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50. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin

Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin (DEGAM)

29.09. - 01.10.2016, Frankfurt am Main

Vergleich unterschiedlicher kardiovaskulärer Risikoalgorithmen: Was passt für Deutschland?

Meeting Abstract

  • T. Grammer - Universität Heidelberg, Medizinische Fakultät Mannheim Mannheimer Institut für Public Health, Social and Preventive Medicine, Mannheim
  • A. Dressel - Universität Heidelberg, Medizinische Fakultät Mannheim Medizinische Klinik V (Nephrologie Hypertensiologie, Rheumatologie, Endokrinologie, Diabetologie), Mannheim
  • I. Gergei - Universität Heidelberg, Medizinische Fakultät Mannheim Medizinische Klinik V (Nephrologie Hypertensiologie, Rheumatologie, Endokrinologie, Diabetologie), Mannheim
  • M. Kleber - Universität Heidelberg, Medizinische Fakultät Mannheim Medizinische Klinik V (Nephrologie Hypertensiologie, Rheumatologie, Endokrinologie, Diabetologie), Mannheim
  • H. Scharnagl - Medizinische Universität Graz Klinisches Institut für Medizinische und Chemische Labordiagnostik, Graz, Österreich
  • J. Klotsche - Deutsches Rheuma-Forschungszentrum Berlin Leibnitz Institut, Berlin
  • D. Pittrow - Technische Universität Dresden, Medizinische Fakultät Institut für Klinische Pharmakologie, Dresden
  • S. Silber - Kardiologische Praxis im Tal, München
  • H.-U. Wittchen - Technische Universität Dresden Institut für Klinische Psychologie und Psychotherapie, Dresden; Max-Planck- Institut für Psychiatrie München, München
  • W. März - Medizinische Universität Graz Klinisches Institut für Medizinische und Chemische Labordiagnostik, Graz, Österreich; Synlab Services GmbH Synlab Akademie, Mannheim

50. Kongress für Allgemeinmedizin und Familienmedizin. Frankfurt am Main, 29.09.-01.10.2016. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2016. Doc16degam088

doi: 10.3205/16degam088, urn:nbn:de:0183-16degam0880

Veröffentlicht: 19. September 2016

© 2016 Grammer et al.
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Gliederung

Text

Hintergrund: Die am häufigsten eingesetzten Risikoalgorithmen in der Primärprävention wurden in über 4000 Personen der DETECT Studie miteinander verglichen.

Fragestellung: Welcher Risikoscore passt am besten für die deutsche Bevölkerung in der Primärversorgung?

Methoden: Folgende Prognosemodelle wurden in der Untersuchung berücksichtigt: Framingham Risk Score- hard coronary endpoint (FRS-hCE), Framingham Risk Score- coronary heart disease1 (FRS-CHD1) und Framingham Risk Score- coronary heart disease 2 (FRS-CHD2), Framingham Risk Score- cardiovascular disease (FRS-CVD), ARRIBA Risikorechner, PROCAM (Prospective Cardiovascular Münster Study) Score, Reynolds Risk Score, ESC-HeartScore (ESC-HS), und Pooled Cohort Equation (PCE). Die korrespondierenden Risiken wurden für jeden der Studienteilnehmer aufgrund der Ergebnisse der ersten Erhebung im Jahr 2003 errechnet, die 4-Jahres Follow-up Daten zu kardio- und zerebrovaskulären Endpunkten wurden auf 10-Jahres Risiken als zeitlineare kumulierte Risiken extrapoliert. Diabetiker waren von dieser Auswertung ausgeschlossen, da sie ohnehin als Hochrisikopatienten angesehen werden.

Ergebnisse: Alle Algorithmen korrelierten gut miteinander, wobei der FRS-CHD1 und der FRS-CHD2 sowie der FRS-CVD und die PCE am besten übereinstimmten. Die Diskriminationsfähigkeit der Algorithmen war zufriedenstellend. Die Harrelschen C-Statistiken betrugen zwischen 0,71 und 0,82 und lagen für eng gefasste klinische Endpunkte höher als für breit gefasste, unabhängig davon für welchen Endpunkt der Algorithmus ursprünglich berechnet wurde. Die Kalibration der Algorithmen, (d.h. vorhergesagte versus tatsächlich beobachtete Inzidenzraten) war am besten für den FRS-CHD2, die PCE und den Reynolds Risk Score. Der FRS-CVD unterschätzte das Risiko im Bereich der mittleren Risiken, während der Procam Score, der FRS-CHD1, FRS-hCE, der ARRIBA Risikorechner das Risiko besonders im hohen Risikobereich überschätzten.

Diskussion: Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die amerikanische pooled cohort equation (PCE) eine verlässliche Risikovorhersage, eine gute Kalibration und das beste Verhältnis von Sensitivität und Spezifität an der Risikoschwelle 10% für die deutsche Bevölkerung in der Primärversorgung aufweist.