Escalas para calcular o risco cardiovascular para pacientes com diabetes. O que eles são e o que eles fazem conosco?Escores de risco cardiovascular em pacientes com diabetes. Quais são eles e o que valem eles?

Escalas para calcular o risco cardiovascular para pacientes com diabetes. O que eles são e o que eles fazem conosco?Escores de risco cardiovascular em pacientes com diabetes. Quais são eles e o que valem eles?

Volume 31, Edição 3 , maio a junho de 2015 , páginas 102-112
Revisão

Escalas para calcular o risco cardiovascular para pacientes com diabetes. O que eles são e o que eles fazem conosco?Escores de risco cardiovascular em pacientes com diabetes. Quais são eles e o que valem eles?

Introdução

O diabetes mellitus (DM) tem proporções epidémicas com uma prevalência estimada na Europa de 8,1% (52 milhões de pessoas sofrem da doença) e um aumento esperado até 2030 que atingirá 9,5% (64 milhões) 1 . A prevalência de DM na Espanha é de 14%, tendo experimentado um aumento de 30% em nosso país na última década, com uma proporção não diagnosticada de diabetes de 40% 2,3 . Além disso, estima-se que um número de pessoas semelhantes àquelas com DM tipo 2 estão em alto risco de desenvolvê-la, devido à sua condição de pré-diabetes. A doença cardiovascular (DCV) é a causa fundamental da mortalidade no mundo, sendo responsável por mais de 20% de todas as mortes 4. O DM tipo 2 é um fator independente de DCV e está freqüentemente associado a outros fatores de risco cardiovascular (RCV), como hipertensão e dislipidemia 2,5 . CVD e das suas factores de risco aparecem no início, antes do início da diabetes, sendo a principal causa de morte em pessoas com diabetes mellitus tipo 2, que possuem entre 2 e 4 vezes mais coronária cardíaca doença (CHD) 6 . DM e DCV são desenvolvidos em conjunto com anormalidades metabólicas como participantes necessários e causando danos à rede vascular.

As complicações macrovasculares, tais como CAD, acidente vascular cerebral e doença arterial periférica comparecer perante microvascular, estando presente em até 22% das pessoas com diagnóstico recente de DM tipo 2 2 . Cerca de 60% dessas pessoas sem complicações cardiovasculares no diagnóstico desenvolverão DCV, uma complicação mais grave e dispendiosa do que a retinopatia. O diabetes multiplica entre 2,4 e 5 vezes os custos com cuidados de saúde e as complicações crónicas, triplicando o custo do diabetes sem complicações no estudo Cost of Diabetes in Europe (CODE-2) sobre os custos do DM tipo 2, realizado em 1998 em 8 países, incluindo a Espanha 7. Portanto, a triagem de hiperglicemia para fins de prevenção cardiovascular deve ser direcionada a indivíduos de alto risco, pois poderia facilitar a redução de DCV e poderia beneficiar a progressão da doença microvascular 8 .

Previsão do risco cardiovascular. Conceitos básicos e sua lógica

O cálculo do risco tem sido um elemento-chave nos esforços para definir fatores de risco clássicos de DCV, identificar novos marcadores de risco, identificar e medir potenciais alvos terapêuticos e melhorar a eficiência de custo de terapias na prevenção primária e secundária de DCV .

Na prática clínica, os algoritmos de predição de risco têm sido utilizados para identificar indivíduos com alto risco de desenvolver DCV em um período de tempo, a fim de selecionar as pessoas suscetíveis a uma intervenção preventiva mais intensiva. Subjacente a esse conceito está a suposição de que a intensidade do tratamento e a redução dos fatores de risco devem ser adaptadas ao nível do risco absoluto estimado.

A estimativa do risco absoluto de desenvolver DCV requer uma série de fatores. Primeiro, deve haver dados confiáveis ​​para indicar a taxa de incidência da doença. É necessário identificar uma série de variáveis ​​de risco para medir sua associação com a incidência de doença futura. Modelos matemáticos são necessários para quantificar a associação prospectiva entre os fatores de risco e a ocorrência da doença e que são capazes de comparar diferentes modelos de risco. Além disso, a utilidade dos modelos de previsão deve ser medida no contexto da prática clínica, incluindo considerações sobre as dimensões e gravidade da doença em estudo,

Mais estimativas VN 5 e 10 anos são baseados em equações de regressão de multivariáveis ​​derivados da coorte de Framingham em que os níveis de factores de risco clássicos (idade, o colesterol total, o colesterol HDL, pressão arterial sistólica, tabagismo) recebem um peso (escore) para estimar o risco de DC separadamente em homens e mulheres. A pontuação de risco calculada torna-se então uma probabilidade absoluta de desenvolvimento de CD nesse período de tempo. Assim, um paciente com uma estimativa de 10% do risco de 8% deve ser interpretado como o de 100 pessoas semelhantes a ele, podemos esperar que 8 sofrerão um evento nos próximos 10 anos.

A demonstração de que uma escala de risco está significativamente associada ao evento de interesse é necessária, mas insuficiente para avaliar sua utilidade. Há uma série de medidas para avaliar como elas funcionam e a utilidade dos modelos de previsão de risco. São testes de diagnóstico que são aplicados a modelos para medir parâmetros como capacidade discriminatória, calibração, ajuste de modelo e informações de modelo sobre o evento de interesse. Isso é chamado de validação interna do modelo e os testes mais usados ​​são os primeiros 2.

O teste mais comumente usado para medir a discriminação de um modelo de predição de RCV ou qualquer outro resultado é a concordância estatística (estatística C) que é uma função de ambos, sensibilidade e especificidade do modelo através de todos os seus valores. Representa a capacidade da tabela ou modelo de risco de discriminar futuros casos de não-casos. A estatística C pode variar de 1 (discriminação perfeita) a 0,5 (probabilidade aleatória, indicando que a equação de risco não é melhor do que jogar uma moeda). Um C estatístico  <  0,7 é considerado inadequado.

Outra maneira de avaliar a capacidade de diagnóstico de um algoritmo é a curva “receiver operating characteristic” (ROC), do inglês “Receiver Operating Characteristic” (característica de operação do receptor). Para desenhar uma curva ROC, são usados ​​os índices de positivos verdadeiros (VPR) e falsos positivos (FPR). A VPR mede até que ponto um teste de diagnóstico é capaz de detectar ou classificar corretamente casos positivos, entre todos os casos positivos disponíveis durante o teste. O RPF define quantos resultados positivos estão incorretos entre todos os casos negativos disponíveis durante o teste. Uma curva ROC é definida por FPR e VPR como eixos de coordenadas “x” e “y”, respectivamente, e representa as trocas entre o verdadeiro positivo (em princípio) e benefícios falsos positivos (em princípio, os custos). Desde VPR é equivalente a sensibilidade e FPR é igual a 1-especificidade, a trama ROC também é definida como a representação do eixo “y” da sensibilidade a (1-especificidade) no “x”. O indicador mais utilizado para definir uma curva ROC é a área sob a curva. Esse índice pode ser interpretado como a probabilidade de que um classificador ordene ou marque um evento positivo escolhido aleatoriamente acima de um negativo. Portanto, no campo da saúde, as curvas ROC também são chamadas de curvas de desempenho de diagnóstico. Esta área tem um valor entre 0,5 e 1, onde 1 representa um valor diagnóstico perfeito e 0,5 é um teste sem capacidade discriminatória diagnóstica. Ou seja, se a área sob a curva para um teste de diagnóstico for 0,

Calibração é a capacidade de um modelo de risco para prever com precisão o nível de risco absoluto que é subsequentemente observado. Uma maneira visual de mostrar a calibração é dividir a população em risco em decis de previsão de risco e traçar o risco estimado versus a taxa observada de eventos em um eixo coordenado “x” e “y”. O método estatístico comumente usado para medir a capacidade discriminatória de um modelo é o teste de Hosmer-Lemeshow Chi 2 . Um valor  <  0,05 indica uma má calibração do modelo, uma vez que existem diferenças significativas entre o risco estimado e o observado.

No entanto, antes de considerar se um modelo de predição multivariada (diagnóstico ou prognóstico) pode ser usado em populações, é essencial que a sua capacidade preditiva é avaliada em outras coortes de pessoas que não tenham sido envolvidos no desenvolvimento da equação modelo. Este teste é chamado de validação externa do modelo.

Atualmente, o consenso geral é que os modelos de risco devem se concentrar na previsão de eventos cardiovasculares globais, não apenas na EC. Isso permite identificar mais pessoas em risco em curtos períodos de tempo.

Até o momento, existem poucos modelos contemporâneos validados externamente e o impacto de sua aplicação na tomada de decisões e nos eventos que ocorrem ao longo do tempo são meramente indicativos hoje.

Estimativa do risco cardiovascular em pacientes com diabetes. O diabetes é equivalente ao risco coronariano? Ou são necessários modelos de previsão de doença cardiovascular em diabetes?

A DCV é a principal causa de morbidade e mortalidade em pessoas com diabetes e o principal contribuinte para os custos diretos e indiretos do diabetes. Numerosos estudos demonstraram a eficácia do controle de fatores CVR para prevenir ou retardar DCV em pessoas com diabetes. Além disso, grandes benefícios têm sido descritos quando o controle multifatorial intensivo desses fatores de risco é realizado 9 .

O objetivo da medida da RVC é estratificar e classificar o nível de risco em pessoas com diabetes para adaptar uma resposta terapêutica preventiva de forma personalizada. Há controvérsias sobre se o diabetes é equivalente ao risco coronariano e, portanto, devemos considerar todas as pessoas com DM tipo 2 de alto risco 10-12 . No entanto, o efeito do DM tipo 2 na DC não é o mesmo em diferentes populações e tem sido menos estudado no sul da Europa, região caracterizada por menor mortalidade cardiovascular 13 . Nesta população, um CVR de longo prazo mais baixo foi encontrado em pacientes com DM tipo 2 sem DCV prévia em comparação com pacientes não diabéticos com um IAM anterior 12 .. Por outro lado, o risco de 10 anos de DC entre adultos com diabetes e a fração de eventos cardiovasculares causados ​​por diabetes melhoraram nos últimos anos 14-16 . Embora as diretrizes de prática clínica recomendem o cálculo da RVC para o tratamento dos fatores de risco presentes, poucos modelos foram desenvolvidos para estimar esse risco em pacientes com DM tipo 2, sejam eles recém-diagnosticados ou já em tratamento 17-19 . Além disso, as equações de predição de risco não são ideais em diferentes populações com diabetes e algumas foram desenvolvidas antes do advento das modernas estratégias de prevenção de DCV 17,20.. Nosso conhecimento sobre DCV em DM tipo 1 e DM tipo 2 vem em grande parte de tempos passados, quando o controle glicêmico intensivo foi menor. É necessário, portanto, construir modelos contemporâneos de risco cardiovascular para cada região que possa prever com precisão a probabilidade de apresentar DCV futura e validá-la em outras populações para garantir seu uso em um nível geral.

Guia Europeu de 2012 prevenção de doenças cardiovasculares na prática clínica da Sociedade Europeia de Cardiologia e outras sociedades para a prevenção de doenças cardiovasculares na prática clínica e orientar diabetes, pré-diabetes e ECV 2013 da Sociedade Europeia de Cardiologia diabetes recomendar que as pessoas com DM e pelo menos um outro factor de VN e / ou lesão ou dano de órgãos subclínica (baixo tornozelo / índice braquial, espessamento da carótida intimal, aumento da rigidez arterial ou a quantidade de cálcio artéria coronária (CAC), neuropatia autonômica, e silenciosa albuminúria isquemia do miocárdio), os doentes devem ser consideradas em risco muito elevado, e os restantes doentes de MD, alto risco ( tabela 1 ) 21. Esta estratificação em 2 níveis de risco, muito alto, alto, diabetes é que as placas risco Europeia Systematic Coronary Risk Evaluation (SCORE), não contruyeron para pessoas com diabetes e, portanto, não têm modelos atualmente de predição de RVC para estimar o nível de risco absoluto de apresentar um evento cardiovascular em pessoas com diabetes. O CVR na população geral e no diabetes é um gradiente contínuo, com estratificação de muito alto risco e alto risco não sendo exato e artificial. No entanto, o guia dos EUA também estratifica 2 níveis de risco diabetes, ao contrário da Europa, e incluiu na sua equações de predição diabetes VN ( “raça e sexo-específicos Pooled coorte Equações”)e utiliza a estimativa de 7,5% do nível de risco absoluto de apresentar um evento cardiovascular como um ponto de corte para classificar as pessoas com diabetes em risco alto e moderado ( tabela 1 ) 22 .

Tabela 1 . Estimativa do risco cardiovascular e classificação nas diretrizes europeia e EE. UU

Guia ESC / OSCVD 2012 21 Guia AHA / ACC 2013 22
Muito alto risco
documentado DCV (Cl, acidente vascular cerebral, PAA)
de DM de tipo 1 ou tipo 2 DM  ≥  1 CRFs e / ou o órgão alvo danos
IRC grave (GFR  <  30  ml / min / 1,73  m 2 )
SCORE  ≥  10%
Alto risco
documentado ECV
c-LDL  >  190  mg / dl e idade  ≤  75  anos
DM tipo 1 ou DM tipo 2 com LDL-C  70-189  mg / dl, entre 40-74 anos e risco de PCEF  >  7,5%
Alto risco
Um FRCV alta (dislipidemia familiar, hipertensão severa)
DM tipo 1 ou tipo 2 sem DM FRCV ou lesão de órgão alvo
moderada CRF (FG 30-59  ml / min / 1,73 m2 )
SCORE  ≥  5% mas  <  10 %
Risco moderado
c-LDL  >  190  mg / dL e  >  75 anos
DM tipo 1 ou tipo 2 com LDLc 70-189  mg / dl, entre 40-74 anos e risco de PCEF  <  7,5% de
risco de PCEF  ≥  7,5%
Escore de risco moderado  ≥  1 e  <  5% Baixo risco
Resto da população
Pontuação de baixo risco  <  1%

AHA / ACC: American Heart Association / Colégio Americano de Cardiologia ; IC: doença cardíaca isquêmica; c-LDL: colesterol de lipoproteína de baixa densidade; DM: diabetes mellitus; PEA: doença arterial periférica; DCV: doença cardiovascular; ESC / OSCVD: Sociedade Europeia de Cardilogia / outras Sociedades sobre Prevenção de Doenças Cardiovasculares na Prática Clínica ; FG; filtração glomerular; FRCV: fator de risco cardiovascular; HT: hipertensão arterial; IRC: insuficiência renal crônica; PCEF: Função de Equação de Coorte Combinada ; PONTUAÇÃO: A Avaliação de Risco Coronário Sistemático Europeu.

Na medida em que temos modelos contemporâneos de predição de RVC, ajustados às nossas populações de pessoas com diabetes, as diretrizes provavelmente estratificarão o risco de maneira mais precisa e lógica. Por outro lado, o manejo da RVC no DM tipo 1 foi extrapolado em grande parte da experiência do DM tipo 2, apesar da maior duração do primeiro e das importantes diferenças fisiopatológicas entre os dois. É necessário desenvolver modelos específicos de previsão de risco para a população de pessoas com DM tipo 1, que permita diferenciar com precisão a RCV global, bem como outras complicações microvasculares e a mortalidade nessa população.

Modelos de previsão de risco cardiovascular em diabetes

Diabetes mellitus tipo 1

Ele é importante para prever não só a CE, mas todos, tanto macrovascular e microvascular, uma vez que nenhum deles vai levar a uma diminuição da qualidade de vida em pessoas com DM tipo 1 grandes eventos 23 .

O DM tipo 1 está associado a um alto risco de complicações vasculares e mortalidade. O risco relativo de DCV no DM tipo 1 ajustado para a idade é entre 4 e 10 vezes maior e os eventos ocorrem 10 a 15 anos mais cedo do que na população geral 24 . Em um estudo recente realizado na Suécia, com 34.000 pessoas com DM tipo 1 durante 8 anos, tanto a mortalidade total quanto a mortalidade cardiovascular foram entre 2 e 9 e entre 3 e 10 vezes maiores, respectivamente, do que na população geral dependendo dos níveis de HbA1c 25 .

Até o momento, não havia algoritmos de predição de VRC para pacientes com DM tipo 1 sem doença cardiovascular prévia em uso, e o uso de equações de risco desenvolvidas tanto na população geral como na DM tipo 2 não foi bem-sucedido na DM tipo 1. 23 .

As diretrizes das associações americanas, ambos Diabetes como Cardiologia, não recomendam a triagem de EC além do ECG de base em pessoas com diabetes sem sintomas de doença cardiovascular, ECG normal, ou risco geral baixas (equações risco estimado de Framingham ou Reynolds). Além disso, não diferenciam entre DM tipo 1 e DM tipo 2. Portanto, temos uma doença com alta morbidade e mortalidade cardiovascular, sem ferramentas que nos permitam identificar com precisão as pessoas de maior risco suscetíveis a uma intervenção multifatorial mais intensivo26 . Os principais eventos examinados no modelo preditivo foram: DAC maior, acidente vascular cerebral, insuficiência renal terminal, amputação, cegueira e morte. Os fatores prognósticos envolvidos no modelo são idade, HbA1c, relação albumina / creatinina na urina, colesterol HDL e relação cintura / quadril. As pontuações são atribuídas aos diferentes valores desses fatores prognósticos e a soma total para uma pessoa consiste na soma de todas as pontuações obtidas de acordo com o nível de cada fator de risco. Esta pontuação é calculada com tabelas publicadas a probabilidade superior a 3,5 e 7 anos de complicação 26 .

Esse modelo preditivo mede o risco absoluto de complicações maiores em pessoas com DM tipo 1 e atualmente é o mais recomendado na prática clínica. Essa estimativa de risco individual pode orientar o monitoramento de recomendações terapêuticas, permite que os pacientes sejam informados e selecionem populações de alto risco para a realização de ensaios clínicos.

Diabetes mellitus tipo 2

A alta VN em DM tipo 2 é, em parte, devido à frequente associação de outros fatores de risco, tais como a hipertensão, dislipidemia e fumar que causam doença cardiovascular é a principal causa de morte nestes pessoas, com um risco de mortalidade cardiovascular que triplica a da população em geral. No entanto, faltam modelos contemporâneos de previsão de risco, devidamente validados para cada população, que nos permitam identificar os indivíduos de maior risco.

O desenvolvimento de escalas de risco é difícil devido à existência de fatores de confusão associados à etnia, diferenças culturais, marcadores metabólicos e inflamatórios e, principalmente, o cálculo do risco para DC e cerebrovascular é diferente.

Modelos baseados na população em geral

Tabelas de risco baseadas nas equações do Estudo de Framingham tendem a subestimar o risco em pessoas com diabetes, uma vez que esses estudos incluíram relativamente poucas pessoas com diabetes. Guia diabetes, pré-diabetes e ECV 2013 da Sociedade Europeia de Cardiologia e Diabetes conclui que isso não é aconselhável para medir a RCV em pessoas com tabelas de risco diabetes desenvolvidos na população em geral (Classe de recomendação III , nível de evidência C) 27 .

Os modelos de previsão de CVR em diabetes dão bons resultados na população em que se desenvolveram, mas precisam ser validados em outras populações. As equações e tabelas de risco desenvolvidas na população americana superestimaram o risco em nossa população. Em pacientes com diabetes tipo Madrid 2, tabelas risco coronário em 10 anos utilizando a função do Framingham originais (Framingham-Wilson) e calibrada para a população espanhola (Framingham-Regicor) eles sobrestimada por 80% e subestimada por 37%, respectivamente, o risco de sofrer um evento coronariano 28 . O maior risco de eventos cardiovasculares foi observado em pacientes com HbA1c  ≥  7%.

Em outro estudo prospectivo de 10 anos conduzido em Barcelona na atenção primária em pacientes com DM tipo 2 recentemente diagnosticada, 4 métodos de cálculo de risco coronariano foram usados. O Framingham 91 foi selecionado por sua experiência comprovada e o Framingham 98 por sua utilidade clínica para estabelecer comparações com a população de igual idade e sexo. Os outros 2 métodos foram selecionados porque foram realizados em pacientes com DM tipo 2 recém-diagnosticados, Estudo de Diabetes Prospectivo do Reino Unido(UKPDS), e na população mediterrânica, REGICOR. As duas tabelas de risco e a equação de risco coronariano anglo-saxônica superestimaram o risco coronariano de 10 anos em 100% em homens e em torno de 50% em mulheres com DM tipo 2 recém-diagnosticada. Entretanto, a REGICOR subestimou o risco de apresentar um evento coronariano de 10 anos em homens e mulheres em 20% e 40%, respectivamente 29.

Framingham Study-Stroke foi validado apenas em um grupo de 178 pacientes espanhóis e superestimou o risco em 70% 30 .

Modelos de risco cardiovasacular específico para diabetes mellitus tipo 2

A equação de risco construído a partir do estudo prospectivo de diabetes no Reino Unido (motor de risco UKPDS) foi o primeiro modelo preditivo de CHD em homens e mulheres com DM tipo 2 17 . Este estudo é baseado em dados de cerca de 5.000 pessoas com DM tipo 2 diagnosticadas recentemente. Ao contrário de outras equações de risco publicados até à data, o modelo incorpora primeiros factores adição CVR clássicos como a idade, o sexo, o grupo étnico, pressão arterial sistólica, aumento de lipídeo e de fumar, HbA1c como um controle glicêmico e a duração do diabetes. Ao incluir a fibrilação atrial e exclusão de HbA1c outra equação de risco foi desenvolvido para estimar o risco de cerebrovascular acidente na mesma população do estudo 18. No entanto, tem várias limitações, como VN total não estimado, ele pode ser usado apenas em pessoas com DM recém-diagnosticados tipo 2, não incluídos nas albuminúria modelo e é um estudo de intervenção terapêutica para que os pacientes não eles são representativos da população em geral; Nos primeiros 4 anos, a mortalidade na coorte do estudo foi menor do que na população geral. Além disso, o modelo foi desenvolvido antes da chegada de estratégias modernas de prevenção cardiovascular e, portanto, não é um modelo contemporâneo.

A simulação computacional é um método para modelar a progressão do DM tipo 2 e prever complicações a longo prazo da doença. Desde a publicação do primeiro modelo de resultados do UKPDS Outcomes Model 1 (UKPDS-OM1) com base nos dados do estudo prospectivo de 10 anos até 1997, o uso de modelos de simulação em diabetes aumentou com pelo menos 8 modelos em uso em o mundo 31 . O UKPDS-OM 1 tem sido utilizado para uma ampla variedade de aplicações, incluindo análise de custo-efetividade e previsão da expectativa de vida 32,33.. Em geral, todos esses modelos de simulação de diabetes funcionam razoavelmente bem em termos de previsão do risco relativo de intervenções terapêuticas versus tratamento de controle, mas não tão bem em prever o risco absoluto de apresentar um evento cardiovascular.

Recentemente, foi desenvolvida uma nova versão do modelo que resolve parcialmente as desvantagens referidas acima. O UKPDS Outcome Model 2, modelo 2 (UKPDS-OM2) simula resultados de saúde de 25 anos em pessoas com DM tipo 2 usando dados de 30 anos do estudo34 . O UKPDS-OM2 é construído com dados de 5.102 pacientes que participaram do estudo por 20 anos e 4.031 sobreviventes que participaram do período de 10 anos. Com eles, foram calculadas as taxas de risco proporcionais paramétricas com as quais o risco absoluto de complicações de diabetes e mortalidade é previsto.

Além disso, eles poderiam (1) recalculadas para um longo período de tempo, o originais sete equações complicações de risco (enfarte do miocárdio, doença cardíaca isquémica, doença cerebrovascular, insuficiência cardíaca, amputação, cegueira e falha renal crónica); (2) estimar novas equações para a úlcera diabética; (3) desenvolver novas equações para mortalidade total; e (4) explorar o uso de novos fatores de risco, como a microalbuminúria. A inclusão de todos esses dados adicionais permite a introdução de novos fatores preditivos de risco, como a filtração glomerular estimada. Além disso, eles validam o modelo internamente por 25 anos, o que permite prever taxas de eventos para complicações, que são inferiores às descritas no modelo anterior existente.

Até à data, o UKPDS-OM2 não foi validado externamente e seu uso é restrito aos ensaios clínicos ou projectos de investigação pedido de licença antes como é exigido para testar a equação em uma população diferente, que participou no modelo antes estendê-lo a outras populações 35 .

No Japão, um modelo de predição foi desenvolvido em 2013 que calcula o risco em 5 anos de complicações microvasculares e macrovasculares e a mortalidade não cardiovascular no DM tipo 2, ainda não validado externamente 36 . Contemporânea a este modelo, uma equação de risco foi construída para prever mortalidade total aos 6 anos em DM tipo 2 de 8 anos de evolução na Itália, com validação externa aceitável, embora não representativa da população de DM tipo 2, e poderia ser adequado para a população mediterrânica 37 .

O modelo de risco do registro nacional de diabetes sueco foi desenvolvido em uma população sueca homogênea e relatou uma boa calibração em seu ambiente 38 .

A Ação em Diabetes e Doença Vascular: Preterax e Diamicron Modificado lançamento controlado de Avaliação (ADVANCE) é um modelo de previsão de VN contemporânea desenvolvida na coorte internacional da ADVANCE 19. Os preditores de linha de base de grandes eventos cardiovasculares em pacientes sem DCV anterior foram a idade no momento do diagnóstico, diabetes duração conhecida, o sexo, a pressão de pulso (diferença entre a pressão sistólica e diastólica do sangue), para tratamento de hipertensão, fibrilação atrial, retinopatia, HbA1c, albumina rácio / creatinina, colesterol e não-HDL. DCV foi definida como a presença de IAM acidente vascular cerebral fatal ou não fatal ou não fatal ou morte cardiovascular. Esta equação é baseada em pessoas com DM tipo 2, pelo menos 55 anos e 8 anos de evolução da doença. A validação interna do modelo mostraram discriminação aceitável (C estatística 0,70) e boa calibração. No entanto, a validação externa mostraram discriminação perto da aceitável (Statistical C 0,2 p  =  0,032) com a subestimação estimado / risco observado. Embora esses grupos de pessoas com DM tipo 2 com a qual se desenvolve e externamente valida a equação não são representativos da população geral de pessoas com DM tipo 2, são pessoas envolvidas em um julgamento de intervenção terapêutica e ter uma duração da doença cerca de 8-10 anos, oferta modelo de orientação prever grandes eventos cardiovasculares do que 4 anos desenvolveu recentemente um aplicativo gratuito (motor de risco ADVANCE) disponível para dispositivos móveis, tanto para sistema Apple e Android.

Uma meta – análise em 2012 foi revisto VN 45 modelos, 12 dos quais foram desenvolvidos especificamente em pacientes com DM tipo 2. Risco Apenas uma minoria dessas equações foram validadas e muito poucos têm a discriminação aceitável e calibração para predição VN e aqueles que foram validados externamente são excepcionais 39 .

Mecanismo de risco do país basco

No País Basco, desenvolvemos um modelo RCV para calcular o risco de DC e DCV fatais e não fatais em pacientes com DM tipo 2 recém-diagnosticados, com base em um estudo prospectivo de 10 anos. Em adição, nós validado nosso modelo internamente e externamente validado o Risk Engine Prospective Diabetes Study Reino Unido (UKPDS-RE) e os de risco Framingham score-Regicor Study (FRS-RS) 40. Estudamos uma população de 65.000 pessoas ao longo de 24 anos (4% da população) representativa da população geral do País Basco. O estudo foi realizado pela Vigía Physicians Network, cerca de 160 médicos de atenção primária do Sistema Basco de Saúde, Osakidetza. Esta rede é um sistema de vigilância epidemiológica baseado na colaboração voluntária com o Departamento de Saúde Pública do Governo Basco. No ano de 2000 descrevemos a prevalência, incidência, complicações microvasculares e macrovasculares e a RCV do DM tipo 2 em nosso meio 2. Neste ano, iniciamos um estudo prospectivo de 10 anos com 777 pessoas recém-diagnosticadas com DM tipo 2 entre os anos de 1998-2000. Durante esse período, registramos fatores de RCV, complicações crônicas e mortalidade. Estimando coeficientes para as variáveis de risco significativo preditivo de CE fatal e não fatal DCV (CE, doença cerebrovascular e doença arterial periférica) fatais e não fatais foi realizado usando o modelo de Cox naqueles livre de DCV em no momento do diagnóstico do DM tipo 2 (85%). O artigo descreve os fatores de linha de base CVR, a incidência de complicações micro e cardiovasculares do diabetes, a mortalidade e o modelo RCV do mecanismo Basque Country Basco Country Risk.(BASCORE). Durante os 10 anos de estudo, 28% das pessoas com DM tipo 2 recentemente diagnosticadas morrem, 41% das DCV morrem, sendo esta a primeira causa de morte. Apesar da evolução favorável de factores de risco durante o período de estudo (dados não publicados) e tratamento da doença multifactorial de acordo com as orientações actuais, os pacientes com diabetes tipo 2 diagnosticada recentemente apresentado um risco relativo muito elevada de mortalidade total , multiplicando por 3 o risco de mortalidade cardiovascular em comparação com a população geral do País Basco da mesma idade e sexo durante essa década.

A validação interna do modelo é aceitável para a previsão de 2 e 5 anos de risco de DC e DCV fatal e não fatal, mas inadequada para predição de 10 anos. Embora não tenhamos uma explicação definitiva para isso, existem várias causas possíveis. Primeiro, nosso modelo foi desenvolvido levando em consideração os fatores CVR de linha de base. O início dos tratamentos destinados a melhorar essas variáveis ​​modificou com segurança o risco dessas pessoas. Precisamos de modelos de risco longitudinais mais flexíveis, nos quais possamos incorporar fatores de risco ao longo do tempo para construir equações de previsão de CVR de longo prazo mais precisas. Outra limitação dos modelos de RCV de 10 anos é que eles usam os modelos de Kaplan-Meier e as proporções de risco de Cox. Esses métodos não levam em conta outros riscos concorrentes, como a morte por causas não cardiovasculares, que se tornam progressivamente relevantes em períodos de acompanhamento de longo prazo. Por esse motivo, a mensuração do risco ao longo da vida de uma pessoa foi incorporada em alguns modelos de previsão, o que minimizaria a participação desses riscos concorrentes.

No entanto, UKPDS-RE e FRS-RS não conseguiram prever e calcular a RVC em nossos pacientes, o primeiro superestimando e este último subestimando o risco de DC em 10 anos ( Figura 1 ).

Figura 1 . 10 – incidência ano de doença cardíaca coronária por sexo observado no motor Basque Country Risk (BASCORE) versus estimado pelo UK Prospective Diabetes Study Risk Engine (UKPDS-RE) e do Estudo de Framingham Risk Score-Regicor (FRS-RS).

Resta realizar a validação externa do BASCORE com uma população de pessoas com DM tipo 2 que não participaram da construção do modelo antes de poder incorporá-lo como uma ferramenta para predizer a RVC na prática clínica.

Variáveis ​​de risco independente significativo para DCV fatal e não fatal foram a idade, a taxa de colesterol não-HDL: colesterol HDL (equivalente à taxa de colesterol total: HDL-1), pressão arterial sistólica, tabagismo e HbA1c. No nosso modelo de risco de 5 anos, aumento de 1% em HbA1c ou unidade de aumento na taxa de HDL-colesterol não: colesterol HDL confere um aumento de 19% de sofrer uma doença cardiovascular fatal ou não fatal. Para cada mmHg da pressão arterial sistólica, o risco de DCV aumenta 2% e a cessação do tabagismo diminui em 64%.

Conclusões dos modelos de risco cardiovascular em diabetes mellitus tipo 2

As escalas de RVC em diabetes devem ser contemporâneas, baseadas em estudos populacionais e desenvolvidas para cada população ou, na falta delas, de outras, validá-las externamente na população em que se destinam a ser utilizadas. Até o momento, a ausência dessas circunstâncias nos privou do uso de equações de RCV em diabetes. Além disso, as diferentes equações de RCV predizem diferentes complicações do diabetes. É por isso que guias VN de várias sociedades científicas ainda aconselhar qualquer modelo para prever risco de DCV em DM tipo 2 é necessário construir e validar modelos externamente para uso em predizer o risco cardiovascular em DM tipo 2. Até então, alguns modelos existentes, como ADVANCE ou BASCORE, poderiam ser usados ​​como um guia na prática clínica, e o UKPDS-OM2 em ensaios clínicos ou projetos de pesquisa. NoA Tabela 2resume as equações de risco desenvolvidas no DM tipo 2 mais relevante e suas características

Tabela 2 . Modelos de previsão de risco em DM tipo 2

N População em que se desenvolve Estudo Previsão para (anos) Complicação Validação externa aceitável Year
UKPDS17,18
«motor de risco»
5.000 Recém-diagnosticado Intervenção 10 IAM e AVC fatal / não fatal Não 2001
UKPDS-OM1 31 3,642 Recém-diagnosticado Intervenção Ao longo da vida 7 complicações micro e macrovasculares e mortalidade 2004
UKPDS-OM2 34 4,031 Recém-diagnosticado Intervenção 25 8 complicações micro e macrovasculares e mortalidade 2013
ADVANCE19
« motor de risco»
7,168 Alto risco
8 anos de evolução
Intervenção 4 IAM e AVC fatal / não fatal e mortalidade CV Não 2011
JDCS
J-EDIT 36
1.748 DM tipo 2 mal controlado Intervenção 5 IAM e AVC fatal / não fatal, mortalidade não CV, nefropatia e progressão da retinopatia 2013
GMS 37 679 8 anos de evolução Observacional 6 Mortalidade total Sim 2013
SNDR 38 1.1646 8 anos de evolução Observacional / população 5 ECV fatal / não fatal 2012
BASCORE40 777 Recém-diagnosticado Observacional / população 5 CE e CVD fatais / não fatais (CE, AVC, EAP) fatais / não fatais 2014

ADVANCE: A ação no Diabetes e na Doença Vascular: Avaliação Controlada de Libertação Modificada por Diamicron e Preterax ; BASCORE: O mecanismo de risco do País Basco ; CV: cardiovascular; DM: diabetes mellitus; PEA: doença arterial periférica; CE: doença coronariana; DCV: doença cardiovascular; GMS: o estudo da mortalidade de Garnano ; IAM: infarto agudo do miocárdio; JDCS: Estudos sobre diabetes no Japão ; J-EDIT: Ensaio de Intervenção com Diabetes em idosos japoneses ; SNDR: O Registro Nacional de Diabetes da Suécia ; UKPDS: Estudo de Diabetes Prospectivo do Reino Unido (Estudo de Diabetes Prospectivo do Reino Unido) ; UKPDS-OM1: UKPDS Outcomes Model 1; UKPS-OM2: UKPDS Outcomes Model 2 .

O UKPDS mostrou que 10 anos de tratamento intensivo de glicose no sangue em pessoas com diabetes diagnosticada de novo tipo 2 produz uma redução contínua do risco de complicações microvasculares e risco reduzido de AMI e morte emergente 41 . Por outro lado, vários ensaios clínicos de tratamento glicêmico intensivo em pessoas com DM tipo 2 estabelecida, com alto risco de CVR, não mostraram redução no risco ou apresentaram maior mortalidade 42-44 . No entanto, a intervenção multifatorial intensiva em diferentes fatores CVR no estudo Steno 2 com redução de DCV confirma o conceito de que um tratamento abrangente do diabetes envolve o tratamento de todos os fatores de risco, não apenas a hiperglicemia 45.. Essas evidências reforçam a necessidade de tratar as pessoas com DM do tipo 2 com maior intensidade e o mais rápido possível para evitar complicações crônicas e morte cardiovascular prematura. A população com DM tipo 2 diagnosticada recentemente, dos quais 44% já apresentam uma complicação crônica do diabetes neste momento, deve ser a população alvo de escolha para estimar o risco de DCV, a fim de identificar os pacientes de maior risco suscetível a uma intervenção multifatorial mais agressiva e precoce 40 .

Contribuição de novos marcadores para modelos de predição de risco e comparação entre modelos

A melhoria líquida no conceito reclassificação mede o grau em que os indivíduos com ou sem eventos são devidamente reclassificados do ponto de vista clínico categorias de alto ou baixo risco após a adição de um novo marcador de risco para as tabelas de risco ou modelo pré-existente Marcadores de risco clássicos mostraram excelente poder discriminatório nos modelos preditivos multivariados desenvolvidos até o momento. A inclusão de um novo marcador em uma equação de risco deve ser examinada e demonstrar uma melhora estatisticamente significativa na capacidade preditiva do modelo. Além disso, deve-se avaliar se há melhora do ponto de vista clínico que afeta a tomada de decisão em um número razoável de pacientes. Quer dizer, Se uma alteração na estatística C é pequena para um novo modelo comparado a um modelo preexistente ou quando um novo marcador de risco é adicionado ao modelo existente, é muito improvável que o novo modelo ou marcador de risco implique uma melhoria clínica importante como ferramenta para triagem em uma população. No entanto, o novo marcador de risco pode agregar valor em certos subgrupos. Este é o caso da adição de proteína C-reativa ao modelo de risco baseado em fatores de risco tradicionais no Women’s Health Study. Mulheres com risco médio de acordo com as tabelas de Framingham (previsão de risco entre 5-9%) com proteína C-reativa É muito improvável que o novo modelo ou marcador de risco implique uma melhora clínica importante como ferramenta de triagem em uma população. No entanto, o novo marcador de risco pode agregar valor em certos subgrupos. Este é o caso da adição de proteína C-reativa ao modelo de risco baseado em fatores de risco tradicionais no Women’s Health Study. Mulheres com risco médio de acordo com as tabelas de Framingham (previsão de risco entre 5-9%) com proteína C-reativa É muito improvável que o novo modelo ou marcador de risco implique uma melhora clínica importante como ferramenta de triagem em uma população. No entanto, o novo marcador de risco pode agregar valor em certos subgrupos. Este é o caso da adição de proteína C-reativa ao modelo de risco baseado em fatores de risco tradicionais no Women’s Health Study. Mulheres com risco médio de acordo com as tabelas de Framingham (previsão de risco entre 5-9%) com proteína C-reativa >  3 tiveram uma incidência de eventos observados igual ou maior que o de mulheres com risco estimado  ≥  10% e proteína C reativa  <  1. Resultados semelhantes foram observados quando a história familiar é adicionada aos fatores de risco tradicionais 46 .

A diabetes guia, pré-diabetes e CVD de 2013 da Sociedade Europeia de Cardiologia e Diabetes recolhe a imagem CAC medição tenha sido maior do que os factores de risco cardiovasculares clássicos na previsão de isquemia silenciosa 27 . No estudo de diabetes e do coração, com acompanhamento – acima de 7,4 anos em 1.123 doentes com diabetes do tipo 2, a influência da quantidade de CAC foi estudada para predizer a mortalidade cardiovascular e informações adicionais sobre os fatores marcador fatores de risco das tabelas de risco de Framingham no cálculo da mortalidade pelo ECV 47. Neste estudo, o CAC foi um bom preditor de mortalidade cardiovascular e, mais importante, reclassificou 28% dos participantes nos diferentes estratos de risco. C estatísticos para prever a mortalidade cardiovascular utilizando variáveis clássicos Framingham foi de 0,70 e aumentou para 0,75 (p  = 0.00001) com a adição do CAC ao modelo. Esses dados sugerem uma utilidade clínica do CAC como ferramenta de estratificação de risco em uma população com alto índice de CVR. No entanto, não foi demonstrado que um tratamento mais agressivo em pessoas com diabetes e calcificação avançada das artérias coronárias diminua a mortalidade cardiovascular. Isso, somado ao alto custo e à exposição radiológica, desestimula, no momento, a necessidade de avaliar com tecnologias de imagem para potencializar os benefícios em termos de predição de risco e tratamento intensivo para pessoas com DM e alto risco cardiovascular.

Outros modelos de risco preditivo para complicações do diabetes: retinopatia diabética com ameaça visual

A retinopatia diabética (DR) é a causa mais importante de perda de martas na população trabalhadora. O reconhecimento precoce da retinopatia é, portanto, importante, uma vez que esses pacientes estão em risco de progressão para DR com ameaça visual (RDAV). Esta é a base para as diretrizes de prática clínica estabelecerem a triagem de RD e o conceito de revisões periódicas anuais. É necessário que as políticas de triagem para complicações do diabetes sejam custo-efetivas e seguras, sendo razoável considerar, neste caso, se seria apropriado realizar uma triagem do fundo ocular para rastreio de DR com menor frequência. Um modelo de risco foi desenvolvido com o objetivo de personalizar a triagem de DR, com base no risco individual de desenvolvimento de RDAV (RD moderada ou grave não proliferativa,48 . Dependendo do risco absoluto de cada paciente desenvolver o RDAV, o intervalo de tempo em que a nova revisão do fundo será realizada para essa pessoa é determinada. O algoritmo matemático recomenda o intervalo de triagem para cada indivíduo com o risco padronizado de desenvolver RDAV dentro desse intervalo. Essa abordagem seria menos dispendiosa do que a triagem convencional anual, mas não comprometeria a segurança do paciente ( Figura 2).). As variáveis ​​de risco incluídas no modelo são o tipo de diabetes (1 ou 2), a duração do diabetes, a HbA1c, a pressão arterial sistólica e o grau de retinopatia. Para testar a eficácia do modelo, foi utilizado o banco de dados do Hospital Universitário de Aarhus, na Dinamarca. A validação externa deste modelo de risco preditivo de RDAV foi realizada recentemente na Holanda e foi validada externamente também no País Basco, mostrando o modelo uma discriminação e validação aceitável em ambas as populações 49,50.. O uso deste modelo personalizado para monitorar a freqüência de triagem do RD permite que 75% dos indivíduos sejam citados para o próximo exame de fundo em um intervalo maior que 12 meses e 53% para intervalos de triagem ao longo de 2 anos. Isto reduz a frequência de rastreio em 23% em comparação com o rastreio bi-anual e 61% em comparação com o rastreio anual.

Figura 2 . Triagem para retinopatia diabética de acordo com o risco de retinopatia diabética com ameaça visual (RDAV).

Futuro da previsão de risco na prevenção de doenças cardiovasculares

A área de predição cardiovascular está passando por um momento crítico. Os modelos de predição de DCV são ferramentas clínicas essenciais para a prevenção e tratamento dessas doenças, mas ainda apresentam fragilidades. Maiores esforços são necessários para melhorar os modelos de estimativa de risco e as estratégias de prevenção individualizadas com base no cálculo do risco que contribuem para uma melhoria substancial na medição personalizada do risco. A alternativa no sentido oposto desse pólo medicina personalizada seria em ação a nível da população em que todos os indivíduos acima de uma certa idade são tratadas para evitar CVD porque quase todos eles estão em risco substancial ao longo de sua expectativa de vida .

Para melhorar a capacidade preditiva do risco microvascular e cardiovascular no diabetes, precisamos construir modelos contemporâneos, validados externamente e específicos para doenças. A pesquisa em predição cardiovascular deve explorar aspectos como a construção de equações de risco específicas para grupos etários mais do que os modelos atuais que utilizam populações com amplas faixas etárias em que a idade, a variável de risco mais poderosa, está sempre incluída como uma variável significativa na equação. Sem idade no modelo de risco, outros marcadores de risco podem revelar-se mais poderosos indicadores de risco.

Outro aspecto inclui o consenso geral de que os modelos de risco devem ser destinados a prever a CVR global, não apenas a CD. Essa abordagem permitiria identificar mais indivíduos em risco em um curto período de tempo, resolvendo parte das limitações dos modelos de previsão de risco de 10 anos. Nestas previsões de CVR a 10 anos, devemos incorporar modelos matemáticos longitudinais mais flexíveis que permitam incorporar na equação as variáveis ​​significativas do risco de base e sua progressão no período total de cálculo. Isso evitaria, em grande medida, a influência sobre as variáveis ​​de risco que participam da equação dos tratamentos multifatoriais intensivos que a pessoa recebe, distorcendo a previsão de longo prazo do modelo preditivo.

Apesar dos grandes avanços terapêuticos, os investimentos milionários na pesquisa em diabetes, a implantação de ambas as estruturas e econômicas dos sistemas nacionais de saúde, a crescente conscientização dos profissionais de saúde e da opinião pública implantada na última década, a A pessoa com diabetes continua a sofrer de uma mortalidade global e cardiovascular intolerável. À luz destes dados, uma mudança de paradigma é urgentemente necessária, em que a prevenção primária, secundária e terciária do diabetes baseada em mudanças no estilo de vida e intervenção terapêutica multifatorial intensiva precoce focada nas pessoas modifica o curso desta doença. . A abordagem de identificar indivíduos com CVR alto, que depende de modelos de risco consistentes e precisos,

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