Algorithmes de prédiction du risque SCORE2 pour estimer le risque de maladie cardiovasculaire à 10 ans en Europe

SCORE2 - un nouvel algorithme dérivé, calibré et validé pour prédire le risque à 10 ans d'apparition d'une MCV dans les populations européennes - améliore l'identification des personnes présentant un risque plus élevé de développer une MCV dans toute l'Europe (1).

• a dérivé des modèles de prédiction du risque en utilisant des données individuelles provenant de 45 cohortes dans 13 pays (677684 personnes, 30121 événements cardiovasculaires)
  • utilisé des modèles ajustés en fonction du sexe et des risques concurrents, y compris l'âge, le tabagisme, la pression artérielle systolique, le cholestérol total et le cholestérol HDL
  • a défini quatre régions à risque en Europe en fonction de la mortalité par MCV propre à chaque pays, en recalibrant les modèles pour chaque région à l'aide des incidences attendues et de la distribution des facteurs de risque
  • l'incidence spécifique à la région a été estimée à l'aide des données de mortalité et d'incidence des MCV sur 10776466.
  • pour la validation externe
    • analyse des données de 25 cohortes supplémentaires dans 15 pays européens (1133181 individus, 43492 événements cardiovasculaires)
    • après application des modèles dérivés de prédiction du risque aux cohortes de validation externe, les indices C variaient de 0,67 (0,65-0,68) à 0,81 (0,76-0,86)
    • le risque prédit de MCV variait plusieurs fois d'une région européenne à l'autre
      • par exemple, le risque estimé de MCV sur 10 ans pour un fumeur de 50 ans, avec une pression artérielle systolique de 140 mmHG, un cholestérol total de 5,5 mmol/L et un cholestérol HDL de 1,3 mmol/L, variait de 5,9 % pour les hommes des pays à faible risque à 14 % pour les hommes des pays à très haut risque, et de 4,2 % pour les femmes des pays à faible risque à 13,7 % pour les femmes des pays à très haut risque.
• Points clés :
  
  
  • SCORE2 fournit des estimations du risque pour le résultat combiné des événements cardiovasculaires mortels et non mortels, contrairement à SCORE qui n'utilise que la mortalité cardiovasculaire.
    
    
  • SCORE2 tient compte de l'impact des risques concurrents liés aux décès non liés aux maladies cardiovasculaires, contrairement à SCORE.
    
    
  • le recalibrage de SCORE2 sur quatre régions européennes distinctes définies par des niveaux de risque de MCV différents améliore la stratification régionale à deux niveaux fournie par SCORE
    • en outre, comme le recalibrage utilisé pour SCORE2 évite de s'appuyer sur des données éparses au niveau des cohortes ou des pays, il fournit des calculateurs recalibrés adaptés aux taux de MCV spécifiques au sexe et aux niveaux de facteurs de risque de chaque région
    • comme l'approche de recalibrage que nous avons utilisée est basée sur des données de registres, le modèle peut être facilement mis à jour pour refléter l'incidence future des maladies cardiovasculaires et les profils de facteurs de risque de toute population cible de personnes apparemment en bonne santé à dépister.

Notes :

• les données sur la prise de médicaments, les antécédents familiaux, le statut socio-économique, la nutrition, l'activité physique, la fonction rénale ou l'origine ethnique n'étaient pas disponibles dans les cohortes et les registres utilisés pour la dérivation et la recalibration du modèle.
  • l'interprétation des estimations SCORE2 peut donc nécessiter un jugement clinique, en particulier pour les personnes chez qui ces facteurs peuvent être pertinents (par exemple, celles qui prennent des traitements hypolipidémiants ou hypotenseurs, qui ont des antécédents familiaux de maladies cardiovasculaires, qui souffrent d'une maladie rénale chronique ou qui appartiennent à des groupes socio-économiques et ethniques à risque).
  • certaines personnes dans les cohortes de dérivation du modèle peuvent avoir commencé un traitement préventif (par exemple, une statine) au cours du suivi et la prise en compte de ce facteur pourrait améliorer la calibration et la discrimination du modèle. Toutefois, des analyses antérieures ont suggéré que l'inclusion d'informations sur l'initiation d'une statine au cours du suivi n'apporte qu'un bénéfice clinique et de santé publique limité (1)
• les auteurs de l'étude n'ont pas comparé la performance des modèles SCORE2 avec d'autres équations de risque déjà développées pour être utilisées dans certains pays à revenu élevé, car ces équations contiennent des variables qui ne sont souvent pas disponibles dans les ensembles de données européens utilisés pour la dérivation et le recalibrage.

Référence :

1. Groupe de travail SCORE2 et ESC Cardiovascular risk collaboration. Algorithmes de prédiction du risque SCORE2 : nouveaux modèles pour estimer le risque de maladie cardiovasculaire à 10 ans en Europe. Eur Heart J. 2021 Jun 13:ehab309. doi : 10.1093/eurheartj/ehab309