Der geschlechtsspezifische multivariate Risikoalgorithmus zeigte eine gute Diskriminierung bei der Vorhersage erster CVD-Ereignisse mit C-Statistiken von 0,763 für Männer und 0,793 für Frauen.
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Ein einzelner, geschlechtsspezifischer multivariater Risikoalgorithmus unter Verwendung traditioneller, im Praxisalltag erhobener Risikofaktoren kann das 10-Jahres-Absolutrisiko für die Entwicklung allgemeiner kardiovaskulärer Erkrankungen und ihrer einzelnen Komponenten genau vorhersagen.
Absolute Event Rate: 0% vs 0%
Hintergrund – Zur Bewertung des Risikos spezifischer atherosklerotischer kardiovaskulärer Erkrankungen (CVD) wie koronare Herzkrankheit, zerebrovaskuläre Erkrankungen, periphere Gefäßerkrankungen und Herzinsuffizienz werden üblicherweise separate multivariate Risikoalgorithmen verwendet. Der vorliegende Bericht stellt eine einzelne multivariate Risikofunktion vor, die das Risiko für die Entwicklung aller CVD sowie ihrer Bestandteile vorhersagt. Methoden und Ergebnisse – Wir verwendeten die Cox-Regression proportionaler Risiken, um das Risiko für das Auftreten eines ersten CVD-Ereignisses bei 8491 Teilnehmern der Framingham-Studie (durchschnittliches Alter 49 Jahre; 4522 Frauen) zu evaluieren, die im Alter von 30 bis 74 Jahren eine Routineuntersuchung durchführten und frei von CVD waren. Geschlechtsspezifische multivariate Risikofunktionen („generelle CVD“-Algorithmen) wurden abgeleitet, welche Alter, Gesamtcholesterin und HDL-Cholesterin, systolischen Blutdruck, Behandlung von Hypertonie, Raucherstatus und Diabetes berücksichtigen. Die Leistungsfähigkeit der generellen CVD-Algorithmen zur Vorhersage individueller CVD-Ereignisse (koronare Herzkrankheit, Schlaganfall, periphere arterielle Erkrankung oder Herzinsuffizienz) wurde bewertet. Über einen Nachbeobachtungszeitraum von 12 Jahren entwickelten 1174 Teilnehmer (456 Frauen) ein erstes CVD-Ereignis. Alle evaluierten traditionellen Risikofaktoren sagten das CVD-Risiko voraus (multivariat adjustiert P <0,0001). Der generelle CVD-Algorithmus zeigte eine gute Diskriminierung (C-Statistik 0,763 bei Männern und 0,793 bei Frauen) und Kalibrierung. Einfache Anpassungen des generellen CVD-Risikoalgorithmus erlaubten die Schätzung der Risiken für jede einzelne CVD-Komponente. Es werden zwei einfache Risikoscores vorgestellt, einer basierend auf allen traditionellen Risikofaktoren und einer basierend auf nicht-laborbasierten Prädiktoren. Schlussfolgerungen – Ein geschlechtsspezifischer multivariater Risikofaktoralgorithmus kann bequem zur Einschätzung des allgemeinen CVD-Risikos und des Risikos individueller CVD-Ereignisse (koronar, zerebrovaskulär, peripher arterial und Herzinsuffizienz) verwendet werden. Die geschätzten absoluten CVD-Ereignisraten können zur Quantifizierung des Risikos und zur Anleitung präventiver Maßnahmen genutzt werden.
D’Agostino et al. (Mi,) berichteten über einen anderen. Der geschlechtsspezifische multivariable Risikoalgorithmus zeigte eine gute Diskriminierung für die Vorhersage erster CVD-Ereignisse mit C-Statistiken von 0,763 für Männer und 0,793 für Frauen.