vary substantially according to the score adopted,14 which was observed in this study. We found a moderate agreement (p < 0.001) between FRS and QRS in the estimate of overall 10-year CVR, which is consistent with other similar studies in the literature.14,16 However, a comparative study of North American and European risk scores, used in Latin American population, showed a weak agreement between scores.17 Thus, application of a score that had not been calibrated for the Brazilian population may lead to different therapeutic decisions.

CVR is estimated by the sum of the weights assigned to each risk factor, and multiplicative effect of these factors. Due to interaction complexity, intuitive risk estimates usually lead to underestimation or overestimation of data, and identification of these associations is made by risk scores.3 In the present study, FRS showed a fourteen-time higher risk for male individuals being classified as at high risk when the variable was associated with old age (OR 14.25; 95%CI 2.65-76.74; p = 0.002). QRS also showed increased probability of high risk for men (OR 9.56; 95%CI 1.27-71.78; p = 0.028) and hypertensive subjects (OR 19.22; 95%CI 1.76-210.41; p = 0.015), when associated with old age, suggesting a synergistic effect between these risk factors. The moderate agreement between the two scores used in this study may be partly due to these results, which is in agreement with the literature.5,18

There was an agreement between FRS and QRS algorithms in grouping men with high SAP and BMI into high risk, indicated by the higher proportion of these categories in the stratum. Relatively more importance was given to older and hypertensive individuals by the QRS, since greater proportions of these subjects (68.6% and 97.5%, respectively) were found in the high-risk stratum. As compared with the FRS, the QRS adopts a wider age range (24-84 years) for risk calculation, and assigns more weight to age, which explains the greater proportion of elderly subjects considered as at high risk by the score. Similar trend was observed for SAH, due to its direct, linear relationship with age.9

The highest individual contribution to high risk was given by DM (FRS and QRS [OR 9.53 and 16.03, respectively]; p < 0.001), indicating the need to identify and control this condition. However, the proportion of diabetics was higher in low/moderate risk strata, in contrast to the Adult Treatment Panel III and the Brazilian Society of Cardiology recommendations, which consider DM as a coronary disease, with high CVR.4,19 These recommendations are questioned by some authors of prospective studies conducted in the United Kingdom (UK), who suggest that DM should be assessed according to the age of onset and disease duration for proper risk stratification.20 A systematic review indicates that CVR stratification scores currently available in the literature are able to stratify the risk in these patients, differently from other instruments specific for DM, and can be used in the making decision process. However, if the physician intends to calculate the risk, as part of preventive strategy to motivate the patients to change habits and adhere to treatment, an individualized, clinical assessment of patients, without the use of instruments dominated by fixed variables may be more adequate.21

Bivariate analysis showed that elderly age range and male sex are associated with high risk in both scores. Aging independently contributes to the increase of CVR in every decade of life, and is related to other conditions, including obesity, treated SAH, diabetes and dyslipidemia.22 Male gender is an independent risk variable for coronary disease, a frequent, early manifestation of CVD, commonly reported in population studies.12,23,24 The association of treated SAH, increased SAP and DM with high risk is in agreement with a multi-country, case-control study that identified these factors as major contributors to attributable risk for acute myocardial infarction (AMI).25 These findings suggest that preventive and therapeutic strategies may be used in different populations, aiming at preventing new cases of early IAM. Also, they may serve as a base for the use of FRS and QRS, even if they had not been calibrated for the Brazilian population, as an auxiliary tool for decision making in primary health care.

The relatively higher number of patients classified as at high risk by the FRS compared with QRS (33.7% versus 21.6%) is consistent with a study conducted in the United Kingdom, which suggests that the FRS may overestimate the risk by 5% in that population.5 A study analyzing the use of North American instruments in the UK population revealed that the scores overestimated the results by 25-115%. This variation may be justified by the fact that these tools derived from a cohort of predominantly white men decades ago, when the prevalence of CVD in the United States was higher than today.6

The QRISK-2 derives from a more recent and heterogeneous cohort in the UK, in a period when the prevalence of CVD has decreased. This may explain the lower proportion of patients in the high-risk stratum identified by this score.5 Other factors include the use of preventive therapies (aspirin, lipid-lowering and antihypertensive drugs), which reduce the incidence of CVD and modify the quantitative relationship between risk factors and cardiovascular events in an unpredictable manner, contributing to lower agreement between the instruments.6

The high proportion of individuals at high risk in both scores may be attributed to characteristics of the sample, which constituted patients attending a teaching hospital that treats highly complex cases, referred from the primary health care level.

In the present study, predominance of older (71.6%), female (64.86%) patients is similar to that observed in other patient groups in this outpatient care center26,27 and in another Brazilian hospital.28 The predominance of white individuals (91.9%) is compatible with the 2010 census, conducted by the Brazilian Institute of Geography and Statistics, that reported a similar proportion in the city (94.47%).29

Low socioeconomic status (low income, low educational attainment and/or poor regions) is considered a psychosocial factor for CVD that negatively affects the adherence to a healthy life style, medical advice and treatment. The present study showed a predominance of patients with low educational attainment, and is consistent with another study performed in our center, showing an association between this variable and higher risk for hypertension. The higher proportion of high-income individuals may be associated with data bias due to the private nature of this question.

An Australian study30 related the high risk for cardiovascular disease with low socioeconomic status, suggesting the use of such association in the early detection and correct management of individuals at high risk. This strategy was successfully used in the UK, by using the QRISK-2 associated with Townsend index (which identifies each region by its zip code), and could be adapted to Brazil, in which primary healthcare centers are also strategically distributed, as in Australia and in the UK.

The elevated proportion of individuals with high SAH, SAP, overweight / obesity, and DM found in this institution reflects its position as a referral center, and corroborates the relevance of these modifiable risk factors in the study population. This may also justify the adoption of public health strategies focused on these factors.

There is as a considerable proportion of subjects without recent lipid levels (19%), which makes difficult the use of scores based on this laboratory parameter. Gaziano et al.31 found that the estimation of CVR by using easily obtained risk factors, such as arterial pressure, hypertension treatment, socioeconomic status, smoking, BMI and history family of DM, is able to estimate CVR as efficiently as laboratory tests, which is valuable for poorer areas. The authors also suggest the sedentary lifestyle, an important risk factor for CVD, may be included as a risk score, since it is influenced by behavior and due to the increasing prevalence of overweight/obesity worldwide. This was evidenced by a high proportion [77.0% (57/74)] of overweight/obesity detected in our study.

Limitations, contributions and future perspectives

This study used a convenience sample, which may not reflect the behavior of the general population. Also, analysis of the effect of the combination of DM and elevated SAP with the other variables in the multivariate analysis is limited by the small sample size. The study investigated characteristics of two instruments normally used in CVR stratification in patients attending the internal medicine outpatient care of a university hospital. These data may be used as a base for the development of instruments for cardiovascular prevention, specific for local reality.

 Conclusion

In our study population, there was a moderate correlation between FRS and QRS in estimating 10-year overall CVR. The scores assign different weights to the variables, which may have a synergistic effect and be affected by local population. This finding should be recognized for clinical purposes, as well as the need for calibrating risk scores for the Brazilian population.

Sources of Funding

There were no external funding sources for this study.

Study Association

This study is not associated with any thesis or dissertation work.

 References 1 Mansur Ade P, Favarato D. Mortality due to cardiovascular diseases in Brazil and in the metropolitan region of São Paulo: a 2011 update. Arq Bras Cardiol. 2012;99(2):755-61. Mansur Ade P Favarato D Mortality due to cardiovascular diseases in Brazil and in the metropolitan region of São Paulo: a 2011 update Arq Bras Cardiol 2012 99 2 755 761 2 Ford ES, Ajani UA, Croft JB, Critchley JA, Labarthe DR, Kottke TE, et al. Explaining the decrease in US deaths from coronary disease, 1980-2000. N Engl J Med. 2007;356(23):2388-98. Ford ES Ajani UA Croft JB Critchley JA Labarthe DR Kottke TE Explaining the decrease in US deaths from coronary disease, 1980-2000 N Engl J Med 2007 356 23 2388 2398 3 Xavier HT, Izar MC, Faria Neto JR, Assad MH, Rocha VZ, Sposito AC, et al; Sociedade Brasileira de Cardiologia. [V Brazilian Guidelines on Dyslipidemias and Prevention of Atherosclerosis]. Arq Bras Cardiol. 2013;101(4 Suppl 1):1-20. Xavier HT Izar MC Faria JR Neto Assad MH Rocha VZ Sposito AC Sociedade Brasileira de Cardiologia V Brazilian Guidelines on Dyslipidemias and Prevention of Atherosclerosis Arq Bras Cardiol 2013 101 4 Suppl 1 1 20 4 Simão AF, Précoma DB, Andrade JP, Correa Filho H, Saraiva JF, Oliveira GM; Brazilian Society of Cardiology. I cardiovascular prevention guideline of the Brazilian Society of Cardiology - executive summary. Arq Bras Cardiol. 2014;102(5):420-31. Simão AF Précoma DB Andrade JP Correa H Filho Saraiva JF Oliveira GM Brazilian Society of Cardiology I cardiovascular prevention guideline of the Brazilian Society of Cardiology - executive summary Arq Bras Cardiol 2014 102 5 420 431 5 Hippisley-Cox J, Coupland C, Vinogradova Y, Robson J, May M, Brindle P. Derivation and validation of QRISK, a new cardiovascular disease risk score for the United Kingdom: prospective open cohort study. BMJ. 2007;335(7611):136. Hippisley-Cox J Coupland C Vinogradova Y Robson J May M Brindle P Derivation and validation of QRISK, a new cardiovascular disease risk score for the United Kingdom: prospective open cohort study BMJ 2007 335 7611 136 136 6 DeFilippis AP, Young R, Carrubba CJ, McEvoy JW, Budoff MJ, Blumenthal RS, et al. An analysis of calibration and discrimination among multiple cardiovascular risk scores in a modern multiethnic cohort. Ann Intern Med. 2015;162(4):266-75. DeFilippis AP Young R Carrubba CJ McEvoy JW Budoff MJ Blumenthal RS An analysis of calibration and discrimination among multiple cardiovascular risk scores in a modern multiethnic cohort Ann Intern Med 2015 162 4 266 275 7 Brasil, Ministério do Trabalho e Emprego. Salário Mínimo. Brasília;2014. [Internet].[Citado em 2014 nov 07]. Disponível em: http://portal.mte.gov.br/sal-minimo/ Brasil Ministério do Trabalho e Emprego Salário Mínimo Brasília 2014 Internet 2014 nov 07 Disponível em: http://portal.mte.gov.br/sal-minimo/ 8 Issa JS. Tabagismo. In: Nobre F, Serrano Jr CV. (editores). Tratado de cardiologia SOCESP. São Paulo: Manole; 2005. p. 327-34. Issa JS Tabagismo Nobre F Serrano CV Jr Tratado de cardiologia SOCESP São Paulo Manole 2005 327 334 9 Sociedade Brasileira de Cardiologia; Sociedade Brasileira de Hipertensão; Sociedade Brasileira de Nefrologia. [VI Brazilian Guidelines on Hypertension]. Arq Bras Cardiol. 2010;95(1 Suppl):1-51. Erratum in: Arq Bras Cardiol. 2010;95(4):553. Sociedade Brasileira de Cardiologia Sociedade Brasileira de Hipertensão Sociedade Brasileira de Nefrologia VI Brazilian Guidelines on Hypertension Arq Bras Cardiol 2010 95 1 Suppl 1 51 Erratum in: Arq Bras Cardiol. 2010;95(4):553. 10 World Health Organization.(WHO). Obesity and overweight [Internet]. [Cited in em 2015 Nov 07]. Available from: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/ World Health Organization Obesity and overweight Internet 2015 Nov 07 Available from: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/ 11 Framingham Heart Study. Cardiovascular Disease (10-year risk) Framingham (USA).[Internet]. [Cited in 2015 Nov 07].Available from: https://www.framinghamheartstudy.org/risk-functions/cardiovascular-disease/10-year-risk.php Framingham Heart Study Cardiovascular Disease (10-year risk) Framingham (USA) Internet 2015 Nov 07 Available from: https://www.framinghamheartstudy.org/risk-functions/cardiovascular-disease/10-year-risk.php 12 D'Agostino RB Sr, Vasan RS, Pencina MJ, Wolf PA, Cobain M, Massaro JM, et al. General cardiovascular risk profile for use in primary care: the Framingham Heart Study. Circulation. 2008;117(6):743-53. D'Agostino RB Sr Vasan RS Pencina MJ Wolf PA Cobain M Massaro JM General cardiovascular risk profile for use in primary care: the Framingham Heart Study Circulation 2008 117 6 743 753 13 ClinRisk Ltd. QRISK2-2015 Risk Calculator . Nottingham University (England, UK). [Internet]. [Cited in 2015 Nov 07]. Available from: http://www.qrisk.org/index.php ClinRisk Ltd QRISK2-2015 Risk Calculator Nottingham University England, UK Internet 2015 Nov 07 Available from: http://www.qrisk.org/index.php 14 Collins GS, Altman A. Predicting the 10 year risk of cardiovascular disease in the United Kingdom: independent and external validation of an updated version of QRISK2. BMJ. 2012;344:e4181. Collins GS Altman A Predicting the 10 year risk of cardiovascular disease in the United Kingdom: independent and external validation of an updated version of QRISK2 BMJ 2012 344 e4181 15 Landis JR, Koch GG. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics. 1977;33(1):159-74. Landis JR Koch GG The measurement of observer agreement for categorical data Biometrics 1977 33 1 159 174 16 van Staa TP, Gulliford M, Ng ES, Goldacre B, Smeeth L. Prediction of cardiovascular risk using Framingham, ASSIGN and QRISK2: how well do they predict individual rather than population risk? PLoS One. 2014;9(10):e106455. van Staa TP Gulliford M Ng ES Goldacre B Smeeth L Prediction of cardiovascular risk using Framingham, ASSIGN and QRISK2: how well do they predict individual rather than population risk? PLoS One 2014 9 10 e106455 17 Bazo-Alvarez JC, Quispe R, Peralta F, Poterico JA, Valle GA, Burroughs M, et al; PERU MIGRANT Study; CRONICAS Cohort Study Group. Agreement between cardiovascular disease risk scores in resource-limited settings: evidence from 5 Peruvian sites. Crit Pathw Cardiol. 2015;14(2):74-80. Bazo-Alvarez JC Quispe R Peralta F Poterico JA Valle GA Burroughs M PERU MIGRANT Study CRONICAS Cohort Study Group Agreement between cardiovascular disease risk scores in resource-limited settings: evidence from 5 Peruvian sites Crit Pathw Cardiol 2015 14 2 74 80 18 D'Agostino RB Sr, Grundy S, Sullivan LM, Wilson P; CHD Risk Prediction Group. Validation of the Framingham coronary heart disease prediction scores: results of a multiple ethnic groups investigation. JAMA. 2001;286(2):180-7. D'Agostino RB Sr Grundy S Sullivan LM Wilson P CHD Risk Prediction Group Validation of the Framingham coronary heart disease prediction scores: results of a multiple ethnic groups investigation JAMA 2001 286 2 180 187 19 National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III). Third Report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III) final report. Circulation. 2002;106(25):3143-421. National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III) Third Report of the National Cholesterol Education Program (NCEP) Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults (Adult Treatment Panel III) final report Circulation 2002 106 25 3143 3421 20 Wannamethee SG, Shaper AG, Whincup PH, Lennon L, Sattar N. Impact of diabetes on cardiovascular disease risk and all-cause mortality in older men: influence of age at onset, diabetes duration, and established and novel risk factors. Arch Intern Med. 2011;171(5):404-10. Wannamethee SG Shaper AG Whincup PH Lennon L Sattar N Impact of diabetes on cardiovascular disease risk and all-cause mortality in older men: influence of age at onset, diabetes duration, and established and novel risk factors Arch Intern Med 2011 171 5 404 410 21 Chamnan P, Simmons RK, Sharp SJ, Griffin SJ, Wareham NJ. Cardiovascular risk assessment scores for people with diabetes: a systematic review. Diabetologia. 2009;52(10):2001-14. Chamnan P Simmons RK Sharp SJ Griffin SJ Wareham NJ Cardiovascular risk assessment scores for people with diabetes: a systematic review Diabetologia 2009 52 10 2001 2014 22 Savji N, Rockman CB, Skolnick AH, Guo Y, Adelman MA, Riles T, et al. Association between advanced age and vascular disease in different arterial territories: a population database of over 3.6 million subjects. J Am Coll Cardiol. 2013;61(16):1736-43. Savji N Rockman CB Skolnick AH Guo Y Adelman MA Riles T Association between advanced age and vascular disease in different arterial territories: a population database of over 3.6 million subjects J Am Coll Cardiol 2013 61 16 1736 1743 23 Tunstall-Pedoe H, Kuulasmaa K, Mähönen M, Tolonen H, Ruokokoski E, Amouyel P. Contribution of trends in survival and coronary event rates to changes in coronary heart disease mortality: 10 year results from 37 WHO MONICA project populations. Monitoring trends and determinants in cardiovascular disease. Lancet. 1999;353(9164):1547-57. Tunstall-Pedoe H Kuulasmaa K Mähönen M Tolonen H Ruokokoski E Amouyel P Contribution of trends in survival and coronary event rates to changes in coronary heart disease mortality: 10 year results from 37 WHO MONICA project populations. Monitoring trends and determinants in cardiovascular disease Lancet 1999 353 9164 1547 1557 24 Kappert K, Böhm M, Schmieder R, Schumacher H, Teo K, Yusuf S, et al; ONTARGET/TRANSCEND Investigators. Impact of sex on cardiovascular outcome in patients at high cardiovascular risk: analysis of the Telmisartan Randomized Assessment Study in ACE Intolerant Subjects With Cardiovascular Disease (TRANSCEND) and the Ongoing Telmisartan Alone and in Combination With Ramipril Global End Point Trial (ONTARGET). Circulation. 2012;126(8):934-41. Kappert K Böhm M Schmieder R Schumacher H Teo K Yusuf S ONTARGET/TRANSCEND Investigators Impact of sex on cardiovascular outcome in patients at high cardiovascular risk: analysis of the Telmisartan Randomized Assessment Study in ACE Intolerant Subjects With Cardiovascular Disease (TRANSCEND) and the Ongoing Telmisartan Alone and in Combination With Ramipril Global End Point Trial (ONTARGET) Circulation 2012 126 8 934 941 25 Yusuf S, Hawken S, Ounpuu S, Dans T, Avezum A, Lanas F, et al; INTERHEART Study Investigators Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (the INTERHEART study): case-control study. Lancet. 2004;364(9438):937-52. Yusuf S Hawken S Ounpuu S Dans T Avezum A Lanas F INTERHEART Study Investigators Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (the INTERHEART study): case-control study Lancet 2004 364 9438 937 952 26 Carvalho GD. Estimativa de risco coronariano em uma população geriátrica e não-geriátrica [Trabalho de Conclusão de Curso]. Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina; 2012. Carvalho GD Estimativa de risco coronariano em uma população geriátrica e não-geriátrica Trabalho de Conclusão de Curso Florianópolis Universidade Federal de Santa Catarina 2012 27 Moreira, RA. Estratificação de risco de doença arterial coronariana pelo score de Framingham [Trabalho de Conclusão de Curso]. Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina; 2012. Moreira RA Estratificação de risco de doença arterial coronariana pelo score de Framingham Trabalho de Conclusão de Curso Florianópolis Universidade Federal de Santa Catarina 2012 28 Cabral PC, Melo AM, Amado TC, Santos RM. Anthropometric and dietetic evaluation of hypertensive outpatients from a university hospital. Rev Nutr Campinas 2003;16(1):61-71. Cabral PC Melo AM Amado TC Santos RM Anthropometric and dietetic evaluation of hypertensive outpatients from a university hospital Rev Nutr Campinas 2003 16 1 61 71 29 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. (IBGE). Cidades@. [Internet]. [ Citado em 2015 out 13]. Disponível em: http://www.ibge.gov.br/cidadesat/topwindow.htm?1 Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística Cidades@ Internet 2015 out 13 Disponível em: http://www.ibge.gov.br/cidadesat/topwindow.htm?1 30 Bagheri N, Gilmour B, McRae I, Konings P, Dawda P, Del Fante P, et al. Community cardiovascular disease risk from cross-sectional general practice clinical data: a spatial analysis. Prev Chronic Dis 2015;12:E26. Bagheri N Gilmour B McRae I Konings P Dawda P Del Fante P Community cardiovascular disease risk from cross-sectional general practice clinical data: a spatial analysis Prev Chronic Dis 2015 12 E26 31 Gaziano TA, Young CR, Fitzmaurice G, Atwood S, Gaziano JM. Laboratory-based versus non-laboratory-based method for assessment of cardiovascular disease risk: the NHANES I follow-up study cohort. Lancet. 2008;371(9616):923-31. Gaziano TA Young CR Fitzmaurice G Atwood S Gaziano JM Laboratory-based versus non-laboratory-based method for assessment of cardiovascular disease risk: the NHANES I follow-up study cohort Lancet 2008 371 9616 923 931 Artigos Originais Epidemiologia Grau de Concordância entre Instrumentos de Estratificação de Risco Cardiovascular Garcia Guilherme Thomé 1 Stamm Ana Maria Nunes de Faria 1 Rosa Ariel Córdova 1 Marasciulo Antônio Carlos 1 2 Marasciulo Rodrigo Conill 1 Battistella Cristian 1 Remor Alexandre Augusto de Costa 1 Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Florianópolis, SC - Brasil Hospital Universitário Prof. Dr. Polydoro Ernani São Thiago, Florianópolis, SC - Brasil Correspondência: Guilherme Thomé Garcia, Rua das Acácias, 121 Bloco A2 Apt 302. CEP 88040-560, Carvoeira, Florianópolis, SC – Brasil. E-mail: gtgccsc@gmail.com, gtg_cc_sc@hotmail.com

Contribuição dos autores

Concepção e desenho da pesquisa: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo AC, Marasciulo RC, Battistella C, Remor AAC; Obtenção de dados: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo RC, Battistella C, Remor AAC; Análise e interpretação dos dados e Análise estatística: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo AC, Marasciulo RC; Redação do manuscrito: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC; Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Garcia GT, Stamm AMNF, Rosa AC, Marasciulo AC.

Potencial conflito de interesses

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

 Resumo Fundamento:

A doença cardiovascular (DCV) é a principal causa de morbimortalidade no Brasil, e a prevenção primária pode ser direcionada com ferramentas que estratificam o risco. Os escores de Framingham (ERF) e QRISK-2 (ERQ) estimam o risco cardiovascular (RCV) global em 10 anos em indivíduos assintomáticos, mas a escolha do instrumento pode implicar em terapêuticas distintas.

 Objetivo:

Observar o grau de concordância entre o ERF e o ERQ, na estratificação do risco cardiovascular global em 10 anos, nos indivíduos livres da doença.

 Métodos:

Estudo transversal, observacional, descritivo e analítico, com uma amostra de conveniência de 74 indivíduos, atendidos em um ambulatório de ensino de um hospital universitário brasileiro, no sul do país, de janeiro de 2014 a janeiro de 2015. O ERF e o ERQ foram aplicados nos pacientes, que foram classificados em baixo/moderado (< 20%) ou alto risco (≥ 20%).

 Resultados:

A proporção de indivíduos classificados no estrato de alto risco foi superior no ERF que no ERQ (33,7% vs 21,6%), sendo identificado efeito sinérgico do gênero masculino com hipertensão arterial sistêmica nas duas ferramentas, e com faixa etária geriátrica no ERQ (p < 0,05) nesse estrato de risco. O índice de concordância Kappa entre os dois escores foi igual a 0,519 (IC95% = 0,386-0,652; p < 0,001).

 Conclusão:

Houve concordância moderada entre o ERF e o ERQ, na estimativa de RCV global em 10 anos. Os escores utilizados podem identificar sinergismo entre as variáveis, e têm comportamento influenciado pela população na qual foram originados. É importante reconhecer a necessidade de escores calibrados para a população brasileira.

Palavras-chave: Doenças Cardiovasculares / mortalidade Doenças Cardiovasculares / morbidade Determinação do Risco Doenças Cardiovasculares / epidemiologia Análise Transversal Introdução

A doença cardiovascular (DCV) é a principal causa de morbimortalidade no Brasil. Ela representa 20% de todas as mortes em indivíduos acima de 30 anos, e sua prevalência elevada está associada ao controle inadequado de fatores de risco. A identificação de indivíduos assintomáticos com maior chance de desenvolver a doença é uma etapa crucial nas políticas de saúde pública, pois o controle desses fatores pode reduzir a taxa de mortalidade em até 44%.1,2

A presença de fatores de risco permite identificar indivíduos de maior risco cardiovascular (RCV). Entretanto, a estimativa intuitiva pode superestimar o baixo risco ou subestimar o alto, por não considerar a interação entre eles.3

Para a estratificação de risco, foram criados escores como o de Framingham (ERF) e o QRISK-2 (ERQ), os quais estimam o risco de DCV global em 10 anos. O primeiro foi aperfeiçoado em 2008 e é utilizado na maior parte do mundo e no Brasil, em conjunto com fatores agravantes, e o ERQ foi concebido no Reino Unido, sendo também usado para prevenção cardiovascular na atenção primária.4,5

Apesar de prático e bem difundido, o ERF pode subestimar ou superestimar o risco em populações de origem hispânica e europeia, argumento que fomentou a criação do ERQ. No entanto, estudos apontam que os dois escores apresentam divergência na estimativa do alto risco, o que pode implicar na adoção de distintas terapêuticas para um mesmo indivíduo.6

Considerando a importância de identificar indivíduos assintomáticos com alto risco de desenvolver DCV, e frente às implicações terapêuticas decorrentes do escore adotado, propomos avaliar o grau de concordância entre o ERF e o ERQ na estratificação de RCV em 10 anos, em indivíduos livres da doença, atendidos em um hospital de ensino.

 Métodos Delineamento do estudo

Estudo transversal, observacional, descritivo e analítico.

População e amostra

De janeiro de 2014 a janeiro de 2015, pacientes que compareceram à consulta previamente agendada no ambulatório de ensino em Medicina Interna de um Hospital Universitário (HU) no Sul do Brasil foram convidados a participar do estudo. A partir de uma amostra de conveniência, dos 120 pacientes avaliados, 74 constituíram a amostra final.

 Instrumentos e procedimentos de coleta de dados Formulário Padrão

Os dados foram obtidos por estudantes de medicina, por entrevista com o participante e a partir do prontuário médico, e inseridos em um formulário-padrão (Apêndice I). Foram considerados identificação, exame clínico e laboratorial, como discriminados na sequência.

Identificação - Idade [em anos e considerada faixa etária geriátrica (≥ 60 anos) e não geriátrica (< 60 anos)]; gênero (feminino ou masculino); etnia (branco, negro ou pardo); cor auto referida (branco ou não branco); renda familiar por dependente [renda autodeclarada em salários mínimos (SM) - R$724,007 - dividida pelo número de moradores do mesmo domicílio, classificando em categorias alta (> 1 SM) e baixa renda (≤ 1 SM)]; escolaridade [baixa escolaridade (desde 'não estudou' até ensino fundamental completo) e alta escolaridade (de ensino médio incompleto a ensino superior completo)].

Exame Clínico - DCV prévia (hipertrofia do ventrículo esquerdo, angina e/ou infarto agudo do miocárdio; revascularização coronariana ou colocação de Stent; insuficiência cardíaca congestiva; claudicação intermitente; acidente vascular encefálico ou acidente isquêmico transitório), diabetes mellitus (DM) 1 e 2 (diagnóstico prévio e/ou tratamento), hipertensão arterial sistêmica (HAS) em tratamento (diagnóstico prévio e/ou uso de medicação anti-hipertensiva), história familiar de doença arterial coronariana (DAC) prematura (infarto do miocárdio ou morte súbita antes dos 55 anos, em pai ou outro parente de primeiro grau do sexo masculino, ou antes de 65 anos de idade em mãe ou outro parente de primeiro grau do sexo feminino);4 artrite reumatoide; fibrilação atrial; doença renal crônica (diagnóstico prévio) e tabagismo [não tabagista e tabagista (foram considerados tabagistas os fumantes ou os que deixaram de fumar há menos de 2 anos)].8 Peso (kg) e altura (metros) foram aferidos em balança antropométrica. Pressão arterial sistólica (PAS) (em mmHg) foi medida nos membros superiores (após 5 minutos de repouso, em decúbito dorsal, com esfigmomanômetro oscilométrico automático, sendo considerada a medida mais alta entre os dois membros).9 Foi calculado o índice de massa corporal (IMC), considerando sobrepeso e obesidade como IMC ≥ 25 kg/m2 e > 30 kg/m2, respectivamente.10

Exames laboratoriais - No perfil lipídico, foram registrados dados sobre colesterol total (CT) (mg/dL) e colesterol HDL (HDL-c) (mg/dl) dos últimos 12 meses. O perfil lipídico foi considerado "alterado" se CT ≥ 240 mg/dL e/ou HDL-c < 40.3

Aplicação dos escores de risco de DCV global em 10 anos Escore de Risco Framingham (ERF)

O ERF atribui o risco de acordo com as variáveis: gênero, idade, PAS, tratamento para HAS, tabagismo, DM, HDL-c e CT. Os dados obtidos no formulário padrão foram inseridos nas calculadoras eletrônicas, disponíveis na página do Framingham Heart Study.11

Indivíduos com risco de doença cardiovascular global em 10 anos ≥ 20% foram classificados como alto risco. Participantes sem perfil lipídico recente tiveram o risco estimado utilizando-se a calculadora que o substituía pelo IMC.12

Escore de Risco QRISK-2 (ERQ)

Esse escore atribui o risco de acordo com as variáveis: gênero, idade, etnia, tabagismo, DM, história familiar de DAC prematura, fibrilação atrial, tratamento para HAS, artrite reumatoide, doença renal crônica, relação CT/HDL e IMC. Foi utilizada a calculadora de risco disponível na página da base de dados ClinRisk,13 sendo classificado no alto risco os pacientes com probabilidade ≥ 20%14 (Tabela 1).

Características das ferramentas para estratificação de risco cardiovascular em 10 anos
Escore Localização/Estudos para derivação da ferramenta Idade Gênero Variáveis Desfechos Risco
ERF, DCV total em 10 anos: 2 versões usadas; ERF com lipídeos e ERF pelo IMC (não laboratorial) 8491 participantes, Cidade de Framingham, Massachusetts, Estados Unidos da América do Norte, 12 anos de seguimento 30-74 anos Masculino e feminino Idade, gênero, PAS, tratamento para HAS, CT, HDL-c, DM, tabagismo, IMC Risco em 10 anos para IAM, insuficiência coronariana, angina, AVEi, AVEh, DAOP, falência cardíaca 0-6% baixo; 6-20% moderado; ≥ 20% alto risco
ERQ, DCV total em 10 anos 2,3 milhões participantes, Base de dados QRESEARCH (extraídos da atenção primária do Reino Unido), 5,7 anos de seguimento 25-84 anos Masculino e feminino Idade, gênero, etnia, código postal, tabagismo, DM, angina, história familiar de DAC prematura em parente de primeiro grau, DRC, FA, tratamento para HAS, AR, Razão CT / HDL-c, PAS, IMC Risco em 10 anos para IAM, angina, DAC, AVE e AIT 0-10% baixo; 10‑20% moderado; ≥ 20% alto risco

ERF: escore de risco de Framingham; ERQ: escore de risco QRISK-2; IMC: índice de massa corporal; PAS: pressão arterial sistólica; HAS: hipertensão arterial sistêmica; CT: colesterol total; HDL-c: colesterol HDL; DM: Diabetes Mellitus; DAC: doença arterial coronariana; DRC: doença renal crônica; FA: fibrilação atrial; AR: artrite reumatoide; AVEi: acidente vascular encefálico isquêmico; AVEh: acidente vascular encefálico hemorrágico; AIT: acidente isquêmico transitório; DAOP: doença arterial obstrutiva periférica; IAM: infarto agudo do miocárdio.

 FONTE: Framingham Heart Study11 e ClinRisk®13

Participantes sem perfil lipídico recente tiveram o risco determinado pela técnica estatística de imputação múltipla de dados

 Definição de critérios Critérios de inclusão

Foram incluídos indivíduos de ambos os gêneros, com idade entre 30 e 74 anos (maior intervalo de idade aceitável, comum aos dois escores), sem evidência de doença cardiovascular.

 Critérios de exclusão

Foram excluídos os pacientes com DCV, pacientes fora do intervalo de idade estabelecido pelas calculadoras de RCV online, e/ou os indivíduos com informações insuficientes ou ilegíveis nos prontuários.

 Análise estatística

As variáveis contínuas com distribuição normal (determinada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov) foram expressas como média e desvio padrão, e as categóricas como frequência absoluta e proporção. As hipóteses de associação foram verificadas pelo teste de Qui-quadrado (χ2). As variáveis que mantiveram significância estatística pelo teste de χ2 foram ajustadas por modelo de análise de regressão logística, que considerou a relação entre os 2 estratos de risco (baixo/moderado vs alto risco) como variáveis dependentes. Os ajustes dos modelos foram obtidos pelo método backward stepwise, com estimativa da razão de chances (OR).

A estatística Kappa foi utilizada para estabelecer uma medida quantitativa da magnitude da concordância entre os escores estudados. Fornece valores entre -1 e 1, e apresenta a seguinte classificação, segundo Landis e Kock:15 < 0, sem concordância; 0-0,19, concordância pobre; 0,20-0,39, concordância razoável; 0,40-0,59, concordância moderada; 0,60-0,79, concordância alta; 0,80-0,99, concordância quase perfeita; 1, concordância perfeita. O valor de p < 0,05 foi considerado para significância estatística, e o cálculo foi realizado no software IBM SPSS® (Statistical Package for the Social Sciences), versão 22.0.

 Aspectos éticos

A pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa em Seres Humanos - projeto de número 1973.8713.8.0000.0121 - e realizada após consentimento dos participantes e assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) (Resolução CNS 196/96/MS).

 Resultados

Durante o estudo, 120 pacientes foram avaliados e, desses, 74 constituíram a amostra final (33 pacientes apresentavam DCV e 13 encontravam-se fora do intervalo de idade estabelecido). O perfil sociodemográfico e clínico-laboratorial dessa amostra está apresentado na Tabela 2. Quatorze pacientes (19%) não possuíam dados recentes de perfil lipídico.

Perfil sociodemográfico e clínico-laboratorial da amostra estudada, distribuído pelas variáveis contínuas e categóricas, Hospital Universitário, Florianópolis, Brasil, 2015
Variáveis Contínuas (n = 74) Média (± DP)
Idade 53,2 (± 11,0)
PAS (mmHg) 141,52 (± 24,3)
IMC (kg/m2) 28,4 (± 5,0)
Variáveis Contínuas (n = 60) Média (± DP)
CT (mg/dl)* 195,46 (± 47,7)
HDL-c* 52,0 (± 14,4)
Variáveis Contínuas (n = 64) Média (± DP)
Renda Familiar † 2073,1 (± 1267,1)
Variáveis Categóricas (n = 74) Total (%)
Faixa etária geriátrica 21/74 (28,3)
Gênero Feminino 48/74 (64,8)
Cor Branca 68/74 (91,8)
Baixa Escolaridade 57/74 (77,0)
Tabagismo 10/74 (13,5)
PAS elevada 38/74 (51,3)
IMC Elevado 57/74 (77,0)
HAS em Tratamento 35/74 (47,2)
Feminino 23/48 (47,9)
Masculino 12/26 (46,1)
Geriátrico 13/21 (61,9)
Não geriátrico 22/53 (41,5)
Diabetes Mellitus 18/74 (24,3)
Feminino 8/48 (16,7)
Masculino 10/26 (38,5)
Geriátrico 8/21 (38,1)
Não geriátrico 10/53 (18,9)
Variáveis Categóricas (n = 64) Total (%)
Alta Renda Familiar † 37/64 (57,8)

14 pacientes não apresentavam perfil lipídico recente;

10 pacientes não divulgaram sua renda familiar; HU: Hospital Universitário; DP: desvio padrão; CT: colesterol total; HDL-c: fração HDL do colesterol; PAS: pressão arterial sistólica; IMC: índice de massa corporal; HAS: hipertensão arterial sistêmica.

Após a estratificação de risco, houve predomínio do risco baixo/moderado em ambos os escores, sendo que a proporção de indivíduos classificados no estrato alto risco foi superior no ERF (33,7% vs 21,6%) (Figura 1).

Estratificação de risco cardiovascular global em 10 anos. Hospital Universitário, Florianópolis, SC, Brasil, 2015.

Nos dois instrumentos utilizados, as porcentagens de indivíduos do gênero masculino, de cor branca, não tabagista, e com PAS e IMC elevados foram maiores no estrato de alto risco e semelhante entre os dois escores. Pacientes com DM prevaleceram no ERF, enquanto os idosos e hipertensos predominaram no ERQ, no mesmo estrato (Tabela 3).

Distribuição (frequências relativa e absoluta) das variáveis independentes no estrato alto risco para doenças cardiovasculares, Hospital Universitário, Florianópolis, Brasil, 2015
Variáveis Alto Risco
Framingham (n = 25), %[n] QRISK-2 (n = 16) %[n]
Idade
Não geriátrico 48,0 [12] 31,3 [5]
Geriátrico 52,0 [13] 68,6 [11]
Gênero
Masculino 64,0 [16] 62,5 [10]
Feminino 36,0 [9] 37,5 [6]
Cor
Branco 100 [25] 100,0 [16]
Não Branco 0,0 [0] 0,0 [0]
HAS em tratamento
Não 24,0 [6] 12,5 [2]
Sim 76,0 [19] 97,5 [14]
HF DCP
Não 72,0 [18] 62,5 [10]
Sim 28,0 [7] 37,5 [6]
Tabagismo
Não 88,0 [22] 87,5 [14]
Sim 12,0 [3] 12,5 [2]
Diabetes Mellitus
Não 52,0 [13] 68,8 [11]
Sim 48,0 [12] 31,3 [5]
PAS
Normal 24,0 [6] 25,0 [4]
Elevada 76,0 [19] 75,0 [12]
IMC
Normal 16,0 [4] 18,8 [3]
Elevado 84,0 [21] 81,3 [13]

* Valores entre colchetes indicam o número absoluto de participantes. HU: Hospital Universitário; DCV: doença cardiovascular; HAS: hipertensão arterial sistêmica; HF DCP: história Familiar de doença coronariana prematura em parente de 1º grau; PAS: pressão arterial sistólica; IMC: índice de massa corporal.

A análise pelo Kappa (K) resultou em concordância moderada entre os dois escores de risco (K = 0,519; IC95% 0,386-0,652; p < 0,001).

Nos dois instrumentos, houve relação estatisticamente significante entre o estrato de alto risco e as variáveis faixa etária geriátrica [ERF e ERQ (p = 0,001 e p < 0,001), respectivamente], gênero masculino [ERF e ERQ (p < 0,001 e p = 0,01)], hipertensos em tratamento [ERF e ERQ (p < 0,001 e p < 0,001)], diabéticos [ERF e ERQ (p < 0,001 e p < 0,001)], e naqueles com PAS elevada [ERF e ERQ (p = 0,002 e p = 0,03)] (Tabela 4). A OR foi elevada na presença dessas variáveis mencionadas, em ambos (ERF e ERQ), sendo esta relação estatisticamente significante (Tabela 5). Nos dois escores, houve maior associação de DM com o alto risco e, no ERQ, observou-se também uma forte relação da HAS em tratamento e faixa etária geriátrica com estrato alto risco (Tabela 5).

Análise bivariada (frequências relativas e absoluta) das variáveis independentes no estrato de alto risco, Hospital Universitário, Florianópolis, Brasil, 2015
Variáveis Amostra (%) [n=74] Alto Risco
Framingham QRISK-2
χ2 p† χ2 p†
Idade
Não geriátrico 71,6 [53] 10,36 0,001 16,37 < 0,001
Geriátrico 28,4 [21]
Gênero
Masculino 35,1 [26] 13,8 < 0,001 6,7 0,01
Feminino 64,9 [48]
Cor
Branco 91,9 [68] †† †† 1,8 0,18
Não Branco 8,1 [6]
HAS em tratamento
Não 52,7 [39] 12,47 < 0,001 13,23 < 0,001
Sim 47,3 [35]
HF DCP
Não 20,3 [15] †† †† 3,75 0,53
Sim 79,7 [59]
Tabagismo
Não 86,5 [64] 0,74 0,78 0,18 0,89
Sim 13,5 [10]
Diabetes
Não 75,7 [56] 15,71 < 0,001 21,88 < 0,001
Sim 24,3 [18]
PAS
Normal 48,6 [36] 9,18 0,002 4,57 0,03
Elevada 51,4 [38]
IMC
Normal 23,0 [17] 1,03 0,3 0,2 0,65
Elevado 77,0 [57]

* Valores entre colchetes indicam o número absoluto de participantes.

teste de qui-quadrado;

Variáveis não previstas na estratificação de risco pelo Framingham. HU: Hospital Universitário; HAS: hipertensão arterial sistêmica; HF DCP: história familiar de doença coronariana prematura em parente de 1º Grau; PAS: pressão arterial sistólica; IMC: índice de massa corporal

 Variáveis independentes e chance de alto risco, Hospital Universitário, Florianópolis, Brasil, 2015.
Variáveis Escore
Framingham Q-RISK 2
OR IC 95% p* OR IC 95% p*
Baixo/Moderado vs Alto risco
Gênero masculino 6,93 2,37-20,25 < 0,001 4,37 1,365-14,02 0,013
Faixa etária geriátrica 5,55 1,86-16,52 0,002 10,56 3,002-37,14 < 0,001
HAS em tratamento 6,53 2,18-19,52 0,001 12,33 2,552-59,60 0,002
PAS elevada 5,00 1,69-14,76 0,004 3,69 1,064-12,81 0,04
Diabetes mellitus 9,53 2,83-32,06 < 0,001 16,03 4,283-59,98 < 0,001

Análise por Regressão Logística. OR: razão de chances; IC: intervalo de confiança; HAS: hipertensão arterial sistêmica; PAS: pressão arterial sistólica.

A análise multivariada por regressão logística mostrou que gênero masculino teve um efeito sinérgico com HAS em tratamento no alto risco, obtido nos dois escores, e com faixa etária geriátrica somente no ERQ. A variável PAS foi excluída automaticamente do modelo final (Tabela 6).

Análise multivariada entre os estratos de risco e as variáveis independentes. Hospital Universitário, Florianópolis, Brasil, 2015
Escore
Variáveis Framingham Q-RISK 2
OR IC 95% p* OR IC 95% p*
Baixo/Moderado x Alto risco
Gênero masculino 14,25 2,65-76,74 0,002 9,56 1,27-71,78 0,028
Faixa etária geriátrica 4,74 1,19-18,89 0,028 19,58 2,69-142,78 0,003
HAS em tratamento 10,79 1,88-61,88 0,008 19,22 1,76-210,41 0,015
PAS elevada† - - - - - -
Diabetes mellitus 3,52 0,81-15,26 0,092 9,98 1,58-62,98 0,014

Análise de Regressão Logística;

A variável PAS elevada foi removida automaticamente do modelo. HU: Hospital Universitário; OR: razão de chances; HAS: hipertensão arterial sistêmica; PAS: pressão arterial sistólica; IC: intervalo de confiança.

 Discussão

Os escores de estratificação de RCV são elaborados a partir de estudos de coorte de bases populacionais, via modelo de análise de regressão logística. A estimativa de risco pode ser influenciada por diversos fatores, como o ano calendário, região geográfica, número de visitas ao médico assistente, tempo de seguimento dos pacientes, qualidade do preenchimento dos dados, e prevalência dos fatores de risco de DCV. Dessa forma, a concordância entre os escores e, consequentemente, a distribuição dos indivíduos entre os estratos de risco, pode variar substancialmente conforme o escore utilizado,14 o que foi evidenciado no presente estudo. Observamos concordância moderada (p < 0,001) entre os ERF e ERQ na estimativa de RCV global em 10 anos, resultado consistente com outros trabalhos semelhantes na literatura.14,16 No entanto, um estudo comparativo entre escores de risco norte-americanos e europeus, aplicado em população latino-americana, evidenciou concordância fraca.17 Deste modo, a escolha de um escore não calibrado para a população brasileira pode implicar em decisões terapêuticas distintas.

A estimativa de RCV resulta do somatório do peso atribuído a cada fator de risco, e do efeito multiplicativo entre esses fatores. Dada à complexidade destas interações, a estimativa intuitiva do risco geralmente resulta em subestimação ou superestimação dos dados, cabendo aos escores de risco o papel de identificar estas associações.3 No presente estudo, o ERF mostrou chance de alto risco catorze vezes maior para os indivíduos do gênero masculino, quando associado à faixa etária geriátrica (OR 14,25; IC 95% 2,65-76,74; p = 0,002). O aumento na chance de alto risco também foi observado ao aplicar o ERQ, tanto para os homens (OR 9,56; IC 95% 1,27-71,78; p = 0,028) como para os hipertensos (OR 19,22; IC 95% 1,76-210,41; p = 0,015), quando associadas à faixa etária geriátrica, o que demonstrou a existência de efeito sinérgico entre esses fatores de risco. A concordância moderada entre os 2 escores utilizados nesse estudo pode ser atribuída, em parte, a esses resultados, e são compatíveis com a literatura.5,18

Houve concordância entre os algoritmos dos escores estudados ao agruparem indivíduos do gênero masculino, com PAS e IMC elevados no alto risco, como pôde ser observado pela maior proporção dessas categorias no estrato. O ERQ valorizou mais os idosos e hipertensos, pois observamos maior proporção desses no alto risco nesse escore (68,6% e 97,5%, respectivamente). Como o ERQ aceita uma faixa etária de maior amplitude para o cálculo de risco (25-84 anos) em comparação com o ERF, é atribuído maior peso à idade, o que explica a maior proporção observada de idosos no alto risco, quando comparado ao ERF. A HAS seguiu a mesma tendência, por ter uma relação direta e linear com a idade.9

O fator de risco que mais contribuiu, individualmente, para a maior chance de alto risco foi DM [ERF e ERQ (OR 9,53 e 16,03, respectivamente); p < 0,001], sinalizando a necessidade da identificação e controle desta doença. Contudo, a proporção de diabéticos foi maior nos estratos de baixo/moderado risco, indo de encontro à recomendação do Adult Treatment Panel III e da Sociedade Brasileira de Cardiologia, que consideram o DM como equivalente à doença coronariana e, portanto, de alto RCV.4,19 Estudos prospectivos no Reino Unido questionam essa recomendação, e sugerem que o DM seja avaliado de acordo com a idade de início e duração da doença, para estratificação de risco e tratamento apropriado.20 Uma revisão sistemática aponta que os escores de RCV disponíveis na atualidade são capazes de estratificar o risco nestes pacientes, quando comparados a instrumentos específicos para o DM, e podem ser usados na tomada de decisão. Porém, se o objetivo do médico é calcular o risco, como parte de uma estratégia preventiva para motivar os pacientes a mudarem seu comportamento e aderirem ao tratamento, uma avaliação clínica individual sem o uso de instrumentos dominados por variáveis não modificáveis e exames laboratoriais, pode ser a mais adequada.21

A análise bivariada mostrou que a faixa etária geriátrica e o gênero masculino associaram-se ao alto risco em ambas as ferramentas. A progressão da idade contribui de maneira independente para o aumento do RCV a cada década de vida, e está relacionada a outras condições, tais como obesidade, HAS em tratamento, diabetes e dislipidemia.22 O gênero masculino é uma variável independente no risco de doença coronariana, uma frequente manifestação inicial de DCV, fenômeno observado em diversos estudos populacionais.12,23,24 A associação observada, nos dois instrumentos, de HAS em tratamento, PAS elevada e DM com o alto risco, é consonante com um estudo de casos-controle realizado em vários países que identificou esses fatores como responsáveis por grande parcela do risco atribuído ao infarto agudo do miocárdio (IAM).25 Isso mostra que a adoção de medidas preventivas e terapêuticas básicas podem ser generalizadas para diferentes populações, com a finalidade de prevenir novos casos de IAM prematuro. Ainda, esses achados podem justificar o uso de ambos os escores de risco estudados, mesmo não sendo calibrados para a população brasileira, como elemento auxiliar para tomada de decisão na atenção primária.

O maior número de pacientes classificados no alto risco pelo ERF em comparação com RQ (33,7% versus 21,6%) é consistente com um estudo no Reino Unido, o qual sugere que esse escore pode superestimar o risco em 5% daquela população.5 Ao comparar o uso de ferramentas norte-americanas na população do Reino Unido, um trabalho mostrou que o resultado foi superestimado em 25 a 115%, dependendo do escore utilizado. A razão para essa diferença pode ser variada, pois essas ferramentas foram derivadas há décadas, de uma coorte predominantemente formada por homens brancos, quando a prevalência de DCV nos Estados Unidos era superior a atual.6

A ferramenta QRISK-2 é derivada de uma coorte atual e heterogênea do Reino Unido, em um período de declínio na prevalência de DCV, o que pode explicar a menor proporção de pacientes no estrato de alto risco encontrado na aplicação desse escore.5 Outros fatores incluem a influência de terapias preventivas vigentes (aspirina, drogas hipolipemiantes e medicação anti-hipertensiva), as quais reduzem a incidência de DCV e modificam a relação quantitativa entre os fatores de risco e os eventos cardiovasculares, de forma imprevisível, contribuindo para a menor concordância entre as ferramentas.6

A elevada proporção de indivíduos no alto risco nos dois escores utilizados pode ser atribuída às características da amostra, constituída de pacientes atendidos em um hospital universitário, que recebe pacientes de maior complexidade referenciados da atenção primária.

Neste estudo, o predomínio da faixa etária não geriátrica (71,6%) e do gênero feminino (64,86%) é semelhante ao observado em outras casuísticas nesse ambulatório,26,27 e em outro hospital universitário brasileiro.28 O predomínio de indivíduos brancos (91,9%) é compatível com o censo de 2010 realizado pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que observou proporção semelhante no município (94,47%).29

A baixa condição socioeconômica (baixa renda, pouca escolaridade e/ou residência em região pobre) é considerada um fator de risco psicossocial para a DCV, que dificulta a adesão a estilo de vida saudável, bem como a orientações e tratamento. O presente estudo observou predomínio de pacientes com baixa escolaridade, o que é consistente com outro trabalho realizado nesse ambulatório, o qual mostrou associação entre essa com a maior chance de desenvolver HAS. A maior proporção de indivíduos com alta renda pode estar associada a viés de informação, devido ao caráter pessoal e constrangimento associado a esse questionamento.

Um estudo australiano30 relacionou o alto RCV com áreas de baixo nível socioeconômico, sugerindo que essa associação pode ser usada na detecção precoce e manejo adequado de indivíduos em alto risco. Esta proposta teve bons resultados no Reino Unido, com a adoção do QRISK-2 associado ao índice Townsend (que identifica a região pelo código postal), o qual poderia ser adaptado ao Brasil, onde as unidades de saúde da atenção primária também são distribuídas por áreas estratégicas.

A elevada proporção de indivíduos com HAS, PAS elevada, sobrepeso/obesidade e DM observada nessa instituição, reflete sua posição como centro de referência, e corrobora a importância desses fatores de risco modificáveis na população avaliada, sugerindo o incentivo de medidas de saúde pública com enfoque nesses fatores.

A proporção de indivíduos sem perfil lipídico recente foi considerável (19%), o que dificulta a utilização de escores que necessitam desse parâmetro laboratorial. Gaziano et al.31 verificaram que o cálculo do RCV com fatores de risco de fácil obtenção - pressão arterial, tratamento de hipertensão, nível socioeconômico, tabagismo, IMC e antecedentes familiares de DM - é capaz de estimar o RCV de forma tão eficaz quanto os testes laboratoriais, o que é relevante para regiões com recursos escassos. Os autores também sugerem que o sedentarismo, um importante fator de risco de DCV, pode ser incluído nos escores de risco, por ser influenciado pelo comportamento, sendo passível de intervenção, e dada a crescente prevalência mundial de sobrepeso/obesidade. Tal fato torna-se evidente ao observarmos elevada proporção de sobrepeso/obesidade [77,0% (57/74)] no presente estudo.

Limitações, contribuições e perspectivas futuras

A amostragem por conveniência deste estudo pode não representar o comportamento observado na população geral. A casuística limitada dificultou a avaliação do comportamento do DM e PAS elevada quando associado às demais variáveis na análise multivariada.

Este trabalho explorou as características de dois instrumentos usados para estratificação do RCV em pacientes atendidos em um ambulatório de Medicina Interna de um Hospital Universitário. No futuro, estas informações poderão ser úteis para o desenvolvimento de instrumentos de prevenção cardiovascular, voltados à realidade local.

 Conclusão

Na população estudada, houve concordância moderada entre ERF e ERQ na estimativa de RCV global em 10 anos.

Os escores de risco estudados atribuem diferentes pesos a distintas variáveis, as quais podem ter efeito sinérgico e comportamento influenciado pela população na qual foram originados. É importante reconhecer esse fato na prática clínica, bem como a necessidade de escores calibrados para a população brasileira.

Fontes de financiamento

O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Vinculação acadêmica

Não há vinculação deste estudo a programas de pós-graduação.