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# Scienze della salute# Medicina cardiovascolare

Nuovo Calcolatore di Rischio per Malattie Cardiovascolari negli Individui Cinesi

Uno strumento specializzato punta a migliorare le valutazioni del rischio CVD per i pazienti cinesi.

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Le malattie cardiovascolari (CVD) sono problemi di salute seri che comprendono condizioni come infarti e insufficienza cardiaca. Queste malattie sono tra le principali cause di morte e malattia in tutto il mondo. Per aiutare i medici a valutare rapidamente il rischio di un paziente di sviluppare CVD, si usano dei calcolatori di rischio. Questi strumenti forniscono stime di rischio e aiutano a guidare le decisioni mediche sia nelle cure primarie che secondarie.

Calcolatori di Rischio Popolari

Ci sono diversi calcolatori di rischio noti che aiutano a valutare la probabilità di CVD. Alcuni esempi includono:

  • ASCVD Risk Estimator (sviluppato dall'American College of Cardiology)
  • Framingham Risk Score
  • QRisk3

Ci sono anche altri calcolatori come il Reynolds Risk Score e vari modelli sviluppati per popolazioni specifiche. Tuttavia, una lacuna notevole è che non c'erano calcolatori specificamente progettati per le persone di origine cinese prima della ricerca recente.

Ricerca sulla Popolazione Cinese

Dal 2020, sono stati avviati studi per comprendere i fattori di rischio per le CVD nella popolazione cinese. I ricercatori hanno esaminato attentamente fattori come la pressione sanguigna, i livelli di colesterolo e i livelli di zucchero nel sangue. Hanno anche preso in considerazione le fluttuazioni di queste misurazioni nel tempo. Questa ricerca mirava a stabilire modelli di rischio migliori per condizioni come infarti, ictus, insufficienza cardiaca e persino altri problemi di salute come ansia e fratture ossee.

L'obiettivo era creare modelli di rischio che utilizzassero tecnologie avanzate, note come intelligenza artificiale (AI), per migliorare l'accuratezza delle previsioni. Le prime pubblicazioni dei modelli di rischio CVD specificamente per le persone cinesi sono arrivate da altri team di ricerca. Nel tentativo di migliorare ulteriormente questi modelli, è stato recentemente sviluppato un nuovo strumento chiamato PowerAI-CVD. Questo è il primo modello supportato da AI validato specificamente per la popolazione cinese.

Come Funziona PowerAI-CVD

PowerAI-CVD è stato progettato utilizzando una vasta quantità di dati storici dai pazienti cinesi di Hong Kong che hanno visitato cliniche di medicina di famiglia tra il 2000 e il 2003. Questi dati includevano due decenni di informazioni di follow-up su infarti, insufficienza cardiaca, ictus e un risultato combinato chiamato eventi avversi cardiovascolari maggiori a vari punti temporali-1 anno, 3 anni, 5 anni, 10 anni e 20 anni.

Anche se l'AI può potenziare significativamente le abilità previsionali, può anche creare algoritmi complessi che sono difficili da usare regolarmente per i medici. Al contrario, un calcolatore web più semplice può essere usato facilmente dai fornitori di assistenza sanitaria in contesti clinici.

Sviluppo di un Nuovo Calcolatore di Rischio

Nel 2020, i ricercatori hanno sviluppato un calcolatore di rischio specificamente per prevedere il COVID-19 grave nei pazienti cinesi, reso disponibile gratuitamente ai professionisti della salute. Basandosi su quel lavoro, è stato sviluppato un nuovo calcolatore che incorpora nuovi fattori, come le infezioni da COVID-19 precedenti e le vaccinazioni da COVID-19, nelle valutazioni del rischio cardiovascolare.

Approvazione dello Studio e Raccolta Dati

Lo studio che ha portato al nuovo calcolatore di rischio ha ricevuto l'approvazione etica dai relativi comitati di revisione. Ha coinvolto l'analisi dei dati dei pazienti raccolti dai registri elettronici di salute gestiti dall'Hong Kong Hospital Authority. Questi dati provenivano da ospedali pubblici e cliniche ambulatoriali, fornendo una ricchezza di informazioni per i ricercatori.

Lo studio ha incluso pazienti che hanno visitato cliniche familiari tra gennaio 2000 e dicembre 2003. Sono stati esclusi quelli che sono morti entro 30 giorni o che avevano meno di 18 anni. Sono state raccolte varie informazioni cliniche, tra cui età, sesso, letture della pressione sanguigna e dettagli di malattie esistenti come diabete e ipertensione.

Risultati Principali e Analisi Statistica

L'obiettivo principale dello studio era identificare i casi di eventi avversi cardiovascolari maggiori durante i follow-up. I risultati hanno mostrato che una grande percentuale di pazienti ha sperimentato tali eventi durante un periodo mediano di follow-up di oltre 16 anni. I ricercatori hanno utilizzato vari metodi statistici per analizzare i dati e identificare predittori significativi di eventi cardiovascolari.

Costruzione del Modello ChineseCVD

Per creare il modello ChineseCVD, i ricercatori hanno seguito un metodo che utilizzava dati da una coorte storica per sviluppare il modello e poi lo hanno validato con dati contemporanei dei pazienti. Hanno applicato la regressione di Cox per individuare i predittori importanti di eventi cardiovascolari. I risultati hanno rivelato che fattori come età, sesso, letture della pressione sanguigna e condizioni di salute esistenti erano predittori significativi di rischio.

Inoltre, il modello ha aggiunto nuove variabili, comprese le infezioni da COVID-19 precedenti, il numero di vaccinazioni ricevute e gli effetti di nuovi trattamenti come statine e altri medicinali. È stata anche progettata un'interfaccia grafica utente per il modello ChineseCVD per renderlo più facile da usare.

Importanza del Calcolatore ChineseCVD

Il messaggio principale di questa ricerca è la creazione del ChineseCVD, uno strumento basato sul web che è liberamente accessibile ai fornitori di assistenza sanitaria. Questo calcolatore include nuovi fattori legati al COVID-19 e vari effetti dei trattamenti, affrontando le limitazioni dei calcolatori esistenti che non consideravano l'inizio di certi medicinali.

Il calcolatore ChineseCVD è particolarmente rilevante perché molti modelli esistenti sono stati sviluppati utilizzando dati da popolazioni occidentali. Questi modelli potrebbero non riflettere accuratamente i rischi per le popolazioni asiatiche a causa di differenze genetiche, stili di vita e fattori culturali.

Confronto con Altri Modelli di Rischio

Ci sono vari calcolatori di rischio consolidati per la salute cardiovascolare, come QRISK3 e i modelli ACC/AHA. Questi sono stati sviluppati principalmente da studi che coinvolgono popolazioni occidentali. Le popolazioni europee e asiatiche hanno profili di salute diversi, e applicare calcolatori occidentali può portare a stime di rischio fuorvianti.

Il nuovo modello ChineseCVD si distingue perché è specificamente progettato per considerare le caratteristiche di salute delle persone cinesi. Ad esempio, la ricerca ha dimostrato che i livelli di pressione sanguigna e colesterolo possono differire significativamente tra le popolazioni occidentali e asiatiche, rendendo cruciale avere un approccio su misura.

Sviluppi Futuri

Guardando avanti, i ricercatori pianificano di migliorare ulteriormente il modello ChineseCVD tenendo conto di più dati dei pazienti e sviluppi sanitari recenti. Stanno anche lavorando alla creazione di modelli di rischio per altre condizioni di salute, come diabete e cancro, che incorporerebbero fattori simili.

Il calcolatore di rischio ChineseCVD è un passo verso la fornitura di cure migliori e personalizzate per le persone a rischio di malattie cardiovascolari. Consentendo valutazioni rapide, può aiutare i medici a prendere decisioni informate al momento delle cure, migliorando alla fine gli esiti per i pazienti.

Conclusione

In sintesi, le malattie cardiovascolari sono una preoccupazione significativa per la salute globale, e comprendere i fattori di rischio è fondamentale per la prevenzione e la gestione. Lo sviluppo del calcolatore ChineseCVD rappresenta un importante progresso nell'utilizzo dei dati per supportare i fornitori di assistenza sanitaria nel prendere decisioni tempestive e informate per i loro pazienti. Incorporando le ricerche più recenti su COVID-19 e gli effetti dei trattamenti, questo strumento mira a fornire una valutazione più accurata del rischio cardiovascolare per la popolazione cinese.

Fonte originale

Titolo: ChineseCVD: first-in-world, web-based, Chinese-specific Cardiovascular Risk Calculator incorporating long COVID, COVID-19 vaccination, SGLT2i and PCSK9i treatment effects

Estratto: BackgroundWeb-based risk prediction tools for cardiovascular diseases are crucial for providing rapid risk estimates for busy clinicians, but there is none available specifically for Chinese subjects. This study developed ChineseCVD, first-in-world web-based Chinese-specific Cardiovascular Risk Calculator incorporating long COVID, COVID-19 vaccination, SGLT2i and PCSK9i treatment effects. MethodsAdult patients attending government-funded family medicine clinics in Hong Kong between 1st January 2000 and 31st December 2003 were included. The primary outcome was major adverse cardiovascular events (MACE) defined as a composite of myocardial infarction, heart failure, transient ischaemic attacks/ischaemic strokes, and cardiovascular mortality. ResultsA total of 155,066 patients were used as the derivation cohort. Over a median follow-up of 16.1 (11.6-17.8) years, 31,061 (20.44%) had MACE. Cox regression identified male gender, age, comorbidities, cardiovascular medications, systolic and diastolic blood pressure, and laboratory test results (neutrophil-lymphocyte ratio, creatinine, ALP, AST, ALT, HbA1c, fasting glucose, triglyceride, LDL and HDL) as significant predictors of the above outcomes. ChineseCVD further incorporates the impact of smoking status, COVID-19 infection, number of COVID-19 vaccination doses, and modifier effects of newest medication classes of PCSK9i and SGLT2i. The calculator enables clinicians to demonstrate to patients how risks vary with different medications. ConclusionsThe ChineseCVD risk calculator enables rapid web-based risk assessment for adverse cardiovascular outcomes, thereby facilitating clinical decision-making at the bedside or in the clinic.

Autori: Gary Tse, C. Chang, Q. Lee, O. H. I. Chou, T. T. L. Lee, B. K.-h. Leung, A. L. Ngai, A. Khan, W. T. Wong, A. K. C. Wai, K. Y. Chen, T. Liu, J. Zhou

Ultimo aggiornamento: 2023-10-28 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.27.23297656

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.27.23297656.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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