Frauengesundheit

Neue Modelle verbessern die Risikovorhersage für Herzerkrankungen, insbesondere für Frauen

Neue Herzerkrankungsmodelle: Revolutionäre Erkenntnisse für die Gesundheit von Frauen


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Wenn es um Herzangelegenheiten geht, werden Herz-Kreislauf-Erkrankungen bei Frauen im Vergleich zu Männern unterdiagnostiziert. Ein beliebtes Bewertungssystem zur Schätzung der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person innerhalb der nächsten 10 Jahre eine Herz-Kreislauf-Erkrankung entwickelt, ist der Framingham Risk Score. Sie basiert auf Faktoren wie Alter, Geschlecht, Cholesterinspiegel und Blutdruck.

Forscher in den USA und den Niederlanden haben nun anhand eines großen Datensatzes genauere kardiovaskuläre Risikomodelle als den Framingham Risk Score erstellt. Sie quantifizierten auch die Unterdiagnose von Frauen im Vergleich zu Männern. Die Ergebnisse wurden veröffentlicht in Grenzen in der Physiologie.

Wir haben festgestellt, dass geschlechtsneutrale Kriterien bei der Diagnose von Frauen nicht ausreichend sind. Würden geschlechtsspezifische Kriterien herangezogen, wäre diese Unterdiagnose weniger schwerwiegend. Wir haben außerdem herausgefunden, dass die beste Untersuchung zur besseren Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowohl bei Männern als auch bei Frauen das Elektrokardiogramm (EKG) ist.“

Skyler St. Pierre, Forscher, Living Matter Lab, Stanford University

Unterdiagnose aufgrund von Herzunterschieden

Anatomisch gesehen sind weibliche und männliche Herzen unterschiedlich. Beispielsweise sind weibliche Herzen kleiner und haben dünnere Wände. Allerdings sind die diagnostischen Kriterien für bestimmte Herzkrankheiten für Frauen und Männer dieselben, was bedeutet, dass das Herz von Frauen überproportional stärker wachsen muss als das von Männern, bevor die gleichen Risikokriterien erfüllt sind.

Als die Forscher die Unterdiagnose von Frauen im Vergleich zu Männern quantifizierten, stellten sie fest, dass die Verwendung geschlechtsneutraler Kriterien zu einer schwerwiegenden Unterdiagnose von weiblichen Patienten führt. „Bei Frauen wird ein atrioventrikulärer Block (AV) ersten Grades, eine Störung, die den Herzschlag beeinträchtigt, und eine dilatative Kardiomyopathie, eine Herzmuskelerkrankung, doppelt und 1,4-mal häufiger unterdiagnostiziert als bei Männern“, sagte St. Pierre. Auch bei anderen Herzerkrankungen wurde bei Frauen eine Unterdiagnose festgestellt.

Alt vs. neu

Um genauere Vorhersagen für beide Geschlechter zu erzielen, nutzten die Wissenschaftler vier zusätzliche Messwerte, die im Framingham Risk Score nicht berücksichtigt werden: kardiale Magnetresonanztomographie, Pulswellenanalyse, EKGs und Karotisultraschall. Sie verwendeten Daten von mehr als 20.000 Personen in der UK Biobank – einer biomedizinischen Datenbank mit Informationen von etwa einer halben Million britischer Personen im Alter von 40 Jahren und älter – die sich diesen Tests unterzogen hatten.

„Während herkömmliche klinische Modelle einfach zu verwenden sind, können wir jetzt maschinelles Lernen nutzen, um Tausende anderer möglicher Faktoren zu durchforsten, um neue, aussagekräftige Funktionen zu finden, die die Früherkennung von Krankheiten erheblich verbessern könnten“, erklärte St. Pierre. Noch vor zehn Jahren standen diese Methoden noch nicht zur Verfügung, weshalb Bewertungsskalen wie der Framingham Risk Score seit einem halben Jahrhundert verwendet werden.

Mithilfe maschinellen Lernens stellten die Forscher fest, dass EKGs von den getesteten Messwerten die Erkennung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen sowohl bei Männern als auch bei Frauen am effektivsten verbesserten. Dies bedeute jedoch nicht, dass traditionelle Risikofaktoren keine wichtigen Instrumente zur Risikobewertung seien, sagten die Forscher. „Wir schlagen vor, dass Ärzte die Patienten zunächst mithilfe einer einfachen Umfrage anhand herkömmlicher Risikofaktoren untersuchen und dann bei Patienten mit höherem Risiko ein zweites Screening mithilfe von EKGs durchführen.“

Wegbereiter für individuelle Medizin

Die vorliegende Studie stellt einen ersten Schritt dar, Risikofaktoren für Herzerkrankungen neu zu überdenken. Der Einsatz neuer Technologien ist ein vielversprechender Weg zur Verbesserung der Risikovorhersage. Die Studie weist jedoch einige Einschränkungen auf, die in Zukunft behoben werden sollten, sagten die Forscher.

Eine solche Einschränkung ist die Tatsache, dass das Geschlecht in der britischen Biobank als binäre Variable behandelt wird. Sex ist jedoch von Natur aus komplex und hängt mit Hormonen, Chromosomen und körperlichen Merkmalen zusammen, die alle irgendwo in einem Spektrum zwischen „typisch“ männlich und „typisch“ weiblich liegen können.

Darüber hinaus handelte es sich bei der Studienpopulation um Personen mittleren und älteren Alters mit Wohnsitz im Vereinigten Königreich, sodass die Ergebnisse möglicherweise nicht auf Personen anderer Herkunft und Alters übertragbar sind. „Während die geschlechtsspezifische Medizin ein Schritt in die richtige Richtung ist, würde eine patientenspezifische Medizin für alle die besten Ergebnisse liefern“, schlussfolgerte St. Pierre.


Quellen:

Journal reference:

St. Pierre, S. R., et al. (2024) Sex-specific cardiovascular risk factors in the UK Biobank. Frontiers in Physiologydoi.org/10.3389/fphys.2024.1339866.


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