Évaluation et stratification du risque cardiovasculaire

L'évaluation et la stratification du risque cardiovasculaire consistent à estimer la probabilité qu'un individu subisse un événement cardiovasculaire futur en fonction de sa combinaison de facteurs de risque, et à utiliser cette estimation pour décider de l'intensité de l'intervention. En convertissant plusieurs facteurs de risque en un seul chiffre de risque absolu, cette approche permet de cibler la prévention vers les personnes les plus susceptibles d'en bénéficier.

Definition

L'évaluation et la stratification du risque cardiovasculaire désignent l'utilisation de modèles multivariables validés pour estimer la probabilité absolue qu'un individu subisse un événement cardiovasculaire sur une période définie, et le regroupement des individus en catégories de risque qui informent l'intensité de l'intervention préventive.

Scope

Ce sujet aborde les raisons pour lesquelles le risque absolu (total) est préféré aux facteurs de risque isolés, la manière dont les équations de risque multivariables sont dérivées des données de cohortes, les variables qu'elles utilisent couramment, et comment le risque estimé est regroupé en catégories qui orientent l'intensité de la prévention. Il s'agit d'une référence méthodologique et conceptuelle, et non d'un outil de calcul ou d'action sur le risque d'un individu.

Core questions

• Pourquoi le risque cardiovasculaire absolu (total) est-il préféré au traitement isolé de facteurs de risque uniques ?
• Comment les équations de risque multivariables sont-elles dérivées et validées à partir des données de cohortes ?
• Quelles variables les scores de risque courants utilisent-ils, et quelles sont leurs limites ?
• Comment le risque estimé se traduit-il en catégories qui orientent l'intensité préventive ?

Key concepts

• Risque cardiovasculaire absolu (total)
• Équations de risque multivariables
• Catégories de facteurs de risque
• Seuils de traitement basés sur le risque
• Calibration et discrimination des modèles de risque
• Amplificateurs de risque et reclassification
• Transférabilité entre populations

Key theories

Modèle de risque cardiovasculaire multifactoriel (multivariable)

Le modèle de risque multivariable postule que le risque cardiovasculaire est mieux estimé en combinant plusieurs facteurs de risque dans une seule équation, car ils agissent conjointement et de manière multiplicative ; les fonctions de risque de Framingham ont constitué une réalisation précoce influente de cette approche.

Mechanisms

La stratification du risque repose sur l'observation que les facteurs de risque cardiovasculaire se combinent de manière multiplicative, de sorte que plusieurs facteurs modérément élevés peuvent conférer un risque plus important qu'un seul facteur fortement élevé. Les équations multivariables estimées à partir de données de cohortes longitudinales convertissent le profil de facteurs de risque d'une personne — incluant généralement l'âge, le sexe, la tension artérielle, les lipides, le tabagisme et le diabète — en une probabilité estimée d'un événement sur un horizon défini. Ces estimations sont ensuite regroupées en catégories qui orientent l'intensité de l'application de la prévention liée au mode de vie et de la prévention pharmacologique. La validité d'une estimation dépend de la capacité du modèle sous-jacent à discriminer et à être calibré dans la population à laquelle il est appliqué.

Clinical relevance

L'estimation du risque sous-tend les décisions concernant l'intensité de la prévention cardiovasculaire et est intégrée dans les principales lignes directrices. Il est donc important de comprendre comment les scores de risque sont construits et où ils peuvent entraîner une mauvaise classification pour les évaluer. Cette entrée décrit les méthodes et le raisonnement de la stratification du risque ; elle ne constitue ni un calculateur ni une base pour des décisions de traitement individuelles.

Epidemiology

Les équations de risque sont dérivées de cohortes de population suivies sur de longues périodes et sont plus précises dans les populations ressemblant à celles à partir desquelles elles ont été développées ; l'application d'un score en dehors de sa population de dérivation peut surestimer ou sous-estimer le risque, c'est pourquoi la recalibration et la validation spécifiques à chaque région sont soulignées.

History

L'approche multivariable du risque cardiovasculaire est issue de la Framingham Heart Study, dont les fonctions de risque ont traduit les résultats de la cohorte en catégories de risque utilisables. Les lignes directrices ultérieures, y compris les recommandations de prévention primaire de l'ACC/AHA et les lignes directrices de prévention de l'ESC, ont intégré des outils de risque spécifiques à la population et ont affiné la manière dont le risque estimé se traduit en intensité préventive.

Debates

Transférabilité des scores de risque entre populations

Une équation de risque dérivée dans une population peut être mal calibrée lorsqu'elle est appliquée ailleurs en raison de différences dans les taux d'événements de base et les distributions des facteurs de risque, ce qui suscite un débat sur la recalibration, les outils spécifiques à chaque région et l'utilisation d'amplificateurs de risque supplémentaires.

Seminal works

• wilson-1998
• arnett-2019
• visseren-2021

Frequently asked questions

Pourquoi estimer le risque cardiovasculaire total plutôt que de traiter chaque facteur de risque séparément ?

Parce que les facteurs de risque agissent conjointement et de manière multiplicative, une estimation unique du risque absolu identifie mieux les personnes les plus susceptibles de subir un événement et donc les plus susceptibles de bénéficier d'une intervention préventive que n'importe quel facteur considéré isolément.

Un score de risque cardiovasculaire peut-il être utilisé dans n'importe quelle population ?

Non, pas de manière fiable. Les scores sont plus précis dans les populations ressemblant à celles dont ils ont été dérivés ; utilisés ailleurs, ils peuvent surestimer ou sous-estimer le risque, de sorte qu'une recalibration ou des outils spécifiques à la région sont souvent nécessaires.