Le score de risque de maladie cardiaque MESA fonctionne bien même sans modificateurs de race

Selon une étude préliminaire présentée aujourd'hui lors des sessions scientifiques 2024 de l'American Heart Association, une version du score de risque de maladie cardiaque MESA qui n'incluait pas le risque de maladie cardiaque prédit par la race, ainsi que la version qui inclut la race. Le 18 novembre 2024, à Chicago, est un échange mondial de premier plan sur les dernières avancées scientifiques, la recherche et les mises à jour des pratiques cliniques fondées sur des preuves dans le domaine de la science cardiovasculaire.

Notre travail fait partie d'un effort croissant visant à évaluer les implications de l'inclusion de la race et de l'origine ethnique dans les modèles de prédiction des risques cliniques. Ce changement élargit l'utilisation potentielle du score, puisqu'il peut désormais être calculé pour ceux qui n'appartiennent pas à l'un des groupes raciaux ou ethniques du score original et pour ceux qui ne souhaitent pas divulguer leur race.

Quinn White, BA, doctorant, Université de Washington, Seattle

Le score MESA est utilisé pour prédire le risque de maladie coronarienne (CHD) – ; y compris la crise cardiaque, l'arrêt cardiaque, la revascularisation et la mort de CHD – ; au cours des 10 prochaines années. Il a été initialement développé en 2015 à partir des données des participants à l'étude multi-ethnique sur l'athérosclérose, une étude communautaire qui a suivi pendant 10 ans plus de 6 000 adultes, indemnes de maladie cardiaque au début de l'étude. Les participants venaient de six régions des États-Unis et le groupe d'étude était composé de 39 % de Blancs non hispaniques, de 12 % d'Américains d'origine chinoise, de 28 % de Noirs et de 22 % d'Hispaniques, avec un nombre égal d'hommes et de femmes.¹

Les scores de risque ont souvent utilisé un modificateur ou ajusté le calcul pour tenir compte du risque statistiquement plus élevé de maladie cardiaque chez les personnes de certains groupes raciaux et ethniques. Cependant, la race n’est pas un facteur biologique et son utilisation pour prédire le risque peut conduire à des décisions thérapeutiques qui perpétuent les disparités.

Le score de risque initial est basé sur les facteurs de risque traditionnels liés aux maladies cardiaques, au sexe, à la race et aux niveaux de calcium dans les artères coronaires (CAC), qui sont obtenus à partir de l'imagerie par tomodensitométrie (TDM). Les facteurs de risque traditionnels du score MESA comprennent le cholestérol total ; un faible « bon » cholestérol, ou HDL ; hypertension artérielle; antécédents familiaux de maladie cardiaque ; fumeur; et statut de diabète de type 2.

Dans cette étude, les chercheurs ont développé une version du score de risque MESA sans inclure la race ou l’origine ethnique, puis ont comparé son efficacité à l’original qui inclut la race et l’origine ethnique.

L’enquêteur White et ses collègues n’ont trouvé pratiquement aucune différence dans la prédiction des maladies cardiaques entre les scores de risque :

• Dans une analyse statistique, le score sans race avait une valeur de concordance de 0,800 alors que le score original avait une valeur de 0,797. La concordance indique dans quelle mesure l’équation peut identifier les personnes à risque par rapport à celles qui ne le sont pas. Une valeur supérieure à 0,7 indique un très bon modèle.

• Le taux réel de maladies cardiaques parmi les participants correspondait au taux prévu en utilisant l’une ou l’autre version du score de risque.

« Nous espérons que ce travail pourra poursuivre la conversation sur la façon dont les chercheurs et les cliniciens peuvent réfléchir attentivement à la nécessité d'inclure la race et l'origine ethnique dans les modèles de prévision des risques, et à l'impact qu'une telle décision pourrait avoir sur les soins aux patients », a déclaré White.

« Je pense que cette étude renforce deux points importants », a déclaré Sadiya Khan, MD, M.Sc., professeur d'épidémiologie cardiovasculaire à Magerstadt et professeur agrégé à la Northwestern School of Medicine de Chicago, et chef du groupe de rédaction des équations PREVENT. « Premièrement, il est important d'avoir un échantillon de population diversifié dans lequel développer des modèles. Deuxièmement, il faut s'assurer que les prédicteurs pertinents sont inclus. Avec ces deux éléments en place, le modèle fonctionne bien, même sans la construction sociale de la race. »

Contexte de l’étude MESA :

• MESA a recruté 6 814 adultes âgés de 45 à 84 ans sans maladie cardiaque entre 2000 et 2002 dans le cadre d'une étude observationnelle à long terme sur le développement de l'athérosclérose.
• Les participants au MESA ont été vus dans des cliniques de l'Université Columbia à New York ; l'Université Johns Hopkins de Baltimore ; Université Northwestern à Chicago ; Université de Californie à Los Angeles ; Université du Minnesota, Twin Cities à St. Paul et Minneapolis ; et l'Université Wake Forest à Winston-Salem, en Caroline du Nord.
• L’étude originale MESA a été financée par le National Heart, Lung, and Blood Institute, une division des National Institutes of Health.

Une limite à l'analyse de White est que l'étude MESA n'a inclus que quatre groupes raciaux et ethniques, qui ne représentent pas toute la diversité raciale et ethnique de la population américaine.

L'étude de White a été financée par le projet De-biasing Clinical Care Algorithms de l'American Heart Association. Le projet De-biasing est une initiative de deux ans soutenue par une subvention de la Doris Duke Foundation visant à étudier et à approfondir la question complexe de la façon dont la race et l'origine ethnique, lorsqu'elles sont prises en compte dans les algorithmes de soins cliniques et les outils de prévision des risques, affectent l'équité dans la décision clinique. fabrication. L'American Heart Association soutient le développement d'outils impartiaux qui ne sont pas basés sur la race ou l'origine ethnique pour prédire le risque de maladie cardiaque.

« Cette recherche contribue à modifier les hypothèses sur le rôle de la race dans le calcul du risque », a déclaré Jennifer Hall, Ph.D., FAHA, responsable de la science des données à l'American Heart Association et scientifique principale de l'initiative de débiaisation. « Alors que d'autres calculateurs de risque sont révisés avec des données contemporaines sur les patients et des mesures supplémentaires pour les facteurs sanitaires, sociaux, communautaires et historiques, nous espérons qu'ils prendront en charge une prise de décision clinique plus équitable. »