Două instrumente de evaluare a riscului cardiovascular au trecut un test global important
O analiză masivă multinațională sugerează că două instrumente de evaluare a riscului cardiovascular pot ajuta medicii să identifice pacienții cu risc ridicat în diverse regiuni, însă calibrarea locală rămâne esențială pentru a face prevenția mai precisă.
Bolile cardiovasculare (BCV) continuă să provoace morbiditate și mortalitate pe scară largă la nivel global. Instrumentele de evaluare a riscului de BCV pot ajuta furnizorii de servicii de sănătate să identifice persoanele care ar putea beneficia cel mai mult de intervenții timpurii pentru reducerea colesterolului și a tensiunii arteriale. Aceste instrumente permit astfel un tratament mai prompt și îmbunătățesc alocarea resurselor, reducând astfel povara BCV asupra indivizilor și sistemelor de sănătate.
Algoritmii PREVENT, dezvoltați de Asociația Americană a Inimii (AHA), și SCORE2, din Europa, sunt printre cele mai utilizate modele de astăzi. Aceste instrumente au fost dezvoltate folosind seturi mari de date regionale, iar principalele linii directoare clinice recomandă acum utilizarea lor în îngrijirea de rutină. Totuși, ele au fost validate în principal în populațiile de origine, ceea ce lasă incertitudini cu privire la acuratețea lor în populații mai diverse.
În cadrul studiului actual, cercetătorii au evaluat performanța ecuațiilor de risc cardiovascular PREVENT și SCORE2 folosind date din 18 studii clinice randomizate și 44 de cohorte observaționale din cadrul Consorțiului de Prognoză CKD. Studiul a inclus peste 6,4 milioane de indivizi pentru PREVENT și 5,4 milioane pentru SCORE2. Niciunul dintre participanți nu avea un diagnostic anterior de BCV. Studiul a inclus persoane din Europa, America de Nord, Asia-Pacific și alte regiuni, cu studii clinice randomizate care au înscris participanți din aproape 50 de țări.
Echipa a evaluat discriminarea, urmată de calibrare. Discriminarea se referă la capacitatea modelelor de a distinge între persoanele care au dezvoltat BCV și cele care nu au dezvoltat. Apoi, au investigat dacă riscurile estimate au corespuns rezultatelor observate (calibrare). Cercetătorii au folosit statisticile C de la Harrell și analizele pantei de calibrare în cadrul fiecărui studiu, stratificând rezultatele pe regiuni. De asemenea, au estimat riscul pe termen scurt de BCV pe o perioadă de 1 până la 9 ani folosind factori de scalare derivați din algoritmii PREVENT.
Studiul a inclus cohorte din populația generală, cohorte specifice CKD, cohorte bazate pe dosare medicale electronice și studii clinice randomizate internaționale. Aceste studii clinice au evaluat terapii moderne cardiovasculare, renale și metabolice, inclusiv agonști ai receptorului GLP-1, inhibitori ai cotransportorului de sodiu-glucoză de tip 2, blocanți ai sistemului renină-angiotensină și antagoniști ai receptorilor mineralocorticoizi non-steroizi.
Echipa a investigat dacă includerea markerilor metabolici și renali, cum ar fi hemoglobina glicozilată (HbA1c) și albuminuria, ar putea îmbunătăți acuratețea predicției. Ca parte a analizelor de sensibilitate, au comparat ecuația ASCVD a PREVENT cu ecuațiile de cohortă utilizate frecvent (PCE).
Pe parcursul a aproximativ cinci ani, cercetătorii au monitorizat participanții, documentând 293.737 de evenimente BCV observate folosind definiția PREVENT și 258.086 folosind SCORE2, în rândul a mai mult de șase milioane de participanți din întreaga lume. Evenimentele înregistrate de PREVENT au inclus ASCVD fatale și non-fatale, precum și insuficiența cardiacă, în timp ce SCORE2 s-a concentrat pe infarctul miocardic, accidentul vascular cerebral și moartea cardiovasculară. În ciuda acestor diferențe, ambele ecuații au demonstrat o performanță similară și fiabilă în rândul cohortelor observaționale și studiilor clinice internaționale.
Ecuațiile PREVENT au arătat o discriminare moderată spre puternică, cu un C-statistic median de 0,702 pentru predicția BCV. SCORE2 a obținut un C-statistic comparabil de 0,683. PREVENT a avut, de asemenea, o performanță bună în predicția ASCVD (0,695) și a demonstrat o discriminare deosebit de puternică pentru evenimentele de insuficiență cardiacă (0,78). Modelele au arătat rezultate în general consistente în diferite regiuni și studii clinice internaționale. Totuși, discriminarea a scăzut în populațiile cu risc ridicat, probabil din cauza diferențelor în profilurile de risc ale pacienților și heterogenitatea cazurilor, mai degrabă decât din limitările modelelor în sine.
Ambele instrumente au supraestimat modest riscul general de BCV, în special SCORE2. Semnalele de supraestimare au apărut în populațiile asiatice și alte populații subreprezentate, deși datele limitate au restricționat concluziile. Cu toate acestea, calibrarea a rămas robustă în studiile clinice internaționale cu rezultate de BCV validate riguros. Adăugarea albuminuriei a îmbunătățit performanța predictivă a PREVENT, în special în populațiile cu risc ridicat care au diabet sau CKD, în timp ce HbA1c a produs îmbunătățiri mai mici. Comparativ cu estimările mai vechi PCE utilizate în Statele Unite, PREVENT a demonstrat, de asemenea, o calibrare constant mai bună.
Aceste descoperiri întăresc dovezile pentru utilizarea PREVENT și SCORE2 în stratificarea fiabilă a indivizilor cu risc ridicat de BCV în cadrul unor contexte geografice și clinice diverse, subliniind, totodată, necesitatea unei calibări locale și a unei validări suplimentare în populațiile subreprezentate. Aceste instrumente ar putea fi deosebit de valoroase în îngrijirea primară, unde deciziile preventive pot schimba viețile în cel mai mare mod. Rezultatele sugerează, de asemenea, că PREVENT ar putea depăși instrumentele de predicție a riscurilor mai vechi din SUA datorită unei calibări mai bune și unei incorporări mai ample a factorilor de risc cardiovasculari, renali și metabolici. Evaluarea biomarkerilor suplimentari, cum ar fi albuminuria, ar putea ajuta medicii să identifice mai precis persoanele cu risc mai mare de BCV, în special pe cele cu diabet sau CKD.
Aceste instrumente trebuie continuu rafinate pentru a îmbunătăți adaptările regionale, în special pentru populațiile din Asia, Africa și Orientul Mijlociu. Eforturile viitoare ar trebui să se concentreze pe calibrarea specifică populației, validarea suplimentară în regiunile subreprezentate și stabilirea unor praguri de tratament mai clare pentru noile tratamente cardiometabolice emergente. Integrarea biomarkerilor disponibili ar putea îmbunătăți precizia și accesibilitatea predicției riscului de BCV la nivel mondial.
