Cette déclaration scientifique de l'AHA a décrit des critères pour évaluer l'utilité prédictive et clinique de nouveaux modèles, biomarqueurs et outils de risque cardiovasculaire, fournissant un cadre méthodologique pour évaluer les nouvelles technologies d'évaluation du risque.
La prédiction du risque est utilisée dans la prévention primaire de la maladie cardiovasculaire depuis plus de 3 décennies. L'évaluation contemporaine du risque cardiovasculaire repose sur des modèles multivariés, qui intègrent des facteurs de risque cardiovasculaire établis et ont évolué au fil du temps, du modèle de risque de Framingham aux Pooled Cohort Equations, jusqu'aux équations PREVENT (Predicting Risk of CVD Events). Les progrès scientifiques récents (c'est-à-dire la génomique, la protéomique, la métabolomique) et méthodologiques (c'est-à-dire l'intelligence artificielle) ont conduit à une prolifération de nouveaux modèles, biomarqueurs et outils pour une utilisation potentielle dans la prédiction du risque. Parallèlement, l'arsenal croissant de traitements préventifs, dont certains ont un coût considérable, souligne la nécessité d'une évaluation du risque plus précise et rigoureuse afin de prioriser les personnes présentant le risque le plus élevé qui tireront le plus grand bénéfice absolu. Parallèlement à l'enthousiasme considérable pour le potentiel des approches plus récentes visant à améliorer la prédiction du risque, il existe un besoin d'évaluation rigoureuse et assessm
