Новий інструмент точніше прогнозує ризик серцево-судинних захворювань: аналіз ефективності моделі PREVENT у різноманітній популяції

Серцево-судинні захворювання (ССЗ) залишаються провідною причиною смертності у світі, і точна оцінка ризику їх виникнення є ключовою частиною профілактичної стратегії. У відповідь на потребу в сучасних і більш інклюзивних методах оцінювання ризику, було розроблено нову математичну модель під назвою PREVENT (Predicting Risk of Cardiovascular Events). Цей інструмент продемонстрував вищу точність у порівнянні з класичними прогнозними рівняннями, особливо у представників різних расових та етнічних груп, без включення раси як змінної.

Потреба в оновленні підходів до стратифікації ризику

У період з 2017 по 2020 рік понад 127 мільйонів дорослих осіб у США мали діагноз серцево-судинного захворювання. З огляду на таку поширеність, медична спільнота давно використовує прогнозні рівняння для оцінки ризику ССЗ з метою раннього виявлення пацієнтів, яким необхідна інтенсивніша профілактика. Проте традиційні моделі мають певні обмеження: більшість із них створювалися на основі переважно однорідних когорт, що обмежувало їхню валідність у різноманітному клінічному контексті.

PREVENT: новий підхід без урахування раси

Модель PREVENT була розроблена як інструмент для оцінки 10-річного ризику виникнення серцево-судинних подій. Вона відзначається новаторським підходом: виключає расу як предиктор, визнаючи її соціальний, а не біологічний характер. Таким чином, модель уникає потенційних упереджень, які можуть виникати при використанні расових змінних у клінічних алгоритмах.

Модель враховує широкий спектр факторів ризику, зокрема вік, стать, рівень артеріального тиску, наявність діабету, показники ліпідного профілю, куріння тощо. Замість раси, акцент робиться на соціальні детермінанти здоров’я, які суттєво впливають на розвиток ССЗ.

Перегляньте запис:

Методологія дослідження: когорта ветеранів

Для оцінки ефективності PREVENT використовувалися дані понад 2,5 мільйона ветеранів США віком 30–79 років. Всі учасники на момент включення до дослідження не мали серцево-судинних захворювань або ниркової недостатності. Учасники самоідентифікувалися як представники різних расово-етнічних груп: азіати, латиноамериканці, чорношкірі неіспаномовні, білі неіспаномовні, інші або невідомі.

Результати: точність та універсальність

Модель PREVENT виявилася ефективною в оцінці ризику ССЗ у всіх підгрупах. У порівнянні з традиційними об'єднаними когортними рівняннями, PREVENT забезпечила кращу калібрування та дискримінацію – тобто точніше співвідношення між прогнозованими і фактичними подіями. Ці результати особливо важливі в контексті расової та етнічної різноманітності, де традиційні моделі часто демонструють неточності.