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Clínica e Investigación en Arteriosclerosis (English Edition)
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Vol. 35. Issue 2.
Pages 75-84 (March - April 2023)
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Vol. 35. Issue 2.
Pages 75-84 (March - April 2023)
Original article
Geostatistical analysis from the clinical laboratory in cardiovascular prevention for primary care
Análisis geoestadístico desde el laboratorio clínico en prevención cardiovascular para atención primaria
Salomón Martín Péreza,
Corresponding author
salomon.martin.perez@gmail.com

Corresponding author.
, Teresa Arrobas Velillaa, Juan Fabiani de la Iglesiab, Ignacio Vázquez Ricoc, Gema Varo Sánchezd, Antonio León-Justele
a Laboratorio de Nutrición y Riesgo Cardiovascular, Unidad de Bioquímica Clínica, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, Spain
b Medicina de Familia, Hospital Infanta Elena, Huelva, Spain
c Laboratorio de Análisis Clínicos, Unidad de Lípidos, Hospital Juan Ramón Jiménez, Huelva, Spain
d Laboratorio de Análisis Clínicos, Hospital comarcal Riotinto, Huelva, Spain
e Unidad de Bioquímica Clínica, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, Spain
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Table 1. Number and percentage of patients with levels above those of the cut-off points.
Table 2. Postcodes with highest and lowest incidence according to cut-off points and average population age.
Table 3. Description of clusters found.
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Abstract
Introduction and objectives

Cardiovascular diseases continue to lead the ranking of mortality in Spain. The implementation of geostatistical analysis techniques in the clinical laboratory are innovative tools that allow the design of new strategies in primary prevention of cardiovascular disease. The aim of this study was to study the prevalence and geolocation of severe dyslipidemia in the health areas under study in order to implement prevention strategies in primary care. A retrospective cohort study of low-density protein-bound cholesterol, triglyceride and lipoprotein (a) levels in the years 2019 and 2020 were carried out. In addition, a geostatistical analysis was performed including representation in choropleth maps and the detection of clustering clusters, using geographic information in zip code format included in the demographic data of each analytic.

Results

The analytical data included in the study were triglycerides (n=365,384), low density protein-bound cholesterol (n=289,594) and lipoprotein to lipoprotein (a) (n=502). Areas with the highest and lowest percentage of cases were identified for the established cut-off points of LDL-C>190mg/dl and TG>150mg/dl. Two clustering clusters with statistical significance were detected for cLDL>190mg/dl and a total of 6 clusters for TG values>150mg/dl.

Conclusions

The detection of clusters, as well as the representation of choropleth maps, can be of great help in detecting geographic areas that require greater attention to intervene and improve cardiovascular risk.

Keywords:
Cardiovascular diseases
Maps
Clusters
LDL cholesterol
Triglycerides
Lipoprotein (a)
Resumen
Introducción y objetivos

Las enfermedades cardiovasculares continúan encabezando la mortalidad en España. Las técnicas de análisis geoestadístico en el laboratorio clínico son herramientas innovadoras que permiten el diseño de nuevas estrategias en prevención primaria de enfermedad cardiovascular. El objetivo fue estudiar la prevalencia y geolocalización de dislipidemias en las áreas sanitarias de estudio para implementar estrategias de prevención en atención primaria. Se llevó a cabo un estudio de cohorte retrospectivo de los niveles de colesterol unido a proteínas de baja densidad, triglicéridos y lipoproteína (a) en los años 2019 y 2020. Además, se realizó un análisis geoestadístico que incluyó la representación en mapas coropléticos y la detección de clústeres de agrupación; para ello, se utilizó la información geográfica en formato de código postal incluida en los datos demográficos de cada analítica.

Resultados

Los datos analíticos incluidos en el estudio fueron triglicéridos (n=365.384), colesterol unido a proteínas de baja densidad (n=289.594) y lipoproteína (a) (n=502). Se identificaron las áreas con mayor y menor porcentaje de casos para los puntos de corte establecidos de cLDL>190mg/dl y TG>150mg/dl. Se detectaron 2 clústeres de agrupación con significación estadística para cLDL>190mg/dl y un total de 6 clústeres para los valores de TG>150mg/dl.

Conclusiones

La detección de clústeres, así como la representación de mapas coropléticos, pueden ser de gran ayuda en la detección de áreas geográficas que requieran de mayor atención para intervenir en el riesgo cardiovascular.

Palabras clave:
Enfermedades cardiovasculares
Mapas
Clústeres
Colesterol LDL
Triglicéridos
Lipoproteína (a)

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