Estatinas para niños

Image via Wikipedia
Fuente: Enrique Gavilan
Via: Lista MEDFAM-APS España
El JAMA acaba de publicar un artículo de análisis, que adjunto,
intentando discutir las consecuencias que puede tener el reciente
informe de expertos norteamericanos sobre detección precoz de
hipercolesterolemia en niños y adolescentes (éste:
http://www.nhlbi.nih.gov/guidelines/cvd_ped/summary.htm#chap9).

Sólo se salvan los bebés; a partir de los 2 añitos el sólo hecho de
que tengas un padre con un infarto antes de los 55 años hace que te
lleves como mínimo 2 pinchazos para medir la LDL. Y a partir de los 9
años, cribado universal...

La consecuencia lógica es que se prescriban estatinas a partir de la
conjunción de dos astros y unos LDL de entre 130-160. Me quedo frío.

Y todo ello, por la simple aplicación de, de nuevo, silogismos
fisiopatológicos y sin la más mínima evidencia, según el artículo del
JAMA, de que esta estrategia aporte más beneficios que riesgos. Salvo
por el uso indebido, una vez más, de variables surrogadas, como el
LDL.

Vale la pena leer el artículo, vale la pena...

Cuando sale este tema de los colesteroles en los niños siempre me
acuerdo de la anécdota que Petr Skranabek nos cuenta sobre la pequeña
Ariel y el helado furtivo. Vale la pena leerlo...

http://books.google.es/books?id=w_mdjxW5rjgC&printsec=frontcover&hl=es#v=onepage&q=helado&f=false

Universal Screening Treatment Lipids Children

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• New medication increases HDL cholesterol and decreases LDL cholesterol levels (eurekalert.org)
• Prevalence of obesity in US still high, with little change in recent years (medicalxpress.com)
• Low Density Lipoproteins Increases High Cholesterol (cholesterollowering.wordpress.com)
• How to Interpret Advanced Cholesterol Test Results (marksdailyapple.com)

El señor de las curvas que tanto nos suenan

Fuente: Rafa Bravo

Via: Primum Non Nocere

Paul Meier, who was among the most influential biostatisticians of his generation and helped bring mathematical rigor to medical research in the years after World War II, died Aug. 7 at his home in Manhattan.

Pues bien, el problema de analizar observaciones incompletas por su dispersión en el tiempo era un viejo problema. Charlie Winsor estaba trabajando en el, y se acercó a Princeton y habló con Tukey al respecto. [Joseph] Berkson de la Clínica Mayo había escrito un artículo sobre él, pero no había estimado la varianza. Alguien me preguntó cómo hacerlo, y yo le dije, “Oh, eso es muy difícil: tienes que hacer esto y aquello y. . . “.

Entonces uno de mis colegas me mostró un artículo de Mayor Greenwood que me abrió  bastante los ojos, y me contó lo que había hecho Winsor y que me abrió los ojos aún más..

Así contestaba Paul Meier en una entrevista publicada en la revista Clinical Trials cuando le preguntaron por su famoso artículo uno de los más citados de la historia que describía el famoso método de la curvas de supervivencia de Kaplan- Meier que vemos como grafico prácticamente en todos los ensayos clínicos. Sigue la entrevista comentando la anécdota de su forzada unió a Kaplan para escribir el artículo que finalmente se publico Como yo estaba trabajando en ella, le escribí a Tukey sobre el problema, y ​​me dijo que Kaplan – otro de sus estudiantes – estaba haciendo algo similar………..Tras hablar con el editor de JASA “Trague saliva y supongo que Kaplan también, nos pusimos a trabajar duro, y casi al tiempo yo resolví un problema que el no podía resolver y él, uno de los que yo no podía

Que son las Curvas de supervivencia de Kaplan -Meier

Cuando la variable que se desea medir es el tiempo hasta que ocurre un evento, se utilizan para analizarlas un conjunto de técnicas estadísticas  conocidas como“análisis de supervivencia”- al principio se usaron sobre todo para analizar el tiempo hasta el fallecimiento del paciente o supervivencia y de ahí el nombre, pero los eventos pueden ser la muerte, o cualquier otro perjudicial o beneficioso”

Cuando medimos los  datos relacionados con el tiempo hasta que ocurre un evento podemos encontrarnos con varios tipos de problemas

1. Que al final del periodo de observación no todos los pacientes habrán presentado el evento objeto de estudio.
2. Los pacientes se incorporan durante todo el periodo de observación, por lo que los últimos en hacerlo serán observados durante un periodo de tiempo menor que los que entraron al principio y por lo tanto la probabilidad de que les ocurra el suceso es menor.
3. Que algunos pacientes se hayan perdido por causas diversas, no habiendo sido posible determinar su estado.
4. Al final del estudio habrá pacientes que no presentan el suceso.

Dentro de los análisis de supervivencia, el método de Kaplan-Meier se caracteriza por calcular “la supervivencia” cada vez que ocurre un evento y se basa en algo obvio: para sobrevivir un año hay que sobrevivir cada uno de los días de éste. Calculamos entonces para cada día la proporción de sucesos que se observan en ese día. Para cada instante de tiempo la supervivencia se calcula como la supervivencia en el instante anterior multiplicada por la tasa de supervivencia en ese instante. Como se ve en la tabla, el procedimiento de Kaplan-Meier calcula la estimación de la probabilidad de supervivencia de cada uno de los períodos de tiempo t, excepto el primero, como una probabilidad condicional compuesta

 El método produce  también un gráfico,  como el de abajo que a todos nos suena mucho y que la proxima vez que veamos asociaremos a ese hombre con gafas y  aspecto de empollón que acaba de fallecer. D.E.P 

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• The Melt Debuts: Jonathan Kaplan's Tech-Centric Grilled Cheese Kitchen Comes To San Francisco (PHOTOS) (huffingtonpost.com)
• Bikram Hot Yoga Viña del Mar (catherineelise.wordpress.com)
• Nothing cheesy about tech veteran's sandwich-shop plan (seattletimes.nwsource.com)
• RIP Paul Meier, father of the randomized trial (boingboing.net)
• New 'most efficient' label takes Energy Star a step further (usatoday.com)
• Mindy Adams is awarded the Tukey Scholarship - The Weekly, August 18th (oronomidhilib.wordpress.com)

Mortalidad en pacientes con diabetes

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The Emerging Risk Factors Collaboration. Diabetes Mellitus, Fasting Glucose, and Risk of Cause-Specific Death. N Engl J Med 2011; 364: 829-841.   TC (s)   PDF (s)

Introducción

Se conoce desde hace tiempo que la presencia de una diabetes mellitus aumenta el riesgo de sufrir (y morir por) una enfermedad cardiovascular. En los últimos años también se van publicando trabajos en los que se asocia con un exceso de mortalidad por otras causas.

Objetivo

Estudiar la asociación de la diabetes mellitus y de la hiperglicemia con la mortalidad específica por determinadas causas y estimar el efecto de la misma sobre la esperanza de vida.

Perfil del estudio

Tipo de estudio: Metaanálisis
Área del estudio: Pronóstico
Ámbito del estudio: Comunitario

Métodos

Se incluyeron en el análisis los datos individuales de los participantes en 97 estudios prospectivos en los que no se seleccionó a los participantes en función de la presencia de enfermedades crónicas y en los que se disponía de la información al inicio sobre si los individuos presentaban una diabetes y de sus cifras de glucemia y sobre la causa de la muerte y cuya duración excedía un año. Se dispuso de la información inicial de todos los participantes sobre su edad, sexo, hábito tabáquico e IMC. Se dispuso de información sobre otros factores de riesgo de una parte importante de los individuos.

Resultados

Se incluyeron en el análisis los datos de más de 820.000 participantes que suponían un seguimiento total de más de 12 millones de personas-año con 123.000 muertes. La edad media inicial fue de 55 años y un 52% eran varones. Casi un 60% eran europeos. Un 6% presentaban una diabetes al inicio del estudio.
Las tasas crudas de mortalidad fueron superiores en varones que en mujeres y en diabéticos que en no diabéticos y para los tres grupos de causas (vascular, cáncer y otras) [fig.1].

Figura 1. Tasas crudas de mortalidad  (por 1.000 personas-año).

Este exceso de mortalidad se mantuvo en el análisis ajustado por edad, sexo, tabaquismo e IMC (tabla 1). También se detectó un exceso de mortalidad en función de la glicemia en las personas con valores iniciales por encima de 100 mg/dL. Los excesos de riesgo detectados casi no cambiaron cuando se introdujeron otros factores de riesgo en el análisis. El exceso de mortalidad observado fue superior en las personas más jóvenes y en las mujeres. El exceso de muerte observado fue inferior en los estudios más recientes.

Tabla 1. Hazard ratio (HR) de muerte por diferentes causas en pacientes diabéticos y no diabéticos con glicemias >100 mg/dL (por cada mmol/L de exceso de  glicemia).

	Diabetes mellitus	Glucemia basal >100 mg/dL (por cada mmol/L)
Mortalidad total	1,80 (1,71 a 1,90)	1,10 (1,09 a 1,11)
Cardiovascular	2,32 (2,11 a 2,56)	1,13 (1,11 a 1,15)
Cáncer	1,25 (1,19 a 1,31)	1,05 (1,03 a 1,06)
Otras causas	1,73 (1,62 a 1,85)	1,10 (1,07 a 1,12)

Las localizaciones de los tumores y las enfermedades no cardiovasculares ni tumorales para las que se detectó un exceso de mortalidad en diabéticos se recogen en la tabla 2.

Tabla 2.  Localizaciones tumorales y otras enfermedades no cardiovasculares para las que se detectó un exceso de mortalidad en diabéticos.

Tumores	Otras enfermedades
Hígado Páncreas Colorrectal Pulmón Vejiga Mama	Renales Hepáticas Neumonía Otras infecciones Mentales Digestivas no hepáticas Causas externas Suicidio SNC EPOC

Se estimó que una persona de edad media con diabetes sin antecedentes de enfermedades cardiovasculares tenía una esperanza de vida unos 6 años inferior a una persona sin diabetes de la misma edad. Los años de vida potencial perdidos eran superiores en mujeres que en varones y tanto más altos cuanto más joven era el paciente (fig. 2).

Figura 2. Diferencia en la esperanza de vida en pacientes  diabéticos y no diabéticos en función de la edad y el sexo.

La mayor parte de esta diferencia se debía a las enfermedades cardiovasculares, seguida de las otras enfermedades y el cáncer.

Figura 3. Proporción de pérdida de años de vida potenciales por diferentes causas.

Conclusiones

Los autores concluyen que los pacientes con diabetes presentan un mayor riesgo de muerte no sólo por enfermedades cardiovasculares, sino también por determinados tumores, enfermedades infecciosas, muertes violentas y enfermedades degenerativas.

Conflictos de interés

Financiado por becas de varias fundaciones públicas y por Pfizer

Comentario

Este estudio es probablemente el llevado a cabo sobre una población más amplia entre los que estudian la relación entre la diabetes y la mortalidad por diferentes causas, por lo que sus conclusiones tienen un peso muy elevado. A la hora de valorar sus resultados hay que tomar en consideración sin embargo algunos aspectos: se trata de un metaanálisis de estudios observacionales, por lo que no se dispone de información sobre importantes posibles factores de confusión para todos los individuos incluidos. Sin embargo, en los análisis parciales en los que se controlaba el análisis por estos factores, las cifras encontradas variaban muy poco, por lo que es poco probable que disponer de esta información hubiese alterado de forma importante los resultados.
También hay que ser cauto a la hora de interpretar los resultados. Aunque las asociaciones encontradas es muy probable que sean reales, no se puede concluir que se trate de relaciones de causa-efecto y también es imposible deducir a partir de estos datos si aumentaba la incidencia de estas enfermedades o su letalidad.
Finalmente, no todos los diabéticos tienen el mismo riesgo de morir. En los estudios publicados recientemente se han encontrado asociaciones con una mayor mortalidad de los pacientes con diabetes con peor control metabólico, que sufrían más hipoglicemias graves, con menor actividad física, tabaquismo, que consumían menos fibra o que tenían menor tendencia a solicitar ayuda y a relacionarse con los demás.

Bibliografía

1. Bonds DE, Miller ME, Bergenstal RM, Buse JB, Byington RP, Cutler JA et al. The association between symptomatic, severe hypoglycaemia and mortality in type 2 diabetes: retrospective epidemiological analysis of the ACCORD study. BMJ 2010; 340: 4909  R   TC   PDF
2. He M, van Dam RM, Rimm E, Hu FB, Qi L. Whole-Grain, Cereal Fiber, Bran, and Germ Intake and the Risks of All-Cause and Cardiovascular Disease–Specific Mortality Among Women With Type 2 Diabetes Mellitus. Circulation 2010; 121: 2162-2168.  R   TC (s)   PDF (s)  RC
3. Nelson KM, Boyko EJ, Koepsell T. All-Cause Mortality Risk Among a National Sample of Individuals With Diabetes. Diabetes Care 2010; 33: 2360-2364.  R   TC (s)   PDF (s)
4. Ciechanowski P, Russo J, Katon WJ, Lin EH, Ludman E, Heckbert S et al. Relationship styles and mortality in patients with diabetes. Diabetes Care 2010; 33: 539-544.  R   TC   PDF

Autor

Manuel Iglesias Rodal. Correo electrónico: mrodal@menta.net.

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• The Diabetes Prevention Program: A Major Clinical Study (brighthub.com)

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