La mayoría de las puntuaciones de riesgo cardiovascular no funcionan en supervivientes de cáncer: un nuevo metaanálisis revela lagunas críticas

Se prevé que haya más de 22 millones de supervivientes de cáncer en 2035, y la enfermedad cardiovascular figura entre sus principales causas de enfermedad y muerte. Las guías de 2022 de la ESC y la ASCO recomiendan una estratificación del riesgo basal y una vigilancia adaptada al riesgo. Sin embargo, la mayoría de las calculadoras disponibles se desarrollaron en personas sin cáncer y no recogen exposiciones como la quimioterapia o la radioterapia. Este metaanálisis se preguntó qué puntuaciones funcionan realmente en supervivientes y para qué desenlaces.

Los autores buscaron en PubMed, Embase, Scopus y Cochrane hasta el 16 de julio de 2025, cribaron 5.677 registros e incluyeron 34 estudios con 983.438 supervivientes adultos (edad media de 61,2 años; 69,8 % mujeres). El 79 % de los estudios eran retrospectivos y, en su mayoría, europeos o estadounidenses. Se evaluaron 27 puntuaciones únicas: 18 de población general y 9 específicas del cáncer. Los desenlaces fueron eventos vasculares, disfunción cardíaca relacionada con el tratamiento del cáncer (CTRCD)/insuficiencia cardíaca, arritmias y eventos compuestos. La discriminación se agrupó con modelos de efectos aleatorios (Sidik–Jonkman, Hartung–Knapp) y el sesgo se evaluó con PROBAST.

Solo alrededor de un tercio de las evaluaciones modelo-desenlace alcanzó un AUC de 0,70 o superior. Entre las puntuaciones generales, SCORE, Framingham (basada en lípidos), QRISK3 y CORE tuvieron un rendimiento aceptable para eventos vasculares. ARIC-HF, FRESCO y PCP-HF lo lograron para CTRCD/insuficiencia cardíaca, y HARMS2-AF y CHARGE-AF para arritmias. Para eventos compuestos, solo la puntuación CVD de Nueva Zelanda cumplió el criterio (AUC 0,70; IC del 95 %: 0,69–0,71). Entre las puntuaciones específicas del cáncer, ninguna alcanzó 0,70 para eventos vasculares ni para CTRCD/insuficiencia cardíaca. La puntuación italiana de fibrilación auricular lo logró para arritmias, y CHyLL y Abdel–Qadir para desenlaces compuestos.

Los resultados de clasificación mostraron compensaciones marcadas. HFA-ICOS para CTRCD/insuficiencia cardíaca (siete estudios, 3.931 pacientes) tuvo una sensibilidad agrupada del 19,3 %, pero una especificidad del 94,2 %. Ezaz ≥4 (cuatro estudios, 1.731 pacientes) tuvo una sensibilidad del 12,2 % y una especificidad del 88,0 %. Estas puntuaciones pueden ayudar a confirmar el riesgo, pero no a descartarlo. SCORE ≥5 % tuvo una sensibilidad del 54,2 % y una especificidad del 81,9 % para eventos vasculares, mientras que QRISK3 ≥10 % alcanzó una sensibilidad del 84,3 %, pero una especificidad de solo el 47,9 %. CHA2DS2-VASc ≥2 captó el 79,3 % de las arritmias con una especificidad del 50,4 %.

El rendimiento varió según el tipo de cáncer. En las cohortes de cáncer de mama, 8 de 19 modelos (42 %) mostraron una discriminación aceptable. La puntuación CVD de Nueva Zelanda alcanzó un AUC de 0,73 (0,71–0,75), aunque el AUC agrupado de Abdel–Qadir, también de 0,73, tuvo un intervalo muy amplio (0,46–1,00; I2 94,9 %). En neoplasias hematológicas, solo 4 de 20 modelos (20 %) cumplieron el criterio, y la estimación agrupada de SCORE para eventos vasculares (0,74; IC del 95 %: 0,53–0,95; I2 90 %) fue muy incierta. Esto apunta a una transportabilidad limitada entre poblaciones con distintos tipos de cáncer.

El mensaje práctico es que la elección del modelo debe ajustarse al desenlace y al tipo de cáncer. La edad, la presión arterial, la diabetes y el tabaquismo fueron los predictores más frecuentes, y los tres últimos siguen siendo modificables. Entre las salvedades figuran los diseños predominantemente retrospectivos, el escaso número de estudios por puntuación, los intervalos de confianza amplios, los puntos de corte no comparables y algunos errores estándar imputados. Los autores piden modelos que tengan en cuenta las exposiciones, validados externamente y adaptados a poblaciones específicas de cáncer.