Un nouveau score prédit les coronaropathies et leurs conséquences

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Les scores se sont avérés très précis pour prédire les résultats dans le continuum de la maladie, de la sténose au décès en passant par l’infarctus du myocarde récidivant.

À retenir

  • Un nouveau score, dérivé d’un modèle d’apprentissage automatique qui utilise les données de dossiers médicaux électroniques, a montré une grande précision dans la prédiction des résultats de la maladie de l’artère coronaire (MAC) sur l’ensemble du spectre de la maladie.

Pourquoi est-ce important ?

  • Les résultats pourraient aider à identifier les personnes atteintes d’une maladie non diagnostiquée et à orienter la prise en charge des personnes atteintes d’une maladie diagnostiquée.

Méthodologie

  • Une étude de cohorte de développement et de validation d’un modèle s’est appuyée sur les dossiers médicaux électroniques de 95 935 adultes âgés de 40 ans ou plus issus de la biobanque BioMe des États-Unis (BioMe BioBank) et de la Biobanque du Royaume-Uni (UK Biobank).
  • Dans les 2 cohortes, 14 % des participants avaient reçu un diagnostic de MAC.
  • Un modèle d’apprentissage automatique a été utilisé pour calculer les probabilités de résultats de MAC sous forme de scores de MAC in silico (MACIS).
  • Critères d’évaluation principaux : sténose artérielle coronaire, MAC obstructive, MAC affectant plusieurs vaisseaux, décès toutes causes confondues, séquelles de MAC (infarctus du myocarde [IM] récidivant, arythmie, insuffisance cardiaque après un diagnostic de MAC).
  • Financement : Instituts nationaux américains de la santé (National Institutes of Health, NIH).

Principaux résultats

  • Dans le groupe d’entraînement/de validation et le groupe témoin de BioMe, le modèle a prédit la MAC avec une aire sous la courbe de 0,95 (sensibilité de 94 % ; spécificité de 82 %) et de 0,93 (sensibilité de 90 % ; spécificité de 88 %), respectivement.
  • Dans le groupe de test externe pour la UK Biobank, le modèle a prédit la MAC avec une aire sous la courbe de 0,91 (sensibilité de 84 % ; spécificité de 83 %).
  • Le score MACIS dérivé du modèle a intégré les facteurs de risque connus de MAC, des équations de cohortes combinées et les scores de risque polygénique. Il a varié de 0 (probabilité la plus faible de survenue du résultat étudié) à 1 (probabilité la plus élevée).
  • Les risques d’événements de sténose artérielle coronaire, de MAC obstructive, de MAC affectant plusieurs vaisseaux et de sténose d’artères coronaires majeures a augmenté avec le quartile du score MACIS.
  • Le risque de décès toutes causes confondues a augmenté avec le décile du score MACIS. Le rapport de risque corrigé (RRc) était de 1,0 pour les participants du décile 1 (0,2 % de prévalence), de 11 pour ceux du décile 6 (4,2 % de prévalence) et de 56 pour ceux du décile 10 (11 % de prévalence).
  • Le risque d’infarctus du myocarde récidivant a augmenté de manière similaire.
  • Près de la moitié (46 %) des participants atteints d’une MAC non diagnostiquée ayant un score MACIS supérieur ou égal à 0,9 présentaient des signes cliniques de MAC selon les directives.

Commentaire d’expert

  • Dans un commentaire, Puneet Batra, PhD, travaillant à l’Institut Broad du MIT et de Harvard (Broad Institute of MIT & Harvard), et chez Verve Therapeutics, et le Dr Amit V. Khera, titulaire d’un master en sciences et travaillant à l’Hôpital de Brigham et des femmes (Brigham and Women’s Hospital), ont écrit : « Placer les individus sur un spectre de la maladie de l’artère coronaire qui prend en compte une multitude de facteurs, par opposition aux systèmes de notation actuels, tels que SYNTAX, qui se concentrent uniquement sur l’anatomie coronaire, pourrait permettre des interventions sur mesure qui seraient mieux adaptées au risque de maladie de l’artère coronaire ».

Limites

  • Les participants atteints d’une MAC ont été déterminés à partir de codes diagnostiques, ce qui a pu entraîner des erreurs de classification.
  • Seul un sous-ensemble de participants a fait l’objet d’une angiographie coronaire.
  • La mortalité par cause spécifique n’était pas disponible.
  • Le caractère généralisable à d’autres populations est incertain.