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Les différentes échelles de risque en pratique clinique : avantages, limites

Les différentes échelles de risque en pratique clinique : avantages, limites. Jean Dallongeville Service d’Epidémiologie et Santé Publique Institut Pasteur de Lille, INSERM U744. Plan. Arguments en faveur de l’utilisation des équations de risque

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Les différentes échelles de risque en pratique clinique : avantages, limites

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Presentation Transcript

  1. Les différentes échelles de risque en pratique clinique : avantages, limites Jean Dallongeville Service d’Epidémiologie et Santé Publique Institut Pasteur de Lille, INSERM U744

  2. Plan Arguments en faveur de l’utilisation des équations de risque Freins à l’utilisation des équations de risque Nouveaux développements

  3. Pourquoi utiliser une équation de risque ?

  4. ESC-2003 Haut risque - Coronariens - AVC, artérite - Diabétique - HTA ³ 180/110 mmHg - LDL ³ 2.4 g/L Risque intermédiare - Multi-risque - Histoire familiale - La « quarantaine » - Obésité abdominale Faible risque - Jeune - Femme - Actif (sédentaire) - Sans atcd familiaux Nécessité de mettre en place des outils d’estimation du risque et des algorithmes décisionnels Dépistage : identification des sujets qui sont les plus susceptibles de faire un accident cardiovasculaire aigu ? ?

  5. Mortalité CV 700 600 500 400 300 200 100 0 0 1 2 3 Facteur de Risque d’après MRFIT 1993 L’estimation du Risque Cardiovasculaire AFSSAPS • Age : homme>45 ans , femme>55 ans • Atcd familiaux : avt 55 ans masculin avt 65 ans féminin. • Tabagisme : actuel • HTA : 140/90 mm Hg • HDL : <0.40 g/L • Diabète : présence • Hypercholestérolémie : présence

  6. Prévention cardiovasculaire Risque en population 1990 Risque individuel 2000 Définition du Risque CV global C'est la probabilité pour un individu de développer une maladie cardiovasculaire dans un intervalle de temps donné. Estimation : Qualitative - Quantitative

  7. Diabète Tabac Hypertension HDL bas sterol Chole L’estimation du Risque Cardiovasculaire NCEP III IAS Task Force ESC AFSSAPS Equation = a1(FR1) + a2(FR2) + a3(FR3) = Probabilité de survenue d’évt Fonction de risque • reflète mieux les synergies NCEP - IAS - ESC • Framingham, Procam, SCORE

  8. Pourquoi utiliser une équation de risque ? • Physiopathologie : les CVD sont la conséquence des effets de la combinaison de plusieurs facteurs de risque. • Santé Publique : hiérarchiser la prise en charge (équilibre coût - bénéfice). • Prise en charge : éducation du patient Taux d’événement pour 1000 personnes 10% 4%

  9. Méthodes d’évaluation du risque cardiovasculaire dans 6 pays d’Europe Graham et al Eur J Card Prev and Rehabilitation 2006

  10. Résumé Why do CVD risk estimation? • To identify high risk individuals • Prioritise treatment - for individuals - for policy • Patient education

  11. Plan Arguments en faveur de l’utilisation des équations de risque Freins à l’utilisation des équations de risque Nouveaux développements

  12. Freins à l’utilisation des équations de risque • Freins des autorités de santé • Multiplicité des équations • Précise dans la population où elles sont utilisées : surestimation du risque • Influencer favorablement la santé des patients • Inadaptées à certaines populations (femmes, âge, obèses, CSP) et en raison de nouvelles définitions de maladies et à la communication sur le risque chez les sujets jeunes... • Freins des praticiens • Incorporée dans les recommandations nationales • Influence le comportement des médecins / acceptée par le personnel soignant

  13. Multiplicité des équations de risque en 2006, 110 équations de risque cardiovasculaire étaient identifiées par la Cochrane, dont 70 pour la prévention primaire.

  14. Cooney C et al JACC 2008

  15. Multiplicité des équations de risque en 2006 110 équations de risque cardiovasculaire étaient identifiées par la Cochrane, dont 70 pour la prévention primaire.

  16. Freins à l’utilisation des équations de risque • Freins des autorités de santé • Multiplicité des équations • Précise dans la population où elles sont utilisées : surestimation du risque • Influencer favorablement la santé des patients • Inadaptées à certaines populations (femmes, âge, obèses, CSP) et en raison de nouvelles définitions de maladies et à la communication sur le risque chez les sujets jeunes... • Frein des praticiens • Incorporée dans les recommandations nationales • Influence le comportement des médecins / acceptée par le personnel soignant

  17. Getting it wrong People with little to gain may become patients, and the benefit to risk ratio of treatment becomes too small Over-prediction means... Under-prediction means… People with much to gain may not be offered preventive treatment

  18. Evènements prédits par Framingham et mesurés dans PRIME 150 prédit mesuré 100 Nombre d’évènements à 5 ans 50 0 4.8 6.8 8.2 9.6 11.2 12.8 14.6 17 20.4 29 Risque médian à 5 ans (%) Décile de risque calculé avec l’équation de Framingham Evènements : IM, dc coronaire, angor stable, angor instable

  19. Comparaison des évènements prédits et mesurés dans les cohortes

  20. Calibration de l’équation Framingham pour la population chinoise

  21. Framingham Equation Framingham Laurier Age (y) 55 y 55 y Gender (m/f) male male Tobacco (y/n) no no Syst BP (mm Hg) 140 mmHg 140 mmHg Cholesterol (mmol/L) 6 mM 6 mM HDL-chol (mmol/L) 1 mM 1 mM Diabetes (y/n) yes yes Ventricular hypert (y/n) no no 20.6 % 12.6 % 10 y CHD Risk

  22. Validation de l’équation de risque Framingham : méthodes • Calibration • Discrimination • Comparaison des RRFR

  23. Distribution d’un biomarqueur chez des cas et des témoins

  24. La courbe ROC et le test C permettent d’évaluer le pouvoir discriminant d’un biomarqueur Relation entre la sensibilité et la spécificité du test 90 % 50 %

  25. 69.1 % 30.9 % 84.4 % 14.6 % Discrimination des cas et non-cas de PRIME par l’équation de Framingham Seuil de définition du Risque CV: 20% à 10 ans RisqueFramingham Bas Elevé Cas Témoins Cas : IM, dc coronaire, angor stable, angor instable Non-cas : témoins

  26. Discrimination des cas et non-cas de PRIME par l’équation de Framingham Seuil de 20% 69 % de faux négatifs 31 % 85 % 15 % de faux positifs

  27. Valeur discriminative de l’équation de Framingham dans différentes populations aire sous la courbe ROC Men / Women D'agostino et al 2001 FHS 0.79 / 0.83 ARIC white 0.75 / 0.83 black 0.67 / 0.79 HHP 0.72 / PR 0.69 CHS 0.63 / 0.66 Thomsen et al 2002 Glostrup 0.75 Hense et al MONICA Augsburg 0.78 / 0.82 PROCAM 0.73 / 0.77

  28. Valeur discriminative des équations de risque dans différentes populations aire sous la courbe ROC

  29. Risque relatif d’évènement coronaire Enquête prospective sur l’infarctus du Myocarde “PRIME” Risque relatif d’accident coronaire RR [95% IC] 2.2 [1.6 - 3] LDL-Chol ³ 1.6 g/l vs. <1.3 g/l HTA 2.1 [1.5 - 3] ³140/90 vs. <120/80 HDL 1.9 [1.5 - 2.5] < 0.35 g/L vs. normal Tabac 2.2 [1.6 - 3] Fumeur vs. jamais Score Fram. 4.6 [3.1 - 6.6] ³20% vs. <10% Hommes n=9970 ; âge 50 - 59 ans ; Lille, Strasbourg, Toulouse, Belfast ; suivi 5 ans ; évènements: IdM, DC coronaire, angor stable et instable.

  30. Freins à l’utilisation des équations de risque • Freins des autorités de santé • Multiplicité des équations • Précise dans la population où elles sont utilisées : surestimation du risque • Influencer favorablement la santé des patients • Inadapté à certaines populations (femmes, âge, obèses, CSP) et en raison de nouvelles définitions de maladies et à la communication sur le risque chez les sujets jeunes... • Freins des praticiens • Incorporée dans les recommandations nationales • Influence le comportement des médecins / acceptée par le personnel soignant

  31. mesuré Comparaison des évènements prédits et mesurés en fonction de l’indice de masse corporel Etude PRIME Etude internationale (Belfast, Lille, Strasbourg, Toulouse), prospective, n=10,200 sujets, suivi 5 ans pour les décès coronarien, l’angine de poitrine et l’angor instable 25 prédit 20 15 Probabilité de survenue à 10 ans 10 5 0 BMI < 25 kg/m2 Surcharge Obésité

  32. mesuré Comparaison des évènements prédits et mesurés en fonction de la catégorie socio-professionnelle Etude SHHEC Etude Ecossaise issue de MONICA, prospective, n=13,000 sujets, âgés de 30-74,suivi 10 ans pour les décès coronarien, l’angine de poitrine et l’angor instable prédit 12 10 8 6 Probabilité de survenue à 10 ans 4 2 0 1 2 3 4 5 Elevée Basse Catégorie Socioprofessionnelle

  33. Framingham Equation Framingham Laurier Age (y) 55 y 55 y Gender (m/f) male male Tobacco (y/n) no no Syst BP (mm Hg) 140 mmHg 140 mmHg Cholesterol (mmol/L) 6 mM 6 mM HDL-chol (mmol/L) 1 mM 1 mM Diabetes (y/n) yes yes Ventricular hypert (y/n) no no 20.6 % 12.6 % 10 y CHD Risk

  34. Freins à l’utilisation des équations de risque • Freins des autorités de santé • Multiplicité des équations • Précise dans la population où elles sont utilisées : surestimation du risque • Influence favorablement la santé des patients • Ne convient pas à certains sous-groupes de population (obèses, CSP,...) et à la communication sur le risque chez les sujets jeunes... • Freins des praticiens • Absente des recommandations nationales • Influence le comportement des médecins / acceptée par le personnel soignant

  35. Taux d’infarctus du myocarde en Europe Enquête MONICA 1985-1996 (35-64 ans) Nord Taux/100 000 femmes, 35 à 64 ans, 1985 à 1994 Taux/100 000 hommes, 35 à 64 ans, 1985 à 1994 Kuulasma K et al Lancet 2000

  36. Estimation du risque selon l’équation de Framingham

  37. SCORECARD (http://www.escardio.org/prevention/scorecard.htm)

  38. Risque à 10 ans en fonction de l’âge

  39. Risque à 10 ans en fonction de l’âge

  40. Taux d’événement pour 1000 personnes 10% 4% Hommes Agés FRCV Femmes Jeunes

  41. Résumé Compte-tenu de la relation très marquée du risque et du genre avec la maladie coronaire (cardiovasculaire), un dépistage fondée sur l’évaluation du risque « absolu » favorise la prise en charge des individus les plus âgés (hommes). L’évaluation du risque à 10 ans favorise la prise en charge à court terme, le bénéfice immédiat pour le patient... L’analyse de Lloyd-Jones met en évidence des situations cliniques paradoxales : Risque élevé : homme d’âge moyen, FRCV sous les niveaux seuils Risque bas : femme jeune, FRCV au dessus des niveaux seuils

  42. Plan Arguments en faveur de l’utilisation des équations de risque Freins à l’utilisation des équations de risque Nouveaux développements

  43. Potential for saving lives in good health as a function of age Life expectancy Number of men at risk : transate into potential events fatal and non fatal Life lost Murray CJL Lancet 2003

  44. Lifetime risk Lloyd-Jones Lancet 1999

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