מחקר שממצאיו פורסמו בכתב העת eBioMedicine מצא כי שאלון פשוט הבנוי מעשרה משתנים בלבד מאפשר הערכת סיכון למחלת לב כלילית (CAD) ברמת דיוק דומה לכלי הערכה קליניים מבוססים.
עוד בעניין דומה
המחקר מדגיש כי השאלון החדש, QUES-CAD, מתגבר על המגבלות של מודלים קיימים הדורשים בדיקות דם ומדידות פיזיות ומאפשר איתור יעיל של אנשים בסיכון גבוה גם באזורים מוגבלי משאבים.
מטרת המחקר היתה לפתח ולתקף מודל הערכת סיכון המבוסס על שאלון בלבד, שיוכל לשמש לסינון אוכלוסיה רחבה בעלות מינימלית. העבודה נערכה בהובלת חוקרים מהמרכז הרפואי האוניברסיטאי גרונינגן בהולנד, תוך שימוש בנתונים מקבוצות אוכלוסיה גדולות מאנגליה ומהולנד.
החוקרים פיתחו שני מודלים סטטיסטיים, Cox proportional hazards ו-Cox gradient boosting, באמצעות עשרה משתני שאלון בלבד. המודלים אומנו על אוכלוסיה לבנה ממאגר UK Biobank שכללה 448,818 משתתפים ותוקפו פנימית בקרב 27,433 משתתפים ממיעוטים אתניים.
לאחר מכן נערך תיקוף חיצוני עצמאי בקוהורט Lifelines מהולנד שכלל 97,770 משתתפים. החוקרים השוו את ביצועי QUES-CAD, המכיל רק משתני שאלון, לכלי ניבוי קליניים מבוססים כמו Framingham Risk Score, מודל ACC/AHA, תרשימי סיכון של ארגון הבריאות העולמי ו-SCORE2.
התוצאים מצביעים על דיוק גבוה של מודל QUES-CAD בניבוי מחלת לב כלילית: בקבוצת התיקוף החיצונית, המודל הציג ערכי מדד C של 0.692-0.699 (רווח בר-סמך 95%: 0.673-0.717) באוכלוסיית הגברים ו-0.759-0.771 (רווח בר-סמך 95%: 0.736-0.794) באוכלוסיית הנשים.
מפתיע לגלות כי תוספת משתנים הדורשים בדיקה רפואית (כגון שימוש באינסולין או מספר תרופות) או בדיקות דם (כמו כולסטרול HDL, כולסטרול כללי והמוגלובין מסוכרר) לא שיפרה משמעותית את ביצועי המודל ברוב המקרים.
השוואות מדד C ומבחני יחס סבירות חלקיים הראו כי QUES-CAD מתפקד ומתאים לנתונים לפחות באותה רמה כמו מודלי הניבוי הקליניים המקובלים.
ממצאים אלה פותחים אפשרויות חדשות לסינון אוכלוסיה בקנה מידה רחב, במיוחד באזורים בעלי משאבים מוגבלים, ובכך עשויים לתרום לשיפור הזיהוי המוקדם והמניעה של מחלות לב.
מקור:
הירשמו לקבלת עדכונים בנושאים שעלו בכתבה
תגובות אחרונות