Dans une étude récente publiée dans le Journal of American Heart Association, des chercheurs ont évalué si des données non issues d’imagerie pouvaient être utilisées pour identifier les personnes atteintes d’athérosclérose coronarienne.
Étude: Outil d'auto-évaluation pour l'identification des personnes atteintes d'athérosclérose coronarienne : l'étude suédoise CardioPulmonary BioImageCrédit photo : Orawan Pattarawimonchai/Shutterstock.com
Sommaire
Introduction
Les personnes asymptomatiques présentant des signes d’athérosclérose coronaire à l’imagerie sont considérées comme présentant un risque de maladie cardiaque ischémique (CCI).
Un score de calcification des artères coronaires (CACS) dérivé de la tomodensitométrie (TDM) ≥ 100 suggère les bénéfices du traitement par statine chez les personnes présentant un risque intermédiaire de cardiopathie ischémique, quels que soient les taux de lipoprotéines de basse densité.
De plus, bien que l’angiographie coronarienne par tomodensitométrie (CCTA) soit encore plus prometteuse, les limites de ces modalités d’imagerie, notamment les coûts élevés, la faible disponibilité et les risques dus aux agents de contraste et aux radiations, sont importantes.
Par conséquent, le développement d’outils utilisant des données non issues de l’imagerie permettant d’identifier les personnes présentant un risque élevé de cardiopathie ischémique pourrait réduire considérablement les coûts des soins de santé.
À propos de l'étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont évalué l’utilité des données non issues de l’imagerie pour identifier les personnes atteintes d’athérosclérose coronaire modérée ou sévère. Ils ont utilisé des données non issues de l’imagerie recueillies dans le cadre de l’étude suédoise de bio-imagerie cardiopulmonaire (SCAPIS), qui incluait principalement des personnes de 50 à 60 ans d’origine européenne.
Les données ont été collectées de 2014 à 2018 dans six hôpitaux universitaires. Les données de l'essai pilote SCAPIS mené sur un site unique en 2012 ont été utilisées pour la validation externe.
Les analyses ont porté sur des individus ayant bénéficié d'une imagerie CT ou CCTA de haute qualité sans antécédents de cardiopathie ischémique. Des questionnaires ont été administrés pour obtenir des informations sur la santé, les médicaments, les antécédents familiaux, le mode de vie, le statut socioéconomique, l'exposition environnementale ou professionnelle et le bien-être psychosocial. Des analyses biochimiques ont été réalisées à partir d'échantillons de sang.
La taille, le poids, l'activité physique, le tour de taille et de hanche, la pression artérielle et la fonction pulmonaire ont été mesurés. Les critères d'évaluation comprenaient un score CACS ≥ 100 et un score d'implication segmentaire (SIS) ≥ 4.
Un outil d’auto-évaluation a été développé à partir des données autodéclarées et un outil clinique a été développé à partir de toutes les données SCAPIS. Ils ont identifié 105 et 127 prédicteurs potentiels à inclure respectivement dans les outils d’auto-évaluation et cliniques.
Les performances des deux outils ont été comparées à l’équation de cohorte groupée (PCE) pour un risque de maladie cardiovasculaire athéroscléreuse sur 10 ans.
De plus, la réduction des données a été réalisée à l'aide de techniques manuelles et basées sur les données pour inclure les facteurs les plus pertinents. XGBoost a été utilisé pour développer des outils permettant d'identifier les CACS ≥ 100 et SIS ≥ 4. L'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur a été calculée et validée.
Résultats
Au total, l'étude a porté sur 25 182 personnes dans la cohorte évaluant le SIS ; parmi celles-ci, environ 12 % présentaient un SIS ≥ 4. En outre, 28 701 sujets ont été inclus dans la cohorte examinant le CACS ≥ 100 ; parmi celles-ci, 12 % présentaient un CACS ≥ 100. Dans les deux cohortes, il y avait moins de sujets présentant des symptômes d'angine autodéclarés.
La cohorte de validation comprenait moins de personnes ayant fait des études universitaires et plus de personnes nées hors de Suède par rapport à l'ensemble de données SCAPIS.
Quatorze facteurs ont été inclus dans l'outil d'auto-évaluation : l'âge, le sexe, le poids, le poids à 20 ans, la taille, le tour de hanches et de taille, la durée du tabagisme, le nombre d'années de paquets de cigarettes, l'hérédité de l'infarctus du myocarde, la durée du diabète, l'hypertension, les médicaments hypolipémiants et les médicaments antihypertenseurs.
En revanche, 23 facteurs ont été inclus dans l’outil clinique : fréquence cardiaque, pression artérielle systolique et diastolique, hémoglobine glyquée, cholestérol des lipoprotéines de haute densité, triglycérides plasmatiques, glucose plasmatique, créatinine, cholestérol total et les 14 facteurs de l’outil d’auto-évaluation.
La capacité discriminante de l’outil d’auto-évaluation pour SIS ≥ 4 était élevée à excellente dans la cohorte de validation externe et était significativement meilleure que celle du PCE.
L’âge et le sexe étaient les variables les plus importantes de l’outil d’auto-évaluation. L’outil clinique a obtenu des résultats légèrement supérieurs à l’outil d’auto-évaluation, les prédicteurs les plus importants étant la pression artérielle systolique, le cholestérol total et l’hémoglobine glyquée.
Les résultats étaient largement similaires pour CACS ≥ 100. Les deux outils ont obtenu de meilleurs résultats chez les femmes et les personnes plus âgées (âge > 55 ans).
Heureusement, la réduction des données a été un succès, car l’utilisation des 127 facteurs a donné des résultats similaires à ceux de l’outil clinique. De plus, l’équipe a stratifié la population en dix groupes, classés selon le risque prédit.
Les personnes présentant les 30 % supérieurs du risque absolu moyen constituaient le groupe à haut risque, tandis que celles présentant les 30 % inférieurs représentaient le groupe à faible risque. Dans le groupe à haut risque, l'outil d'auto-évaluation a identifié 64,6 % des personnes présentant un SIS ≥ 4, contre 67,3 % avec l'outil clinique.
Conclusions
Les résultats montrent que les données non issues de l’imagerie pourraient être utilisées pour identifier les personnes plus susceptibles de souffrir d’athérosclérose coronarienne modérée/sévère.
L'outil d'auto-évaluation a montré une capacité discriminante élevée à excellente dans une cohorte de validation externe et a donné des résultats presque similaires à ceux de l'outil clinique. Dans l'ensemble, l'outil d'auto-évaluation pourrait être le point de départ pour identifier les personnes à haut risque nécessitant une imagerie ou une évaluation plus approfondie des risques.
