Estudio SCORE2-LAC, el nuevo cálculo del riesgo cardiovascular a 10 años en América Latina y el Caribe

Si atiendes a una paciente peruana de 52 años y a un paciente argentino de la misma edad, con la misma presión arterial, el mismo colesterol y el mismo consumo de tabaco, ¿tienen el mismo riesgo cardiovascular? Hasta ahora no había forma de contestar con datos propios de la región. El estudio SCORE2-LAC, publicado en European Heart Journal [1], recalibra el algoritmo SCORE2 a la incidencia y a los factores de riesgo reales de América Latina y el Caribe, y la respuesta resulta ser que no: el mismo perfil clínico da estimaciones muy distintas según el país.

No se trata de un modelo nuevo. Los coeficientes son los del SCORE2 europeo y lo que cambia es la calibración, ajustada a cuatro regiones de riesgo definidas por la mortalidad cardiovascular de cada país. El trabajo se validó después en 132.512 personas de once cohortes de siete países latinoamericanos.

En este artículo:

1. Lo que sabíamos hasta ahora
2. Cómo se construyó el estudio SCORE2-LAC
3. Cuatro regiones de riesgo cardiovascular, y vecinos a distinto lado de la raya
4. El mismo paciente, distinto número
5. Hasta dónde llega la validación
6. Los puntos flacos que conviene conocer
7. ¿Qué cambia en mi consulta?

Lo que sabíamos hasta ahora

La guía ESC 2021 de prevención cardiovascular recomienda estimar el riesgo cardiovascular a 10 años, contando episodios mortales y no mortales, con SCORE2 en personas aparentemente sanas menores de 70 años sin enfermedad aterosclerótica establecida, diabetes, enfermedad renal crónica ni trastornos genéticos de los lípidos o de la presión arterial. Es una recomendación de clase I con nivel de evidencia B [2].

SCORE2 se derivó de 45 cohortes de trece países europeos, con 677.684 personas y 30.121 episodios cardiovasculares, y se validó en otras 25 cohortes de quince países, con más de 1,1 millones de personas [3]. Sobre ese armazón han ido creciendo las extensiones: SCORE2-OP para mayores de 70 años, SCORE2-Diabetes para la diabetes tipo 2 [7] y, hace poco más de un año, el estudio SCORE2 Asia-Pacific, que aplicó el mismo método de recalibración a Asia y Oceanía [6].

América Latina y el Caribe se habían quedado fuera. Existían dos herramientas adaptadas a la región. Las tablas de riesgo de la Organización Mundial de la Salud, revisadas en 2019, agrupan el mundo en 21 regiones y se derivaron de 376.177 personas de 85 cohortes [4]. Globorisk-LAC, publicado en 2022, sí usó cohortes latinoamericanas, nueve en total, con 21.378 participantes y 1.202 episodios, y alcanzó un índice C del 72%; con un umbral del 20%, su sensibilidad era del 21,9% y su especificidad del 94,2%, y bajando el umbral al 10% la sensibilidad subía al 52,3% a costa de caer la especificidad al 78,7% [5].

El problema de fondo es conocido: un modelo desarrollado en una población estima mal el riesgo absoluto en otra, porque cambian la incidencia, la letalidad y la distribución de los factores de riesgo. Y ese riesgo absoluto es justamente lo que dispara o frena una decisión de tratamiento.

Cómo se construyó el estudio SCORE2-LAC

El método tiene tres pasos y ninguno consiste en estimar coeficientes nuevos.

Primero, los países se agruparon en cuatro regiones según su tasa de mortalidad cardiovascular estandarizada por edad y sexo, con los mismos cortes que se usaron en Europa y en Asia-Pacífico: riesgo bajo por debajo de 100 muertes cardiovasculares por 100.000 personas y año, moderado de 100 a menos de 150, alto de 150 a menos de 300 y muy alto a partir de 300. Se dispuso de datos utilizables de 32 países.

Segundo, esa mortalidad se convirtió en incidencia total, mortal y no mortal, mediante multiplicadores calculados a partir de tres fuentes latinoamericanas de gran tamaño: el registro del Ministerio de Salud de Chile, el registro nacional de enfermedades no transmisibles de Barbados y la cohorte de los 100 millones de brasileños. En conjunto, 40.237.152 personas y 1.261.329 episodios cardiovasculares.

Tercero, los modelos se recalibraron a esa incidencia esperada usando las distribuciones de factores de riesgo propias de cada región. Los predictores siguen siendo cinco: edad, tabaquismo activo, presión arterial sistólica, colesterol total y colesterol HDL. Se mantiene el ajuste por el riesgo competitivo de muerte no cardiovascular, que es una de las señas de identidad de la familia SCORE2 y lo que evita sobrestimar el riesgo en los más mayores y en poblaciones con mortalidad no cardiovascular alta.

El ámbito de aplicación es el mismo que el del SCORE2 europeo: personas de 40 a 69 años sin enfermedad cardiovascular previa y sin diabetes.

Cuatro regiones de riesgo cardiovascular, y vecinos a distinto lado de la raya

El reparto que resulta es este, con la tasa de mortalidad cardiovascular por 100.000 personas-año entre paréntesis:

• Riesgo bajo: Perú (73,5), Costa Rica (92,6), Chile (95,6) y Puerto Rico (96,9).
• Riesgo moderado: Ecuador (115,8), El Salvador (116,8), Panamá (119,2), Colombia (130,4), Uruguay (130,9) y Guatemala (142,2).
• Riesgo alto: México (150,2), Argentina (153,4), Brasil (156,6), Paraguay (161,9), Venezuela (174,0), Cuba (181,4), Bolivia (205,1), Nicaragua (207,9), Honduras (252,4), República Dominicana (255,8) y la mayor parte de los países caribeños, con Surinam en el extremo (290,1).
• Riesgo muy alto: Guyana (427,4) y Haití (428,8).

Entre Perú y Haití hay casi seis veces de diferencia en mortalidad cardiovascular. Y la consecuencia práctica más llamativa es lo que ocurre con los vecinos: Chile y Argentina, que las tablas de la Organización Mundial de la Salud metían en la misma región de América Latina meridional, aquí caen en regiones distintas, bajo y alto, porque sus tasas de mortalidad lo son. Para un mismo perfil de factores de riesgo, el número que sale a un lado y a otro de la cordillera ya no es el mismo.

El mismo paciente, distinto número

Toma un fumador de 50 años, con presión arterial sistólica de 140 mmHg, colesterol total de 5,5 mmol/L (213 mg/dL) y colesterol HDL de 1,3 mmol/L (50 mg/dL). Es un paciente que cualquiera de nosotros ve varias veces por semana.

De un extremo a otro de la región, el riesgo estimado se triplica en las mujeres, del 5% al 15%, y se multiplica por algo más de dos en los varones, del 7% al 16%, sin que cambie una sola cifra del perfil clínico. En un no fumador con esos mismos valores, el rango va del 3% al 10% en mujeres y del 4% al 10% en varones.

La comparación con Europa también es reveladora. Para ese mismo fumador de 50 años, el SCORE2 europeo estima un 5,9% en países de riesgo bajo y un 14,0% en los de riesgo muy alto entre los varones, y un 4,2% y un 13,7% entre las mujeres [3]. Es decir: en cada categoría de riesgo, el paciente latinoamericano sale por encima del europeo equivalente. Aplicar sin más las tablas europeas en América Latina infraestima el riesgo, y así se confirma de forma directa, sobre todo en los varones.

Trasladado a población general, el porcentaje de personas de 40 a 69 años con un riesgo estimado superior al 10% va del 14% en los países de riesgo bajo al 60% en los de riesgo muy alto entre los varones, y del 0,3% al 54% entre las mujeres. No es un matiz metodológico: es la diferencia entre una consulta en la que uno de cada siete hombres cruza ese umbral y otra en la que lo cruzan seis de cada diez.

Hasta dónde llega la validación

La validación externa se hizo en 132.512 personas de 40 a 69 años sin enfermedad cardiovascular previa ni diabetes, procedentes de once cohortes de siete países, con 3.938 episodios cardiovasculares. El índice C agrupado fue de 0,740 (IC 95% 0,716–0,763), con valores por cohorte entre 0,67 y 0,79 y heterogeneidad moderada. La discriminación fue parecida en hombres y en mujeres, y entre regiones de riesgo.

Frente a los comparadores, el resultado es de empate técnico: la capacidad de discriminación fue similar a la de Globorisk-LAC y a la de las tablas de la Organización Mundial de la Salud. La diferencia frente a la versión con laboratorio de las tablas de la OMS fue de 0,006 en el índice C, estadísticamente significativa y clínicamente irrelevante.

Aquí conviene ser preciso sobre qué mejora y qué no. La discriminación no cambia con una recalibración, porque los coeficientes son los mismos: lo que cambia es la calibración, es decir, el acierto del número absoluto. Y ese número absoluto es el que se compara con un umbral para decidir si se trata. La calibración se pudo comprobar contra incidencia observada independiente sólo en los datos del Ministerio de Salud de Chile, donde el cociente entre riesgo observado y esperado fue de 1,03 en mujeres y de 1,26 en varones. Las tablas de la OMS y Globorisk-LAC infraestimaron más.

Los puntos flacos que conviene conocer

Hay tres, y los autores no los esconden.

Tres de cada cuatro países no pusieron un solo paciente. Esta es la limitación de fondo, y conviene entenderla bien porque la cifra de 40 millones de personas puede dar una impresión equivocada. Esos 40 millones salen de tres países: Chile, Brasil y Barbados, y Brasil aporta él solo 37,6 millones. La validación externa añadió cohortes de otros cinco: Perú, Uruguay, Colombia, Argentina y México. En total, 8 de los 32 países recalibrados aportaron datos de sus propios pacientes, y los otros 24 no aportaron ninguno. Para ellos, la estimación se apoya en su tasa de mortalidad publicada por la Organización Mundial de la Salud y en factores de conversión prestados de otro país de la misma región de riesgo.

Ese préstamo tiene además dos capas. Las tres fuentes de las que salen los factores de conversión pertenecen sólo a dos de las cuatro regiones, la de riesgo bajo y la de riesgo alto: no hay ninguna fuente propia de la región de riesgo moderado ni de la de riesgo muy alto. Y para dar estabilidad al modelo se incorporaron los factores calculados en su día para Europa y para Asia-Pacífico, de modo que parte de la conversión de mortalidad en incidencia para un paciente centroamericano descansa en datos coreanos, chinos o suecos.

La capa más delicada afecta a cinco países: Puerto Rico, Bolivia, Honduras, República Dominicana y Haití. En ellos ni siquiera la mortalidad de partida es un dato observado, porque no había registro civil de causas de muerte utilizable: procede de las simulaciones del estudio de carga global de enfermedad. Ahí la estimación es doblemente indirecta. Y la región de riesgo muy alto, formada precisamente por Haití y Guyana, no aportó ningún paciente ni a la recalibración ni a la validación, pese a ser donde el modelo estima el riesgo más elevado. Los autores piden cautela expresa con esas cifras.

Una sola cohorte pesa casi todo. El Mexico City Prospective Study aporta 85.714 de los 132.512 participantes, es decir el 65%, y 3.251 de los 3.938 episodios, el 83%. Se reclutó entre 1995 y 1997 y su mediana de seguimiento es de 21,4 años. El 0,740 agrupado descansa en buena medida sobre una población concreta, reclutada hace tres décadas.

En tres cuartas partes de la muestra sólo se contaron los episodios mortales. Entre el estudio mexicano y la cohorte argentina de Mendoza suman 98.359 participantes y 3.347 episodios, y sólo disponían de seguimiento de mortalidad, aunque el modelo predice episodios mortales y no mortales. El análisis de sensibilidad da un índice C de 0,741 en las cohortes con la variable combinada completa y de 0,727 en las dos de sólo mortalidad, así que la señal no se descuadra; pero el dato conviene tenerlo presente al leer el número global.

¿Qué cambia en mi consulta?

Si trabajas en España, la primera pregunta es qué hacer con un paciente latinoamericano. Conviene decir de entrada que estas tablas no se han pensado para esa situación: la recalibración se hace por la incidencia cardiovascular y por la distribución de factores de riesgo del país, no por el origen de la persona. Lo razonable, y lo que se desprende del método, es seguir usando SCORE2 con la calibración española, que corresponde a la región de riesgo bajo europea. Pero conviene no dejarlo ahí.

El propio trabajo reconoce que el origen étnico, la posición socioeconómica, la función renal o el antecedente familiar no forman parte de los predictores del modelo, y que interpretar el resultado exige juicio clínico precisamente en las personas para quienes esos factores cuentan. Y sobre eso hay datos. Un estudio de validación en 155.000 personas de los Países Bajos, que es un país de riesgo bajo como España, encontró que el SCORE2 de la región de riesgo bajo infraestima el riesgo: se observaron 6.966 episodios frente a los 5.495 previstos, con un cociente entre riesgo observado y esperado de 1,3 en hombres y 1,2 en mujeres. La infraestimación creció en los subgrupos de nivel socioeconómico bajo, hasta 1,5 y 1,6, y fue mayor en el subgrupo de origen surinamés, con un cociente de 1,9 en ambos sexos y de hasta 2,5 en los hombres surinameses de nivel socioeconómico bajo [8]. Surinam, dicho sea de paso, es uno de los países que SCORE2-LAC coloca en el extremo de la región de riesgo alto.

La lectura práctica no es cambiar de tabla, sino no leer el resultado a ciegas: en un paciente migrante de origen latinoamericano y en situación socioeconómica desfavorable, el número que da SCORE2 en España puede quedarse corto, y esa es una razón atendible para inclinar la decisión hacia el lado de tratar cuando el resultado cae cerca del umbral. La guía ESC 2021 ofrece factores multiplicadores de corrección para algunos grupos étnicos, tomados de datos británicos, y advierte de que deberían usarse riesgos relativos propios de cada país y de cada calculadora; para población latinoamericana no hay ninguno disponible [2]. Ese hueco sigue abierto.

Si trabajas en América Latina o atiendes a un paciente que allí reside, el estudio SCORE2-LAC te da por fin una estimación calibrada a la incidencia de su país, con ajuste por riesgo competitivo, en lugar de una tabla europea prestada. El paso siguiente es traducir el porcentaje en decisión, y ahí hay un aviso importante: las categorías de color de las tablas no son umbrales de tratamiento. Los umbrales deben fijarse a escala nacional o regional, según la carga de enfermedad, los recursos y la disponibilidad real de los tratamientos preventivos.

Como referencia, los umbrales por edad que maneja la guía ESC 2021 son estos [2]:

Pon esta tabla junto a la primera y verás lo que está en juego. Ese mismo fumador de 50 años queda en riesgo alto viva donde viva, pero pasa a riesgo muy alto, el escalón en el que el tratamiento de los factores de riesgo se recomienda de forma general, sólo si reside en un país de riesgo alto o muy alto. La misma consulta, la misma analítica y dos conductas distintas.

Una precisión final: el modelo no sirve para personas con diabetes. Para ellas existe SCORE2-Diabetes, desarrollado y calibrado en Europa, y aún está por comprobar si las escalas de recalibración latinoamericanas le sirven igual. Si necesitas calcular cualquiera de estos algoritmos sobre la marcha, tienes la calculadora integrada de SCORE2, SCORE2-OP y SCORE2-Diabetes.

Mensajes clave

• El estudio SCORE2-LAC no crea un modelo nuevo: recalibra el SCORE2 europeo a la incidencia cardiovascular y a los factores de riesgo de cuatro regiones de América Latina y el Caribe, con multiplicadores derivados de más de 40 millones de personas.
• Para un mismo perfil clínico, el riesgo estimado a 10 años se multiplica por tres en las mujeres y por algo más de dos en los varones entre la región de riesgo bajo y la de riesgo muy alto, y en cada categoría sale por encima del que estima el SCORE2 europeo.
• La discriminación es correcta y estable: índice C agrupado de 0,740 (IC 95% 0,716–0,763) en 132.512 personas, similar a la de Globorisk-LAC y a la de las tablas de la Organización Mundial de la Salud. Lo que mejora es la calibración, no la discriminación.
• La limitación de fondo es la cobertura: sólo 8 de los 32 países aportaron datos de sus propios pacientes y los otros 24 usan factores de conversión prestados, con Brasil poniendo 37,6 de los 40 millones. En Puerto Rico, Bolivia, Honduras, República Dominicana y Haití ni siquiera la mortalidad de partida es un dato observado.
• Una sola cohorte mexicana aporta el 65% de los participantes de la validación y el 83% de los episodios, y en tres cuartas partes de la muestra sólo se contaron los episodios mortales.
• El modelo se aplica según el país de residencia, no según el origen étnico, y no sirve para personas con diabetes ni fuera del intervalo de 40 a 69 años.

Relevancia y aplicación clínica

La estimación del riesgo sólo tiene sentido si el número que sale se parece al riesgo real de quien tienes delante. Durante años, la prevención cardiovascular en América Latina ha funcionado con herramientas prestadas o con tablas regionales de grano grueso, y el resultado ha sido una infraestimación sistemática que se traduce en pacientes que no llegan al umbral de tratamiento aunque su riesgo real esté por encima.

Lo que aporta este trabajo no es precisión estadística: es exactitud del número absoluto. Un índice C de 0,740 no ordena a los pacientes mucho mejor que las alternativas, y esa es una expectativa que conviene desactivar de entrada. Lo que hace bien es acercar el porcentaje estimado a la incidencia que de verdad tiene el país del paciente, y eso es exactamente lo que se compara con un umbral cuando decides si inicias una estatina o intensificas el tratamiento antihipertensivo.

Queda pendiente la parte difícil, que no es técnica. Cada país tendrá que decidir sus propios umbrales de intervención con estas cifras delante, sabiendo que en algunos de ellos más de la mitad de la población de 40 a 69 años supera el 10% de riesgo estimado, y que los recursos para tratar a todos esos pacientes no existen. Ese debate es local, y el propio trabajo lo deja explícitamente en manos de las sociedades y los sistemas sanitarios de cada país.

Mientras tanto, para el cardiólogo, el internista o el médico de familia que trabaja en la región, la regla práctica es sencilla: identifica en qué región de riesgo está el país de tu paciente, usa la tabla o la calculadora del estudio SCORE2-LAC si tiene entre 40 y 69 años y no tiene diabetes ni enfermedad cardiovascular previa, e interpreta el resultado con los umbrales por edad y con los modificadores que el modelo no recoge, como el antecedente familiar, la función renal, la situación socioeconómica o el tratamiento ya instaurado. La estimación del riesgo cardiovascular con el estudio SCORE2-LAC es un punto de partida mejor que el que había, no un veredicto.

Preguntas frecuentes

¿A quién se le puede calcular el riesgo cardiovascular con el estudio SCORE2-LAC?
A personas de 40 a 69 años sin enfermedad cardiovascular previa y sin diabetes, que residan en un país de América Latina o del Caribe. Fuera de ese intervalo de edad, con enfermedad establecida o con diabetes hacen falta otras herramientas.

¿Sirve para un paciente latinoamericano que vive en España?
No está pensado para eso. La recalibración refleja la incidencia y el contexto sanitario del país de residencia, no el origen de la persona, así que lo razonable es seguir usando SCORE2 con la calibración española. Eso sí, hay datos de que en países de riesgo bajo ese modelo infraestima el riesgo en población migrante y en situación socioeconómica desfavorable, y conviene tenerlo en cuenta cuando el resultado queda cerca del umbral.

¿Qué diferencia hay entre SCORE2-LAC y las tablas de riesgo de la Organización Mundial de la Salud?
Discriminan de forma prácticamente igual, pero el reparto por regiones es distinto: las tablas de la OMS agrupan por proximidad geográfica y SCORE2-LAC por mortalidad cardiovascular real, lo que separa a países vecinos con cargas de enfermedad muy diferentes, como Chile y Argentina.

¿Un riesgo del 10% obliga a iniciar tratamiento?
No de forma automática. La guía ESC 2021 sitúa en el 10% el umbral de riesgo muy alto para la franja de 50 a 69 años, pero los autores advierten de que las categorías de las tablas no son umbrales de tratamiento y de que cada país debe fijar los suyos según su carga de enfermedad y sus recursos.

Bibliografía recomendada

1. Bijkerk S, Ponte-Negretti CI, Maung KK, Friedrichs LG, Alegre-Díaz J, Anderson SG, et al. Development and external validation of the SCORE2 models in Latin America and the Caribbean (SCORE2-LAC) to estimate 10-year cardiovascular disease risk. Eur Heart J. 2026. PMID 42667259
2. Visseren FLJ, Mach F, Smulders YM, Carballo D, Koskinas KC, Bäck M, et al. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. Eur Heart J. 2021;42(34):3227-337. PMID 34458905
3. SCORE2 working group and ESC Cardiovascular risk collaboration. SCORE2 risk prediction algorithms: new models to estimate 10-year risk of cardiovascular disease in Europe. Eur Heart J. 2021;42(25):2439-54. PMID 34120177
4. WHO CVD Risk Chart Working Group. World Health Organization cardiovascular disease risk charts: revised models to estimate risk in 21 global regions. Lancet Glob Health. 2019;7(10):e1332-45. PMID 31488387
5. Consortium of Latin America and the Caribbean (CC-LAC). Derivation, internal validation, and recalibration of a cardiovascular risk score for Latin America and the Caribbean (Globorisk-LAC): a pooled analysis of cohort studies. Lancet Reg Health Am. 2022;9:100258. PMID 35711683
6. Hageman SHJ, Huang Z, Lee H, Kaptoge S, Dorresteijn JAN, Pennells L, et al. Risk prediction of cardiovascular disease in the Asia-Pacific region: the SCORE2 Asia-Pacific model. Eur Heart J. 2025;46(8):702-15. PMID 39217477
7. SCORE2-Diabetes Working Group and the ESC Cardiovascular Risk Collaboration. SCORE2-Diabetes: 10-year cardiovascular risk estimation in type 2 diabetes in Europe. Eur Heart J. 2023;44(28):2544-56. PMID 37247330
8. Kist JM, Vos RC, Mairuhu ATA, Struijs JN, van Peet PG, Vos HMM, et al. SCORE2 cardiovascular risk prediction models in an ethnic and socioeconomic diverse population in the Netherlands: an external validation study. EClinicalMedicine. 2023;57:101862. PMID 36864978