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ORIGINAL
DOI: 10.1016/j.arteri.2021.01.001
Disponible online el 3 de Abril de 2021
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
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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Teresa Arrobas Velillaa,
Autor para correspondencia
teresaarrobasvelilla@hotmail.com

Autor para correspondencia.
, Elena Bonet Estruchb, Jessica Roa Garridoc, Manuel Romero Jiménezb, Gema María Varo Sánchezd, Ignacio Vázquez Ricoe, en representación del Grupo de trabajo pilotaje proyecto ARIAN-Andalucía
a Laboratorio de Nutrición y Riesgo Cardiovascular, Unidad de Lípidos, Hospital Universitario Virgen Macarena, Sevilla, España
b Laboratorio de Análisis Clínicos, Unidad de Lípidos, Hospital Infanta Elena, Huelva, España
c Servicio de Cardiología, Unidad de Lípidos, Hospital Juan Ramón Jiménez, Huelva, España
d Laboratorio de Análisis Clínicos, Hospital de Río Tinto. Huelva
e Laboratorio de Análisis Clínicos, Unidad de Lípidos, Hospital Juan Ramón Jiménez, Huelva, España
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Tabla 1. Número de determinaciones implementadas de novo en el sistema informático del laboratorio
Resumen
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.

Palabras clave:
Algoritmos bioquímicos
Riesgo cardiovascular
Dislipidemia
Unidades de lípidos
Apolipoproteína B
Lipoproteína (a)
Abstract
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 4diagnostic algorithms entered into the Laboratory Information System, showed a total of 9,985 patients with c-LDL>200mg/dl. The diagnostic algorithm was extended to include Apo B, with 8,182 determinations showing an apolipoprotein B>100mg/dl). A total of 747 lipoprotein (a) were determined, of which 30.65% were> 50mg/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.

Keywords:
Biochemicals algorithms
Cardiovascular risk
Dyslipidemia
Lipid units
Apolipoprotein B
Lipoprotein (a)

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