Incorporación de parámetros bioquímicos y algoritmos diagnósticos en el sistema informático de laboratorio para la detección precoz de alteraciones lipídicas desde las unidades de lípidos

• Arrobas Velilla, Teresa ; Bonet Estruch, Elena ; Roa Garrido, Jessica ; Romero Jiménez, Manuel ^[1] ; Varo Sánchez, Gema María ; Vázquez Rico, Ignacio
  1. [1] Hospital Infanta Elena

     Hospital Infanta Elena

     Huelva, España

     
• Localización: Clínica e investigación en arteriosclerosis, ISSN 0214-9168, ISSN-e 1578-1879, Vol. 33, Nº. 6, 2021, págs. 273-281
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Incorporation of biochemical parameters and diagnostic algorithms in the laboratory computer system for the early detection of lipid abnormalities from the lipid units
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• Resumen
  • español

    Introducción La combinación de marcadores bioquímicos y el diseño e implementación de algoritmos diagnósticos en el sistema informático de los laboratorios podrían convertirse en herramientas muy potentes en la estratificación del riesgo cardiovascular. Objetivos Implementar nuevos marcadores bioquímicos y algoritmos diagnósticos hasta ahora no disponibles para facilitar la estimación del riesgo cardiovascular y la orientación diagnóstica de las alteraciones lipídicas. Material y métodos Estudio para la implementación de apolipoproteína B y de lipoproteína (a), así como la inclusión de diferentes algoritmos diagnósticos. Se ha realizado conjuntamente entre las diferentes unidades de lípidos de la Sociedad Española de Arteriosclerosis, Hospital Virgen Macarena de Sevilla, Hospital Juan Ramón Jiménez, Hospital Infanta Elena y Hospital de Río Tinto durante los años 2018 y 2019. Resultados Se han aplicado 4 algoritmos diagnósticos en el sistema de información del laboratorio, que mostraron 9.985 pacientes totales con c-LDL>200mg/dl. Según el algoritmo diagnóstico, que se amplió para que incluyera ApoB, 8.182 determinaciones presentaban una apolipoproteína B>100mg/dl. Se determinaron 747 casos de lipoproteína (a), de las cuales un 30,65% fueron superiores a 50mg/dl. El 71,80% presentaban resultados compatibles con partículas de LDL pequeñas y densas. Conclusiones La implementación de nuevos parámetros analíticos y el uso de algoritmos en los laboratorios en atención primaria permite identificar un número considerable de pacientes con diferentes alteraciones en el metabolismo lipídico que, junto con los factores de riesgo clásicos, podría contribuir a una correcta estratificación de riesgo y a evitar la progresión de la enfermedad cardiovascular.

  • English

    Introduction The combination of biochemical markers, together with the design and implementation of diagnostic algorithms in laboratory computer systems could become very powerful tools in the stratification of cardiovascular risk.

    Objectives To implement new biochemical markers and diagnostic algorithms not yet available, in order to provide an estimation of cardiovascular risk and the diagnostic orientation of lipid alterations.

    Material and methods Study of the implementation of apolipoprotein B and lipoprotein (a), as well as the inclusion of different diagnostic algorithms. This was carried out jointly by the different Lipid Units of the Spanish Society of Atherosclerosis, Hospital Virgen Macarena in Seville, Hospital Juan Ramón Jiménez, Hospital Infanta Elena, and Hospital de Río Tinto during 2018 and 2019.

    Results The 4 diagnostic algorithms entered into the Laboratory Information System, showed a total of 9,985 patients with c-LDL >200 mg/dl. The diagnostic algorithm was extended to include Apo B, with 8,182 determinations showing an apolipoprotein B >100 mg/dl). A total of 747 lipoprotein (a) were determined, of which 30.65% were > 50 mg/dl. More than 2/3 (71.80%) showed results compatible with small and dense LDL particles.

    Conclusions The implementation of new analytical parameters and algorithms in Primary Care laboratory results can identify a considerable number of patients with different alterations in lipid metabolism. This, together with the classic risk factors, could contribute to a correct risk stratification in preventing the progression of cardiovascular disease.