Cardiovascular diseases are the number one cause of death globally, but their optimal prevention remains a challenge. A high-risk approach can only have a limited effect at a population level, while population-based strategies can improve and extend the coverage of a high-risk approach. However, one main problem for promoting cardiovascular diseases prevention public policies is the difficulty to foresee population health benefits of a single policy. Computer simulation models can assist with this problem, due to their ability to estimate intervention effects over different periods, and by scaling up the evidence to a broader, more diverse population. Their applicability to countries with different social, political and economic contexts can assist in the design of public policies. There are several models that assess health and economics scenarios, but regardless which model is chosen, when adequately used, they can provide reasonable estimations of health policies' impact. There is a growing consensus amongst the public health communities about the powerful role of population-level policies. They are more effective, cost saving and more equitable when compared with individual-level interventions. Policy makers and the public health community need to make further progress in changing the focus of prevention, from individuals to populations.
Las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de muerte en el mundo, pero su prevención óptima sigue siendo un desafío. El enfoque prioritario a escala individual en pacientes de alto riesgo solo puede tener un efecto limitado a nivel colectivo, mientras que las estrategias de alcance poblacional pueden mejorar y ampliar la cobertura de estos enfoques de alto riesgo. Sin embargo, uno de los principales problemas para promover políticas públicas de prevención de enfermedades cardiovasculares es la dificultad para prever los beneficios que una política única puede tener en salud. Los modelos de simulación por computadora pueden ayudar con este problema, dada su capacidad para estimar los efectos de una intervención en diferentes períodos, ampliando la evidencia a una población más extensa y diversa. Adicionalmente, su aplicabilidad a países con diferentes contextos sociales, políticos y económicos puede asistir en el diseño de políticas públicas. Existen varios modelos que evalúan escenarios tanto de salud como de economía, pero independientemente de qué modelo se elija, usados adecuadamente pueden proporcionar estimaciones razonables del impacto de las políticas de salud. Existe un consenso creciente en el ámbito de la salud pública sobre el importante rol de las políticas poblacionales. Son más efectivas, económicas, y equitativas en comparación con las intervenciones a nivel individual. En la formulación de políticas públicas en general, y de salud pública en particular, se debe avanzar en cambiar el enfoque de la prevención desde las personas a las comunidades.
Keywords: computer simulation model; public health; public policies.