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Jesús Juanas Melero, Vergina Nastasie
Objetivo: Determinar la prevalencia de los FRCV (factores de riesgo cardiovascular) en la población de Boadilla del Monte para priorizar los más prevalentes y aquellos en los que se pueda obtener mayor beneficio mediante su modificación. Metodología: Estudio epidemiológico descriptivo, transversal y retrospectivo. Muestra de 127 pacientes entre 40 y 65 años. Variables independientes obtenidas según el protocolo de la práctica clínica en la consulta de atención primaria, con antigüedad menor de 2 años; y la variable resultado, RCV (riesgo cardiovascular), calculada para cada individuo a partir de las variables independientes. Resultados: Se encontraron diferencias en la distribución del nivel del RCV con respecto al género (p=0,004), la edad (p=0,000), la DM (Diabetes Mellitus) (p=0,004), el tabaco (p=0,001) y la TAS (tensión arterial sistólica) (p=0,016). Se creó un modelo logístico de variables asociadas a la prevalencia de riesgo moderado-alto. A su vez, se hallaron diferencias en la distribución de las variables clínicas y demográficas en la muestra. Conclusiones: La prevalencia de los factores de RCV no representan a la población estudiada, debido al sesgo en la selección de la muestra. Pero la media elevada del IMC (Índice de masa corporal) se debe tener en cuenta para futuros estudios.
Objective: To determine the prevalence of cardiovascular disease (CVD) risk factors in the population of Boadilla del Monte in order to prioritize the most prevalent risk factors and those where the maximum benefits can be gained through their modification. Methodology: An epidemiologic transverse, descriptive and retrospective study was designed. The sample included 127 patients between the ages of 40 to 65. Independent variables were collected according to primary health care protocol, which was less than 2 years old. The outcome variable (cardiovascular risk) was calculated for each individual from the independent variables. Results: There were differences in the level and distribution of cardiovascular risk factors among gender (p = 0.004), age (p = 0.000), DM (p = 0.004), tobacco (p = 0.001) and systolic blood pressure (p = 0.016). Logistic model of variables associated with moderate-high risk prevalence was created. Moreover, the sample differences were found in both distributions of clinical and demographic variables. Conclusions: Prevalence cardiovascular risk factors does not represent the population studied, due to selection bias occurred at the stage of recruitment of participants. But a high body mass index (BMI) should be taken into account in future studies.
