Valores de Referencia

Hola, hola a todos, ¿cómo están? Espero que se encuentren muy bien.

Bueno, en esta oportunidad vamos a hablar un poquito de los valores de referencia, cómo se obtienen y qué precauciones debemos tener a la hora de interpretar los resultados de los pacientes. Como siempre, esta primera diapositiva va destinada a mostrar la bibliografía que se utilizó para la presentación y vamos a empezar con algunas definiciones y con algunas aclaraciones.

Cuando nosotros hablamos de un intervalo de referencia, hacemos referencia, valga la redundancia, a un rango de resultado. Es decir, cuando hablamos de que un intervalo va de, por ejemplo, 70 mg/dL a 100 mg/dL, estamos hablando que es un rango de resultados de una población que está formada por individuos aparentemente normales.

Entonces, acá hay que hacer como algunas apreciaciones. Cuando nosotros decimos "aparentemente normales" o "aparentemente sano", lo que queremos decir es que en ese momento de cuando se realizaron los valores de referencia o intervalo de referencia, los pacientes no presentaban síntomas evidentes de alguna enfermedad cuando se los incluyó en el estudio. Por supuesto que no tener síntomas evidentes no significa que no la tenga.

Por otro lado, "aparentemente sanos", quiere decir que no tienen diagnósticos conocidos al momento de la inclusión. Esto no significa que estén en camino justamente a tener alguna patología relevante. Y eh al momento de la inclusión, los pacientes aparentemente sanos se consideran que estaban clínicamente estables porque se le hacen evaluaciones básicas, una anamnesis, una historia clínica, un cuestionario bastante breve y algunas pruebas preliminares que por supuesto no son exhaustivas.

Entonces, que las evaluaciones básicas sean normales y que yo no profundice en alguna de ellas y esté todo normal, no significa que justamente tenga menos riesgo.

Entonces, con estas cuestiones en mente es que nos preguntamos, bueno, pero ¿por qué elegimos entonces una población que yo de verdad no tengo certeza de que estén 100% sanos? Y la respuesta es la siguiente. Es un tema de costo y que es muy poco práctico el tema de estar haciendo exámenes exhaustivos, genéticos, imaginológicos, clínicos, paraclínicos para hacer un intervalo de referencia. Es decir, es eh tardaríamos muchísimo más tiempo en generar un intervalo de referencia si hacemos una búsqueda exhaustiva de todos los pacientes que vamos a incluir para realizar el intervalo de referencia, que sería muy poco práctico y es super costoso.

Es por eso que los intervalos de referencia, este, si bien son valores donde el 95% de la población más o menos tiene en en lo que la medición de sangre, plasma o suero, debemos hacer estas apreciaciones porque, bueno, vamos a ver que hay individuos que son sanos y sus valores en sangre están un poco por encima o un poco por debajo de estos intervalos de referencia. Así que tengan en cuenta con eso.

Acá les traigo un ejemplo donde imaginemos que tenemos 100 individuos sanos. Ah, que ya definimos lo que es aparentemente sano y vamos a hacer un valor de referencia para el colesterol. Pero dentro de ellos hay un 10% que todavía no sabemos porque no se hacen exámenes genéticos exhaustivos. Hay un 10% de ellos que están marcados acá con con lila que tienen una mutación que hace que su LDL eh no pueda de alguna manera su lipoproteína LDL no pueda endocitarse. Por ende, cuando uno mide el colesterol tienen un colesterol más elevado que el resto.

Entonces, atentos acá. Si nosotros medimos el colesterol en los pacientes sin mutaciones, es decir, en 90 personas, nos vamos a dar cuenta que el límite superior es de 236 mg/dL. Pero si le agregamos a estas 90 personas, 10 pacientes con esta mutación que les digo como ejemplo del del receptor de LDL, que no puedo endocitar la lipoproteína, vemos que el límite superior sube a 246 mg/dL.

Entonces, tenemos como dos valores de referencia. Si agarro las 90 personas solamente, vamos a tener un límite inferior, que no importa, y vamos a tener un límite superior de 236 mg/dL. Ahora, si sumo ese 10% de mutados, porque son 100 pacientes y el 90 normal y el 10% mutado, si sumo los pacientes que tienen esa mutación, en vez de 236 mg/dL, el límite superior me va a ir a 246 mg/dL.

Esto significa que si yo, por ejemplo, tengo 245 mg/dL en sangre, ¿qué sucede? Voy de alguna manera a si utilizo el valor de 246 mg/dL como se va a utilizar en este caso, en este ejemplo, yo estaría dentro de lo que es un intervalo de referencia. Pero, ¿qué sucede cuando nosotros incluimos pacientes que tienen como una predisposición genética y digo que está sano porque en este momento no tiene la enfermedad, sino que quizás está en vías de desarrollo de la misma? Ustedes ven que el valor de referencia se ensancha. No es lo mismo tener un límite superior de 236 mg/dL o un límite superior de de 246 mg/dL.

Entonces, ¿qué pasa? Yo podría estar considerando a esta persona normal cuando en realidad ya tiene un cierto riesgo este de sufrir una enfermedad cardiovascular. Digo que es normal porque utilicé valores donde asumí que toda la población era aparentemente sana.

Esto son este algunas cuestiones que nos pasa con con el tema del intervalo de referencia, que claro, muchas veces uno por supuesto sin saberlo incluye pacientes que están en vías de este evidenciar una una enfermedad, ya sea clínica o paraclínica. Pero claro, al momento de la anamnesis, del examen físico, de algunas cuestiones prácticas que uno hace brevemente, este es un paciente aparentemente sano o normal y nos pasan estas cuestiones. Digo que es, me saco sangre, yo tengo 245 mg/dL. Digo que soy normal, pero claro, tengo un rango de referencia donde se utilizó un 10% de pacientes que del aparentemente sano solamente tenían el aparente.

Tenemos que hacer también otra diferenciación entre decir "valores normales" contra "intervalo de referencia". ¿Qué pasa cuando nosotros decimos "valores normales"? Pensamos que es lo es la máxima. No es que esto es lo normal cuando en realidad tenemos que llamar a los valores de referencia como "intervalo de referencia". Esto es por lo que acabamos de hablar. El grupo de personas puede no estar en un estado de salud completa, son aparentemente sanos.

Vamos a ver ahora y se los voy a demostrar que una concentración fuera del intervalo no significa enfermedad porque un paciente y nosotros mismos tenemos todos los días pequeñas variaciones intraindividuales del analito en cuestión que yo quiero medir. Entonces, muchas veces tengo una concentración que forma parte de mi variabilidad, que quizás ese día puntual donde me saqué sangre quedó por fuera del valor de referencia, o del intervalo de referencia, pero eh no estoy enfermo.

Entonces, esto se los voy a demostrar ahora con un ejemplo. Y cuando nosotros hablamos de que el de "valores normales", hacemos referencia a una distribución gaussiana. Esto lo vamos a ver ahora con una gráfica. Y no todos los analitos tienen una distribución gaussiana, es decir, de un punto central para la derecha, para la izquierda o para la derecha, se distribuyen de igual manera las curvas, la gráfica. Entonces, eh no todos los analitos tienen esta distribución gaussiana y se los voy a mostrar más adelante.

¿Qué pasa? Tenemos que hablar del concepto de variabilidad. Nosotros tenemos una variabilidad intraindividual, que era lo que yo les decía. Se le suma una variabilidad analítica, es decir, el coeficiente de variación del equipo, que en su momento nosotros hablamos de que todo equipo automatizado tiene una variabilidad aleatoria. Se la tengo que sumar a mi variabilidad intraindividual para que de alguna manera tenga una variabilidad total, que es justamente el resultado final que yo voy a voy a brindar. El resultado final del paciente de todos nosotros es la suma de la variabilidad intraindividual más la suma del coeficiente variacional analítico que tienen los equipos automatizados.

Es por esta razón que ya sea los límites superiores e inferiores, no deben ser rígidos. Yo no puedo pararme y decir, "Vos de acá para la derecha estás enfermo. Vos del valor inferior para la izquierda estás enfermo." Y solamente los sanos entran en lo que es la la curva dentro de la curva, ¿no? ¿Por qué? Porque justamente tenemos elementos que hacen y contribuyen a que ese valor que yo mido esté el más o esté el menos. Esos esos eh elementos que contribuyen son la variabilidad intraindividual y la variabilidad analítica, que ahora les voy a mostrar un ejemplo.

Miren, acá nosotros podemos sacarnos sangre todos durante 10 días y medirnos un analito en cuestión, cualquiera, el que ustedes quieran. Y vamos a ver que todos los días no vamos a tener el mismo valor. Un día vamos a tener un valor de 1,5, otro día de 1,6, otro día 1,9, por allá aparece 1,6 de nuevo, después otro día 2. Vieron que tenemos una pequeña variabilidad intraindividual.

¿Qué sucede acá? Tenemos en lo que son las barras negras lo que vendría a ser el intervalo de referencia. Entonces, ustedes ven que ahí les dibujo seis pacientes donde, por ejemplo, este paciente cinco, por más que tenga una variabilidad intraindividual bastante importante, nunca va a caer afuera de lo que es el intervalo de referencia. Pero, por ejemplo, el paciente uno, el paciente tres y el paciente cuatro, vamos a hacer énfasis en el cuatro. Acá ustedes ven que tienen valores que caen, si se quiere, por afuera de lo que es el intervalo de referencia poblacional. Pero, ¿qué pasa? Este valor que cae por afuera del intervalo de referencia poblacional forma parte de lo que es su propia variación intraindividual. Ustedes ven que la media de todas las variaciones, de todos los resultados de este paciente cuatro es de 2,1. Este resultado eh puntual es de 2,5, pero este paciente no significa que está enfermo. Es por eso que una concentración fuera de este intervalo no significa enfermedad.

Ahora, si yo quiero ver la variabilidad que hay entre estos dos resultados, veo que hago cálculos y veo que es del 19%. Entonces, yo me pregunto, bueno, si bien hay una variabilidad intraindividual en este paciente, este cambio es significativo con respecto a la media de este paciente, ¿cómo sé si es significativo o no? Porque si es significativo este cambio, ya puedo presuponer que ya no forma parte de su propia variabilidad intraindividual.

Entonces, hay fórmulas que vamos a ir desglosando para de alguna manera calcular la variabilidad total. Y si esa y si esa variabilidad total supera un valor que se calcula. ¿Cómo calculo esta variabilidad total? Sumando o mejor dicho aplicando una fórmula que relacione la variabilidad intraindividual, esta misma que acabamos de hallar acá y una variabilidad analítica propia del equipo, inherente al equipo, que nosotros vimos cuando hablamos de control de calidad y se las traigo en esta siguiente diapo.

Ustedes ven acá, y esto lo vimos, insisto con esto en cuando vimos control de calidad, que nosotros armábamos lo que es la la gráfica donde vamos a ir colocando nuestros controles de calidad. Cuando armábamos esta gráfica, teníamos una variación aleatoria inherente al método y era donde íbamos graficando nuestros diferentes controles. Nosotros hacíamos diferentes cálculos para hallar el coeficiente de variación y dijimos que el coeficiente de variación se calculaba como la media, perdón, el desvío en este caso 0,1. 0,1 lo dividíamos por la media, en este caso 2,5. 2,5 acá por 100 y esto nos da un coeficiente de variación del 4%. Este es el coeficiente de variación analítico del equipo, pero le tengo o lo tengo que utilizar una fórmula que me relacione este coeficiente de variación analítico con el coeficiente de variación intraindividual para justamente tener la variación total y ver si esa variabilidad total es significativa o no.

A ver. Esto normalmente en los laboratorios este no se hace. El médico ve el resultado del paciente, ve la parte clínica, ve alguna otra paraclínica y junto con eso decide si este paciente está enfermo o está sano. Yo acá les estoy haciendo un ejercicio desde el punto de vista de laboratorio para ver si esos resultados son significativamente diferentes y tengo que preocuparme o no, teniendo en cuenta la variación analítica y la variación intraindividual.

Y reafirmo esto que les acabo de decir en las diapos anteriores. Por esta razón, los límites superiores e inferiores no son rígidos.

Entonces, ¿cuál es la fórmula que me relaciona estas dos este variables? Esto no es para que se lo aprendan, simplemente quiero que vean que la variabilidad total esta que yo voy a hallar ahora con esta fórmula, la debo comparar con otra fórmula que se denomina "valor de referencia del cambio". Es decir, eh me va a dar un valor esta otra fórmula y si estoy por encima de este valor de verdad que la diferencia es significativa y el paciente tiene más riesgo de estar enfermo que sano.

Entonces, vamos de a poco. Nosotros dijimos teníamos una variabilidad intraindividual del 19% y una coeficiente de variación analítico del 4% que fue lo que calculamos en las dos diapositivas anteriores. Si hago la fórmula, me da que el coeficiente de variación total es del 19,4%. Ahora, ¿me tengo que preocupar o no? Cuando utilizo esta otra fórmula que me dice el valor con el cual yo tengo que comparar, eh me da un valor con el cual yo tengo que comparar si estoy por encima o por debajo del valor hallado del intervalo de referencia del del lo que es este la variabilidad total. Me doy cuenta que aplicando esta fórmula, que también tiene en cuenta el coeficiente de variación analítico, también tiene en cuenta el coeficiente de variación intraindividual y le pone Z, que es un es un score estadístico, me doy cuenta de que aplicando con los mismos datos, el valor que me da es del 38,05. Es decir, en este caso, mi variabilidad total es del 19,4%, es mucho menor al valor requerido. Y yo acá puedo decir que la variabilidad total de verdad que no es para nada significativa porque estoy por debajo del del valor requerido para afirmar que la diferencia es importante, ¿a?

Entonces, insisto con esto, una concentración fuera de ese intervalo no significa enfermedad. Con esta este recuadro les reafirmo esto. Por esta razón los límites superiores e inferiores no son rígidos, está son simplemente un intervalo de referencia que es de referencia. E insisto con esto lo mismo, no son normales, son intervalos de referencia.

Acá les traigo una gráfica para que ustedes vean cómo eh intraindividualmente entre una determinación y otra puede variar este la concentración de estos analitos. Vemos, por ejemplo, que la hemoglobina glicosilada, el coeficiente de variación intra intraindividual, de verdad que no varía muchísimo. Y esto es muy importante porque de alguna manera al tener muy poca variabilidad intraindividual es un parámetro muy tenido en cuenta para el seguimiento crónico de los pacientes con diabetes. Después tenemos otros valores como por ejemplo las transaminasas que sí tienen una variación este intraindividual bastante importante. También tenemos la la troponina que también tiene una un coeficiente de variación intraindividual este y bastante importante del 14%.

Vamos e a hablar de lo mismo, pero en este en esta parte vamos a hacerle énfasis a a esta zona de de este recuadro donde hablamos que el término "normal" estadísticamente implica una distribución gaussiana. Es esto, una distribución normal, es donde de alguna manera si yo me paro en el centro tengo la misma cantidad de valores para un lado y la misma cantidad de valores para el otro. Hay analitos como por ejemplo los triglicéridos que no muestran este tipo de distribución, sino que ustedes ven que acá tienen como una cola más achatada y esta cola más achatada de este lado no la tengo de este lado. Es por eso que también no utilizamos "valores normales" porque ya estaríamos infiriendo de que todos los analitos tienen una distribución gaussiana y acá ustedes ya ven que no. Por eso es que este otro este otro motivo para decir no a decir "valores normales" y sí decir sí a "valores a intervalos de de referencia".

Tenemos que también hacer una diferencia entre lo que es "intervalo de referencia" con "límites de decisión clínica". Cuando nosotros hablamos de límites de decisión clínica son valores que se obtienen de diferentes estudios, de otros estudios diferentes a los que se obtienen los valores de referencia. Pero estos estudios poblacionales que se hacen me dicen a mí la probabilidad que el paciente tiene de desarrollar determinada enfermedad. Por ende, yo tengo que hacer una intervención.

Por ejemplo, el valor de referencia para la glicemia es de de 70 a 100 mg/dL, pero el límite de decisión clínica para decir si un paciente es diabético es mayor o igual a 126 mg/dL. Y este límite de decisión clínica hace que yo tenga una intervención médica, ya sea dando diferentes instrucciones, el médico no dando diferentes instrucciones en el tema del estilo de vida, ya sea en el ejercicio, ya sea en la dieta o ya e directamente farmacológico.

Por ejemplo, en el colesterol el valor de referencia es de menos de 200 mg/dL, pero yo puedo tener límites de decisión clínica donde, por ejemplo, no sé, digo que si tiene de 200 a 239 mg/dL, ya estoy en un límite alto y eh puedo la intervención que se puede hacer es dieta, ejercicio, comenzar con algún tipo este de de farmacología como son las estatinas, como es la atorvastatina. Es decir, una cosa es el valor de referencia y otra cosa es los límites de decisión clínica donde yo empiezo a tener intervenciones médicas. Muchas veces coinciden, como por ejemplo lo que es la troponina.

Ustedes ven que el valor de referencia es menor a 0,04 ng/mL según cada laboratorio, claramente, pero por encima de ese valor yo ya tengo una sospecha de que puede llegar a haber un infarto. Y por supuesto que esto ya tiene una intervención médica porque yo lo sigo evaluando, sigo haciendo electrocardiogramas, sigo eh valorándolo clínicamente. Muchas veces el límite superior es también el umbral clínico para el daño de miocardio, por ejemplo, en lo que es la troponina. Está. Hay veces que el valor de referencia, sobre todo el límite superior, coincide con los límites de decisión clínica, este, que que que a su vez van de la mano con las intervenciones médicas que se van a a llevar a cabo para poder estabilizar ese paciente para que vuelvan los valores a a los valores de referencia o los intervalos de referencia.

Entonces, el intervalo de referencia, ¿cómo se obtiene? En base a una población que se considera normal. Esta población debe pasar por diferentes selecciones, donde se estipulan criterios de inclusión y acá tendría que haberles puesto y de exclusión. Así que acá vamos a agregarle exclusión. Lo voy a hacer así ya nos queda clarada. Y de exclusión. Ahí está. Cambiamos de puntero de vuelta.

Entonces vamos a tener que definir qué es la población. Porque obviamente si yo digo que los valores de referencia se obtienen de una determinada población, tengo que definir qué es la población, qué es la población de referencia y qué es la muestra. Vamos a poner el ejemplo para nosotros de Uruguay. Aproximadamente 3 millones de personas son toda la población eh seleccionable, por decirlo de alguna manera. Acá en esta en estos 3 millones están sanos, enfermos, todas las edades, ¿no? Somos toda la población elegible.

La población de referencia hace referencia justamente a los individuos que son elegibles para realizar el estudio. ¿Qué individuos son los elegibles? Los que son sanos. Yo quiero determinada hacer el estudio con pacientes de entre 15 y 70 años que e tengan como criterios de inclusión, bueno, por supuesto que sean sanos, eh que la edad sea entre 15 y 70 años, que criterios de inclusión, no sé, lo que ustedes quieran. no sé, de 180 cm, sexo femenino, no sé lo que ustedes lo que ustedes quieran poner como criterio de inclusión. Los criterios de exclusión, por ejemplo, eh acá se los traigo, que no sean embarazadas e que no tengan consumo de sustancias tóxicas.

¿Por qué digo que no sean embarazadas? Porque en realidad las embarazadas son otra población de referencia distinto. Si yo estoy trabajando en un hospital donde solamente atiendo embarazadas, voy a tener que hacer valores de referencia para embarazadas. Y uno de los criterios de inclusión claramente va a ser persona embarazada. En este caso, este, imagínense que uno la embarazada es un criterio de de exclusión. Si estás embarazada, no puedes formar parte de este estudio. ¿Por qué? Porque estoy haciendo valores de referencia, por ejemplo, para pacientes no embarazados. Entonces, eh no no las tendría que incluir.

E una vez nosotros haber hecho acá, por ejemplo, vamos a imaginar que estamos midiendo la glucosa, entonces quiero que mi población de referencia sean hombres y mujeres entre 15 y 70 años. Todos los que les nombré acá estaban acá, no me di cuenta. Entre 15 y 70 años, que no estén embarazadas, que no tengan ningún tipo de enfermedad, que no tengan ningún tipo de tratamiento y que no consuman ninguna sustancia. Acá están los criterios de inclusión y de exclusión.

Ahora, una vez que yo reduzco mi población de 3 millones a 1 millón de personas, esta es la población de referencia. Ahora, obviamente yo no le voy a poder ir a sacar sangre al millón de personas. Entonces, lo que hago es tomar de esta población de referencia una muestra. ¿Cuántos individuos tengo que tomar para de alguna manera tener un valor representativo? Más o menos entre 120 y 300 individuos. Son los que debo elegir de lo que es la población de referencia. Está ojo al gol porque esto puede ser una pregunta verdadero o falso de examen. La muestra se toma de la población de referencia, es decir, de los individuos seleccionados previamente con criterios de inclusión y de exclusión.

Ahora, por supuesto que todos estos individuos que uno elige, que va a ir al azar a buscar entre 120 y 300, a todos se los debe eh tratar de la igual manera. Tengo que el tema analítica. Vamos a medir los niveles de glicemia y yo a todos les tengo que decir que vayan con un ayuno de 8 horas. Tengo que lo que es la misma técnica de extracción tiene que ser o por sistema abierto o por sistema cerrado. O sea, no no puedo hacer que e algunos pacientes se los trate de alguna manera y a otros pacientes se los trate de otra. A todos les tengo que decir que obviamente no lleguen corriendo ese día a la sala de extracción. Es decir, la preanalítica igual para todos. Y lo mismo que la analítica. No puedo medir la la glicemia por una técnica, a unos por una técnica de hexoquinasa y a otros por otra técnica de glucosa oxidasa, por ejemplo. Entonces, todos deben ser medidos con la misma técnica analítica. Esto es justamente para estandarizar este que los resultados de alguna manera todos hayan se hayan tratado de de la misma manera.

Ah, y a ver si nos quedó algo por definir. Bueno, y el intervalo de referencia, o sea, yo de acá de estas de estas eh de estos pacientes voy a obtener resultados que después los voy a graficar y voy a decir que el intervalo de referencia son aquellos valores que estén que incluyan el 95% de las poblaciones estudiadas. Ustedes ven, ustedes ven que mi población de referencia, o sea, de aquellos individuos que están aparentemente sanos, voy a incluir el 95%, es decir, que me van a quedar un 5% que fueron elegidos, que son sanos y que me van a quedar por afuera del valor de referencia. Y esto se los voy a mostrar ahora con una gráfica.

Miren lo que pasa acá. Yo grafico todos los valores. Hay un valor central, es decir, hay una mayoría de los pacientes que obtuvieron este valor central y hay otros que, bueno, se fueron desplazando. Pero, ¿qué sucede? Hay pacientes que estuvieron muy con un valor este por por esta zona y hay otros pacientes que estuvieron por este por esta otra zona, pero esto yo lo tengo de mi población de referencia, de la muestra que es justamente la muestra sacada de la población de referencia. Entonces ustedes ya ven que existe un 5% acá, 2,5 de este lado y 2,5 de este lado, porque yo utilizo el 95% para hacer el intervalo de referencia. Ustedes ven que hay un 5% de población sana que queda por fuera del intervalo de referencia. Esto nos permite afirmar una vez más que no se puede ser estricto con los valores de referencia. Por eso no se llama "intervalo de normalidad". Ustedes ven que yo, por ejemplo, puedo tener un valor mío acá tranquilamente y puedo ser sano. Ah, es decir, es esto, hay que tenerlo bastante en cuenta. Puedo formar parte de una población de referencia, ah, y tener un valor que esté por fuera del intervalo de referencia, porque para el intervalo de referencia, insisto, con esto se utiliza el 95%, entonces quedo en las colas. Si quedo en las colas, no significativamente no no porque no por quedar en las colas digo que estoy enfermo. Por eso un único resultado aislado no permite calificar al individuo como sano, enfermo. Es por eso, y esto ya no sirve para repasar algunas cuestiones, cuando yo quiero diagnosticar una dislipemia, ¿cuántas cuántas determinaciones tengo que sacar? Dos. Si yo quiero diagnosticar una diabetes mellitus, tengo que hacer, ¿cuántas determinaciones en ayuno? Dos. Por esto mismo.

Sí, cuanto más se aleje el intervalo eh de referencia, más probabilidades hay de que corresponda a un individuo enfermo. Por ejemplo, si mi resultado cae por acá, de verdad que ya estoy como muy lejos del de lo que es el centro, ¿no? Cuanto más lejos esté del de lo que es el intervalo de referencia, este, tengo más chances de estar con valores de patológico, no tengo más chances de de estar de ser catalogado como enfermo. Pero con con este gráfico me parece que queda super claro, hay un 5% de la población que es sana, queda aún por fuera de lo que es el intervalo de referencia.

El intervalo de referencia también se puede expresar como percentiles. Cuando nosotros hablamos de percentiles, hablamos de un valor, un valor que e deja por debajo del valor cierto porcentaje. Es decir, si yo digo que estoy en el percentil 50, por debajo mío está el 50% de la población. Si yo caigo en el percentil 75, acá les pongo un ejemplo, por ejemplo, si un niño está en el percentil 75 de la altura, significa que es más alto que el 75% de los niños que este que el 75% de los niños de de su referencia.

Entonces, eh cuando yo caigo, por ejemplo, en el percentil 97,5, por debajo mío está el 97 97% de la población, es decir, que mi valor es bastante alto. Si estoy en el percentil 2,5, significa que por debajo mío está el 2 el 2,5% de la población con esos valores, es decir, que mi resultado dentro de todo es bastante bajo.

Muchos valores de referencia se utilizan utilizando los percentiles. Por ejemplo, para el diagnóstico de infarto de miocardio uno dice que e las troponinas son significativas cuando superan el percentil 99 de la población de referencia. Es decir, cuando yo estoy por encima del percentil 99, significa que mi resultado de troponina es más alto que el del 99% de las personas de referencia. Está. Este percentil 99 va a tener un valor en el equipo automatizado que puede corresponder a 21 o a 100 dependiendo del equipo que se utilice.

Si yo me saco sangre y lo proceso por este equipo, llamémosle A, y tengo un valor de 25, está 21 corresponde al percentil 99. Si yo tengo 25, estoy por encima del percentil 99 de la población con el cual se hizo los valores de referencia que dieron 21. Si me saco sangre y lo proceso por este otro equipo donde el percentil 99 está en 100 y a mí me da 105, estoy por encima del percentil 99, donde dejo por debajo mío el 99% de la población, que su valor está menor a 100 pg/mL.

Entonces, van a ver que en muchos valores de referencia, no en muchos, yo les traigo el ejemplo de las troponinas, porque van a ver que se muchas veces en los libros leemos que e es significativo cuando el paciente en el en el en el IAM tiene un valor de troponina superior e al al percentil 99, ¿no? El percentil 99 es un valor que dependiendo del equipo va a ser 21 o va a ser 100.

Ah, me parece me parece interesante mostrarles esto que no solamente este tomamos como valores o intervalos de referencia rangos de 70 a 100, sino que también utilizamos percentiles.

Otra cosa que tenemos que tener en cuenta cuando se hacen los valores de referencia es ver la población que yo voy a estar con la población que yo voy a estar trabajando. No es lo mismo que yo esté en un hospital pediátrico a que esté en un hospital geriátrico, está porque la población que yo voy a asistir es totalmente distinta. Entonces, mis valores de referencia deben estar de alguna manera de la mano con la población que voy a asistir.

Eso dependiendo del hospital que trabaje. Muchas veces como hacer valores de referencia, intervalos de referencia lleva tiempo y es costoso. La gran mayoría de los laboratorios adopta valores de referencia de otros laboratorios. Es decir, si yo estoy trabajando, tengo un laboratorio en un hospital y a la y en esa misma ciudad hay otro hospital que tiene la misma población que yo, puedo adoptar los valores de de referencia de ese laboratorio y extrapolarlos en mi laboratorio porque la población que nosotros tratamos es la misma.

Ahora, si yo trabajo, como les decía, en un hospital pediátrico, no voy a extrapolar los valores de eh los pacientes adultos a mi hospital, porque justamente hay analitos que tienen comportamientos distintos, ya sea si es un recién nacido o es un adulto mayor. O se adoptan valores de referencia por otros laboratorios que tengamos la misma población que a la cual asistimos o muchas veces adoptamos los valores o intervalos de referencia del proveedor. que e el proveedor que nos da el reactivo, que también tiene como de alguna manera unos valores de intervalos de referencia ya medidos en la población. Esto nos facilita porque eh nos ahorra dinero porque y uno tendría que empezar a gastar determinaciones para hacer los propios valores de referencia y nos ahorra tiempo porque por supuesto que ver una población, ver una población de referencia, poner criterios de inclusión, poner criterios de exclusión, después sacar una muestra y después procesarlo, lleva tiempo. Entonces muchas veces tenemos estos atajos para este trabajar más rápido.

También es lógico, si yo estoy acá en Uruguay, no voy a tener como valor de referencia la no voy a tener como intervalo de referencia lo que utilizan para medir la hemoglobina en Bolivia, está porque obviamente al estar al al a un nivel superior del mar, eh por supuesto que el intervalo de referencia para la hemoglobina es distinto a lo que nosotros tenemos acá en Uruguay, pues simplemente por estar a un nivel distinto este en altura. Ah, no es lo mismo e la la el intervalo de referencia de la vitamina D en Brasil, donde está gran parte del año en con con sol, está no es lo mismo medir medir la vitamina D en Brasil que medirla en Uruguay, donde justamente la exposición solar quizás no es la misma que hay en Brasil.

Entonces uno debe adoptar los valores de referencia de acuerdo al lugar donde esté y de acuerdo a la población que exista, que esté asistiendo. Está por eso que ustedes van a leer en más de una vez que todos los laboratorios deben hacer sus propios valores de referencia. Por esto que les digo, va de la mano de la población que asista y del lugar geográfico donde esté.

Es por eso que tenemos valores de referencia para distintas poblaciones. Tenemos valores de referencia para los recién nacidos porque tienen ya conocido un valor, por ejemplo, de hemoglobina, hematocrito y bilirrubina, totalmente distintos a una población de adultos. Tenemos poblaciones que eh tenemos que tener valores de referencia para poblaciones de embarazadas porque sabemos que el volumen, la cantidad de volemia de las embarazadas es muy distinta a la de las personas no embarazadas. Entonces, un criterio de inclusión para justamente hacer valores de referencia de personas embarazadas tiene que estar embarazada. Eso es lógico.

Después, por ejemplo, también este tenemos diferentes tipos de poblaciones. Eh, hay muchas que no existen. No tenemos valores de referencia, por ejemplo, para la fosfatasa alcalina en adolescentes. Está esto estaría bueno, pero bueno, ya tendríamos que crear una población para específicamente eh adolescentes entre, no sé, 13 años y 19 años. Entonces, esto es también como que sería este bastante engorroso, pero bueno, sería una población distinta.

Ah, y vamos a ver también que cuando medimos hormonas, este, sobre todo para las mujeres, e dependiendo del día del periodo, vamos a ver distintos valores de referencia para estas hormonas en cuestiones que ustedes ven acá. Por supuesto, aspectos que se toman en cuenta y forman parte de los criterios de inclusión y exclusiones. Bueno, si sos fumador, si sos obeso, la raza, la edad, la demografía, todo esto se toma en cuenta para decir si entrás o no entrás en en la población aparentemente sana para este hacerlos el el intervalo de referencia.

¿Qué es lo que sucede? Estaría buenísimo que nosotros cuando hacemos una prueba diagnóstica sacamos sangre, estaría buenísimo tener un valor cuando sacamos sangre y ponemos en el equipo que tener un valor que nos permita decir, bueno, si este valor es menor a si el valor que obtengo si si este punto de corte que es el valor que obtengo es menor a cierto punto de corte menor a 0,04, digo que vos sos sano. Y ese si el valor que yo obtengo es mayor a mi punto de corte, que por ejemplo, insisto, sigo con el mismo ejemplo, es mayor a 0,04, digo que estás enfermo. Esto sería fantástico tener simplemente con una determinación poder catalogar al paciente como sano o como enfermo.

Esto, por ejemplo, pasa en las troponinas. Yo tengo un valor de corte que es 0,04 ng/mL. Por debajo, eh, entrás en el perfil en el entre entrás entre intervalos de referencia que a vos te catalogan como sano. Si estás por encima, tenés altas chances, por supuesto, de que te cataloguen como enfermo. Esto sería una situación ideal. Esto sería una situación ideal donde tengo una una prueba diagnóstica que me permite decir si sos sano o si estás enfermo.

¿Qué sucede? La situación habitual es que yo tengo que las dos gráficas se solapan, es decir, tengo pacientes sanos que tienen resultados de enfermos y tengo pacientes enfermos que tienen resultados de pacientes sanos. Entonces, acá empezamos a jugar con los falsos negativos y los falsos positivos.

Decimos que es un falso negativo cuando tenemos un paciente que se cataloga como sano cuando en realidad está enfermo. Ustedes ven acá que el paciente está enfermo, pero tiene valores de sano. Por ende, por el otro lado tenemos los falsos positivos. Un falso positivo es un paciente que se cataloga como enfermo cuando está sano. Ustedes ven que acá el paciente está sano, pero tiene valor de enfermo.

Y esto es un problema porque las pruebas diagnósticas no en no nos sirven como en este sentido acá arriba, porque acá si todas las las situaciones fueran como estas nos vendría bárbaro, pero bueno, la vida misma hace que la situación habitual sea esta. Y acá tenemos lo que yo les comentaba de los falsos negativos y los falsos positivos. Y y esto es un problema porque, bueno, uno puede tratar un paciente como enfermo, pero en realidad está sano. Ah, y otro y en el otro caso puede tratar a un paciente cuando que es sano cuando en realidad está enfermo.

Entonces, acá es donde entran otras pruebas para como son la clínica misma, la anamnesis misma, eh pruebas de laboratorio que pasa esto, pruebas imaginológicas, otras pruebas que e todas ellas, la sumatoria de todas ellas me ayudan a mí a decir, bueno, dada todas las pruebas tenemos paciente que este paciente concluimos que es sano o podemos decir todo lo contrario, dada todas las pruebas que les hicimos, laboratorio, imaginológica, eh genética, etcétera, etcétera. Puedo decir que el paciente es enfermo.

Muchas veces con una prueba me sirve. Muchas veces cuando me pasa esto, eh, tenemos que utilizar el médico, utiliza otro tipo de de pruebas para poder hacer esta esta diferencia entre sano y enfermo, porque esto tiene una consecuencia. Si estás enfermo te trato, si estás sano trato. Entonces en las pruebas diagnósticas que nosotros utilizamos tienen algo que se llaman sensibilidad y especificidad.

¿Qué sucede? Decimos que la prueba tiene una alta sensibilidad cuando es cuando es capaz de brindar un resultado, está por fuera del valor de referencia y de verdad están enferma, es decir, brindar un resultado patológico y la persona verdaderamente está enferma. La cuando yo digo la la sensibilidad es la capacidad de detectar a las personas verdaderamente enfermas, la nemotecnia es "me siento enfermo". La sensibilidad diagnóstica, que es entonces la capacidad de decir verdaderamente que tengo adelante una persona enferma, porque el valor que yo obtuve en la prueba hace que quede que está por afuera del intervalo de referencia y esa persona está enferma y vos vas a la persona y te das cuenta que verdaderamente está enferma.

Por otro lado, la especificidad es la capacidad que tiene la prueba de dar un resultado normal y las personas verdaderamente están sanas, ¿ya? Entonces, la nemotecnia es "me siento enfermo" para para poder definir qué es la sensibilidad.

Acá yo les traigo, por ejemplo, dos rayas. Cuando decimos que es dos rayas, la el 99% de las veces es positivo. Digo, ¿por qué digo esto? Porque tenemos las pruebas este de búsqueda de drogas de que dos rayas en vez de ser positivo es negativo. No importa, pero vamos a hacer de cuenta que dos rayas es positivo para todo el mundo, por lo menos para el 99%. Ustedes ven que acá este, por ejemplo, no sé, imagínense que esto fuera un test de HIV, está, donde yo tengo dos rayas, digo que es es positivo, entonces de alguna manera puedo catalogarlo como enfermo. Cuando yo tengo un un 100% de sensibilidad, digo que soy capaz de en el 100% de las veces catalogar a un paciente como enfermo siempre y cuando esto me dé dos rayas. Entonces, e, o sea, entraríamos acá. Acá igual sigo con el ejemplo de lo que es la la las troponinas. Esto puede ser, esto es cualitativo. Ah, y en en el punto de vista de las troponinas es cuantitativo.

Por otro lado, me puede pasar esto. Ah, agarro, hago la misma prueba, me da negativa y el paciente verdaderamente está sano. Está de ahí es donde viene esto. Simplemente para intentar e de alguna manera reafirmar estos conceptos. La sensibilidad, digo que verdaderamente está enferma por diferentes técnicas, por cualitativa o cuantitativa en el caso de la troponina. La especificidad, digo que verdaderamente están sanas, está una prueba negativa, eh, y el paciente clínicamente y dentro de otras pruebas también sigue estando sano. Por eso la especificidad se se, en definitiva, se define como los de catalogar a los pacientes que están verdaderamente sanos y tienen un valor dentro del intervalo de referencia.

Ahora, esto es cuando las poblaciones de verdad están así de separadas. La pregunta es, ¿qué pasa si yo tengo las curvas que se solapan? Ah, que ¿qué pasa si yo tengo un valor acá? ¿Qué pasa si yo tengo un valor acá? ¿Está enferma o está sana? Bueno, vamos a ver qué se hace en estos casos. Pero, ¿cuál es la consecuencia de de que las poblaciones estén solapadas? Hay más falsos negativos y hay más falsos positivos. Y esto tiene consecuencias.

Porque si yo tengo un falso negativo, está, el paciente no va a tener no va a recibir el tratamiento a tiempo, está, porque un falso negativo, se acuerda que hoy es es un falso negativo, es decir, negativamente falso. Eh, acá yo estoy un paciente enfermo lo estoy catalogando como sano, entonces si está sano, claro, no le voy a dar tratamiento y eso es un problema porque en realidad estaba enfermo. Por otro lado, el paciente falsamente catalogado como

Enfermo, el falso positivo. Y es un problema porque ustedes imagínense que mañana se hacen una prueba diagnóstica y le dicen que es son positivos, ¿no? Y esto qué les causa a ustedes? Les causa un estrés cuando verdaderamente están sanos, ¿no? Acá se van a comer un tratamiento que muchas veces es innecesario, aumentan los costos y aumentan los efectos adversos.

Entonces, que las curvas estén solapadas, que es la situación habitual, está de alguna manera eh genera tiene consecuencias negativas, ya sea en ambas partes, ya sea un falso negativo o un falso positivo. Esto no nos pasaba con la diapo anterior. Con esta diapo anterior no nos pasa porque tengo una prueba, está si las curvas están separadas de esta manera, tengo las pruebas que me de alguna manera me tengo como un punto de corte y te catalogo como sano y te catalogo como enfermo.

¿Qué sucede? ¿Qué hago yo cuando me pasa esto? Ah, que se solapan las curvas. Bueno, cuando las curvas se solapan, que es la situación habital habitual, uno lo que debe hacer es priorizar y esto se las pruebas se van a ir diseñando en función a lo que yo quiero detectar. Vamos a poner el ejemplo. Ustedes se acuerdan cuando vino la pandemia era muy importante detectar a todos los enfermos. ¿Por qué? porque tenían un tratamiento importante, entre ellos el aislamiento. Entonces, si yo quiero detectar a todos los enfermos, recuerden la nemotecnia, me siento enfermo, debo aumentar la sensibilidad. Está cuando uno aumenta la sensibilidad y es 100% sensible, por supuesto que capto a todos los enfermos, pero ¿a qué costo? Me aumentan muchos falsos positivos, es decir, me aumentan muchísimos pacientes que son catalogados como enfermo, pero cuando en realidad está sano. Y acá hay que ver, de verdad, yo quiero esto, meterme a gente a que esté aislada e por un bien común. Bueno, y acá es donde se juega el partido, las pruebas y, por supuesto, otro tipo de decisiones a otro nivel, ¿no? Pero acá donde uno empieza o quienes fabrican esto empiezan a jugar con la sensibilidad y especificidad de las pruebas, porque si soy 100% sensible y estoy como siendo poco poco específico de todos los que yo detecto, porque acá tengo todos los enfermos, por supuesto que agarrados, pero tengo un montón de sanos que también los estoy catalogando como enfermo. Entonces, yo tendría que hacerles a esta a esta población que detecté de enfermos más sanos, que puse como enfermos, debo realizarles otras pruebas más específicas para de alguna manera desempatar.

Por otro lado, si a mí me interesa, por ejemplo, detectar a todos los sanos, porque, bueno, acá les pongo, es una enfermedad rara o hay que hacer un tratamiento extremadamente carico, obviamente no se lo vamos a dar todo. Yo quiero detectar a todos los sanos, ¿está? Para justamente quedarme con los enfermos. Todos estos anos para que no pasen por ese tratamiento, por supuesto. Pero, ¿qué es lo que sucede cuando yo aumento la especificidad? Soy 100% específico, soy poco sensible. ¿Y a qué costo? Porque cuando yo hago este tipo de intervención, aumento los falsos negativos. Si aumento los falsos negativos, muchas veces catalogo a los pacientes como sano cuando en realidad está enfermo, está ustedes ven acá catalogo a los pacientes como sano, está cuando en realidad están enfermos. Todo por qué? Por querer captar a todos los sanos, que los catalogo, por supuesto. Ahora tengo enfermos acá que también los voy a poner como sanos. Ah, y eso es eh de verdad que es un un problema bastante bastante importante en esto. Y acá es donde se juega el partido. Ah, acá es donde e la gente que diseña estas cuestiones eh bueno, juega con la sensibilidad y especificidad y cuando esto no es suficiente es que se empiezan a combinar pruebas, pruebas clínicas o paraacínicas. Por ejemplo, para el infarto agudo de miocardio, a mí no solamente me alcanza con las troponinas, sino que yo veo la clínica, le pregunto el tipo de dolor, hacia dónde se irradia, si tiene palpitaciones, eh en fin, un montón de cosas y por supuesto que le da un electrocardiograma. Entonces, las este las tres pruebas combinadas aumentan la sensibilidad y especificidad del total. Para el diagnóstico de pancreatitis, además de utilizar la amilasa, yo le pregunto al paciente, ¿dónde ese dolor? Si es un dolor tipo en barra en lo que es el hemiabdomen superior, si tuvo muchos vómitos, en fin, le hago preguntas la clínica y también eh puedo ayudarme, por ejemplo, con una tomografía de abdomen, está la imagenología. entre estas tres pruebas me aumentan lo que es la sensibilidad y especificidad para, en definitiva, dar un diagnóstico certero para no tratar gente que no debería tratar y para este que me pase lo contrario, empezar a no tratar gente que debería haber tratado.

En el laboratorio también tenemos pegado en todo lo que son las oficinas valores críticos. son aquellos valores donde de alguna manera comprometen la vida del paciente y yo debo llamar a enfermería para que tengan algún tipo de de atención inmediata, alguna acción inmediata. Por supuesto que esto no es para aprender de memoria, sino es que para ponernos en la pista nosotros, que cuando veamos un valor de estos de alerta, hay que llamar, hay que avisar, porque esto atrás de estos valores tiene una conducta, tiene una conducta terapéutica para, bueno, tratar de corregir. Acá les traigo alguno, después ustedes si quieren lo leen, pero e nada, vean por ejemplo acá los triglicéridos que justo estaba arriba de ellos. Es un valor crítico cuando el paciente tiene mayor de 1000 triglicerios, 1000 mg decilitros, porque ustedes se acuerdan que los triglicerios podían ser gatillo en un bajo porcentaje, pero gatillo igual de lo que es la pancreatitis. Entonces, e hay que hay que llamar y avisar estos valores de alerta. Eh, también los laboratorios los hacen en función a lo que el valor que ponen acá lo establecen ellos o también lo pueden eh tomar de otras instituciones como nada para adquirir y colocarlos en en sus mostradores para que todo personal lo pueda ver y levantar el teléfono y avisar cuando vea algún tipo de valor de alerta. está. Esto es bastante importante para que todos hagamos lo mismo y que ah, bueno, este valor de triglicérido a mí no me parece de alerta, no llamo y capaz que debería haber llamado, es para también este de alguna manera e hacer que el paciente tenga la atención que corresponde en el tiempo que corresponde.

Pruebas, diferentes tipos de prueba tenemos en el laboratorio. Las cuantitativas son las que dan un valor numérico. Normalmente siempre se hacen a través de equipos automatizados, que son técnicas instrumentalesinas. Acá tiene que decir técnicas claramente, me equivoqué. Eh, donde nos da un valor e específico, ¿no? Nos dice 100 mg decilitro de glicemia, 101 mg decilitro de glicemia. son valores por técnicas instrumentales. Después tenemos las técnicas cualitativas que no me dan un valor, sino que me dicen e positivo, negativo o reactivo, no reactivo. Tenemos, por ejemplo, los tres inmunocromatográficos, ¿sá? donde hay de varios tipos para varios analitos y e también este tipo de técnicas de, por ejemplo, para para el diagnóstico de HIV lo podemos hacer por técnica inmunocromatográfica o por técnica eh utilizando un equipo automatizado donde se va a medir cierta señal que si pasa un umbral me dice si es reactivo o no es reactivo, está pero vean que el equipo automatizado es utilizado tanto para técnicas quanti, para dar un valor quanti o para dar un valor quali está reactivo. no reactivo. Las técnicas quali entonces juegan, si se quiere en estas dos canchas, en los inmunocromatográficos, dos rayas, una raya o en el en los equipos automatizados.

Y después tenemos aquellas pruebas semicuantitativas, como por ejemplo es la tira reactiva de orina, donde si yo veo en el parche, por ejemplo, este color, vieron que acá eh me da como un valor aproximado de proteinuria. Por supuesto que esto debe ser cuantificado acá, debe ser cuantificado en pruebas. eh automatizadas e para que me dé un valor e de alguna manera cuantitativo. Ustedes ven, por ejemplo, que entre este entre este color y este color tengo 200 de diferencia, ¿no? Entonces, claramente yo no puedo andar informando eh valores cuantitativos por e este tipo de técnicas que eh va a depender de mi ojo, porque capaz que yo le informo esto, pero si lo hubiese hecho el licenciado que estaba al lado mío, capaz que le informa esto. Entonces, claramente no es lo mismo tener 100 a tener 300, ¿está? Entonces, todo lo que es semicuantitativo va al al equipo automatizado para que me dé un valor específico, cuantitativo del valor que tiene ese paciente, en este caso de de proteinuria.

Y después existen, vieron que hablamos de intervalo de referencia, límites de decisión clínica, eh valores críticos y hay valores deseables. ¿Qué significa? Cuando el médico ve a un paciente y ese paciente tiene valores, no sé, patológicos, por ejemplo, de colesterol, de diabetes o de de, o sea, de de glicemia, intenta traerlo a valores deseables para su edad. Entonces, esto acá les traigo que de alguna manera nos pone en la pista cuando uno empieza a cruzar diferentes variables, nos pone en la pista el riesgo, el porcentaje de riesgo que yo tengo de sufrir una enfermedad cardiovascular en los próximos 10 años. Te lo voy a acercar acá. Ya. Entonces, yo voy a empezar a a cruzar variables para obtener un porcentaje. Y ese porcentaje es eh, por ejemplo, si caigo acá, tengo el 14% de ¿qué? de h en los próximos 10 años sufrir una enfermedad cardiovascular. Eh, o sea, entonces debo tener valores e adecuados y esto lo va a tener en cuenta el médico para bueno, instalar un tratamiento terapéutico. Entonces, vamos a imaginarnos, no sé, que tenemos 60 años, está eh somos varones y somos fumadores. Entonces, ¿qué pasa? Y tengo, ¿cuánto? Una un el primer cuadradito va hasta 150 mg de cilitro de colesterol. segundo hasta vamos a hacer sumo acá porque la verdad que no veo. Vamos a imaginarnos que estamos en el tenemos entre 200 y 250 de e de colesterol. Vamos a entrar más o menos en en la tercera en la tercera en el tercer cuadrante. Dijimos entonces eh teníamos 55 años, ya no me acuerdo, pero vamos de vuelta. 55 años. Eh, somos varones fumadores, tenemos una presión arterial sistólica de 160 y tenemos un colesterol, como dijimos, entre 200 y 250. Ustedes ven que acá hay un seis, está significa que yo tengo un 6% de probabilidad de que en los próximos 10 años vaya a tener una enfermedad cardiovascular, una enfermedad cardiovascular es o un infarto o una CB, eh o una arteriopatía obstructiva crónica. Son este enfermedades cardiovasculares. Así que bueno, nada, estos esto lo tiene en cuenta el médico, hace estos estos cruces. Entonces, claro, va a tener una intervención ese médico. ¿Para qué? para tener un valor deseable de colesterol, para tener un valor deseable de PA. Claramente no vamos a hacer, no va a cambiar la edad, pero sí puede instalar un tratamiento para que, no sé, terapéutico o social o psicológico, lo que ustedes quieran llamarle, para ver si podemos hacer que pase de que sea fumador a no fumador. todo esto para después volver a medir, volver a cruzar y capaz que si estoy acá, no sé, en los próximos 6 meses estoy, no sé, acá por ejemplo. Está. Entonces, estos son los los valores deseables que justamente el valor deseable en ese paciente que tiene esta característica va a ser de tanto. Estos son metas que se pone el propio médico, ¿no?, de de valores deseables. Si tiene entre 200 y 250, bueno, lo deseable es que tenga menos de 200. Eh, depresión arterial. Eh, tiene 160. Bueno, lo ideal es poder bajarlo bastantito, que diría yo, de hasta 140 o bueno, tenerlo entre 130 y 140. Está son este diferentes objetivos terapéuticos que se plantea quien quien atiende los pacientes. Quiero ver si no me olvido de nada. El colesterol, el punto de corte. Bueno, nada, por supuesto, dependiendo de la edad voy a ser el médico va a ser más e insistente o no insistente. Alguien que tiene 80 años eh quizás eh si bien debe ser insistente, capaz que los medios o o bueno, la vitalidad de ese paciente no permite eh hacer ciertas intervenciones que sí se puede hacer quizás en alguien de 40. Ah, pero bueno, nada, esto es un poquito para hablar de de valores deseables, así que bueno, creo que es la última. Sí, chicos, nada, quedo a las órdenes para lo que necesiten. Me mandan un mail, un mensaje, lo que ustedes quieran. Y bueno, nada, nos vemos en la próxima. Saludos para todos.