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Volume 1, Edição 1
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Prevenção cardiovascular nos anos vinte do século XXI – Lições aprendidas e rumos futuros

Diego Vanuzzo;Simona Giampaoli
DOI: https://doi.org/10.36158/97888929535987
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Abstract

As bases da prevenção cardiovascular estão enraizadas na epidemiologia cardiovascular e na medicina baseada em evidências desde 1961, quando os pesquisadores do Framingham Heart Study descobriram que indivíduos saudáveis com “fatores de risco”, como hipertensão, hipercolesterolemia e tabagismo, tinham maior probabilidade de sofrer de doença cardíaca coronariana. Posteriormente, outros fatores de risco foram identificados, por exemplo, diabetes, e foi demonstrado que eles previram também outras doenças ateroscleróticas, por exemplo, acidente vascular cerebral e doença arterial periférica. Havia evidências de que os estilos de vida eram responsáveis por altos níveis desses fatores de risco e muitos outros conceitos evoluíram na prevenção cardiovascular, desde a noção de risco global, até a proposta de Rose das duas abordagens complementares de “estratégia populacional” e de “alto risco” estratégia individual, e até a formulação de “prevenção primordial” desde a gravidez e a infância para prevenir o desenvolvimento de fatores de risco. Muitos estudos foram realizados com o objetivo de avaliar os efeitos da redução de risco, e a principal lição aprendida sobre prevenção cardiovascular demonstra que a prevenção primária impulsionada por tendências seculares no estilo de vida e fatores de risco clínicos, desempenhou um papel importante no declínio da mortalidade cardiovascular em muitas populações. As orientações futuras neste domínio incluem a investigação genética e o desenvolvimento de pontuações poligénicas que podem ser utilizadas como uma ferramenta adicional para apoiar as decisões terapêuticas em pessoas de risco intermédio, a investigação sobre biomarcadores, em particular de inflamação, de imagiologia, tanto ultra-sonográfica como radiológica, e a sua integração, favorecida por aplicações informáticas definidas como “aprendizagem de máquina”. Finalmente, fenótipos metabólicos e outras abordagens de inteligência artificial estão sendo estudados para obter “prevenção de precisão”.

É melhor ser saudável do que doente ou morto. Esse é o começo e o fim do único argumento real para a medicina preventiva. É suficiente”1. Essa afirmação concisa e clara de Geoffrey Rose, um dos pioneiros da epidemiologia e prevenção cardiovascular na última parte do século XX, pode parecer um pouco irônica durante a pandemia da Covid-19, quando uma campanha de vacinação eficaz2 é neutralizada por uma hesitação significativa da vacina3. Mas sublinha a necessidade de uma prevenção eficaz num contexto em que foi definida a “tempestade perfeita de doenças crónicas crescentes e falhas de saúde pública que alimentam a pandemia da Covid-19”3 por um comunicado de imprensa da Lancet que ilustra os últimos relatórios do Estudo da Carga Global de Doenças (GBD)4,5 atualizado para 2019. De acordo com esses relatórios de GBD, as principais causas de DALYs ou perda de saúde globalmente para ambos os sexos combinados, todas as idades, em 2019: foram, após a primeira, distúrbios neonatais, impulsionados pela definição de DALY, doença cardíaca isquêmica (2º) e acidente vascular cerebral (3º). Os riscos associados ao maior número de mortes em todo o mundo, em 2019 foram:

  • Hipertensão arterial sistólica (10,8 milhões de mortes)
  • Tabagismo (8,71 milhões de mortes)
  • Riscos dietéticos (por exemplo, baixo teor de frutas, alto teor de sal) (7,94 milhões de mortes)
  • Poluição do ar (6,67 milhões de mortes)
  • Glicose plasmática de jejum elevada (6,5 milhões de mortes)
  • Alto índice de massa corporal (5,02 milhões de mortes)
  • Colesterol LDL elevado (4,40 milhões de mortes)
  • Disfunção renal (3,16 milhões de mortes)
  • Desnutrição infantil e materna (2,94 milhões de mortes)
  • Uso de álcool (2,44 milhões de mortes)

Todos esses fatos sublinham a necessidade de uma prevenção cardiovascular eficaz em todo o mundo, juntamente com os esforços para conter a pandemia da Covid-19 e combater as mudanças climáticas. Certamente, as políticas de prevenção e vigilância devem se adaptar aos diferentes impactos das doenças cardiovasculares e seus fatores de risco nos vários países (Figura 1-2) 5,6.

Neste artigo consideraremos os resultados alcançados e os possíveis cenários futuros de prevenção cardiovascular, que podem ser definidos, adaptando as palavras de John Last7, como um conjunto coordenado de ações, a nível comunitário e individual, destinadas a erradicar, eliminar ou minimizar o impacto das doenças cardiovasculares (DCV) e sua deficiência relacionada.


Fig. 1. Taxas DALY padronizadas por idade (por 100000) por localização, ambos os sexos combinados, 2019 [derivado de http://www.healthdata.org/results/gbd_summaries/2019/cardiovascular-diseases-level-2-cause].

SEV = valores de exposição resumidos, uma medida de exposição a um fator de risco normalizado em uma escala de 0 a 100 para tornar possível a comparação entre riscos dicotômicos, politômicos e contínuos por país ou território e locais subnacionais selecionados.

FIG. 2 SEV de todas as causas padronizado por idade por localização, ambos os sexos combinados, 2019 [derivado de http://www.healtdata.org/results/gbd_summaries/2019].

Resultados alcançados pela prevenção cardiovascular

As bases da prevenção cardiovascular estão enraizadas na epidemiologia cardiovascular e na medicina baseada em evidências desde 1961, quando os investigadores do Framingham Heart Study mostraram que indivíduos abertamente saudáveis com hipertensão, hipercolesterolemia e tabagismo tinham maior risco de desenvolver um infarto agudo do miocárdio8; eles cunharam o termo ‘fatores de risco coronariano’9. Há evidências de que os estilos de vida são responsáveis pelos níveis dos fatores de risco10,11. Nos anos seguintes, muitos outros conceitos evoluíram na prevenção de DCV, a partir do valor preditivo de fatores de risco coronariano para outras doenças aterocleróticas, como acidente vascular cerebral e doença arterial periférica.12 então eles são denominados “fatores de risco cardiovascular”, e desde a noção de risco global de DCV, até a proposta da Rose1,13 das duas abordagens complementares de “estratégia populacional” (ou seja, mudança da distribuição adversa de risco populacional para níveis mais baixos) e da estratégia individual de “alto risco”, e à formulação de “prevenção primordial” de Tom Strasser desde a gravidez e a infância para evitar o desenvolvimento de fatores de risco14. Mais recentemente, foi dada atenção às possíveis consequências positivas a longo prazo do perfil de risco favorável e à questão da manutenção de um baixo risco cardiovascular em todas as idades proposta por Jeremiah Stamler et al.15

Estimativa de risco global de DCV e a abordagem de baixo risco

O risco absoluto global de DCV representa a probabilidade de desenvolvimento da doença nos anos seguintes, desde que se conheça o valor de vários fatores de risco. É estimada por meio de uma equação de risco usando fatores de risco de linha de base e dados de morbimortalidade da população geral livre de DCV na linha de base e acompanhada em estudos longitudinais. A equação de risco inclui: valores médios dos fatores de risco da população, coeficientes de risco, que atribuem um peso etiológico a fatores isolados16, e probabilidade de sobrevivência. Esses elementos mudam de acordo com diferentes populações, particularmente quando diferentes culturas ou coortes geracionais são comparadas. A identificação do risco de DCV tornou-se um dos principais alvos da prevenção primária e o primeiro passo para reduzir fatores de risco modificáveis, desde mudanças no estilo de vida até tratamentos farmacológicos. Muitas ferramentas foram desenvolvidas ao longo do tempo, incluindo também a análise de riscos concorrentes; as mais recentes são o SCORE217 e SCORE2-OP (pessoas idosas)18 na Europa, e as equações de risco de Coorte Agrupada nos EUA, desenvolvidas por um grupo de trabalho como parte da Diretriz ACC/AHA 2013 sobre Avaliação de Risco Cardiovascular19 Nos EUA; Na Itália, o Progetto CUORE20,21 permitiu o desenvolvimento de um escore de risco e gráficos de risco para homens e mulheres separadamente, considerando o primeiro grande evento coronariano ou cerebrovascular como desfecho21, incluindo idade, pressão arterial sistólica, colesterol total, HDL-colesterol, tabagismo, diabetes e tratamento da hipertensão. O Progetto CUORE também permitiu aos pesquisadores avaliar o destino do chamado perfil de risco favorável ou “baixo risco”22,23. Esta definição incluiu pessoas com todas as seguintes características: colesterol total < 5,17 mmol/l (< 200 mg/dl), pressão arterial sistólica (PAS) ≤ 120 mmHg, pressão arterial diastólica (PAD) ≤ 80 mmHg, sem medicação anti-hipertensiva, índice de massa corporal (IMC) < 25,0 kg/m2, sem diabetes, sem fumar; foram comparados com indivíduos em “risco desfavorável, mas não alto” e em “alto risco” – consulte os artigos originais22,23 para definições. Indivíduos de baixo risco eram apenas 3% no início do estudo, e eles praticamente não tinham doença cardíaca coronariana (DCC) e doenças cerebrovasculares nos dez anos seguintes. As taxas para indivíduos desfavoráveis, mas não de alto risco (17% da coorte de CUORE) e indivíduos de alto risco (80%) foram maiores e com um aumento gradual para um, dois e três ou mais fatores de risco.

Evidência epidemiológica da eficácia da prevenção cardiovascular

Enquanto os ensaios clínicos randomizados duplo-cegos formam a base da evidência do tratamento em indivíduos de alto risco, os programas de intervenção a nível comunitário são muito mais difíceis de realizar e, muitas vezes, com resultados escassos, como também experiências recentes demonstram 24,25, devido à influência de fortes tendências seculares. Portanto, é melhor contar com grandes estudos observacionais padronizados para avaliar a eficácia da prevenção. Este é o caso do Estudo MONICA 26,29, mais consistente do que outros estudos de modelagem. De acordo com dados de MONICA, em relação a 36 populações em 21 países de quatro continentes, totalizando 15 milhões de pessoas, nos homens as taxas de mortalidade por DCC diminuíram em 25 populações e aumentaram em 11 populações; nas mulheres as taxas de mortalidade por DCC diminuíram em 22 populações e aumentaram em 13 populações. Em termos percentuais, a diminuição das taxas de mortalidade nos dados do MONICA foi menor do que a registrada nas taxas oficiais de mortalidade com base nos dados da declaração de óbito. O Projeto MONICA demonstrou a contribuição substancial da diminuição da incidência e do aumento da sobrevida, bem como das mudanças na prevalência de fatores de risco para a tendência de declínio da mortalidade: um terço do declínio da mortalidade foi explicado por mudanças nas taxas de letalidade de casos relacionadas aos avanços na assistência coronariana, dois terços pela diminuição da incidência de eventos coronarianos, como parcialmente explicado pela redução dos fatores de risco clássicos.

Em conclusão, a lição aprendida sobre prevenção de DCV demonstra, no continuum da prevenção primordial à prevenção secundária e reabilitação, que a prevenção primária de DCV impulsionada por tendências seculares no estilo de vida e fatores de risco clínicos, desempenhou um papel importante no declínio da mortalidade por DCV em muitas populações, mas seu potencial é muito maior, visando reduzir também os casos de DCV não fatais, outras doenças não transmissíveis, incapacidade prematura e tardia, garantindo, portanto, um envelhecimento saudável para a maioria das pessoas.

Direções futuras na prevenção cardiovascular

Os resultados do estudo GBD4,5 em relação a 2019 indicam que houve uma desaceleração substancial na taxa de declínio da mortalidade por doenças cardiovasculares (DCV) em muitos países de alta renda nos últimos anos: isso foi mais aparente nas idades de 35–74 anos, onde as taxas de mortalidade por DCV aumentaram nos EUA (homens e mulheres) e Canadá (mulheres); obesidade alta e crescente, entre outros fatores de risco, comprometem novos declínios da mortalidade por DCV em muitos países. Além disso, a pandemia de Covid-19 tem um número significativo de mortes em todo o mundo29 e aumenta a carga de DCV30. Portanto, há uma necessidade real de maneiras inovadoras de criar novas abordagens para a prevenção de DCV, tanto no campo da medicina de precisão individual quanto no da intervenção comunitária.

 

Prevenção de CVD de precisão a partir das pontuações poligênicas para biomarcadores, técnicas de imagem e aplicações de inteligência artificial

Um padrão familiar no risco de DCC foi encontrado em grandes estudos envolvendo gêmeos e coortes prospectivas 31,32. Desde 2007, análises de associação em todo o genoma identificaram mais de 50 loci independentes associados ao risco de DCC33. Esses alelos de risco, quando agregados em um escore de risco poligênico, são preditivos de eventos coronarianos incidentes e fornecem uma medida contínua e quantitativa de suscetibilidade genética33, que pode identificar indivíduos com risco equivalente a indivíduos com hipercolesterolemia familiar, mas sem colesterol LDL elevado34. Um estudo recente confirmou que pessoas com níveis intermediários de LDL (por exemplo, entre 130 e 160 mg/dL), mas com um alto escore poligênico, têm o mesmo risco que aquelas com hipercolesterolemia grave35. O escore poligênico pode ser utilizado como uma ferramenta adicional para subsidiar decisões terapêuticas em pessoas de risco intermediário, muitas vezes de difícil reclassificação com as demais ferramentas disponíveis36. Além disso, estatinas e inibidores de PCSK9 foram mais eficazes em pessoas com altos escores poligênicos, com maiores benefícios 37, 38.

Outras pesquisas sobre estratificação ou reclassificação de risco coronariano se concentraram, além da genética e suas pontuações, em biomarcadores, em particular de inflamação39, em imagens ultrassonográficas 40, 41 e radiológicas42 e em sua integração43, favorecida por aplicativos de computador definidos como “aprendizado de máquina”44 , uma abordagem baseada em sistemas de computador capazes de aprender e se adaptar sem seguir instruções explícitas, usando algoritmos e modelos estatísticos para analisar e extrair inferências de padrões nos dados. Finalmente, os “metabótipos” estão sendo estudados para obter “prevenção de precisão”, especialmente do ponto de vista alimentar45.

Estes cenários são certamente interessantes, mas surgem imediatamente dois problemas:

  • uma vez identificados os melhores instrumentos de “prevenção de precisão”, devem ser avaliados o seu custo e a sua real aplicabilidade ao nível da população, em especial na prevenção primária46;
  • considerando a população, o contexto comunitário emerge também para o futuro, sendo um tema essencial e não redutível de prevenção, como também a pandemia de Covid-19 vem demonstrando.

Prevenção cardiovascular comunitária em uma mudança de época

Os indivíduos vivem em comunidades que influenciam suas escolhas comportamentais e aqui ainda há muito a ser feito, apesar das evidências47 e das recomendações recentes, tanto americanas48 quanto europeias 49,50. A questão é significativa porque, mesmo que o risco genético tenha sido avaliado no estudo Khera33, entre os participantes com alto risco genético, um estilo de vida favorável foi associado a um risco relativo de doença arterial coronariana quase 50% menor do que um estilo de vida desfavorável. No entanto, embora haja evidências de que modificações positivas no estilo de vida possam persistir ao longo do tempo51, a maioria desses estudos de intervenção não confirma esse padrão se iniciado após a infância24,25, portanto, há uma clara necessidade de prevenção pré-natal, perinatal e primordial52. Outra possibilidade de encontrar novas formas de intervenção é investigar em profundidade “experimentos naturais” positivos53 como o ocorrido na Polônia durante a transição política54. A prevenção cardiovascular comunitária precisa ser profundamente inovada, integrando epidemiologia, psicologia, sociologia, ciência de marketing, estatística, informática para encontrar novas maneiras de ajudar as comunidades a adotar um estilo de vida saudável em todas as idades, incluindo a gravidez.

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Note

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