Cardiologia

lug92015

Modelli di previsione clinica per le malattie cardiovascolari: numerosi ma poco studiati

Nonostante l'abbondanza di modelli di previsione clinica (Cpm) disponibili per una vasta gamma di malattie cardiovascolari, le loro performance comparative, la consistenza in termini di stime di rischio e il loro impatto clinico reale e potenziale sono ancora poco studiati. È quanto sostiene David Kent della Tufts university school of medicine a Boston, coordinatore di uno studio pubblicato su Circulation cardiovascolar quality outcomes. «I modelli di previsione clinica utilizzano svariate caratteristiche del paziente per stimare i modelli prognostici, ossia le probabilità di eventi avversi in un determinato periodo di tempo, oppure le probabilità di diagnosi specifiche per certi gruppi di sintomi, ovvero i modelli diagnostici» afferma il ricercatore, spiegando che in tal modo questi modelli di previsione permettono ai medici di personalizzare le decisioni diagnostico-terapeutiche per ogni paziente. Tuttavia, sebbene l'importanza di assumere decisioni centrate sul singolo individuo sia ampiamente riconosciuta, gli studi sull'implementazione di modelli predittivi nella pratica clinica sono ancora piuttosto scarsi, nonostante i numerosi modelli di previsione clinica disponibili. Per approfondire l'argomento gli autori hanno effettuato una revisione della letteratura per individuare e descrivere i modelli di previsione clinica in grado di predire i tassi di morbilità e mortalità nei pazienti a rischio e in quelli con nota malattia cardiovascolare. «Allo scopo abbiamo utilizzato il Tufts predictive analytics and comparative effectiveness (Pace) database» riprende Kent, che assieme ai colleghi ha passato in rassegna gli articoli su modelli di previsione clinica per malattie cardiovascolari pubblicati tra gennaio 1990 e maggio 2012. «Le malattie cardiovascolari includono la malattia coronarica, l'insufficienza cardiaca, le aritmie, l'ictus, il tromboembolismo venoso e la malattia vascolare periferica» precisano i ricercatori, che al termine della revisione sistematica hanno creato un archivio di ben 796 modelli di previsione clinica catalogati a seconda della fase di sviluppo, della popolazione studiata, dell'efficienza, dei parametri considerati e del potere predittivo. «I modelli di previsione clinica pubblicati ogni anno sono in costante aumento» sottolineano gli autori, precisando che il 90% di quelli trovati sono inediti, il 3% sono riedizioni di modelli precedenti e il 7% sono invece adattamenti. Infine, i 796 modelli di previsione clinica trovati in letteratura riguardano 31 condizioni, tra cui 215 per i pazienti con malattia coronarica e 79 per i pazienti con insufficienza cardiaca. «Nonostante il gran numero di modelli di previsione clinica sviluppati negli ultimi anni per le malattie cardiovascolari più comuni, tali modelli e la loro implementazione clinica non sono completamente valutati. È dunque necessario uno sforzo significativo per comprendere meglio come usare questi strumenti per migliorare il trattamento delle malattie cardiovascolari» conclude Kent. E Adam Salisbury, del Saint Luke's mid America heart institute di Kansas City, osserva in un editoriale: «Il futuro dei modelli di previsione clinica in termini di promozione di diagnosi e terapie personalizzate è promettente, e i risultati di questo studio sono un primo passo importante che definisce il modo migliore per diffonderli e sostenerli».

Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2015. doi: 10.1161/CIRCOUTCOMES.115.001693

Circ Cardiovasc Qual Outcomes. 2015. doi: 10.1161/CIRCOUTCOMES.115.002038


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