Riscurile predicției riscurilor

                In prezent, evaluarea comprehensiva a riscului de boala cardiovasculara printr-un sistem de factori de risc multipli este acceptata pe scara larga ca metoda de electie pentru orientarea interventiilor in preventia primara. Exista, insa, si cateva ecuatii de risc in privinta carora nu s-a ajuns inca la un consens in ceea ce priveste cel mai adecvat sistem sau scor.1 In articolul de cercetare corelat2 este examinat, pe o populatie britanica independenta, un sistem de estimare a riscului (QRISK2-2011), derivat din baza de date a UK QRESEARCH, ca sa i se evalueze capacitatea predictiva. Dezvoltarea sistemelor de estimare a riscurilor necesita efectuarea unor asemenea analize de validare externa, ce le pot dovedi precizia si forta de generalizare.

           

              Actualul studiu, foarte important, arata ca QRISK2-2011 are atat o calibrare mai buna (gradul in care cuantumul evenimentelor prevazute prin estimarea riscului se coreleaza cu numarul evenimentelor observate) cat si o discriminare superioara (masura preciziei cu care sistemul ordoneaza riscul individual) fata de versiunea ecuatiei Framington creata de National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE –Institutul National pentru Sanatate si Excelenta Clinica). Ecuatia Framington–NICE se bazeaza pe varianta Anderson din 1991, cunoscuta pentru tendinta de suprapredictie a incidentei bolilor la unele populatii.1, 3 Se intreprind frecvent studii de comparare a validitatii relative a diferitelor instrumente de estimare a riscului, ce pot fi afectate de erori sistematice,4 dar Collins si Altman furnizeaza o comparatie riguroasa din punct de vedere statistic, iar rezultatele lor constituie un progres in predictia riscului, pentru medicii din Marea Britanie.

           

                  Cu toate acestea, se mentin unele obiectii. Atat derivarea cat si validarea instrumentelor de estimare a riscului presupun dificultati metodologice. In cercetarea de fata, validarea QRISK a fost realizata in setul de date al THIN (The Health Improvement Network – Reteaua pentru Ameliorarea Sanatatii). Studiile clasice de cohorta sunt costisitoare si dureaza mai multi ani, pe cand THIN reprezinta un tip nou de colectare a datelor epidemiologice. In sistemul THIN, programul computerizat de medicina generala aduna informatii clinice pentru a completa o baza de date utilizabila pentru statistici si cercetare. Avantajele unei astfel de metode sunt usor de sesizat, iar marimea esantionului disponibil in THIN este considerabila. Spre deosebire de studiile de cohorta traditionale, insa, definitiile folosite pentru endpoint-urile clinice pot varia in aceste seturi de date, asa incat, chiar daca au fost efectuate studii de verificare a validatii lor in cadrul THIN,5 acestea au fost mai putin riguroase decat procedurile de validare a cazurilor din studiile de cohorta. In plus, in THIN lipsesc multe date, autorii rezolvand problema prin folosirea metodelor de substitutie multipla. Concentratiile colesterolului nu erau cunoscute, insa, la 78% dintre pacientii din THIN, ceea ce reduce validitatea reala a riscului estimat. Avand in vedere faptul ca statinele sunt folosite pe scara larga pentru micsorarea riscului de boala cardiovasculara, cunoasterea concentratiei lipidelor pacientilor este esentiala. De asemenea, ramane de demonstrat capacitatea de generalizare a QRISK la populatii din afara Marii Britanii.

 

                  Conform conceptului de minimizare a complexitatii modelului, sistemele de estimare a riscurilor si scorurile trebuie sa ajunga la un echilibru optim intre cea mai buna prefigurare a riscului si furnizarea unui scor simplu si concis pentru uzul clinic. Un scor al riscului bazat pe date multiple sau dificil de colectat este mai putin agreat de medicii aflati mereu in criza de timp.1, 6 Sistemul QRISK2-2011 cere clinicianului sa ia in calcul 13 variabile clinice diferite, nu sapte, ca in varianta NICE a ecuatiei Framingham.2 S-ar putea ca folosirea unei versiuni imbunatatite a QRISK sa permita obtinerea unor rezultate de validitate similare si aplicarea mai facila in practica clinica. Dintr-o astfel de validare externa nu reiese ca varianta din 2011 a QRISK ar fi considerabil mai eficienta decat cea din 2008. Clinicienii ar putea cere includerea unor factori de risc noi (de pilda, unele variabile ce tin de dieta sau de exercitiul fizic), dar studiile anterioare cu privire la scorul riscului modificabil INTERHEART au indicat faptul ca adaugarea unor factori de risc mai slabi nu imbunatateste neaparat discriminarea scorului. Trebuie sa existe o stransa asociere statistica intre un factor de risc si o anumita boala pentru ca acel factor sa poata fi inclus intr-un test de screening.8

 

                Collins si Altman arata efectele instrumentelor QRISK si Framingham la praguri diferite ale riscului, evidentiind, astfel, una dintre problemele puse de estimarea riscului: ce nivel de incertitudine al riscului poate fi tolerat si in ce moment consideram ca riscul de boala cardiovasculara devine prea marea Din tabelul 42 reiese clar ca daca, in QRISK2-2011, am alege o limita arbitrara a riscului de 15% sau mai mult, ar trebui sa instituim tratament preventiv la peste 10% dintre femei si la aproape 20% dintre barbati din acest grup de preventie primara. Ne indreptam, intr-un astfel de caz, spre extinderea populatiei eligibile pentru tratament, asa cum sugereaza cei de la Cholesterol Treament Trialistsa9 Si daca da, care sunt implicatiile farmaco-economice ale potentialei ofensive de retetea In plus, nu se cunoaste nivelul real de utilizare in practica a instrumentelor de estimare a riscului in preventia primara. Unii medici ar putea crede ca pot estima riscul fara a recurge la un sistem de scor10 si exista dovezi ca prescrierea medicamentelor in preventia primara ar putea fi mai mult ad-hoc decat bazata pe probe.11

 

               In concluzie, estimarea riscului ramane o stiinta imperfecta. Poate ca folosirea instrumentelor existente in contextul unei consultari deschise cu pacientii nostri va duce la o imbunatatire a factorilor de risc. Concepte de tipul varstei de risc, explorate in sisteme ca SCORE sau QRISK2-2012 (http://qrisk.org/), asigura o descriere mai concreta a riscului pentru pacienti, acelasi efect obtinandu-se si atunci cand li se arata pacientilor contributia relativa a factorilor de risc adversi la profilul individual de risc. QRISK reprezinta un progres in estimarea riscului pentru medicii din Marea Britanie, dar capacitatea de generalizare la alte populatii este neclara, iar problema ce ramane de rezolvat este de a stabili ce anume reprezinta un risc acceptabil in raport cu unul inacceptabil.

Rate this article: 
Încă nu sunt voturi
Bibliografie: 

CatherineMcGorrian cardiologist and UCD Newman scholar, Department of Cardiology,

Mater Misericordiae University Hospital, Dublin 9, Republic of Ireland

catherine.mcgorrian@ucd.ie

Gavin J Blake consultant cardiologist and UCD senior lecturer, Department of Cardiology,

Mater Misericordiae University Hospital, Dublin 9, Republic of Ireland

 

The risks in risk prediction

QRISK is an improvement in risk estimation for UK practitioners, but caveats remain

A se cita ca: BMJ 2012;344:e4215

Traducere: 
Dr. Roxana Tucra