Le pronostic de l’insuffisance cardiaque s’améliore pour les patients d’origine ethnique noire si les déterminants sociaux de la santé sont pris en compte
- Segar MW & al.
- JAMA Cardiol
- Univadis
- Clinical Summary
À retenir
- Parmi les patients atteints d’une insuffisance cardiaque (IC), l’ajout de déterminants sociaux de la santé (DSS) aux modèles pronostiques basés sur l’apprentissage automatique (Machine Learning, ML) améliore la capacité à prédire la mortalité à l’hôpital chez les patients d’origine ethnique noire.
- Un éditorial a salué « cette intégration plus rigoureuse des... facteurs sociaux », ajoutant que « les modèles... placent la barre plus haut pour la prédiction du risque ».
Pourquoi est-ce important ?
- La mortalité à l’hôpital des personnes hospitalisées pour cause d’IC varie selon l’origine ethnique.
- Les outils pronostiques traditionnels attribuent un risque plus faible aux personnes d’origine ethnique noire, ce qui pourrait exacerber les disparités en matière de soins de l’IC.
- Traditionnellement, les modèles ne prennent pas en compte les DSS.
Principaux résultats
- Les valeurs suivantes sont des aires sous la courbe (statistiques C ; plus la valeur est proche de 1, plus la précision est grande).
- Les performances avec les cohortes internes étaient comprises entre 0,74 et 0,82.
- Cohorte de validation externe, modèle spécifique à l’origine ethnique :
- Patients d’origine ethnique noire : 0,79 (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 0,77–0,81).
- Patients d’origine ethnique non noire : 0,80 (IC à 95 % : 0,79–0,81).
- Ces deux modèles ont obtenu de meilleures performances que de nombreux autres modèles incluant l’origine ethnique.
- Les DSS au niveau du code postal ont expliqué 11 % du risque de mortalité chez les patients d’origine ethnique noire, contre 0,5 % chez les patients d’origine ethnique non noire.
Méthodologie
- Une étude rétrospective a porté sur les hospitalisations pour cause d’IC dans le registre « Se conformer aux lignes directrices-Insuffisance cardiaque » (Get With The Guidelines-Heart Failure, GWTG-HF) de l’Association américaine du cœur (American Heart Association ; n = 123 634).
- Les auteurs ont utilisé le ML pour développer des modèles permettant de prédire la mortalité.
- Validation externe via l’Étude sur le risque d’athérosclérose dans les communautés (n = 3 469).
- Critère d’évaluation : la mortalité à l’hôpital.
- Financement : Plusieurs sociétés pharmaceutiques ont financé le registre GWTG-HF.
Limites
- Des données manquantes telles que les profils lipidiques auraient pu améliorer le pronostic.
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