INTRODUCCIÓN
El síndrome metabólico (SM) supone una condición de alto riesgo para la enfermedad cardiovascular (ECV), con una alta morbilidad y mortalidad asociadas1. Además su frecuencia es alta en personas atendidas en atención primaria2,3,4.
Respecto a la relación entre el lugar de residencia y los índices de privación económica sobre la salud, la literatura señala una asociación entre nivel de ingresos, educación y ocupación5, privación en la infancia y desarrollo de SM en edad adulta6, privación infantil y riesgo elevado de obesidad7 y diabetes8. Esta relación a veces se objetiva en ambos sexos y en otras ocasiones dependiendo del género9. Otros estudios concluyen que la desventaja social en la infancia se traduce en mayor número de enfermedades crónicas en la adultez10. En Estados Unidos esta relación SM-privación socioeconómica se asocia a barrios deprimidos, pero no a diferencias raciales; y los datos asociados a mayor privación son obesidad, HDL-colesterol bajo, hipertensión e hiperglucemia (los rasgos de SM)11. Zonas con alta inmigración muestran una peor dieta y aculturación, y tienen prevalencias altas de SM12.
Nuestro estudio incorporó la medición de la privación económica, mediante el índice socioeconómico MEDEA (Mortalidad en áreas pequeñas Españolas y Desigualdades socioeconómicas y Ambientales) de Domínguez-Berjón et al13.
Diversos estudios siguiendo dicha metodología inciden sobre las inequidades referidas a una mayor mortalidad en nuestro país14,15 y en otros ámbitos se pueden citar resultados similares16,17. Ciertamente hay diversos escenarios, como por ejemplo la mayor dificultad al acceso a los recursos sanitarios18, o la mayor prevalencia global de factores de riesgo (tabaco, sedentarismo, drogadicción)19. Incluso la supervivencia post-evento cardiovascular es inferior en zonas deprimidas20.
En nuestro país21, también observó un aumento de desigualdades en salud en adultos de áreas con mayor privación económica.
El índice MEDEA tiene una buena correlación entre áreas urbanas y sus quintiles22, aunque no es tan fiable en áreas rurales. Aún así, era el único indicador del que disponíamos y pese a sus limitaciones, pensamos que puede ser una herramienta para valorar su impacto dado que los datos están extraídos durante el punto álgido de la crisis económica en nuestro país.
El estudio StreX (relación entre el síndrome metabólico y el estrés) se realizó en Cataluña y sus resultados ya han sido publicados23,24. Brevemente, se trata de un estudio de cohortes mediante prospección informática (historias clínicas informatizadas en el registro SIDIAP) en una base de datos de calidad contrastada.
El objetivo del presente estudio fue describir en detalle la incidencia de eventos cardiovasculares (ECV) y mortalidad en población catalana afecta de SM, según su lugar de residencia y en particular:
Describir la distribución de casos de SM en la población catalana, según lugar de residencia (Rural, urbano).
Determinar la incidencia de ECV en población catalana con SM, en función del lugar de residencia (Rural, urbano), durante 5 años de seguimiento.
Determinar la mortalidad por todas las causas de la población catalana con SM según el lugar de residencia, durante 5 años de seguimiento.
SUJETOS Y MÉTODOS
Diseño del estudio. Se trató de un estudio prospectivo de cohorte, de cinco años de duración (desde 01/01/2009 hasta 31/12/2014) para determinar la incidencia de ECV y de mortalidad por todas las causas, en individuos de distintos ámbitos que como factor común cumplen los criterios de SM.
Fuente de datos. Los datos de pacientes se obtuvieron de la base SIDIAP (Sistema de Información para el Desarrollo de la Investigación en Atención Primaria), que contiene información sobre el sistema informático eCAP (estación Clínica en Atención Primaria) de 274 equipos de atención primaria (EAP) en Cataluña, cuya población asignada fue de 5.835.000 pacientes (aproximadamente un 90% de la población catalana total). Como describió Gil-García et al25, esta población es representativa de la atendida realmente en atención primaria, y por ello constituye un método válido y veraz para desarrollar estudios de investigación en Cataluña.
Selección de sujetos. Seleccionamos sujetos de edad comprendida entre 35 y 75 años, que cumplieran los criterios diagnósticos de SM el inicio del periodo de estudio. Los componentes necesarios del SM fueron aquellos definidos por el NCEP-ATPIII, en su revisión de 2005 y que aparecen a continuación:
Presión arterial elevada (HTA): Hipertensión arterial, definida según la Clasificación Internacional de Enfermedades, versión 10 (ICD-10) por los códigos: I10-15; o bien presión arterial >130/85 mmHg; o bien utilización de cualquier fármaco hipotensor que en la base se asocia a los códigos del registro químico anatómico (Anatomical Therapeutic Chemical [ATC] C02 [A-L]).
Perímetro abdominal (PA): Circunferencia de cintura >102 cm (hombres) o 88 cm (mujeres).
Trastornos del colesterol (COL): fracción HDL-colesterol <50 mg/dL en hombres / < 40 mg/dl en mujeres; o bien tratamiento con fármacos ATC C10 [AA-AD] C10AX, C10BA, C10BX.
Hipertrigliceridemia (TG): Triglicéridos >150 mg/dL o bien tomar tratamiento farmacológico para la hipertrigliceridemia (ATC C10AB).
Alteraciones en la glucemia (GLU): glucemia basal >100 mg/dL o bien diagnóstico de diabetes mellitus tipo 2 (código E11).
La base de datos SIDIAP considera que el criterio (1) se logra si el diagnóstico se registró durante el último año, la media de las 3 últimas determinaciones de presión arterial fue mayor que el valor mostrado, o que cualquier fármaco hipotensor se recibió durante al menos 3 meses en el último año. El criterio (2) se consideró cumplido si el PA era el especificado durante al menos el último año. El criterio (3) se consideró si el colesterol estaba en los niveles especificados durante el último año, y el tratamiento farmacológico se tomó un mínimo de 3 meses en el último año. El criterio (4) debía estar presente durante al menos el último año y el tratamiento farmacológico debía tomarse al menos 3 meses el último año. El criterio (5) debía estar presente al menos durante el último año incluyendo la glucemia basal (medida aisladamente) o el diagnóstico de diabetes constar durante el último año.
Criterios de exclusión. Según la clasificación ICD-10, los siguientes pacientes fueron excluídos del estudio: aquellos con un diagnóstico previo de enfermedad cardiovascular: infarto de miocardio (código I21-24), enfermedad cardíaca isquémica (código I60-69), angina de pecho (código I20-29), revascularización coronaria (código 021209W) e ictus (código I70-7).
Asignación de lugar de residencia. Los individuos se clasificaron en función de su lugar de residencia registrado. Así, y siguiendo la metodología empleada por MEDEA, se dividieron en urbanos y rurales. En el primer caso, la población urbana estuvo dividida en cinco quintiles, en función de su grado de deprivación. De menor a mayor, estos quintiles se denominaron urbano-1 (zonas más favorecidas socioeconómicamente) y sucesivamente hasta urbano-5 (zona con mayor deprivación). Un pequeño porcentaje no se pudo agrupar en ninguna de las áreas descritas, por falta de datos suficientes o bien porque el lugar de residencia no se pudo asignar con claridad a ninguna de las categorías.
Variables principales estudiadas:
Incidencia de ECV a cinco años: infarto de miocardio, isquemia miocárdiaca, angina, revascularización coronaria y enfermedad cerebrovascular (los mismos códigos listados más arriba). Con finalidad del análisis, en individuos que presentaban episodios recurrentes, sólo se consideró el primero de ellos.
Mortalidad por cualquier causa, a cinco años. El registro SIDIAP proporciona la data exacta del fallecimiento; en cambio no señala su causa específica.
Variables secundarias estudiadas:
Variables sociodemográficas: edad, sexo.
Variables clínicas asociadas al riesgo cardiovascular: tabaquismo (fumador, ex-fumador, no fumador) y fibrilación auricular.
Análisis estadístico. Se calculó la incidencia de ECV a 5 años, definido como el número de eventos por 100 personas-año en cada una de las categorías de lugar de residencia (rural y las cinco urbanas).
Se calculó la mortalidad por todas las causas, en el período de cinco años, definido por la tasa de mortalidad en referencia a número de defunciones/100.000 habitantes/año; de manera diferenciada para las seis categorías valoradas.
Los resultados se expresaron como medias y desviaciones estándar (variables cuantitativas) o porcentajes, con su intervalo de confianza (variables cualitativas). Se realizó ANOVA para el análisis de la varianza de un factor, y la prueba de Chi-cuadrado para confirmar las diferencias entre los grupos de variables.
Las comparaciones intra e intergrupos de las variables cualitativas se realizaron mediante prueba de Chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher cuando procediese. Todas las variables cuantitativas mostraron una distribución normal, así que se emplearon la prueba t de Student y el análisis de la varianza (ANOVA) para las comparaciones intra e intergrupos, respectivamente.
Las diferencias en la mortalidad global y los ECV se compararon empleando las curvas de supervivencia de Kaplan y Meier y la prueba de rangos logarítmicos.
El método de riesgos proporcionales de Cox (proportional hazards model) se realizó para estudiar la relación entre las variables dependientes y la supervivencia, y para analizar el efecto independiente de otros factores sobre ésta.
Se trabajó con un 95% de intervalo de confianza (IC 95%), y un valor de p<0,05 se consideró estadísticamente significativo.
Los análisis estadísticos se realizaron en el programa SPPS versión 13.0 para Windows (SPSS Inc., Chicago, Illinois).
El estudio fue aprobado por el Comité de Ética (IDIAP Jordi Gol) con el número de registro P14/108.
RESULTADOS
Sobre un total de 5.873.560 individuos, seleccionamos sujetos entre 35 y 75 años de edad a fecha 1 de enero de 2009 (N=2.759.973). La prevalencia de SM en esta población fue del 17,2 % (473.570 sujetos). De ellos, el 14,4 % (68.336 individuos) tuvieron un ECV previo y se excluyeron del estudio. Así, la muestra final incluyó un total de 401.743 habitantes.
La figura 1 representa un diagrama de flujo de la población a estudio.
Descripción de la muestra. De los 401.743 participantes con SM, 51,1% eran hombres. La edad media (± DE) fue 60,11 + 9,9 años. Los valores medios de presión arterial (PA) fueron: PA sistólica (PAS) 135,2 + 14,5 mmHg / PA diastólica (PAD) 79,5 + 9,4 mmHg. Los valores medios de colesterol total, fueron 211 + 40,7 mg/dL, y la fracción HDL-colesterol fue 48,7 + 12,7 mg/dL. 92,3% de los sujetos tenían HTA, 46,8% obesidad, 80,6% dislipidemia y 76,5% diabetes mellitus. 21,9% de ellos eran fumadores y el 19,7% exfumadores.
Distribución según lugar de residencia. Finalmente, de los 401.743 sujetos, se pudo recuperar el lugar de residencia en un total de 387.641 (96,5%). La distribución por ámbitos socioeconómicos fue: rural, 77.882 (20,1%), urbano-1 (zona más favorecida) 47.821 (12,3%), urbano-2 60.104 (15,5%), urbano-3 65.288 (16,8%), urbano-4 69.036 (17,8%) y urbano-5 (zona más desfavorecida) 67.510 (17,4%) (tabla 1). Para cada grupo, se indica su composición por sexo, por hábito tabáquico y por cada uno de los componentes de SM.
DE: desviación estándard, PAS: presión arterial sistólica; PAD: presión arterial diastólica; HTA: cumplir criterio hipertensión; HDL: HDL bajo; TG: hipertrigliceridemia; GLU: criterio alteración glucídica; ECV: enfermedad cardiovascular.
Una vez acabado el período de seguimiento de 5 años, se registró un total de 5,5% de ECV que se clasificaron como: enfermedad cardíaca isquémica (2,3%), infarto de miocardio (0,9%) y eventos cerebrovasculares (2,3%). Los 21210 casos totales de primer evento oscilaron entre un mínimo del 5% en área rural y un máximo del 5,8% en urbano-1.
Existió diferencia entre las tasas de eventos anuales entre hombres (6,4%) y mujeres (4,4%). La mortalidad por todas las causas fue del 3,9%, impactando principalmente sobre hombres (64,6%), con edad media de 65,8 + 8,9 años.
La figura 2 representa la incidencia de ECV en función de la zona de residencia categorizada, el panel A significa el número absoluto y el panel B significa los porcentajes.
Influencia del lugar de residencia sobre los eventos cardiovasculares. Las tablas 2 y 3 muestran los resultados de los análisis estadísticos. La tabla 2 incluye los análisis de la probabilidad de supervivencia libre de ECV según las variables principales del estudio y su riesgo relativo (RR) mediante la prueba de rangos logarítmicos (Log-rank test). Nótese que los hombres muestran un RR de 1,48 y los fumadores activos de 1,29, sin apenas diferencia con los ex-fumadores (RR=1,30). Se priorizó ofrecer información sobre tabaquismo y sobre el fenotipo de SM ya que es plausible que se asocien a mayor morbimortalidad.
La población que reside en núcleos rurales, fueron los que mostraron menos incidencia de ECV, aunque numéricamente era el grupo con más efectivos (al ser el grupo más frecuente). En este grupo predominaban las mujeres.
La incidencia de ECV mayor se observó en el área urbana-1 (zonas más favorecidas) cuya composición principal eran hombres, lo que contrastaba con la mortalidad más baja de todos los grupos analizados. El resto de áreas urbanas mostró una incidencia muy similar en todos los casos.
Respecto la mortalidad global (por todas las causas) se observó el valor más elevado en el área rural; y todas las zonas urbanas mostraron valores inferiores de manera significativa.
Influencia de factores pronósticos sobre la mortalidad por todas las causas. La tabla 3 presenta resultados del análisis multivariado, respecto los factores pronósticos que sean predictores independientes de supervivencia libre de eventos a 5 años de seguimiento en pacientes con SM. Muestra los riesgos relativos de aquellas variables con significación estadística; así, la edad objetivó un RR de 1,05, o sea, incrementando el riesgo de evento en un 5% por cada año vivido. El RR de los hombres fue de 1,55; los fumadores mostraron un RR de 1,43. Según los fenotipos de SM, se hallaron RR mayores de la unidad en los fenotipos SM16 y SM13 (que aúnan todos los 5 componentes del SM el primero, y presión arterial, triglicéridos, bajos niveles de fracción HDL del colesterol y alteraciones de la glucemia, respectivamente), cuyos RR fueron 1,29 y 1,24 respectivamente. 6 de los fenotipos no mostraron significación y se indican al final de la tabla.
DISCUSIÓN
Según conocemos, éste es el primer estudio que estima el impacto del lugar de residencia en la enfermedad cardiovascular y la mortalidad global, en pacientes con síndrome metabólico en Cataluña. El estudio describe la evolución de una cohorte formada por sujetos con SM en más del 90% de la población catalana atendida en atención primaria, utilizando una metodología bien conocida25.
La prevalencia de SM en la base de datos SIDIAP en Cataluña fue del 17,2%. Esta prevalencia se encuentra dentro de la normalidad en poblaciones europeas similares.
Se ha considerado, aparte de las variables predictoras como pueden ser sexo, edad y condiciones patológicas, dentro de los análisis el potencial impacto de dos factores que, a nuestro parecer, modulan el riesgo cardiovascular: el tabaquismo y el tipo de combinación que forma el criterio SM. Aunque posiblemente otros factores puedan influir en los eventos (como tratamientos farmacológicos, fibrilación auricular, etc.) no se han considerado en este análisis.
Se han observado diferencias respecto al tabaquismo, remarcando el importante efecto de este hábito sobre la salud.
En distintas ciudades, entre ellas Barcelona, se ha hallado una relación entre mortalidad e inequidades (sobre todo en varones, con relación entre cáncer de pulmón, cardiopatía, enfermedad respiratoria y cirrosis) y en mujeres (diabetes y cirrosis)14.
El reciente estudio de Ibarra-Castillo fue realizado íntegramente en Barcelona, aunque difiere ligeramente de nuestra serie ya que analizan la mortalidad desde los 65 hasta los 94 años, asociada a patrones previamente definidos (cardiovascular, respiratorio, etc.). Pese a ello, sí que observa mayor mortalidad en aquellos individuos que residen en áreas con deprivación socioeconómica15.
Marinacci et al en su estudio sobre cuatro ciudades (Turín, Barcelona, Estocolmo y Helsinki) encuentra que el riesgo de mortalidad es mayor en áreas con deprivación socioeconómica de todas ellas; y particularmente en el caso de Barcelona, curiosamente se asocia a la pobreza solamente en las mujeres17.
Respecto los resultados en mortalidad, hay que tener en cuenta las limitaciones que citamos ya que el registro sólo detalla la fecha de defunción pero no su causa; y excepto en casos en que coincide y se puede asociar a enfermedad cardiovascular, las causas neoplásicas, degenerativas o por causas externas no se pueden vincular al éxitus en ningún modo. Seguramente la mayor mortalidad en áreas rurales, en parte, se pueda deber a algunos de estos factores externos.
Con referencia a la ruralidad, un estudio de Reino Unido y País de Gales contradice la noción popular que “vivir en zona rural es más sano y su población vive más tiempo”. En efecto, incluso teniendo en cuenta que no es lo mismo residir en el sureste británico que en Escocia, su resultado neto es que la mortalidad es mayor en áreas rurales inglesas26, -fundamentalmente por accidentes y suicidios-. Aunque otras causas de muerte difirieron, observándose mayores diferencias respecto a enfermedades respiratorias y cáncer de pulmón, impactando más en ciudades que en áreas rurales.
Otros países muestran resultados dispares: Países Bajos tiene una mayor mortalidad en ciudades27; al igual que Estados Unidos (hasta un 60% más) [28]; en cambio en China la mayor mortalidad se da en zona rural (incremento del 30%)29.
Milojevic et al (2017), en Inglaterra, asoció la mayor mortalidad a residir en áreas con elevada contaminación ambiental, aunque siempre por detrás del factor más predictor, que fue precisamente el índice de deprivación. Esta diferencia fue más notable en áreas urbanas que en rurales30.
Plümper et al (2018) señala en su mapeado de Gran Bretaña áreas con significativos incrementos de mortalidad prematura, asociados a deprivación31.
Respecto al hallazgo de mayor incidencia, pero menor mortalidad, en zonas favorecidas, podríamos argüir diferencias en la organización de sus sistemas sanitarios que perjudican las zonas menos favorecidas, sean éstas urbanas o rurales. En su artículo, Mathiesen et al (2018) analizó la mortalidad en Noruega tras un episodio cardíaco, siendo significativamente más alta en ámbito rural que en ciudad32. En Irlanda, país con ruralidad elevada (hasta un 33%), también se objetivó una supervivencia mucho mayor tras evento cardíaco (OR=3,23) en ámbito urbano frente al rural33.
Este estudio presenta algunas limitaciones. La base SIDIAP registra aproximadamente el 90% de la población catalana. De los 369 centros de Salud de toda Cataluña, 334 están adscritos al Institut Català de la Salut, lo cual supone el 90,5%. El restante 9,5% se registra en distintos sistemas de cada proveedor público de salud. El número absoluto de habitantes residentes en áreas aún no informatizadas es muy escaso en Cataluña. De todas formas, los criterios y estándares implementados por los profesionales de atención primaria en los registros electrónicos (e-CAP) del SIDIAP se han mostrado adecuados y fiables. Otra limitación es que algunos criterios diagnósticos se basan en el registro en la clasificación ICD-10. Otra limitación inherente al registro de defunciones es la falta de la causa concreta de defunción. Finalmente, el diagnóstico de los sujetos con SM se definieron al inicio del estudio, y no se consideraron cambios en la categorización en adelante. No obstante, la mayor parte de todos los estudios en predicción de riesgo cardiovascular tienen un diseño similar obteniendo una estimación puntual del riesgo en su inicio.
En conclusión, la prevalencia de SM en Cataluña es alta, lo que confiere una alta morbilidad y mortalidad debida a eventos cardiovasculares. La mayoría de bibliografía consultada atribuye peor pronóstico a aquellas zonas más deprimidas, por lo tanto las políticas sanitarias deben dirigirse a prevenir estas inequidades.