Modelo baseado na idade, testes laboratoriais de rotina prevêem DCV aterosclerótica com precisão

Revisado clinicamente por Drugs.com.

Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

SEGUNDA-FEIRA, dezembro 11, 2023 - Os modelos de laboratório CANHEART (Equipe de Pesquisa em Saúde Cardiovascular em Cuidados Ambulatoriais) podem prever doenças cardiovasculares ateroscleróticas (ASCVD) com precisão semelhante a modelos mais complexos, de acordo com um estudo publicado on-line em 12 de dezembro no Annals of Internal Medicine .

Maneesh Sud, M.D., Ph.D., do Sunnybrook Health Sciences Centre em Toronto, e colegas desenvolveram e validaram modelos de predição específicos de sexo para ASCVD usando idade e testes laboratoriais de rotina em uma derivação e validação interna coorte de 2.160.497 mulheres e 1.833.147 homens com idades entre 40 e 75 anos sem doença cardiovascular de abril de 2009 a dezembro de 2015 e uma coorte de validação externa de 31.697 pacientes de cuidados primários de janeiro de 2010 a dezembro de 2014. O desempenho do modelo de previsão foi comparado ao das equações de coorte agrupadas (PCEs).

Os pesquisadores descobriram que os modelos específicos de sexo estavam bem calibrados; para ambos os sexos, as diferenças relativas foram inferiores a 1 por cento entre a média do risco previsto e o risco observado. As estatísticas C foram de 0,77 e 0,71 em mulheres e homens, respectivamente. Foi observada uma diferença relativa inferior a 14 por cento na validação externa em pacientes de cuidados primários; em ambos os sexos, houve diferença absoluta inferior a 0,3 ponto percentual nas médias dos riscos previstos e observados. Para os modelos laboratoriais, as estatísticas C foram de 0,72 para ambos os sexos e não diferiram significativamente daquelas dos PCEs para mulheres ou homens.

"Estudos futuros são necessários para determinar se a automatização destes modelos na prática diária melhora a prescrição de tratamentos preventivos de acordo com as diretrizes da prática clínica", escrevem os autores.

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Fonte: HealthDay

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