Resumo em Espanhol:

OBJETIVO: Estimar la carga de la enfermedad, su proporción atribuible a los principales factores de riesgo cardiovascular modificables y los costos médicos directos por hospitalización, asociados con las enfermedades coronarias y los accidentes cerebrovasculares en Argentina. MÉTODOS: Se elaboró un modelo analítico a partir de los datos de mortalidad en Argentina en 2005 y la prevalencia de los principales factores de riesgo cardiovascular (hipertensión arterial, hipercolesterolemia, sobrepeso, obesidad, hiperglucemia, tabaquismo actual y pasado, sedentarismo y consumo inadecuado de frutas y verduras). Se estimaron la carga de la enfermedad -años potenciales de vida perdidos (APVP) y años de vida saludable (AVISA) perdidos- y los costos de hospitalización por las enfermedades cardiovasculares analizadas. RESULTADOS: En 2005 se perdieron en Argentina más de 600 000 AVISA y se contabilizaron casi 400 000 APVP por enfermedades coronarias y accidentes cerebrovasculares; 71,1% de los AVISA perdidos, 73,9% de APVP y 76,0% de los costos asociados son atribuibles a facto-res de riesgo modificables. La hipertensión arterial fue el factor de riesgo de mayor impacto, tanto en hombres como en mujeres: 37,3% del costo total, 37,5% de los APVP y 36,6% de los AVISA perdidos. CONCLUSIONES: La mayor parte de la carga de la enfermedad en Argentina por enfermedades cardiovasculares está relacionada con factores de riesgo modificables -por lo tanto evitables- y podría reducirse mediante intervenciones poblacionales y clínicas basadas en un enfoque de riesgo, que ya han demostrado ser efectivas en función del costo, asequibles y factibles en países como Argentina.

Resumo em Inglês:

OBJETIVE: Estimate the burden of disease, the proportion attributable to the principal modifiable cardiovascular risk factors, and the direct medical cost of hospitalization associated with coronary heart disease and stroke in Argentina. METHODOLOGY: An analitical model was prepared using Argentina's 2005 mortality data and the prevalence of the principal cardiovascular risk factors (hypertension, hypercholesterolemia, overweight, obesity, hyperglycemia, current and past smoking, sedentary lifestyle, and inadequate intake of fruits and vegetables). The burden of disease-years of potential life lost (YPLL) and years of healthy life lost (YHLL)- and hospitalization costs for the cardiovascular diseases analyzed were estimated. RESULTS: In 2005 over 600 000 YHL were lost in Argentina and the number of YPLL due to heart disease and stroke was calculated at 400 000; 71.1% of the YHLL, 73.9% of the YPLL, and 76.0% of the associated costs were attributable to modifiable risk factors. Hypertension was the risk factor with the greatest impact in both men and in women, responsible for 37.3% of the total cost, 37.5% of the YPLL, and 36.6% of the YHLL. CONCLUSIONS: Most of the burden of disease from cardiovascular disease in Argentina is associated with modifiable, and therefore preventable, risk factors and could be reduced through population-based and clinical interventions that employ a risk approach; such interventions have already proven to be cost effective, accessible, and feasible in countries like Argentina.

Resumo em Espanhol:

OBJETIVO: Determinar la frecuencia de las combinaciones de los parámetros de control metabólico por arriba de lo normal, usando la codificación geométrica y el análisis jerárquico de conglomerados, en pacientes con diabetes mellitus tipo 2 (DM2). MÉTODOS: Se desarrolló en México un estudio transversal descriptivo para evaluar a un grupo de 1 051 pacientes con DM2, cuyos criterios de inclusión eran tener uno o más de los siguientes valores: glucosa en ayunas > 130 mg/dL, colesterol total > 240 mg/dL, triglicéridos totales > 200 mg/dL, índice de masa corporal > 27 kg/m², y presión arterial sistólica mayor de 130 mmHg o presión arterial diastólica mayor de 85 mmHg. Por medio de codificaciones geométricas se obtuvieron las frecuencias de todas las combinaciones. Para definir similitudes entre las combinaciones se utilizó el método de análisis de conglomerados. RESULTADOS: Utilizando el instrumento propuesto, se observó que la combinación en pares con mayor número de sujetos estuvo representada por hiperglucemia-hipertrigliceridemia (7,3%) e hiperglucemia-hipercolesterolemia (3,6%). Las policombinaciones de mayor frecuencia fueron hiperglucemia-hipercolesterolemia-hipertrigliceridemia (13,2%) e hiperglucemia- hipertrigliceridemia-hipercolesterolemia-hipertensión (10,5%). CONCLUSIONES: La codificación geométrica y el análisis por conglomerados podrían llegar a ser un instrumento idóneo para evaluar el control metabólico de los pacientes con DM2, así como para identificar parámetros que contribuyan a mejorar su monitoreo y su tratamiento.

Resumo em Inglês:

OBJECTIVE: Determine the frequency of combinations of higher-than-normal metabolic control parameters, using geometric coding and hierarchical cluster analysis, in patients with type 2 diabetes (DM2) METHODOLOGY: A descriptive cross-sectional study was conducted in Mexico to assess a group of 1 051 patients with DM2. The inclusion criteria were to have one or more of the following values: fasting glucose of 130 mg/dL, total cholesterol of 240 mg/dL, total triglycerides of 200 mg/dL, Body Mass Index of 27 kg/m², and systolic blood pressure higher than 130 mmHg or diastolic blood pressure higher than 85 mmHg. Through geometric coding, the frequencies of all combinations were obtained. Cluster analysis was used to determine similarities among the combinations. RESULTS: Using the proposed instrument, it was observed that the paired combinations with the highest number of subjects were hyperglycemia-hypertriglyceridemia (7.3%) and hyperglycemia-hypercholesterolemia (3.6%). The most frequent polycombinations were hyperglycemia-hypercholesterolemia-hypertriglyceridemia (13.2%) and hyperglycemia-hypertriglyceridemia-hypercholesterolemia-hypertension (10.5%). CONCLUSIONS: Geometric coding and cluster analysis could become a suitable instrument for assessing the metabolic control of patients with DM2, as well as for identifying parameters that will help improve their monitoring and treatment.