Un nouvel algorithme de détection a repéré une sténose aortique (SA) modérée à sévère avec une sensibilité de 90,5 % de tous les patients et de 100 % des patients afro-américains. Les chercheurs ont présenté aujourd’hui les données les plus récentes lors des sessions scientifiques 2026 de la Society for Cardiovascular Angiography & Interventions (SCAI) et du sommet de l’Association canadienne de cardiologie interventionnelle/Association canadienne de cardiologie d’intervention (CAIC-ACCI) à Montréal.
La SA est une valvulopathie cardiaque évolutive courante qui, si elle n'est pas traitée, peut entraîner la mort dans les deux ans chez la moitié des patients présentant des cas symptomatiques graves. Étant donné que les symptômes de la SA comme la fatigue, l’essoufflement et les étourdissements sont souvent confondus avec les signes normaux du vieillissement, un dépistage et un diagnostic rapides sont nécessaires pour orienter les patients vers un traitement, ralentir la progression de la maladie et prévenir la mortalité. Cependant, les Noirs américains plus âgés sont confrontés à des taux plus faibles de diagnostic de SA, mais à un risque de mortalité plus élevé, ce qui souligne la nécessité d'améliorer la surveillance de cette population.
L'essai REACH (Recognition & Evaluation of Aortic Stenosis to Create Health) est une étude prospective, non randomisée et sans insu menée sur trois sites aux États-Unis. Les chercheurs les ont divisés en deux cohortes : un groupe avec une SA modérée à sévère et un groupe sans SA, confirmé par échocardiographie. Les chercheurs ont utilisé la technologie du brassard Acumen™ IQ (Edwards Lifesciences), un brassard rempli d'air placé autour du doigt pour mesurer en continu le pouls du patient et la pression dans les artères. À l’aide des données du brassard Acumen, les cliniciens ont exécuté l’algorithme ASI pour dépister les cas de SA modérés à sévères et ont surveillé l’optimisation de sa sensibilité et de sa spécificité. La sensibilité mesure la capacité d'un test de diagnostic à identifier correctement les personnes atteintes d'une maladie, tandis que la spécificité est la capacité d'un test à identifier correctement les personnes qui ne souffrent pas d'une maladie.
Sur la cohorte totale de 346 patients, 47,1 % (163) étaient des hommes et 26,9 % (93) étaient afro-américains. En examinant la sensibilité, les résultats ont révélé que l'algorithme détectait correctement 90,5 % des cas de SA modérée à sévère dans la population globale de patients (intervalle de confiance (IC) : (84,6, 96,4)) et 100 % du temps chez les patients afro-américains. Quant à la spécificité, l'algorithme ASI a correctement détecté 70,9 % des individus sains dans la population globale de patients (IC : (65-76,8)), et 73 % du temps chez les patients afro-américains (CI : (63,2, 82,8)). Les résultats suggèrent que l’algorithme ASI présente d’excellentes performances à des fins de dépistage.
L'algorithme ASI, associé au brassard Acumen, a toujours donné de bons résultats quel que soit l'âge, le sexe et les groupes raciaux, ne montrant aucun signe de biais et démontrant de solides performances dans le dépistage de la sténose aortique modérée à sévère. Nos résultats nous donnent de l’espoir pour les communautés qui sont plus susceptibles de connaître des limitations en matière de soins. Quelque chose d'aussi simple qu'un brassard et un algorithme peuvent aider à améliorer les diagnostics précoces et à fournir aux patients les soins dont ils ont besoin. »
Pedro Engel Gonzalez, MD, cardiologue à Henry Ford Health à Detroit, Michigan
Des études futures sont nécessaires pour découvrir comment cette technologie de détection pourrait être utilisée pour faciliter l'orientation vers la SA afin de faciliter le traitement dans les communautés connues pour connaître des inégalités.
