O novo algoritmo QR4 supera os modelos anteriores na previsão do risco de doenças cardiovasculares

O novo algoritmo QR4 supera os modelos anteriores na previsão do risco de doenças cardiovasculares

Num estudo recente publicado na Nature Medicine, os investigadores apresentaram um novo algoritmo para prever o risco cardiovascular.

fundo

As doenças cardiovasculares (DCV) continuam sendo a principal causa de morte em todo o mundo. As diretrizes internacionais recomendam a utilização de ferramentas de previsão de risco direcionadas às populações vulneráveis ​​nas intervenções.

As diretrizes europeias, dos Estados Unidos (EUA) e do Reino Unido (Reino Unido) recomendam avaliação sistemática do risco coronariano 2 (SCORE2), escore de DCV aterosclerótica (ASCVD) e QRISK3, respectivamente.

Em particular, estudos recentes apontaram para condições associadas a um elevado risco de doenças cardiovasculares, tais como: Os exemplos incluem cancro, síndrome de Down e dificuldades de aprendizagem que estas ferramentas não captam.

As ferramentas atuais subestimam o risco quando estas condições estão independentemente associadas a um maior risco de DCV. Portanto, as pessoas diagnosticadas com estas condições podem não ter a oportunidade de intervenções benéficas. Além disso, a superestimação pode fazer com que as pessoas recebam procedimentos desnecessários.

O estudo e resultados

No presente estudo, os pesquisadores desenvolveram e validaram uma nova ferramenta de predição de risco de DCV, QR4. Eles usaram dados dos bancos de dados Clinical Practice Research Datalink (CPRD) GOLD e QResearch. Coortes de derivação e validação foram criadas usando práticas de QResearch na Inglaterra.

Além disso, foi formada uma segunda coorte de validação utilizando práticas CPRD GOLD do País de Gales, Irlanda do Norte e Escócia. Foram incluídos indivíduos com idade entre 18 e 84 anos entre 2010 e 2021.

Foram excluídos indivíduos com doença cardiovascular pré-existente, aqueles sem dados de privação e aqueles que tomavam estatinas. Os participantes foram acompanhados até o diagnóstico de doença cardiovascular, óbito ou final do estudo.

O desfecho primário foi doença cardiovascular incidente, ou seja, h. um enfarte do miocárdio não fatal ou fatal, um acidente vascular cerebral isquémico transitório, um acidente vascular cerebral isquémico/hemorrágico ou doença cardíaca isquémica.

Os desfechos secundários incluíram mortes relacionadas à doença coronariana, infarto do miocárdio não fatal e acidente vascular cerebral não fatal ou fatal.

Os resultados terciários foram semelhantes aos resultados secundários, mas incluíram adicionalmente arritmias cardíacas, hipertensão e insuficiência cardíaca fatal. O desempenho de QR4, ASCVD e SCORE2 foi comparado usando três definições de resultados.

Fatores de risco estabelecidos de SCORE2, ASCVD e QRISK3, bem como novas variáveis ​​candidatas da literatura foram incluídos como variáveis ​​preditoras. Os modelos de Cox por causa específica estimaram o risco de DCV em 10 anos e consideraram a mortalidade não-DCV como um risco concorrente para homens e mulheres. Além disso, três modelos adicionais (A – C) foram desenvolvidos.

O Modelo A cobriu os parâmetros QRISK3 sem considerar riscos concorrentes e o Modelo B foi semelhante ao modelo principal, mas o acompanhamento terminou antes da pandemia da doença coronavírus 2019 (COVID-19). Em contrapartida, o tempo desde o diagnóstico de câncer foi incluído como variável preditora no Modelo C.

Uma análise da curva de decisão avaliou o benefício líquido do QR4 em comparação com o Modelo A e o QRISK3, tendo em conta os riscos concorrentes.

Resultados

As coortes de derivação e validação do QResearch incluíram mais de 9,97 e 3,24 milhões de indivíduos, respectivamente, enquanto a coorte de validação do CPRD incluiu 3,54 milhões de indivíduos.

As coortes eram geralmente semelhantes, exceto que as coortes do QResearch tinham dados mais abrangentes sobre índice de massa corporal (IMC), colesterol, tabagismo e etnia do que a coorte do CPRD. Houve 202.424 casos de doenças cardiovasculares na coorte de derivação.

Em 2020, as taxas de DCV foram mais baixas, 4,03 por 1.000 pessoas-ano, mas retornaram aos níveis anteriores à COVID-19 (4,31) em 2021. As taxas de mortalidade não-DCV aumentaram entre 2019 (3,45 por 1.000 pessoas-ano) e 2020 (3,84). e permaneceu elevado em 2021.

A equipe identificou sete novos preditores de DCV para mulheres e homens – câncer de pulmão, sangue, cérebro e boca, dificuldade de aprendizagem, síndrome de Down e doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC).

Além disso, havia dois preditores adicionais para as mulheres – depressão pós-parto e pré-eclâmpsia. O risco de DCV não foi associado com asma, hipotireoidismo, hipertireoidismo e síndrome do anticorpo antifosfolípide, entre outros, em ambos os sexos.

Nas mulheres, o risco de DCV não foi associado à endometriose.in vitroFertilização, aborto espontâneo, diabetes gestacional, descolamento prematuro da placenta e síndrome dos ovários policísticos.

As taxas de risco ajustadas para vários preditores, exceto o câncer de pulmão, foram maiores em mulheres de idade mais jovem. As taxas de risco ajustadas para câncer no sangue e no cérebro diminuíram com a idade nos homens. As estimativas dos três modelos adicionais foram semelhantes às do modelo principal.

A análise da curva de decisão sugeriu um benefício líquido ligeiramente maior para o QR4 do que para os Modelos A e QRISK3. QR4 também foi mais preciso que os escores de risco SCORE2 e ASCVD.

Conclusões

Os pesquisadores desenvolveram e validaram o QR4, um novo escore de risco de DCV que inclui nove novos preditores.

Pode prever o risco de DCV em 10 anos em homens e mulheres. Seu desempenho foi mais preciso do que outros escores de risco de DCV. Além disso, o QR4 leva em consideração riscos concorrentes (morte sem doença cardiovascular), reduzindo assim a superestimação dos riscos.

No geral, essas descobertas podem levar a melhorias significativas nos resultados de saúde.

Fontes: