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000169394 245__ $$aEvolution of cardiovascular risk factors in aworker cohort: a cluster analysis
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000169394 5203_ $$aAbstract: The identification of the cardiovascular risk factor (CVRF) profile of individual patients is key to the prevention of cardiovascular disease (CVD), and the development of personalized preventive approaches. Using data from annual medical examinations in a cohort of workers, the aim of the study was to characterize the evolution of CVRFs and the CVD risk score (SCORE) over three time points between 2009 and 2017. For descriptive analyses, mean, standard deviation, and quartile values were used for quantitative variables, and percentages for categorical ones. Cluster analysis was performed using the Kml3D package in R software. This algorithm, which creates distinct groups based on similarities in the evolution of variables of interest measured at different time points, divided the cohort into 2 clusters. Cluster 1 comprised younger workers with lower mean body mass index, waist circumference, blood glucose values, and SCORE, and higher mean HDL cholesterol values. Cluster 2 had the opposite characteristics. In conclusion, it was found that, over time, subjects in cluster 1 showed a higher improvement in CVRF control and a lower increase in their SCORE, compared with cluster 2. The identification of subjects included in these profiles could facilitate the development of better personalized medical approaches to CVD preventive measures
La identificación del perfil de factores de riesgo cardiovascular (FRCV) de pacientes individuales es clave para la prevención de enfermedades cardiovasculares (ECV) y el desarrollo de enfoques preventivos personalizados. Utilizando datos de exámenes médicos anuales en una cohorte de trabajadores, el objetivo del estudio fue caracterizar la evolución de los FRCV y la puntuación de riesgo de CVD (SCORE) en tres puntos temporales entre 2009 y 2017. Para análisis descriptivos, media, desviación estándar, y se utilizaron valores de cuartiles para las variables cuantitativas, y porcentajes para las categóricas. El análisis de conglomerados se realizó utilizando el paquete Kml3D en el software R. Este algoritmo, que crea distintos grupos en función de las similitudes en la evolución de las variables de interés medidas en diferentes momentos, dividió la cohorte en 2 grupos. El grupo 1 comprendía trabajadores más jóvenes con índice de masa corporal medio, circunferencia de la cintura, valores de glucosa en sangre y SCORE más bajos, y valores medios de colesterol HDL más altos. El grupo 2 tenía las características opuestas. En conclusión, se encontró que, a lo largo del tiempo, los sujetos del grupo 1 mostraron una mayor mejora en el control de los FRCV y un menor aumento en su SCORE, en comparación con el grupo 2. La identificación de los sujetos incluidos en estos perfiles podría facilitar el desarrollo de mejores evaluaciones personalizadas. Enfoques médicos de las medidas preventivas de ECV.
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