Depuis des décennies, les médecins s’appuient sur des outils tels que le calculateur de risque ASCVD pour prédire la probabilité d’événements cardiovasculaires. Ces outils sont devenus un élément essentiel de la pratique clinique, guidant les décisions dans tous les domaines, du traitement par statines aux interventions sur le mode de vie.
De nombreux médecins estiment que les outils existants sont utiles, mais limités. « J’utilise le calculateur de risque ASCVD… mais il peut surestimer ou sous-estimer le risque en fonction de divers facteurs », déclare un médecin généraliste sur Sermo. C’est là qu’intervient l’innovation. L’American Heart Association (AHA) a récemment mis au point
Pourquoi la prédiction du risque cardiovasculaire doit-elle être mise à jour ?
Les équations des cohortes regroupées (PCE), communément appelées « calculateur de risque ASCVD », ont constitué une avancée significative lorsqu’elles ont été introduites en 2013. Elles ont regroupé les principaux facteurs de risque de maladies cardiovasculaires, tels que l’âge, le taux de cholestérol, la tension artérielle et le tabagisme, en un seul score de risque de maladies cardiovasculaires. Ce score aide les cliniciens et les patients à comprendre le risque d’un événement cardiovasculaire majeur sur 10 ans.
Si le calculateur de risque ASCVD est la « première option en médecine générale », comme le dit un médecin généraliste sur Sermo, d’autres membres de la communauté Sermo notent ses limites ainsi que celles d’outils similaires comme le score de risque de Framingham. Lors d’un sondage réalisé auprès des membres de Sermo, 58 % d’entre eux ont déclaré que les outils de calcul du risque existants n’étaient que peu efficaces, 22 % qu’ils étaient très efficaces et 11 % qu’ils n’étaient pas très efficaces, de nombreux cas n’ayant pas été pris en compte ou ayant été surestimés.
D’une part, les données utilisées pour élaborer ces équations datent maintenant de plusieurs décennies. « De tels modèles de prédiction sont toujours rétrogrades », déclare un pathologiste sur Sermo. « Comment ces modèles fonctionneront-ils à l’avenir ?
Il est vrai que les données démographiques, les modes de vie et les expositions environnementales des populations de patients d’aujourd’hui sont différents de ceux des cohortes utilisées pour construire les modèles originaux. Parmi les membres de Sermo interrogés, 15 % ont déclaré qu’ils pensaient que des données obsolètes constituaient la principale limite des évaluations actuelles du risque cardiovasculaire.
Cela signifie que l’outil peut ne pas saisir avec précision le risque de maladie cardiovasculaire d’un patient de 45 ans aujourd’hui dont le mode de vie et le profil de santé métabolique diffèrent considérablement de ceux d’un patient de 45 ans dans les années 1990. Le modèle PREVENT, en revanche, intègre des données plus récentes et inclut les maladies rénales et l’indice de privation sociale (IDS) comme facteurs de risque. Il omet notamment la race dans le calcul, afin de parvenir à une évaluation plus équitable et biologiquement rationnelle.
En outre, les modèles établis peuvent laisser de côté certains facteurs qui pourraient être utiles à la prédiction du risque. « Les évolutions sociologiques nous amènent à considérer de nouveaux paramètres qui pourraient influencer le pronostic des maladies cardiovasculaires et qui ne sont pas pris en compte actuellement », écrit un interniste sur Sermo. « Il s’agit notamment des antécédents de certaines infections, de la migration, de la pollution et du poids. »
Un résident en gastro-entérologie et en médecine interne exprime également des réserves : « J’ai toujours utilisé le calculateur ASCVD comme un outil auxiliaire de prise de décision, mais j’ai toujours pensé qu’il soulignait le risque chez les jeunes patients et chez ceux qui souffrent d’autres maladies associées à une inflammation chronique et à un risque accru de MCV, comme les patients qui vivent avec le VIH ou des maladies auto-immunes telles que la polyarthrite rhumatoïde. »
La réponse la plus fréquente (39 %) indique que la limitation la plus importante des calculateurs de risque actuels est leur précision limitée dans des populations diverses. Les ensembles de données originaux étaient principalement composés de personnes blanches et noires, ce qui signifie que le score de risque de maladie cardiovasculaire peut être moins fiable pour les patients d’origine hispanique, asiatique ou d’autres origines ethniques.
Au-delà des limites des données, les modèles de prédiction des risques posent également des problèmes pratiques. L’inefficacité des flux de travail peut entraver l’utilisation cohérente de ces outils, comme l’ont souligné
Enfin, 13 % des participants à l’enquête estiment que la principale limite des calculateurs est que les patients ne comprennent pas toujours leurs résultats – ou n’agissent pas en conséquence. Un score de risque de 8 % sur 10 ans peut être cliniquement significatif, mais il peut s’agir d’un concept abstrait pour un patient. Pour que la prévention soit efficace, les patients doivent comprendre leur risque personnel et être motivés pour agir.
Équité et adoption : de meilleurs outils de mesure du risque cardiovasculaire feraient-ils la différence ?
Les membres de Sermo sont généralement favorables à l’adoption de nouveaux modèles de prédiction conçus pour améliorer la précision dans diverses populations. Lors d’un sondage, 31 % d’entre eux ont déclaré qu’ils seraient « certainement » intéressés, et 46 % ont déclaré qu’ils seraient intéressés, à condition que les outils soient validés par des pairs.
L’omission de la race dans le calculateur PREVENT visait à créer un modèle plus équitable. La race est une construction sociale, et non biologique, et son utilisation dans les calculateurs de risques a été critiquée pour perpétuer les disparités en matière de santé. En remplaçant la race par l’indice de privation sociale – une mesure des désavantages au niveau du quartier – le nouvel outil vise à saisir les facteurs socio-économiques et environnementaux qui déterminent réellement les résultats en matière de santé, selon l’AHA.
Certains membres du Sermo sont favorables à l’adoption d’un nouvel outil qui améliore la prédiction pour les groupes mal desservis, tandis que d’autres émettent des réserves. « L’équité est une bonne chose, mais je voudrais aussi que l’on utilise le meilleur outil possible, quelle que soit la race », commente un hospitalier.
Dans un sondage, 45 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles adopteraient personnellement l’outil en fonction du coût et des besoins de formation, 31 % ont déclaré qu’elles adopteraient l’outil – estimant que l’équité doit être le moteur de l’innovation – mais 13 % ont déclaré qu’elles ne l’adopteraient pas, préférant des outils universels bénéficiant d’une large validation. « Il serait utile de démontrer que le calcul de ce risque entraîne une baisse de la morbidité et de la mortalité », déclare un médecin de famille.
Un interniste a suggéré que le meilleur outil pourrait être une mise à jour des modèles existants, ou une gamme d’outils adaptés à des données démographiques spécifiques : « Ces outils doivent évoluer pour être appliqués à l’échelle mondiale, ou peut-être devrions-nous utiliser celui qui convient le mieux à notre population de patients.
Intégration, IA et avenir de la prédiction
Les médecins inscrits sur Sermo ont discuté des qualités qu’ils aimeraient voir dans les outils de prédiction à l’avenir. Par exemple, « l’intégration des DSE améliorerait considérablement l’utilisation de ces mesures par les médecins », selon un psychiatre de la communauté. Si un nouvel outil peut être intégré directement dans les flux de travail existants, en tirant automatiquement les données pertinentes du dossier du patient, il élimine un obstacle important à l’utilisation.
Le domaine de la prédiction des maladies cardiovasculaires est sur le point d’évoluer, en grande partie grâce à l’intelligence artificielle. « De nouveaux outils de prédiction alimentés par l’IA, l’imagerie et les données génétiques pourraient améliorer la précision au-delà des calculateurs traditionnels tels que Framingham ou ASCVD », estime un résident en chirurgie vasculaire sur Sermo. « Ils peuvent intégrer davantage de variables, détecter des schémas subtils et personnaliser les estimations du risque, en particulier pour les patients plus jeunes ou ceux qui présentent des facteurs de risque limites. » Un médecin interne se fait l’écho de cet optimisme : « L’IA peut être d’une aide considérable. »
Cependant, l’essor de l’IA dans les soins de santé présente également des défis. Un modèle d’IA « boîte noire » qui fournit un score de risque sans expliquer clairement son raisonnement risque de ne pas inspirer confiance aux cliniciens ou de ne pas être facilement communiqué aux patients.
Principaux enseignements
Le paysage de la prédiction des risques de maladies cardiovasculaires évolue. Bien que les outils établis, tels que le calculateur de risque ASCVD, restent largement utilisés, les membres de Sermo font preuve d’un grand appétit pour l’innovation. La plupart des médecins sont ouverts à l’adoption de nouveaux modèles tels que PREVENT, mais leur enthousiasme est tempéré par la prudence. Ils veulent une validation solide, évaluée par des pairs, une intégration transparente dans leur flux de travail quotidien et des preuves claires que ces nouveaux outils conduisent à des résultats meilleurs et plus équitables pour les patients.
Le chemin vers une prédiction plus précise et plus équitable des maladies cardiovasculaires est en cours, et la voix des médecins praticiens est cruciale pour façonner son avenir. Les membres de Sermo discutent activement de l’avenir de l’évaluation du risque cardiovasculaire ainsi que d’autres développements récents dans le domaine des soins de santé. Inscrivez-vous gratuitement pour entrer en contact avec une communauté de plus d’un million de médecins vérifiés et partagez votre point de vue unique sur des sujets tels que ceux-ci.
