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
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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.