Neuer Algorithmus sagt kardiovaskuläres Risiko vorher

VANCOUVER. Wie lässt sich das kardiovaskuläre Risiko bei Patienten mit stabiler symptomatischer KHK am besten vorhersagen? Dr. Christopher Fordyce von der University of British Columbia in Vancouver und seine Kollegen haben dazu ein neues Modell entwickelt. Grundlage ist eine Sekundäranalyse von Daten aus der PROMISE-Studie(Prospective Multicenter Imaging Study for Evaluation of Chest Pain). An dieser Studie hatten mehr als 10.000 Patienten mit Brustschmerz und Verdacht auf eine KHK teilgenommen, bei denen der Nutzen einer CT-Koronarangiografie mit dem einer funktionellen Testung etwa mithilfe einer Stressechokardiografie zur Abklärung einer Angina-pectoris-Symptomatik verglichen worden war. Das mediane Follow-up lag bei 25 Monaten (JAMA Cardiol 2017; online 15. Februar).

Befunde von 4633 Patienten

In der aktuellen Sekundäranalyse fokussierten die Ärzte auf die Befunde der 4633 Patienten, bei denen als initialer Test die Koronorangiografie erfolgt war. In dieser Studiengruppe wurde bei insgesamt 1234 Patienten das KHK-Risiko als minimal eingestuft. Das bedeutet, dass das Ergebnis der Bildgebung normal war und zudem sechs Kriterien erfüllt waren. Dazu gehörte, dass keine Atherosklerose vorlag und die linksventrikuläre Funktion sowie die Myokardwandbewegung normal waren. Außerdem durften keine kardiovaskulären Zufallsbefunde wie eine Aortendissektion der Schmerzsymptomatik zugrunde liegen. Mit einer Modellrechnung wurde nach Kriterien gefahndet, mit deren Hilfe sich diese Patienten mit minimalem Risiko von den übrigen unterscheiden lassen.

Als statistisches Maß zur Diskriminierung wählten die Kardiologen unter anderem die AUC (Area Under the ROC Curve). Die Fläche kann einen Wert zwischen 0,5 und 1 annehmen (hohe Werte = bessere Güte des Testsystems). Das Akronym ROC steht für "Receiver Operating Characteristics". Bei dieser Methode wird in einem Diagramm die Sensitivität (Richtig-positiv-Rate) gegen 1-Spezifität (Falsch-positiv-Rate) aufgetragen. Aus der daraus resultierenden Kurve lässt sich der Minimalrisiko-Wert als der der linken oberen Ecke des Diagramms (100 Prozent richtig positiv, keine falsch Positiven) am nächsten liegende Punkt auf dieser Kurve ablesen. Die Wissenschaftler errechneten für ihren Minimal-Risk-Score auf Basis der PROMISE-Studie einen AUC-Wert von 0,726 . Im Vergleich zum Framingham-Score werden die Studienteilnehmer damit besser als Patienten mit Minimalrisiko kategorisiert (AUC: 0,686). Das gelte auch im Vergleich zum kombinierten Diamond-Forrester/Coronary Artery Surgery Study-Score (AUC: 0,606), so Fordyce und seine Kollegen.

CT-Angiografiebefund

Für den webbasierten Modellrechner verwendeten die Forscher zehn Parameter, die einfach bei symptomatischen Patienten mit Thoraxschmerz abzufragen sind. So korrelierten etwa niedriges Alter, weibliches Geschlecht, kein Diabetes, keine Hypertonie oder Dyslipidämie in der Anamnese sowie frühzeitige KHK in der Familienanamnese und Nichtraucherstatus mit einem normalen Angiografiebefund und keinem klinischen Ereignis in den folgenden zwei Jahren.

Den Berechnungen zufolge hatten in der PROMISE-Studie jene Patienten, die in die 10. Dezile des Minimalrisikos – also mit der höchsten Wahrscheinlichkeit für ein minimales Risiko – eingestuft worden waren, durchschnittlich eine Chance von knapp 64 Prozent, einen normalen CT-Angiografiebefund zu haben. Die Wahrscheinlichkeit für einen stark abnormalen Befund lag bei 1,3 Prozent. Das Risiko für kardiovaskulären Tod oder einen nicht tödlichen Herzinfarkt innerhalb des 25-monatigen Follow-up betrug 0,5 Prozent. Allerdings weisen Fordyce und seine Kollegen darauf hin, dass das von ihnen entwickelte Instrument derzeit nicht als Entscheidungshilfe für die tägliche Praxis geeignet sei. Dazu sei zunächst eine Validierung in einer randomisierten klinischen Studie erforderlich.