Clasificarea riscului cardiovascular: scoruri și modele de risc

Evaluarea riscului cardiovascular permite intervenții timpurii pentru reducerea riscului de evenimente cardiovasculare majore. Diverse modele de risc sunt utilizate pentru a estima probabilitatea apariției unui astfel de eveniment pe o perioadă determinată, luând în calcul factori precum vârsta, sexul, tensiunea arterială, profilul lipidic și obiceiurile nesănătoase (fumatul).

Modele și scoruri de risc cardiovascular

1. Sistematic COronary Risk Evaluation (SCORE) și SCORE2
   Modelul SCORE a fost utilizat pe scară largă în Europa pentru estimarea riscului de mortalitate cardiovasculară pe 10 ani. Recent, SCORE2 a fost introdus pentru a îmbunătăți predicția riscului, incluzând și evenimente cardiovasculare non-fatale și ajustând estimările pentru diferite regiuni geografice (Brunström et al., 2021).
2. Framingham Risk Score
   Modelul Framingham este unul dintre cele mai vechi și utilizate scoruri de risc, fiind inițial dezvoltat pentru populația din SUA. Acesta estimează riscul global de BCV pe baza unor factori clasici de risc. De-a lungul timpului, a fost ajustat pentru diferite grupuri populaționale (Ridker & Cook, 2015).
3. REGICOR și SCORE – Compararea modelelor
   Un studiu comparativ între SCORE și REGICOR a arătat că REGICOR are o corelație ridicată cu Framingham și o mai bună clasificare a pacienților cu risc moderat (Díez et al., 2005).
4. Coronary Artery Calcium Score (CAC)
   Scorul de calciu coronarian este utilizat pentru rafinarea estimării riscului cardiovascular, în special la pacienții cu risc intermediar, oferind o măsurătoare obiectivă a aterosclerozei coronariene (Bansal & Blumenthal, 2008).

Calculatoare de risc cardiovascular

• Calculator de risc realizat de ORTEC pentru a sprijini profesioniștii din domeniul sănătății în aplicarea ghidurilor CVRM pentru gestionarea personalizată a riscului cardiovascular: https://u-prevent.com/calculators
• Calculatoare de risc realizate de Societatea Europeană de Cardiologie: https://www.escardio.org/Education/Practice-Tools/CVD-prevention-toolbox

Limitări și considerații în aplicarea scorurilor de risc

Modelele de risc nu sunt perfecte și pot supraestima sau subestima riscul real în funcție de populația studiată. De exemplu, modelele dezvoltate pe populații caucaziene pot să nu fie aplicabile altor grupuri etnice (Damen & Bots, 2019). De asemenea, unii factori emergenți, cum ar fi markerii inflamatori și istoricul familial, nu sunt întotdeauna incluși în modelele standard.

Clasificarea riscului cardiovascular prin scoruri validate este esențială pentru ghidarea deciziilor clinice și optimizarea strategiilor de prevenție. Evoluția modelelor de risc, cum ar fi tranziția de la SCORE la SCORE2, reflectă necesitatea unei predicții mai precise și adaptate diferitelor populații.

Utilizarea combinată a acestor instrumente, împreună cu factorii clinici individuali, poate contribui semnificativ la reducerea poverii bolilor cardiovasculare.

Referințe:

• Brunström, M., Andersson, J., Eliasson, M., Fu, M., Hansson, P., & Söderberg, S. (2021). [SCORE2 – an updated model for cardiovascular risk prediction].. Lakartidningen, 118.
• Ridker, P., & Cook, N. (2015). Comparing Cardiovascular Risk Prediction Scores. Annals of Internal Medicine, 162, 313-314. https://doi.org/10.7326/M14-2820.
• Díez, J., Del Val García, J., Gaetgens, L., Pérez, R., Vaques, E., Martínez, D., Corominas, A., & Casillas, D. (2005). [Comparison of the SCORE and REGICOR models for calculating cardiovascular risk in cardiovascular disease-free individuals at a healthcare center in Barcelona, Spain].. Revista espanola de salud publica, 79 4, 453-64 .
• Bansal, S., & Blumenthal, R. (2008). Total coronary artery calcium score remains preferred metric to refine risk prediction in nearly all patients.. JACC. Cardiovascular imaging, 1 1, 70-2 . https://doi.org/10.1016/j.jcmg.2007.10.004.
• Damen, J., & Bots, M. (2019). Prediction of cardiovascular risk: it is not only in the details. European Journal of Preventive Cardiology, 26, 1886 – 1887. https://doi.org/10.1177/2047487319863180.