Associations of C-reactive protein-triglyceride-glucose index and Cholesterol- high-density lipoprotein-glucose index with heart disease risk in individuals with cardiovascular-kidney-metabolic syndrome stages 0-3: a cohort study from CHARLS

Resumen Técnico: Asociaciones de CTI y CHG con el Riesgo de Enfermedades Cardíacas en las Etapas 0-3 del Síndrome CKM

Planteamiento del Problema
La Asociación Americana del Corazón introdujo recientemente el síndrome Cardiovascular-Riñón-Metabólico (CKM) para describir la interconexión de las anomalías metabólicas, el deterioro renal y la enfermedad cardiovascular (ECV), describiendo la interconexión de las anomalías metabólicas, el deterioro renal y la enfermedad cardiovascular (ECV). Si bien las etapas tempranas del síndrome CKM (etapas 0–3) ofrecen una ventana crítica para la intervención antes de la aparición de la insuficiencia cardíaca (IC) y la enfermedad cardiovascular aterosclerótica (ASCVD), los biomarcadores eficaces para estratificar el riesgo de enfermedad cardíaca en esta población específica aún deben ser plenamente elucidados.

Aunque los índices metabólico-inflamatorios compuestos como el índice de proteína C reactiva-triglicéridos-glucosa (CTI) y el índice de colesterol-lipoproteína de alta densidad-glucosa (CHG) se han vinculado con resultados cardiovasculares adversos, la investigación previa se ha centrado principalmente en el accidente cerebrovascular o en desenlaces compuestos de ECV, en lugar de específicamente en la enfermedad cardíaca incidente. Además, no se ha evaluado específicamente el rendimiento predictivo comparativo de CTI y CHG para el riesgo de enfermedad cardíaca en individuos con síndrome CKM de etapa temprana.

Metodología
Este estudio utilizó un diseño de cohorte prospectiva basado en datos del Estudio Longitudinal de Salud y Envejecimiento en China (CHARLS).

• Población del Estudio: La cohorte analítica final consistió en 6,740 adultos chinos (edad ≥45) con síndrome CKM etapas 0–3. Se excluyeron participantes con enfermedad cardíaca preexistente, etapa 4 de CKM o variables faltantes necesarias.
• Exposiciones: Se calcularon dos índices compuestos al inicio del estudio:
  • CTI: $0.412 \times \ln(\text{CRP}) + \ln(\text{TG} \times \text{FPG} / 2)$
  • CHG: $\ln(\text{TC} \times \text{FPG} / (2 \times \text{HDL-C}))$
• Resultado: El resultado primario fue el desarrollo incidente de enfermedad cardíaca, definida por el diagnóstico médico autoinformado o el tratamiento actual para problemas del corazón, evaluado durante un período de seguimiento de hasta 9 años (Ondas 2–5).
• Análisis Estadístico:
  • Asociación: Se utilizaron modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox estratificados para calcular los Hazard Ratios (HR) con tres niveles de ajuste (no ajustado; ajustado por demografía/estilo de vida; totalmente ajustado por marcadores metabólicos/renales).
  • No linealidad: Se empleó el análisis de spline cúbico restringido (RCS) para explorar las relaciones dosis-respuesta.
  • Desempeño Predictivo: Se generaron curvas ROC dependientes del tiempo en los años 2, 4, 7 y 9 para comparar la capacidad discriminatoria (Área Bajo la Curva, AUC) de CTI y CHG.
  • Mediación: Se realizó un análisis de mediación causal para evaluar la medida en que la Presión Arterial Sistólica (PAS) medió las asociaciones entre los índices y la enfermedad cardíaca.
  • Robustez: Se realizaron análisis de subgrupos, análisis de sensibilidad (incluyendo análisis de casos completos y exclusión de eventos tempranos) y cálculos de valor E.

Resultados Clave

• Incidencia: Durante los 9 años de seguimiento, 1,229 participantes (18.2%) desarrollaron enfermedad cardíaca incidente.
• Asociaciones de Riesgo: Ambos índices demostraron asociaciones lineales positivas e independientes con el riesgo de enfermedad cardíaca.
  • CTI: Los participantes en el cuartil más alto (Q4) tuvieron un 35% más de riesgo de enfermedad cardíaca en comparación con el cuartil más bajo (HR = 1.35, IC 95%: 1.14–1.60) en los modelos totalmente ajustados.
  • CHG: Los participantes en el cuartil más alto mostraron un riesgo elevado del 19% (HR = 1.19, IC 95%: 1.01–1.41).
  • Ambos índices mostraron tendencias de dosis-respuesta significativas.
• Desempeño Predictivo: El CTI exhibió un desempeño discriminatorio ligeramente superior al CHG, particularmente en el período de seguimiento temprano.
  • A los 2 años, el AUC para CTI fue de 0.554 frente a 0.516 para CHG ($P=0.02$).
  • A los 4 años, el AUC para CTI fue de 0.541 frente a 0.519 para CHG ($P=0.04$).
  • Las diferencias no fueron estadísticamente significativas a los 7 u 9 años.
• Mediación: La PAS medió aproximadamente el 16.4% de la asociación entre CTI y enfermedad cardíaca, y el 18.0% de la asociación entre CHG y enfermedad cardíaca.
• Análisis de Subgrupos: La asociación entre CTI y enfermedad cardíaca fue significativamente más fuerte en participantes menores de 60 años y en personas casadas, mientras que la asociación de CHG se mantuvo estable en todos los estratos demográficos.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores afirman que este estudio es el primero en comparar directamente el desempeño predictivo de CTI y CHG específicamente para la enfermedad cardíaca incidente en individuos con síndrome CKM de etapa temprana. Los hallazgos sugieren que:

1. Tanto CTI como CHG son predictores independientes de enfermedad cardíaca en esta población.
2. El CTI demuestra una ventaja modesta sobre el CHG en la estratificación del riesgo, particularmente durante los primeros cuatro años de seguimiento. Los autores atribuyen esto a la inclusión de marcadores inflamatorios (CRP) en el CTI, que pueden capturar el riesgo a corto plazo de manera más efectiva que los indicadores metabólicos por sí solos.
3. La presión arterial sistólica sirve como un mediador significativo, vinculando la disfunción metabólico-inflamatoria con la enfermedad cardíaca, lo que sugiere que el control de la presión arterial es crucial para individuos con CTI o CHG elevados.
4. Estos índices son económicos y accesibles, ofreciendo una utilidad potencial para el tamizaje temprano y la estratificación del riesgo en entornos clínicos.

El artículo mantiene un tono modesto respecto a sus conclusiones, reconociendo limitaciones como la dependencia de los resultados autoinformados, la imposibilidad de rastrear los cambios en los biomarcadores a lo largo del tiempo y la modesta capacidad discriminatoria general (AUC < 0.56) de los biomarcadores. En consecuencia, los autores proponen que el CTI y el CHG deben verse como herramientas complementarias para la estratificación del riesgo en lugar de soluciones diagnósticas independientes.