Studio basato su cartelle cliniche elettroniche (EMR) raccolte in modo routinario presso 680 studi di medicina generale australiani (programma Lumos, collegate ai dati ospedalieri e ai registri di mortalità) in 850.216 pazienti di età compresa tra 30 e 74 anni senza storia di malattia cardiovascolare (CVD). Nel corso di un follow-up medio di 4,9 anni, si sono verificati 33.578 eventi cardiovascolari. I modelli di Cox specifici per sesso, con 28 predittori, hanno raggiunto un indice C di Harrell di 0,803 (IC 95% 0,801-0,804) nelle femmine e di 0,772 (IC 95% 0,770-0,773) nei maschi; modelli LASSO più semplici, con 12-15 predittori, hanno mostrato prestazioni simili. I modelli sono risultati ben calibrati in base all'età, allo status socioeconomico e allo stato fumatorio, con una discriminazione coerente attraverso le 10 Reti sanitarie primarie regionali. Il miglioramento netto della riclassificazione è stato fino a 0,185 rispetto alle variabili AusCVDRisk attualmente in uso. I modelli basati sulle EMR sono adatti per l'integrazione automatizzata nel software della medicina generale per la valutazione del rischio cardiovascolare in tempo reale, rappresentando un importante passo verso la scalabilità della prevenzione primaria.
Le recenti equazioni di rischio cardiovascolare degli Stati Uniti e del Regno Unito utilizzano i dati elettronici della cartella clinica (EMR) raccolti abitualmente, mentre le equazioni attualmente impiegate in Australia (AusCVDRisk) non sono state validate localmente. Abbiamo valutato la fattibilità e le prestazioni dell’uso dei dati EMR raccolti abitualmente dai sistemi software della medicina generale australiana per prevedere il rischio assoluto di malattia cardiovascolare (CVD).
Abbiamo utilizzato i dati EMR della medicina generale del programma New South Wales Health Lumos, che copre 680 studi medici di medicina generale, collegati ai dati ospedalieri e ai registri delle cause di morte. Sono stati inclusi individui di età compresa tra 30 e 74 anni al 1° gennaio 2017, senza storia pregressa di CVD e con almeno un referto per una misurazione antropometrica o un esame di laboratorio. Sono stati utilizzati modelli di regressione di Cox a rischi proporzionali specifici per sesso per stimare il rischio a 5 anni di un evento cardiovascolare fatale o non fatale. I predittori inclusi erano demografici, fumo, condizioni croniche, variabili cliniche e farmaci. La modellizzazione ha utilizzato un approccio di convalida incrociata 5x2. Sono state valutate la discriminazione, la calibrazione e le prestazioni di riclassificazione.
Per un periodo medio di follow-up di 4,91 anni, sono stati registrati 33 578 eventi CVD in 850 216 pazienti. I modelli completi con 28 predittori hanno mostrato un indice C di Harrell di 0,803 (IC 95% 0,801-0,804) per le femmine e 0,772 (IC 95% 0,770-0,773) per i maschi. I modelli LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) con 12-15 predittori hanno mostrato prestazioni simili. I modelli erano ben calibrati attraverso le fasce di età, socioeconomiche e di fumo. La convalida geografica (intern-esternale) su 10 Primary Health Networks ha confermato una discriminazione coerente (intervallo dell’indice C da 0,747 a 0,788 per i maschi; da 0,772 a 0,827 per le femmine). Il miglioramento netto di riclassificazione basato sui percentili ha mostrato un miglioramento nel rilevamento degli eventi rispetto a un modello basato sulle variabili AusCVDRisk (NRI per eventi fino a 0,185).
Le equazioni di rischio CVD basate sui dati abituali della medicina generale australiana hanno mostrato prestazioni solide e una buona generalizzabilità in contesti diversi. Questi modelli offrono potenzialità per un’integrazione automatizzata nei software degli studi di medicina generale, a supporto della valutazione del rischio CVD in tempo reale.
