Variabilidad de la presión arterialmodelo matemático de un proceso estocástico

  1. Fernández-Labandera Ramos, Carlos
Zuzendaria:
  1. María Elisa Calle Purón Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 2014(e)ko abendua-(a)k 10

Epaimahaia:
  1. M. A. García Fernández Presidentea
  2. L. Collado Yurrita Idazkaria
  3. Ana Ramírez de Molina Kidea
  4. Juan Carlos Sáinz Gutiérrez Kidea
  5. Luis Miguel Ruilope Urioste Kidea
Saila:
  1. Salud Pública y Materno-Infantil

Mota: Tesia

Laburpena

Introducción. Necesitamos más conocimientos y evidencias sobre los procesos que generan los valores de PA, su variabilidad, los factores influyentes y su significado clínico. Sujetos y métodos. Se recogieron 1.743.712 observaciones de 178.812 sujetos, de una población en edad laboral, en activo y relativamente sanos, a lo largo de 7 años, entre 2006 y 2012. Se especificaron dos modelos matemáticos longitudinales con efectos mixtos (fijos y aleatorios) para dos variables respuesta, PA sistólica y PA diastólica. También se realizaron análisis post-estimación para conocer la influencia de FRCV observados sobre la VPA. Resultados y Discusión. Imprecisiones y pequeños sesgos reducían la fiabilidad de las medidas. Los modelos fueron especificados correctamente y permitieron, 1) separar los componentes de la varianza de la PA, 2) estimar los efectos de covariables observadas, 3) estimar los efectos de otras variables no observadas y 4) analizar la variabilidad de la PA (VPA) en diferentes marcos temporales. Había diferencias estadísticamente significativas (p mayor 0,001) para sexo, edad, frecuencia cardiaca, estación del año y antecedentes de enfermedad CV. Los efectos de variables no observadas a nivel de sujeto se correspondieron con más del 3 por ciento de la varianza de la PA, del 6 por ciento a nivel de observadores y más del 3 por ciento a nivel de la interacción sujeto-observador. La VPA pueden alcanzar magnitudes similares a los efectos de los tratamientos antihipertensivos y ser suficientemente grande como para influir en el diagnóstico. Además, aumentaba en hipertensos. Otros FRCV, como Dislipemias, Diabetes, Tabaquismo, el Síndrome Metabólico, la Obesidad y el Perímetro Abdominal elevado, también presentaron efectos significativos pero demasiado pequeños para tener valor clínico. Conclusiones. Un modelo matemático dinámico de la PA puede representar adecuadamente los procesos que la generan, la VPA puede influir en la decisión diagnóstica o terapéutica adoptada, es necesario basar ésta en un conjunto de medidas, los observadores sesgan con frecuencia los resultados de las medidas de PA.