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アルゴリズムが乾癬患者の心血管リスクを予測

ジェシカ・ポロとラ・ボルダクレジット: LinkedIn新しい研究によると、4つのリスクチャートアルゴリズムが低リスクと高リスクを識別するのに役立つことがわかった。 心臓血管(CV) 患者におけるリスク 乾癬性関節炎(PsA).1スペインのホスピタル・ウニベルシタリオ・レイ・フアン・カルロスのジェシカ・ポロ・イ・ラ・ボルダが率いるこの研究は、4 つの異なるリスク尺度の長所と限界を比較した初めての研究となった。研究者らは、これらの尺度が虚血性心疾患、脳卒中、末梢動脈疾患、心不全などの心血管イベントと死亡率をどの程度正確に予測できるかを調べることを目的とした。「スペイン人の心血管疾患リスクを判断するために伝統的に使用されているアルゴリズムである欧州SCOREのいくつかのバージョンに加えて、英国で心血管疾患リスクを評価するために使用されているQRISK3もコホートで分析した」と研究者らは記している。PsA 患者では、一般集団よりも CV による死亡率とイベントの発生率が高くなっています。2 しかし、系統的冠動脈リスク評価 (SCORE) では CV リスクが過小評価されることが多いため、研究では PsA 患者の CV リスクを予測するアルゴリズムを改善する必要性が強調されました。研究チームは、スペインの前向きプロジェクトCARdiovascular in RheuMAtologyから、ベースライン訪問時にCVイベントの履歴がなく、7.5年間三次医療機関のリウマチ科外来に通院していたPsA患者を活用しました。1研究チームは、Systematic Coronary Risk Assessment (SCORE)、欧州リウマチ学会連合の修正版(mSCORE EULAR 2015/2016)、SCORE2、およびQResearchリスク推定器バージョン3(QRISK3)のアルゴリズムを使用して、患者のCVリスクを予測することを目的としました。SCORE の計算には、年齢、性別、喫煙、収縮期血圧、総コレステロールが含まれています。SCORE2 は、総コレステロールの代わりに非 HDL コレステロールを含めましたが、ほぼ同じすべての要因で CV リスクを計算しました。SCORE は CV 疾患による 10 年間の死亡リスクのみを評価しましたが、SCORE2 は…

アルゴリズムが乾癬患者の心血管リスクを予測

ジェシカ・ポロとラ・ボルダ

クレジット: LinkedIn

新しい研究によると、4つのリスクチャートアルゴリズムが低リスクと高リスクを識別するのに役立つことがわかった。 心臓血管(CV) 患者におけるリスク 乾癬性関節炎(PsA).1

スペインのホスピタル・ウニベルシタリオ・レイ・フアン・カルロスのジェシカ・ポロ・イ・ラ・ボルダが率いるこの研究は、4 つの異なるリスク尺度の長所と限界を比較した初めての研究となった。研究者らは、これらの尺度が虚血性心疾患、脳卒中、末梢動脈疾患、心不全などの心血管イベントと死亡率をどの程度正確に予測できるかを調べることを目的とした。

「スペイン人の心血管疾患リスクを判断するために伝統的に使用されているアルゴリズムである欧州SCOREのいくつかのバージョンに加えて、英国で心血管疾患リスクを評価するために使用されているQRISK3もコホートで分析した」と研究者らは記している。

PsA 患者では、一般集団よりも CV による死亡率とイベントの発生率が高くなっています。2 しかし、系統的冠動脈リスク評価 (SCORE) では CV リスクが過小評価されることが多いため、研究では PsA 患者の CV リスクを予測するアルゴリズムを改善する必要性が強調されました。

研究チームは、スペインの前向きプロジェクトCARdiovascular in RheuMAtologyから、ベースライン訪問時にCVイベントの履歴がなく、7.5年間三次医療機関のリウマチ科外来に通院していたPsA患者を活用しました。1研究チームは、Systematic Coronary Risk Assessment (SCORE)、欧州リウマチ学会連合の修正版(mSCORE EULAR 2015/2016)、SCORE2、およびQResearchリスク推定器バージョン3(QRISK3)のアルゴリズムを使用して、患者のCVリスクを予測することを目的としました。

SCORE の計算には、年齢、性別、喫煙、収縮期血圧、総コレステロールが含まれています。SCORE2 は、総コレステロールの代わりに非 HDL コレステロールを含めましたが、ほぼ同じすべての要因で CV リスクを計算しました。SCORE は CV 疾患による 10 年間の死亡リスクのみを評価しましたが、SCORE2 は 40 ~ 69 歳の人について、致命的および非致命的な CV 疾患イベントの 10 年間のリスクを推定します。70 歳以上の人については、SCORE2 は CV 疾患による 5 年間の死亡リスクと、非致命的な CV イベントの 10 年間のリスクを推定します。

さらに、QRISK3 は、心臓発作や脳卒中を起こす個人の 10 年リスクを推定します。従来の CV リスク要因、糖尿病、慢性腎臓病、新興 CV リスク要因、その他の炎症性リウマチ性疾患を計算します。mSCORE EULAR に関しては、この尺度は 2015/2016 年の推奨事項に従っています。

4つの心血管リスクアルゴリズムは心血管イベントとの有意な関連性を示した(

7.5年後、34件の心血管イベントが発生し、心血管線形化率は1000人年あたり7.10(95%信頼区間)でした。 [CI]観察された CV イベントの累積率は、リスクスケールで予測された値よりも低かった。しかし、研究チームは、7.5 年間の追跡調査であり、10 年間のリスクを推定していたため、予測よりも少ない CV イベントが見つかった可能性があると指摘した。

研究チームは、QRISK3 と他のスケール、具体的には QRISK3 と SCORE2 を組み合わせたモデルが最良の予測モデルであることを発見しました。このモデルでは、赤池情報量基準 (411.15) とベイズ情報量基準 (420.10) が最も低くなりました。SCORE2 は単独でも、他のアルゴリズムよりも CV リスクの推定に優れていました。

「この観察結果は、これらの患者に広く見られる代謝リスクを考慮すると、非HDLコレステロールがPsAにおける心血管イベントに影響を及ぼす上で重要な役割を果たしている可能性があることを示唆している」と研究者らは記している。「しかし、この洞察は一般集団にも当てはまる可能性があると我々は考えている。」

SCORE2 はリスクの予測に優れているものの、4 つのアルゴリズムのいずれも CV リスクに関する必要な情報をすべて提供しなかったため、チームは QRISK3 と SCORE2 を組み合わせることで最良の結果が得られることを発見しました。

「QRISK3とSCORE2を包括的なモデルに統合することで、QRISK3の識別能力とSCORE2の較正精度を活用した最適な組み合わせが実証されました」と研究者らは結論付けました。

参考文献

  • Polo Y La Borda J、Castañeda S、Heras-Recuero E、他「心血管疾患のリスクが高い乾癬性関節炎患者の特定にリスクチャートアルゴリズムを使用する:7.5年間の追跡期間後のプロジェクトCARMAコホートから得られた知見」 RMDオープン. 2024;10(2):e004207. 2024年4月17日発行。doi:10.1136/rmdopen-2024-004207
  • Urruticoechea-Arana A、Castañeda S、Otón T、et al. 乾癬性関節炎におけるメタボリックシンドロームの有病率:系統的文献レビューとCARMAコホートの結果。 J クリニカル リウマトール。 2022;28(2):e388-e396. doi:10.1097/RHU.00000000000001738
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    #アルゴリズムが乾癬患者の心血管リスクを予測
    2024-05-24 12:00:19

    執筆者について: nipponese

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