Performance prédictive des modèles de prédiction du risque de maladies cardiovasculaires chez les personnes âgées : une étude de validation et de mise à jour

Les modèles actuels de prédiction du risque de maladies cardiovasculaires (MCV) adaptés aux personnes âgées sont inadéquats. Cette étude vise à valider, mettre à jour et évaluer l'utilité de modèles de prédiction du risque de MCV largement utilisés, initialement développés pour une population d'âge moyen, ainsi qu'un modèle spécifique à l'âge.

Les participants, sans antécédents d'événements MCV, de démence ou de handicap physique, inscrits à l'essai clinique ASPREE (ASPirin in Reducing Events in the Elderly) et au suivi observationnel post-essai ASPREE-eXTention, ont été considérés pour la prédiction du risque de MCV. La performance des modèles originaux, recalibrés et mis à jour a été évaluée par discrimination (statistique C), calibration et utilité clinique. Les modèles ont été étendus en incorporant des prédicteurs tels que la créatinine sérique, la dépression et l'indice de statut socio-économique (Index of Relative Socio-economic Advantage and Disadvantage, IRSAD).

Parmi 15 618 adultes (âge moyen 75 ans), 520 hommes et 498 femmes ont subi des événements MCV au cours d'un suivi médian de 6,3 ans. Après la mise à jour, le pouvoir de discrimination des modèles a augmenté pour les deux sexes (statistiques C allant de 0,62 à 0,64 pour les hommes et de 0,68 à 0,69 pour les femmes). Les modèles mis à jour ont indiqué une bonne calibration, avec un bénéfice net ajouté aux seuils de risque allant de 4 % à 10 % pour les femmes et de 5 % à 12 % pour les hommes. L'incorporation de l'IRSAD, de la dépression et de la créatinine sérique n'a pas amélioré la discrimination du risque de MCV des modèles mis à jour.

La mise à jour des modèles, en ajustant les coefficients du modèle pour mieux refléter les caractéristiques et les facteurs de risque des personnes âgées, améliore la prédiction du risque de MCV dans une vaste cohorte de population caucasienne relativement saine âgée de 70 ans et plus. Une validation externe supplémentaire dans diverses populations âgées, y compris celles atteintes de fragilité et de multimorbidité, est recommandée avant la mise en œuvre clinique.