Los síndromes coronarios agudos se presentan en un amplio espectro clínico, variando de angina inestable a infarto agudo del miocardio con elevación del ST. Es esta heterogeneidad en el diagnóstico, tratamiento y pronóstico en los diferentes estratos del espectro de los síndromes coronarios agudos, lo que ha motivado el desarrollo de puntajes diseñados para discriminar pacientes en alto riesgo de eventos adversos comparativamente con aquellos de bajo riesgo. La evaluación de riesgo es crucial en la toma de decisiones ya que los beneficios de tratamientos más agresivos y costosos, son mayores en pacientes con el más alto riesgo de eventos clínicos adversos . Como se describe en el estudio de Ocampo y colaboradores, los dos puntajes de riesgo más comúnmente usados son el Global Registry in Acute Coronary Events (GRACE) y el Thrombolysis in Myocardial Infarction (TIMI) (5). Ambos han sido derivados de estudios significativos en síndromes coronarios agudos y han tenido una amplia evaluación prospectiva; sin embargo, a diferencia del TIMI, el registro GRACE abarca el espectro completo de los síndromes coronarios agudos y se basa en una población no seleccionada más contemporánea. El puntaje TIMI se obtuvo a partir de las bases de datos de los estudios TIMI 11B - ESSENCE y se sabe que en los experimentos clínicos, los pacientes con complicaciones y comorbilidad tienden a ser excluidos, lo que limita su aplicabilidad. Un reciente metanálisis sugiere que el modelo de mortalidad GRACE es superior a TIMI . Al respecto, varias razones pueden explicar las diferencias en las capacidades discriminatorias de las escalas TIMI y GRACE; pese a que la edad avanzada, la desviación del segmento ST y los biomarcadores son componentes comunes a las dos escalas de riesgo, la escala GRACE también incorpora variables hemodinámicas y disfunción renal. Estas características clínicas, que han demostrado ser potentes pronosticadores independientes , inicialmente no se evaluaron como variables candidatas cuando se desarrolló el puntaje TIMI. Diseñar un modelo de riesgo es un proceso difícil que toma tiempo y usualmente requiere miles de pacientes. Su desarrollo implica varios pasos clave, incluida la selección de un punto final a predecir, las posibles variables relacionadas a ese desenlace y posteriormente, las pruebas de las variables individualmente para crear el modelo multivariado final y su evaluación estadística.