Un nou instrument de predicție a riscului, dezvoltat de Asociația Americană a Inimii (AHA), estimează riscul de boli cardiovasculare într-un eșantion divers de pacienți mai precis decât modelele actuale, conform unui studiu recent publicat în Nature Medicine.
Instrumentul, denumit Predicting Risk of Cardiovascular Disease EVENTs (PREVENT), a fost dezvoltat în 2023 și ar putea ajuta furnizorii de servicii medicale să identifice mai corect pacienții cu risc crescut de boli cardiovasculare, îmbunătățind astfel eforturile de prevenție.
Prof. Sadiya Khan, co-autoare principală a studiului și profesor de Epidemiologie Cardiovasculară la Northwestern University, a declarat că „evaluarea noilor ecuații PREVENT într-un eșantion divers de pacienți este esențială pentru a oferi medicilor de familie și cardiologilor încrederea că pot utiliza aceste ecuații pentru a prezice cu acuratețe riscul de CVD al pacienților, în special în rândul populațiilor vulnerabile”.
Cercetătorii au folosit date din registrul informatic al Administrației Veteranilor (VHA), acoperind peste 2,5 milioane de veterani americani cu vârste între 30 și 79 de ani, fără istoric de CVD sau insuficiență renală. Utilizând ecuațiile PREVENT pentru a calcula riscul pe 10 ani de boli cardiovasculare, s-a constatat că PREVENT a avut performanțe similare între grupurile rasiale și etnice, estimând riscul de boală mai precis decât Pooled Cohort Equations (PCE), standardul clinic actual pentru predicția riscului de boli cardiovasculare.
Concluziile studiului sugerează că rasa nu este un factor important pentru estimarea precisă a riscului de boli cardiovasculare. Modelul PREVENT ar putea ajuta medicii să identifice mai bine pacienții cu risc ridicat de a dezvolta boli cardiovasculare și să intensifice măsurile de prevenție înainte de apariția simptomelor.
Echipa condusă de prof. Khan continuă să studieze performanța modelului PREVENT în diverse contexte, inclusiv la nivel mondial, și analizează potențialul acestuia de a reduce riscul de boli cardiovasculare prin intervenții personalizate în funcție de profilul de risc al fiecărei persoane.
