Bewertung von Risikofaktoren für koronare Herzkrankheit
Erforschen von Schlüsselfaktoren, die das Risiko für koronare Herzkrankheit in verschiedenen Bevölkerungsgruppen beeinflussen.
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Inhaltsverzeichnis
- Risikofaktoren für KHK
- Risikobewertung
- Verständnis von Genetik und KHK
- Geografische Unterschiede in der Prävalenz von KHK
- Ziel der Studie
- Teilnehmer der Studie
- Datensammlung und KHK-Ereignisse
- Geografische Regionen und KHK-Raten
- Risikofaktoren bewerten
- Die Bedeutung genetischer Risikoscores
- Potenzielle Verbesserungen in der Risikobewertung
- Herausforderungen beim Verständnis des KHK-Risikos
- Das Mundlak-Modell
- Ergebnisse und Erkenntnisse
- Fazit
- Originalquelle
Die Koronare Herzkrankheit (KHK) ist ein Herzproblem, das viele Menschen weltweit betrifft. Es passiert, wenn der Blutfluss zum Herzen nicht genug ist, was ernsthafte Gesundheitsprobleme verursachen kann. KHK gehört zu den häufigsten Ursachen für Krankheiten und Todesfälle in vielen Ländern. Es gibt mehrere Faktoren, die zu diesem Zustand führen können, einschliesslich Lebensstilentscheidungen wie Rauchen, schlechte Ernährung, Bewegungsmangel, Übergewicht, Bluthochdruck und Diabetes. Ausserdem spielt die familiäre Vorgeschichte eine wichtige Rolle beim Risiko, an KHK zu erkranken.
Risikofaktoren für KHK
Lebensstilentscheidungen
Die Gewohnheiten der Menschen können die Chancen, an KHK zu erkranken, entscheidend beeinflussen. Rauchen ist ein grosser Risikofaktor, der die Blutgefässe schädigt und den Sauerstoffgehalt im Blut reduziert. Ungesunde Ernährung mit viel Fett und Zucker kann zu Gewichtszunahme und hohen Cholesterinwerten führen. Zu viel Alkohol trinken ist auch schädlich und kann zu Gewichtsproblemen und Bluthochdruck beitragen.
Körperliche Aktivität ist wichtig, um ein gesundes Herz zu erhalten. Zu wenig Bewegung erhöht das Risiko von Fettleibigkeit und verwandten Gesundheitsproblemen. Stresslevel zu managen und psychisches Wohlbefinden sicherzustellen ist ebenfalls wichtig, da Stress zu schlechten Lebensstilentscheidungen führen kann.
Medizinische Bedingungen
Einige medizinische Bedingungen können das Risiko für KHK erhöhen. Bluthochdruck belastet das Herz und die Blutgefässe zusätzlich. Hoher Cholesterinspiegel kann zur Ansammlung von Fettablagerungen in den Arterien führen, was sie verengt und es schwieriger macht, dass das Blut fliesst. Diabetes ist ein weiterer bedeutender Risikofaktor, da es im Laufe der Zeit die Blutgefässe schädigen kann.
Familiäre Geschichte
Die familiäre Vorgeschichte ist ein entscheidender Faktor, wenn es darum geht, das Risiko für KHK einzuschätzen. Wenn enge Familienmitglieder, insbesondere Eltern oder Geschwister, Herzkrankheiten hatten, kann dies die Chancen eines Individuums erhöhen, ebenfalls an KHK zu erkranken.
Risikobewertung
Um das zukünftige Risiko, an KHK zu erkranken, zu bewerten, wurden mehrere Bewertungssysteme entwickelt. Dazu gehören Werkzeuge wie der Framingham Risk Score, QRISK3 und gepoolte Kohorten-Gleichungen. Diese Scores berücksichtigen verschiedene Risikofaktoren wie Alter, Cholesterinwerte, Blutdruck und Raucherstatus, um die Wahrscheinlichkeit einer Herzkrankheit in den nächsten zehn Jahren abzuschätzen.
Gesundheitsdienstleister nutzen diese Scores oft, um Behandlungsentscheidungen zu treffen. Wenn der Risikoscore einer Person eine hohe Wahrscheinlichkeit für die Entwicklung einer Herzkrankheit anzeigt, können Ärzte Lebensstiländerungen oder Medikamente wie Statine vorschlagen, um dieses Risiko zu senken.
Verständnis von Genetik und KHK
Neueste Fortschritte in der Technologie haben zu einem besseren Verständnis der genetischen Seite von KHK geführt. Forscher untersuchen, wie Gene die Wahrscheinlichkeit eines Menschen, an diesem Zustand zu erkranken, beeinflussen können. Verschiedene genetische Tests können jetzt gängige genetische Variationen identifizieren, die mit einem erhöhten Risiko für KHK verbunden sind.
Diese Tests können Einblicke geben, wie die einzigartige genetische Veranlagung eines Individuums seine Herzgesundheit beeinflussen könnte. Polygenetische Risikoscores kombinieren die Effekte mehrerer genetischer Faktoren, um ein klareres Bild der genetischen Anfälligkeit für KHK einer Person zu zeichnen.
Geografische Unterschiede in der Prävalenz von KHK
In verschiedenen Regionen können die Raten der KHK erheblich variieren. Zum Beispiel wurde beobachtet, dass Schottland im Vergleich zu anderen Teilen des Vereinigten Königreichs, wie England, eine höhere KHK-Rate hat. Verschiedene Faktoren tragen zu diesen Unterschieden bei, einschliesslich Lebensstil, Zugang zur Gesundheitsversorgung und sozioökonomischem Status.
Umweltfaktoren spielen ebenfalls eine Rolle; Gebiete mit höheren Verschmutzungsgraden könnten mehr Fälle von Herzkrankheiten haben. Auch genetische Unterschiede zwischen den Populationen können zu unterschiedlichen Anfälligkeiten für KHK führen.
Ziel der Studie
Diese Forschung zielt darauf ab, das Risiko von KHK in verschiedenen Regionen zu vergleichen und zu analysieren, indem sowohl genetische als auch nicht-genetische Faktoren betrachtet werden. Zu verstehen, wie diese Faktoren interagieren, kann ein klareres Bild davon geben, wie das Risiko von KHK in grösserem Massstab angegangen werden kann.
Durch die Nutzung einer grossen Datenmenge aus dem UK Biobank untersucht die Forschung die Effektivität der Kombination genetischer Informationen mit traditionellen Gesundheitsinformationen, um das Risiko von KHK sowohl auf individueller als auch auf regionaler Ebene vorherzusagen.
Teilnehmer der Studie
Die Daten für diese Forschung stammen aus einer grossen Gruppe von Teilnehmern der UK Biobank, die umfangreiche Gesundheitsinformationen von Personen aus ganz Grossbritannien gesammelt hat. Die Teilnehmer wurden zu ihrer medizinischen Vorgeschichte und ihrem Lebensstil befragt, und es wurden Gesundheitsmessungen vorgenommen. Diese Daten sind von unschätzbarem Wert für die Untersuchung der Risikofaktoren, die mit KHK verbunden sind.
Die Studie umfasst eine vielfältige Teilnehmergruppe aus verschiedenen Regionen, was eine umfassende Analyse darüber ermöglicht, wie der geografische Standort das KHK-Risiko beeinflusst.
Datensammlung und KHK-Ereignisse
Um KHK zu untersuchen, ist es wichtig, Ereignisse wie Herzinfarkte oder andere Herz-Kreislauf-Probleme zu identifizieren. Die UK Biobank sammelt diese Informationen durch Selbstberichte der Teilnehmer und Krankenhausakten.
Ereignisse, die vor dem Beitritt zur UK Biobank auftreten, gelten als „bestehende“ KHK-Ereignisse, während Ereignisse, die nach der Anmeldung auftreten, als „neu auftretende“ KHK-Ereignisse klassifiziert werden. Durch die Unterscheidung zwischen diesen beiden Arten können Forscher die Inzidenzraten von KHK in verschiedenen Populationen genauer bewerten.
Geografische Regionen und KHK-Raten
Die UK Biobank umfasst mehrere Bewertungszentren in verschiedenen Regionen. Durch die Untersuchung der von diesen Zentren gesammelten Daten können Forscher verstehen, wie die Prävalenz von KHK geografisch variiert.
Zum Beispiel berichten Gebiete wie Cardiff und Bristol von einer niedrigeren KHK-Prävalenz, während Orte wie Wrexham und Glasgow höhere Raten aufweisen. Das Verständnis dieser Unterschiede hilft, diejenigen Regionen zu identifizieren, die möglicherweise mehr Ressourcen für Gesundheitsversorgung und Präventionsmassnahmen benötigen.
Risikofaktoren bewerten
Um Einblicke in das KHK-Risiko zu gewinnen, analysieren Forscher verschiedene Risikofaktoren, einschliesslich derjenigen, die in den gepoolten Kohortengleichungen verwendet werden. Diese Faktoren umfassen Lebensstil, medizinische Vorgeschichte und genetische Profile.
Das Ziel ist es herauszufinden, wie gut diese kombinierten Faktoren das KHK-Risiko vorhersagen können. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl genetische Veranlagung als auch Lebensstilentscheidungen berücksichtigt werden müssen, um eine genaue Vorhersage des Risikos für Herzkrankheiten zu erhalten.
Die Bedeutung genetischer Risikoscores
Genetische Risikoscores bieten eine Möglichkeit, genetische Informationen in das Risiko eines Individuums, an KHK zu erkranken, zu übersetzen. Durch die Bewertung mehrerer genetischer Marker können Forscher einen Score erstellen, der das genetische Risiko einer Person widerspiegelt.
Diese genetischen Scores haben sich als vielversprechend bei der Vorhersage von KHK erwiesen und können bestehende Risikobewertungstools verbessern. Die Integration genetischer Daten kann zu einem genaueren Verständnis führen, wer ein höheres Risiko für KHK hat.
Potenzielle Verbesserungen in der Risikobewertung
Die Kombination genetischer und traditioneller Risikofaktoren verbessert nicht nur die individuellen Risikobewertungen, sondern hilft auch, Trends auf der Bevölkerungsebene zu verstehen. Zu wissen, wie verschiedene Gruppen von KHK betroffen sind, kann zu gezielten öffentlichen Gesundheitsinitiativen führen.
Wenn bestimmte Regionen ein höheres genetisches Risiko in Kombination mit ungesunden Lebensgewohnheiten aufweisen, könnten gezielte Gesundheitskampagnen entwickelt werden, um diese spezifischen Probleme anzugehen.
Herausforderungen beim Verständnis des KHK-Risikos
Trotz der Fortschritte im Verständnis von KHK bleiben mehrere Herausforderungen bestehen. Teilnahmeverzerrungen können die Ergebnisse in Studien wie der UK Biobank beeinflussen, wo bestimmte Populationen möglicherweise überrepräsentiert sind. Das kann es erschweren, die Ergebnisse auf die breitere Bevölkerung zu verallgemeinern.
Darüber hinaus kann die Interaktion zwischen genetischen und nicht-genetischen Faktoren komplex sein. Während Forscher Fortschritte beim Verständnis dieser Interaktionen machen, gibt es noch viel zu lernen.
Das Mundlak-Modell
Ein Weg, um die Vorhersagen für das KHK-Risiko zu verbessern, ist das Mundlak-Modell. Dieses Modell berücksichtigt individuelle Daten zusammen mit Gruppenmittelwerten und hilft, Verzerrungen zu berücksichtigen, die aus Analysen auf Gruppenebene entstehen können.
Das Mundlak-Modell zeigt vielversprechende Ansätze zur genaueren Vorhersage von KHK-Raten, indem gruppenspezifische Merkmale einbezogen werden. Solche Modelle haben das Potenzial, Risikobewertungen weiter zu verfeinern und sie nützlicher für die öffentliche Gesundheitsplanung zu machen.
Ergebnisse und Erkenntnisse
Studien, die das Mundlak-Modell nutzen, haben verbesserte Vorhersagen sowohl für individuelle als auch für Gruppenrisikobewertungen gezeigt. Durch das Verständnis, wie verschiedene Faktoren zu KHK beitragen, können Gesundheitsdienstleister gezielte Interventionen besser anvisieren.
In Regionen mit höheren KHK-Raten können gezielte Gesundheitsbildungs- und Screening-Programme helfen, diese Probleme anzugehen. Ausserdem kann das Teilen von Wissen über gesunde Lebensstilentscheidungen Einzelpersonen dazu befähigen, bessere Gesundheitsentscheidungen zu treffen.
Fazit
Die koronare Herzkrankheit ist ein bedeutendes Gesundheitsproblem, das viele Menschen betrifft. Das Verständnis der verschiedenen Risikofaktoren – sowohl genetische als auch nicht-genetische – ist entscheidend für Prävention und Behandlung.
Während die Forschung weiter fortschreitet, bietet die Integration genetischer Risikoscores mit traditionellen Bewertungswerkzeugen vielversprechende Möglichkeiten zur Verbesserung der KHK-Vorhersagen. Ein verbessertes Verständnis der regionalen Unterschiede und die Anwendung von Modellen wie Mundlak können helfen, gefährdete Bevölkerungsgruppen zu identifizieren und effektive Gesundheitsinterventionen zu entwickeln.
Durch die Berücksichtigung sowohl individueller als auch gruppenspezifischer Risiken können Gesundheitssysteme daran arbeiten, die Last der KHK zu verringern, was letztendlich zu gesünderen Gemeinschaften führt. Fortschritte in diesem Bereich werden nicht nur die individuellen Gesundheitsresultate verbessern, sondern auch die öffentliche Gesundheit insgesamt stärken.
Titel: How group structure impacts the numbers at risk for coronary artery disease: polygenic risk scores and non-genetic risk factors in the UK Biobank cohort
Zusammenfassung: The UK Biobank is a large cohort study that recruited over 500,000 British participants aged 40-69 in 2006-2010 at 22 assessment centres from across the UK. Self-reported health outcomes and hospital admission data are two types of records that include participants disease status. Coronary artery disease (CAD) is the most common cause of death in the UK Biobank cohort. After distinguishing between prevalence and incidence CAD events for all UK Biobank participants, we identified geographical variations in age-standardised rates of CAD between assessment centres. Significant distributional differences were found between the pooled cohort equation scores of UK Biobank participants from England and Scotland using the Mann-Whitney test. Polygenic risk scores of UK Biobank participants from England and Scotland and from different assessment centres differed significantly using permutation tests. Our aim was to discriminate between assessment centres with different disease rates by collecting data on disease-related risk factors. However, relying solely on individual-level predictions and averaging them to obtain group-level predictions proved ineffective, particularly due to the presence of correlated covariates resulting from participation bias. By using the Mundlak model, which estimates a random effects regression by including the group means of the independent variables in the model, we effectively addressed these issues. In addition, we designed a simulation experiment to demonstrate the functionality of the Mundlak model. Our findings have applications in public health funding and strategy, as our approach can be used to predict case rates in the future, as both population structure and lifestyle changes are uncertain.
Autoren: Michael Salter-Townshend, J. Zhao, A. O'Hagan
Letzte Aktualisierung: 2023-08-01 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.28.23292953
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.07.28.23292953.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
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