Introducción: El síndrome metabólico constituye un hito en la investigación de evaluar mejor y de manera óptima el riesgo de enfermedad cardiovascular aterosclerótica.

Objetivo: Analizar la correlación entre la capacidad predictiva del riesgo global de enfermedad cardiovascular aterosclerótica del síndrome metabólico y las tablas de riesgo: Framingham Risk Score, la tabla de la OMS/ISH y las de Gaziano, la ecuación PROCAM y el algoritmo QRISK2.

Métodos: Se realizó una revisión documental, para lo cual se empleó la bibliografía nacional e internacional, especialmente la publicada en los últimos 5 años. Se utilizó el motor de búsqueda Google Académico y se consultaron artículos de libre acceso en las bases de datos Pubmed y SciELO desde marzo 2020 hasta el mes de enero 2021. Se emplearon como palabras clave: “síndrome metabólico”, “riesgo cardiovascular global”, “método de estimación de riesgo” y sus equivalentes en inglés. Las unidades de análisis fueron artículos originales, de revisión, incluyendo revisiones sistemáticas publicadas en los idiomas español e inglés. Fueron seleccionados 38 artículos (23 en idioma español, 15 en inglés) y 31 (81,5 %) corresponden a los últimos 5 años.

Conclusiones: El síndrome metabólico y los sistemas de estimación del riesgo global de enfermedad cardiovascular aterosclerótica no deben ser utilizados como equivalentes a causa de que su concordancia, en sentido general, es muy cuestionable. No obstante, se puede considerar como una herramienta útil en prevención primaria de la enfermedad cardiovascular aterosclerótica, siempre y cuando no sustituyan el juicio clínico y se contemplen todas las excepciones y precauciones posibles en el momento de su aplicación.

Introducción: La enfermedad cardiovascular isquémica es un problema de salud global. Objetivo: Determinar los factores de riesgo que modifican la agregación familiar para enfermedad cardiovascular isquémica en individuos afectados.

Métodos: Se realizó una investigación, longitudinal y retrospectiva, caso/control, a partir de la población del municipio Banes, provincia Holguín, durante mayo 2020-mayo 2022. El universo abarcó 273 individuos diagnosticados y sus familias. Por muestreo aleatorio simple, se obtuvo una muestra de 149 casos y se conformó el grupo control a razón de 3:1 (447 individuos sin antecedentes de enfermedad). Fueron cumplidos los requisitos bioéticos. Se aplicaron criterios de inclusión/exclusión. Fueron utilizados los estadígrafos: ji al cuadrado, Odds ratio (OR), incluidos p e intervalo de confianza. Se operacionalizaron las variables: edad, grado de consanguinidad y factores de riesgo.

Resultados: Los familiares de primer y segundo grado de consanguinidad mostraron la mayor incidencia de enfermedad. El grupo de edades de 60-69 años resultó más afectado. Se demostró agregación familiar para la enfermedad (X² = 45,93 OR = 5,85 IC 99,9 % (3,29; 10,41)). La miocardiopatía isquémica (43,3 %) y las arritmias (20,7 %) fueron formas de presentación destacables. Los factores de riesgos mostraron asociación para la enfermedad (X² = 67,11 p ≤ 0,001). La hipertensión arterial (X² = 57,9 OR = 3,04 IC 99,9 % (2,27; 4,06)) y el tabaquismo (X² = 45,7 OR = 2,66) (IC 99,9 % (2,3; 5,6) expresaron asociación altamente significativa para enfermedad cardiovascular isquémica.

Conclusiones: Los factores de riesgo hipertensión arterial, tabaquismo y antecedentes familiares modificaron la agregación familiar para enfermedad cardiovascular isquémica.

Introducción: En Cuba y en el resto del mundo, las enfermedades cardiovasculares son reconocidas como un problema de salud pública mayúsculo y creciente, que provoca una alta mortalidad.

Objetivo: Diseñar un modelo predictivo para estimar el riesgo de enfermedad cardiovascular basado en técnicas de inteligencia artificial.

Métodos: La fuente de datos fue una cohorte prospectiva que incluyó 1633 pacientes, seguidos durante 10 años, fue utilizada la herramienta de minería de datos Weka, se emplearon técnicas de selección de atributos para obtener un subconjunto más reducido de variables significativas, para generar los modelos fueron aplicados: el algoritmo de reglas JRip y el meta algoritmo Attribute Selected Classifier, usando como clasificadores el J48 y el Multilayer Perceptron. Se compararon los modelos obtenidos y se aplicaron las métricas más usadas para clases desbalanceadas.

Resultados: El atributo más significativo fue el antecedente de hipertensión arterial, seguido por el colesterol de lipoproteínas de alta densidad y de baja densidad, la proteína c reactiva de alta sensibilidad y la tensión arterial sistólica, de estos atributos se derivaron todas las reglas de predicción, los algoritmos fueron efectivos para generar el modelo, el mejor desempeño fue con el Multilayer Perceptron, con una tasa de verdaderos positivos del 95,2 % y un área bajo la curva ROC de 0,987 en la validación cruzada.

Conclusiones: Fue diseñado un modelo predictivo mediante técnicas de inteligencia artificial, lo que constituye un valioso recurso orientado a la prevención de las enfermedades cardiovasculares en la atención primaria de salud.

Introducción: Una complicación reportada en la infección por SARS-CoV-2 es la miocardiopatía. Se ha descrito que los pacientes pueden presentar un deterioro significativo de la clase funcional, que limita el desempeño en las actividades de la vida diaria, sociales, familiares y laborales. La rehabilitación cardíaca como componente integral es una alternativa de tratamiento no farmacológica en el manejo de secuelas cardiovasculares ocasionadas por SARS-CoV-2.

Objetivo: Describir el impacto de la rehabilitación cardíaca integral en un caso de paciente con miocardiopatía por SARS-CoV-2.

Caso clínico: Se presenta el caso de un hombre de 56 años de edad con miocardiopatía por SARS-CoV-2 quien realizó rehabilitación cardíaca integral.

Conclusiones: La rehabilitación cardíaca con un componente de intervención integral multidisciplinar permitió al paciente mejorar la capacidad aeróbica, sintomatología, calidad de vida relacionada con la salud y reincorporarse a las actividades sociales, familiares y laborales.

Introducción: La hipertensión arterial, por su influencia y afectación multisistémica, surge como un factor de riesgo potencial para el deterioro progresivo de