wynik CHA2DS2-VASc i przewidywanie udaru mózgu w migotaniu przedsionków u białych, czarnych i Latynosów

0 Comments

wprowadzenie

migotanie przedsionków (AF) jest związane ze zwiększonym ryzykiem wystąpienia udaru zakrzepowo-zatorowego.1 aktualne wytyczne praktyki zalecają stratyfikację ryzyka za pomocą skali CHA2DS2-VASc w celu zidentyfikowania odpowiednich kandydatów do ogólnoustrojowego leczenia przeciwzakrzepowego w celu zapobiegania udarowi zakrzepowo-zatorowemu.,2,3 chociaż jest szeroko stosowany i zalecany przez aktualne wytyczne praktyki, wynik CHA2DS2-VASc ma skromną zdolność dyskryminacyjną dla udaru niedokrwiennego (IS) u pacjentów z AF. W metaanalizie 8 badań klinicznych statystyka C wyniku CHA2DS2-VASc wynosiła tylko 0,675,4 identyfikacja nowych czynników, które mogą poprawić wydajność wyniku CHA2DS2-VASc może udoskonalić naszą zdolność do zapobiegania udarowi związanymi z AF.

rasa jest jednym z potencjalnych takich czynników. Kilka badań donosiło, że pacjenci z AF Pochodzenia afrykańskiego mają większe ryzyko udaru mózgu w porównaniu z białymi.,5-9 w rzeczywistości, ostatni artykuł-na podstawie danych Medicare roszczeń-stwierdził, że dodanie czarnej rasy do wyniku CHA2DS2-VASc poprawia przewidywanie udaru u pacjentów z AF.Jednakże badanie to było ograniczone tylko do pacjentów w wieku>65 lat. Ponadto, biorąc pod uwagę ograniczone dane na ten temat, potrzebne jest więcej dowodów pochodzących od innych niezależnych kohort.,

aby rozwiązać powyższe luki w wiedzy, nasze badanie miało 3 Cele: (1) Porównaj częstość występowania IS lub transient ischemic attack (tia) przez wynik CHA2DS2-VASc u czarnych i Latynosów w porównaniu z białymi, (2) porównaj model dyskryminacji wynik CHA2DS2-VASc dla Is lub TIA u czarnych i Latynosów w porównaniu z białymi, i (3) określić poprawę klasyfikacji ryzyka wynik CHA2DS2-VASc z dodania informacji o rasie / pochodzeniu etnicznym. Oceniliśmy nasze cele w Optum Clinformatics-dużej bazie roszczeń administracyjnych zapisanych do Programu Zdrowia commercial i Medicare Advantage.,

metody

dane potwierdzające wyniki tego badania są dostępne w Optum, Inc.

źródło danych

przeprowadziliśmy retrospektywną analizę danych o roszczeniach administracyjnych z Optum Clinformatics, która obejmuje prywatnych ubezpieczonych i Medicare Advantage zapisanych w Stanach Zjednoczonych.W analizowanym okresie między 2009 a 2015 rokiem do badania włączano około 17,5 mln pacjentów rocznie., Ta baza danych obejmuje zapisy z różnych geograficznie regionów w całych Stanach Zjednoczonych; w związku z tym jest przedstawicielem populacji USA z komercyjnymi i Medicare Advantage health plans. Baza danych zawiera dane o przychodniach, przychodniach, oddziałach ratunkowych, laboratoriach i aptekach wraz z powiązanymi informacjami rejestracyjnymi., Roszczenia medyczne obejmują międzynarodową klasyfikację chorób, dziewiątą rewizję (ICD-9), kody diagnostyczne modyfikacji klinicznych; kody procedur ICD-9; obecną terminologię proceduralną, kody procedur w wersji 4; Kody procedur systemu kodowania wspólnej procedury w opiece zdrowotnej; oraz kody miejsc świadczenia usług. Zatwierdzenie badania zostało uzyskane od University of Minnesota Institutional Review Board., Nie uzyskano świadomej zgody od pacjentów, ponieważ badanie to obejmowało analizę danych dotyczących oświadczeń administracyjnych

populacja badana

zidentyfikowaliśmy 727 935 pacjentów włączonych do Optum Clinformatics w latach 2009-2015 z 1 lub 2 zgłoszeniami ambulatoryjnymi dla AF (ICD-9–modyfikacja kliniczna 427.3, 427.31 i 427.32, w dowolnej pozycji). 2 ambulatoryjne diagnozy AF musiały być w odstępie co najmniej 1 tygodnia i<w odstępie 1 roku., Po wykluczeniu pacjentów z brakiem informacji o rasie (n=60 538) lub rasy azjatyckiej z powodu małej liczby (n=13 831), pacjentów z <180 dni przed rozpoznaniem AF (N=280 976) oraz pacjentów, którzy stosowali doustne leki przeciwzakrzepowe w czasie lub przed rozpoznaniem AF (N=105 171), 267 419 pacjentów pozostało do analizy. Schemat przepływu badanej populacji przedstawiono na rysunku 1.

Rysunek 1. Badanie schemat przepływu uczestników. AF wskazuje migotanie przedsionków; i oac, doustny antykoagulant.,

ustalenie IS i TIA

naszym głównym wynikiem było połączenie IS i TIA. IS i TIA zostały ustalone na podstawie diagnozy wypisu (tylko pierwsza pozycja) z ostrych hospitalizacji z powodu IS i TIA. Został oznaczony kodem ICD-9 433.x1, 434 (z wyłączeniem 434.x0) i 436. TIA została zidentyfikowana kodem ICD-9 435.

ustalenie rasy i pochodzenia etnicznego

rozważaliśmy 3 rasy / grupy etniczne: białych, czarnych i Latynosów., Około 30% danych dotyczących rasy/pochodzenia etnicznego w tym badaniu zostało zebranych bezpośrednio z rejestrów publicznych (np. rejestrów prawa jazdy), podczas gdy pozostałe dane zostały przypisane za pomocą komercyjnego oprogramowania (E-Tech przez Ethnic Technologies), które wykorzystuje algorytmy opracowane z USA Census data kody pocztowe (zip+4) oraz imiona i nazwiska. Ta metoda imputacji została zwalidowana i wykazuje 97% swoistości, 48% czułości i 71% dodatniej wartości predykcyjnej (PPV) dla szacowania rasy osobników czarnych.,12

Współzmienne

zmienne w skali CHA2DS2-VASc—zastoinowa niewydolność serca, nadciśnienie tętnicze, wiek, cukrzyca, udar lub TIA, powikłana choroba naczyń (zawał mięśnia sercowego lub choroba tętnic obwodowych)—zostały zdefiniowane na podstawie obecności odpowiednich kodów diagnostycznych w dowolnej pozycji w przypadku roszczeń ambulatoryjnych lub szpitalnych przed rozpoznaniem AF., CHA2DS2-VASc oblicza się na podstawie obecności niewydolności serca (1 punkt), nadciśnienia tętniczego (1 punkt), wieku ≥75 lat (2 punkty), wieku od 65 do 74 lat (1 punkt), cukrzycy (1 punkt), przebytego udaru mózgu lub TIA (2 punkty), płci żeńskiej (1 punkt) i choroby naczyń (1 punkt). Data pierwszego doustnego stosowania leków przeciwzakrzepowych po AF została uzyskana na podstawie ambulatoryjnych oświadczeń aptecznych. Szczegółowe informacje na temat kodów ICD-9 dla kowariantnych znajdują się w tabeli I w dodatku danych online.,

Analiza statystyczna

raportujemy oznacza z SDs lub średnikami i przedziałami międzykwartylowymi dla zmiennych ciągłych oraz zlicza z procentami dla zmiennych kategorycznych.

pogrupowaliśmy pacjentów w następujące kategorie wyników CHA2DS2-VASc: od 0 do 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 do 9. Obliczyliśmy częstość występowania IS lub TIA, podzieloną na kategorie rasowe/etniczne i CHA2DS2-VASc., Obliczyliśmy również ujemną wartość predykcyjną, PPV i iloraz szans (lub; 95% CI) CHA2DS2-VASc 0, 1, 2 i ≥3 dla IS lub TIA, a nie cenzurowanie i cenzurowanie dla rozpoczęcia doustnego leczenia przeciwzakrzepowego. Aby ocenić model dyskryminacji wynik CHA2DS2-VASc dla IS lub TIA w oparciu o rasę/pochodzenie etniczne, obliczyliśmy roczne statystyki C, podzielone według rasy / pochodzenia etnicznego. Do wyniku CHA2DS2-VASc dodaliśmy również zmienną rasy/pochodzenia etnicznego (niehispanic white, black, and Hispanic white), aby ustalić, czy dodanie zmiennej rasy/pochodzenia etnicznego poprawi dyskryminację modelu., Ponadto dodaliśmy terminy interakcji (rasa/pochodzenie etniczne×zmienne CHA2DS2-VASc) i obliczyliśmy statystykę C, aby określić poprawę dyskryminacji w modelu.

aby ocenić poprawę w klasyfikacji ryzyka, biorąc pod uwagę rasę/pochodzenie etniczne, dodaliśmy zmienną rasa/pochodzenie etniczne (biali, czarni i Latynosi) do wyniku CHA2DS2-VASc i obliczyliśmy ciągłe i kategoryczne poprawę przeklasyfikowania netto (NRI) i względną zintegrowaną poprawę dyskryminacji (IDI)., IDI ocenia reklasyfikację jako ciągły wynik w całym zakresie ryzyka; żadna poprawa przewidywanego ryzyka nie jest oznaczona wartością zero. W szczególności względny IDI to stosunek bezwzględnej różnicy w nachyleniach dyskryminacji w 2 modelach do nachylenia dyskryminacji w modelu bez dodatkowej zmiennej zainteresowania. Natomiast NRI ocenia zmiany między zdefiniowanymi kategoriami ryzyka; w tym badaniu, dla kategorycznego NRI, oceniliśmy klinicznie istotne 1-Letnie kategorie ryzyka: <1%, 1% do <2%, ≥2%., Szczegółowe wzory tych statystyk znajdują się w innym miejscu.13 Uwaga, we wszystkich wspomnianych analizach cenzurowaliśmy pacjentów w momencie dezaktywacji bazy danych.

wykonaliśmy 3 analizy czułości. Po pierwsze, ponieważ Ważność kodu ICD-9 435 (TIA) jest mniej solidna, powtórzyliśmy nasze analizy wyłączając TIA z naszej definicji wyników. Po drugie, powtórzyliśmy nasze analizy cenzurując pacjentów, którzy zaczęli doustne leki przeciwzakrzepowe w czasie pierwszej recepty doustnego leku przeciwzakrzepowego., Po trzecie, aby ocenić czynniki ryzyka udaru mózgu, podzieliliśmy pacjentów na następujące grupy: group1: niskie ryzyko CHA2DS2-VASc=0 u mężczyzn i 1 u kobiet; Grupa 2: 1 czynnik ryzyka nongender, CHA2DS2-VASc=1 u mężczyzn i 2 u kobiet; Grupa 3: 2 czynniki ryzyka nongender, CHA2DS2-VASc=2 u mężczyzn i 3 u kobiet, i tak dalej.

wreszcie, ponieważ informacje o rasie/pochodzeniu etnicznym zostały algorytmicznie przypisane do dwóch trzecich próbki, przeprowadziliśmy probabilistyczną analizę czułości14 w celu skorygowania błędnej klasyfikacji rasy/pochodzenia etnicznego i błędu losowego jednocześnie., Korzystając z danych o czułości i swoistości przypisanego algorytmu do przewidywania rasy czarnej lub białej z DeFrank et al, 12 przeprowadziliśmy 1000 iteracji symulacji, która przeklasyfikowała rasę/pochodzenie etniczne i obliczyła konwencjonalne OR (prymitywne lub udaru mózgu, gdy rasa jest błędnie sklasyfikowana), systematyczne OR (lub skorygowane o błędną klasyfikację rasy) i całkowity błąd lub (lub skorygowane o błędną klasyfikację rasy i błąd losowy) pod kątem ryzyka udaru mózgu u czarnych i białych.

analizy statystyczne wykonano przy użyciu SAS w wersji 9.4 (SAS Institute, Inc, Cary, NC)., Wszystkie zgłoszone P były dwustronne, a próg istotności statystycznej wybrano na 5%.

wyniki

populacja badana

próbka do analizy składała się z 267 419 pacjentów (średni wiek, 73,1 lat; 46,6% kobiet; 84,2% białych, 8,5% czarnych, 7,3% Hiszpanów). Średni rozkład wieku i płci nie różnił się znacząco pomiędzy 3 rasami/grupami etnicznymi. W porównaniu z białymi średni wynik CHA2DS2-VASc i częstość występowania jego poszczególnych składników były wyższe u czarnych i Latynosów (Tabela 1).,

częstość występowania IS lub TIA według rasy/pochodzenia etnicznego

po średniej obserwacji trwającej 22 miesiące odnotowano 6202 przypadków IS lub TIA. Tabela 2 przedstawia częstość występowania IS lub TIA, podzieloną według rasy. Całkowita częstość występowania IS lub TIA wynosiła 1 ,27 (95% CI, 1, 24–1, 30) na 100 osobolat. W porównaniu z białymi częstość występowania IS lub TIA była wyższa u czarnych i Latynosów. W analizie wrażliwości wyłączającej TIA z wyników, częstość występowania IS wynosiła 1,03 (95% CI, 1,00–1,06) na 100 osobolat., Podobnie zaobserwowaliśmy mniejszą częstość występowania IS wśród białych w porównaniu z czarnymi i Latynosami(Tabela 2). W szczególności współczynnik ryzyka czerni i Latynosów dla IS lub TIA (białych jako Kategorii Odniesienia) pozostał zasadniczo niezmieniony po dostosowaniu do zmiennych CHA2DS2-VASc, dochodu i poziomu wykształcenia. Na rysunkach I I II w dodatku danych dostępnych tylko w Internecie przedstawiono stratyfikowane krzywe Kaplana-Meiera dla IS i TIA oraz IS., W innej analizie wrażliwości, gdy ocenialiśmy pacjentów w czasie rozpoczynania leczenia doustnymi lekami przeciwzakrzepowymi, ogólny odsetek przypadków IS lub TIA był wyższy i wynosił 1,32 (95% CI, 1,28–1,35) na 100 osobolat (tabela II w suplemencie danych tylko online). Ponownie, w porównaniu z białymi, częstość występowania IS lub TIA była wyższa u czarnych i Latynosów.

przeprowadziliśmy probabilistyczną analizę wrażliwości (lub wyniki symulacji, n=1000), aby skorygować potencjalną błędną klasyfikację rasy i błąd losowy. Analiza dała następującą medianę OR (2,5 th-97.,5.percentyl) dla ryzyka udaru mózgu u czarnych i białych: konwencjonalne OR, 1,13 (1,03–1,22); systematyczne OR, 1,30 (1,23–1,38); i całkowite OR, 1,30 (1,17–1,44). W związku z tym korekta potencjalnej błędnej klasyfikacji rasy i błędu losowego zwiększyła siłę związku między rasą a ryzykiem udaru mózgu.

częstość występowania IS lub TIA według rasy/pochodzenia etnicznego i wyniku CHA2DS2-VASc

ujemna wartość predykcyjna, PPV i lub (95% CI) CHA2DS2-VASc 0, 1, 2 i ≥3 dla Is lub TIA przedstawiono w tabelach III i IV w suplemencie danych tylko online., Rycina 2 pokazuje częstość występowania IS lub TIA na podstawie wyniku CHA2DS2-VASc podzielonego na rasę/pochodzenie etniczne. We wszystkich 3 grupach rasowych/etnicznych częstość występowania IS lub TIA wzrosła monotonicznie z ≈0,2 na 100 osobolat w skali CHA2DS2-VASc od 0-1 do 2,5 – 3,3 na 100 osobolat w kategorii CHA2DS2-VASc od 7 do 9. Związek skali CHA2DS2-VASc z częstością występowania IS lub TIA nie różnił się w zależności od rasy/pochodzenia etnicznego (P dla interakcji=0,17)., Podobny wzorzec zaobserwowano, gdy wykonywaliśmy analizę wrażliwości, która oceniała pacjentów w momencie rozpoczynania leczenia doustnymi lekami przeciwzakrzepowymi (ryc. III w suplemencie danych tylko online) oraz gdy ocenialiśmy czynniki ryzyka udaru mózgu (ryc. IV w suplemencie danych tylko online).

Rysunek 2. Częstość występowania udaru niedokrwiennego lub przemijającego napadu niedokrwiennego (tia) u pacjentów z migotaniem przedsionków, stratyfikowanych według skali CHA2DS2-VASc i rasy/pochodzenia etnicznego (bez cenzury dla doustnych leków przeciwzakrzepowych).,

dyskryminacja modelu i klasyfikacja ryzyka wynik CHA2DS2-VASc dla IS lub TIA według rasy / pochodzenia etnicznego

w całej próbie statystyka C wynik CHA2DS2-VASc dla rocznego ryzyka IS lub TIA wynosiła 0,679 (95% CI, 0,670-0, 686; tabela 3). Dodanie zmiennej rasa / pochodzenie etniczne nie zmieniło statystyki C. Ponadto dodanie terminów interakcji (rasa/pochodzenie etniczne×zmienne CHA2DS2-VASc) nie poprawiło dyskryminacji modelowej (tabela V w suplemencie danych tylko online)., Wyniki Modelu CHA2DS2-VASc dla IS lub TIA były porównywalne we wszystkich 3 grupach rasowych/etnicznych w zakresie od 0,649 (95% CI, 0,620–0,679) u Latynosów do 0,682 (95% CI, 0,658–0,706) u czarnych.

Tabela 3., C statystyka CHA2DS2-VASc dla 1-letniego przewidywania udaru niedokrwiennego lub TIA u pacjentów z migotaniem przedsionków, Optum Clinformatics, 2009-2015

C Statistics 95% Ci
CHA2DS2-wynik Vasc 0.679 0.670–0.,686
CHA2DS2-wynik VASc+wyścig/pochodzenie etniczne 0.679 0.671–0.688
CHA2DS2-wynik VASc w modelach podzielonych według rasy/pochodzenia etnicznego
Białe 0.678 0.678 0.669–0.688
Czarni 0.682 0.658–0.,706
Hispanics 0.649 0.620–0.679

TIA wskazuje na przemijający atak niedokrwienny.

podobnie, kategoryczny NRI wynoszący -0, 045 (95% CI, -0, 067 do -0, 025) wskazuje, że dodanie zmiennej rasy/pochodzenia etnicznego nie poprawiło klasyfikacji ryzyka wynik CHA2DS2-VASc dla IS lub TIA (Tabela 4). Odsetek zdarzeń IS lub TIA, które zostały poprawnie przeklasyfikowane, wynosił -0.,028, a odsetek przypadków nieujawnionych przez IS lub TIA, które zostały poprawnie przeklasyfikowane, wynosił -0,016. Ciągły NRI wynoszący 0,045 (95% CI, 0,025–0,068) i względny IDI wynoszący 0,016 (95% CI, 0,014–0,018) wskazują, że jakakolwiek poprawa klasyfikacji ryzyka była marginalna.,

dyskusja

nasze badanie—oparte na dużej bazie danych o roszczeniach administracyjnych—zawiera 3 główne ustalenia: (1) wraz ze wzrostem CHA2DS2-VASc nastąpił podobny względny wzrost ryzyka IS lub TIA według rasy/pochodzenia etnicznego, (2) modelowa dyskryminacja wyniku CHA2DS2-VASc dla IS lub TIA była porównywalna we wszystkich 3 grupach rasowych/etnicznych, oraz (3) dodanie informacji o rasie / pochodzeniu etnicznym Nie poprawa predykcji wyniku CHA2DS2-Vasc dla Is lub TIA., Nasze wyniki były solidne do 2 analiz wrażliwości, które wykluczyły TIA z wyniku lub ocenzurowały pacjentów, którzy rozpoczęli doustne leki przeciwzakrzepowe podczas obserwacji. Zbiorowo, nasze ustalenia sugerują, że pomimo jego ograniczeń i dopóki nie mamy lepszego instrumentu, wynik CHA2DS2-VASc powinien być używany do stratyfikacji ryzyka związanego z AF u czarnych i hiszpańskich białych. Nasze ustalenia wskazują również, że niezależnie od różnic rasowych w ryzyku związanym z AF, biorąc pod uwagę informacje o rasie/pochodzeniu etnicznym, nie poprawia przewidywania udaru mózgu wyniku CHA2DS2-VASc.,

od czasu pierwotnej publikacji wyniku CHA2DS2-VASc w 2010,15 ten schemat przewidywania ryzyka został przyjęty na całym świecie i zatwierdzony przez praktyczne wytyczne dotyczące stratyfikacji ryzyka u pacjentów z AF.2,3 globalna adopcja wyniku CHA2DS2-VASc nastąpiła pomimo faktu, że jego predykcyjna zdolność do udaru mózgu jest tylko niewielka., Najnowsze dane z populacji Chin (Taiwan National Health Insurance Research Database) sugerują, że zmodyfikowany CHA2DS2-VASc (gdzie wiek 50-74 lat liczy się jako 1 punkt) jest lepszy niż CHA2DS2-VASc (gdzie wiek 65-74 lat liczy się jako 1 punkt) w przewidywaniu jest.Uważa się również, że wynik CHA2DS2-VASc ma większą zdolność niż starszy wynik CHADS2 w identyfikowaniu pacjentów z AF, u których występuje niskie ryzyko zachorowania na IS., Nowsze badania wykazały jednak, że bezwzględne ryzyko w tych grupach o niskim ryzyku jest wyższe: Chao et al16 donosili z bazy danych oświadczeń zdrowotnych, że częstość występowania udaru wynosiła 1,15 i 2,11 na 100 osobolat dla wyników CHA2DS2-VASc odpowiednio 0 i 1. Inne badanie donosiło o rocznym ryzyku udaru mózgu wynoszącym 1,06% dla wyniku CHA2DS2-VASc wynoszącego 0 i 1,72% dla wyniku CHA2DS2-VASc wynoszącego 1,17 ponadto w ostatnim artykule odnotowano znaczne różnice w ogólnej częstości udarów odpowiadającej punktom CHA2DS2-VASc.,Podsumowując, kolejne badania po 2010 r. sugerują, że wynik CHA2DS2-VASc, pomimo powszechnego stosowania, ma tylko skromną zdolność prognostyczną Dla IS.

kilka badań wykazało, że rasa czarna może być niezależnym czynnikiem ryzyka udaru mózgu u pacjentów z AF.5-9 badanie z wykorzystaniem danych Medicare wykazało, że ryzyko udaru mózgu było większe u osób rasy czarnej (29,3 na 1000 pacjento-lat) w porównaniu z białymi (14,8 na 1000 pacjento-lat).Inne badanie wykazało, że po dostosowaniu do istniejących chorób współistniejących i stanu przeciwzakrzepowego, Czarne miały o 46% większe ryzyko zachorowania na IS w porównaniu z białymi.,20 te dane budzą 2 kuszące pytania: po pierwsze, czy wynik CHA2DS2-VASc można wykorzystać do przewidywania ryzyka związanego z AF w czerni; a po drugie, czy rozważając czarną rasę udoskonaliłoby przewidywanie IS. Kabra i in. rozwiązał te pytania, przeprowadzając retrospektywną analizę z wykorzystaniem danych z oświadczeń Medicare i stwierdził, że częstość występowania IS u pacjentów z AF była wyższa u pacjentów rasy czarnej niż u pacjentów rasy innej niż czarna.,Nie stwierdzono jednak interakcji między wynikiem CHA2DS2-VASc a rasą/pochodzeniem etnicznym, tzn. względny wzrost ryzyka udaru mózgu w zależności od rasy/pochodzenia etnicznego, ponieważ wzrost wyniku CHA2DS2-VASc był podobny. Ponadto okazało się, że dodanie rasy czarnej do wyniku CHA2DS2-VASc nie poprawiło dyskryminacji modelu (statystyka C nieznacznie wzrosła z 0,60 do 0,61). Chociaż ciągła NRI wynosiła 7,6%, IDI wynosiła tylko 1,2%; kategoryczny NRI nie został zgłoszony.,10

nasz raport rozwija wiedzę na ten temat na kilku frontach: (1) nie ograniczając się do pacjentów w wieku >65 lat (którzy mają już 1 czynnik ryzyka udaru mózgu w oparciu o wiek), jesteśmy w stanie ocenić wydajność CHA2DS2-VASc w szerszym przedziale wiekowym i stanie zdrowia, (2) obliczając kategoryczny NRI przy użyciu klinicznie znaczących odcięć—a nie tylko ciągłego NRI—możemy ocenić, czy dodanie rasy/pochodzenia etnicznego przekłada się na znaczącą zmianę w zarządzaniu klinicznym., Zgodnie z badaniem przeprowadzonym przez Kabra et al, 10 stwierdziliśmy, że częstość występowania IS lub TIA była wyższa u czarnych w porównaniu z hiszpańskimi i nie hiszpańskimi białymi. Podobnie zaobserwowaliśmy, że dodanie zmiennej rasa / pochodzenie etniczne nie poprawiło modelu dyskryminacji wyniku CHA2DS2-VASc. Co najważniejsze, chociaż odnotowaliśmy podobny ciągły NRI( 4,5%), nasz kategoryczny NRI nie był istotny klinicznie (-4,5%).

należy zauważyć kilka ograniczeń., Po pierwsze, badanie opiera się na danych administracyjnych, które są podatne na niedostateczne lub nadkodowanie i brak walidacji wyników i diagnozy w badaniach klinicznych i rejestrach. Jednak administracyjna baza danych roszczeń bardziej przypomina rzeczywistą populację pacjentów niż badanie kliniczne, które zazwyczaj rejestruje wysoko wybranych pacjentów. Po drugie, dane dotyczące rasy/pochodzenia etnicznego zostały przypisane około dwóch trzecich pacjentów. Ta metoda przypisywania miała jednak 97% specyficzności i 71% PPV dla oszacowania rasy osobników czarnych.,Jednakże dane dotyczące PPV u pacjentów pochodzenia latynoskiego nie były dostępne. Ponadto, ≈8% całkowitej populacji pacjentów zostało wykluczonych z powodu informacji o nieznanej rasie/pochodzeniu etnicznym, ponieważ rasa/pochodzenie etniczne nie mogły być przypisane przez algorytm przypisywania lub zostały dodane do zbioru danych po dokonaniu przypisania. Nasza analiza błędów poprawiająca potencjalną błędną klasyfikację rasy/pochodzenia etnicznego zwiększyła siłę związku między rasą / pochodzeniem etnicznym a ryzykiem udaru mózgu. W związku z tym należy przeprowadzić przyszłe badania zawierające bardziej aktualne informacje o rasie/pochodzeniu etnicznym., Po trzecie, z powodu małej liczby nie byliśmy w stanie ocenić Azjatów czy wysp Pacyfiku. Wreszcie, dane wspierające zwiększone ryzyko udaru mózgu u czarnych z AF w porównaniu z białymi są obserwacyjne,5-9 i nie ma jasno określonych wyjaśnień biologicznych lub mechanizmów. Dlatego potrzebne są dalsze badania, zanim rozważymy zalecanie terapii przeciwzakrzepowej w oparciu o informacje o rasie/pochodzeniu etnicznym.,

podsumowanie

nasz raport—oparty na dużej bazie danych o roszczeniach administracyjnych—dostarcza dowodów na to, że predykcyjna zdolność skali CHA2DS2-VASc dla IS lub TIA u pacjentów z AF jest porównywalna wśród białych, czarnych i Latynosów. Tak więc, dopóki nie mamy bardziej wyrafinowanego instrumentu niż partytura CHA2DS2-VASc, ten ostatni powinien być używany do stratyfikacji ryzyka związanego z AF u czarnych i Latynosów. Ponieważ dodanie zmiennej rasy/pochodzenia etnicznego do wyniku CHA2DS2-VASc nie poprawia przewidywania udaru mózgu, kontynuowane jest poszukiwanie nowych czynników, które poprawią przewidywanie udaru.,

źródła finansowania

Dr Chen jest wspierany przez Narodowy Instytut Serca, Płuc i krwi(R01HL126637 i R01HL141288). Dr Alonso jest wspierany przez American Heart Association (16eia26410001).

Dr Bengtson jest pracownikiem Optum. Pozostali autorzy nie zgłaszają żadnych konfliktów.

Przypisy

dodatek danych dostępny tylko online jest dostępny z tym artykułem pod adresemhttps://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/STROKEAHA.118.021453.

, Chen, MD, MS, Cardiovascular Division, Department of Medicine, University of Minnesota Medical School, 420 Delaware St SE, MMC 508, Minneapolis, MN 55455. E-mail edu

  • 1. Wolf PA, Abbott RD, Kannel WB. Migotanie przedsionków jako niezależny czynnik ryzyka udaru mózgu: badanie Framingham.Udar. 1991; 22:983–988.CrossrefMedlineGoogle
  • 2. 2012-01-28 19: 59; Członkowie Grupy Zadaniowej ACC / AHA., 2014 AHA / ACC / hrs guideline for the management of patients with atrial Fibrillation: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on practice guidelines and the Heart Rhythm Society.Krążenie. 2014; 130: e199-e267. podoba mi się! do obserwowanych nr: 1011610000000000000041LinkGoogle
  • 3. Kirchhof P, Benussi S, Kotecha D, Ahlsson A, Atar D, Casadei B, et al.; ESC Scientific Document Group. 2016 wytyczne ESC dla zarządzania migotaniem przedsionków opracowane we współpracy z EACTS.Eur Heart J. 2016; 37: 2893-2962. doi: 10.,1093 / eurheartj / ehw210CrossrefMedlineGoogle
  • 4. Chen JY, Zhang AD, Lu HY, Guo J, Wang FF, Li ZC. CHADS2 versus CHA2DS2 – ocena skali VASc w ocenie ryzyka wystąpienia udaru i zakrzepu z zatorami u pacjentów z migotaniem przedsionków: przegląd systematyczny i metaanaliza.J Geriatr Cardiol. 2013; 10:258–266. doi: 10.3969 / J.issn.1671-5411. 2013. 03. 004 Medlinegoogle Scholar
  • 5. Rosamond WD, Folsom AR, Chambless LE, Wang CH, McGovern PG, Howard G, et al.., Częstość występowania i przeżywalność udaru mózgu wśród dorosłych w średnim wieku: 9-letnia obserwacja ryzyka miażdżycy w kohorcie społeczności (ARIC).Udar. 1999; 30:736–743.CrossrefMedlineGoogle
  • 6. Kissela B, Schneider a, Kleindorfer D, Khoury J, Miller R, Alwell K, et al.. Udar mózgu w populacji biracial: nadmierne obciążenie udaru mózgu wśród czarnych.Udar. 2004; 35:426–431. podoba mi się! do obserwowanych nr: 101161STR.0000110982.74967.39 LinkGoogle
  • 7. Sacco RL, Boden-Albala B, Abel G, Lin IF, Elkind M, Hauser WA, et al.., Różnice rasowo-etniczne w wpływie czynników ryzyka udaru mózgu: the northern Manhattan stroke study.Udar. 2001; 32:1725–1731.CrossrefMedlineGoogle
  • 8. Howard VJ, Kleindorfer DO, Judd SE, McClure LA, Safford MM, Rhodes JD, et al.. Różnice w częstości występowania udarów przyczyniające się do różnic w śmiertelności po udarze.Ann Neurol. 2011; 69:619–627. podoba mi się! do obserwowanych nr: 6100222385CrossrefMedlineGoogle Scholar
  • 9. Magnani JW, Norby FL, Agarwal SK, Soliman EZ, Chen LY, Loehr LR, et al.., Racial differences in atrial fibrillation-related cardiovascular disease and mortality: The Atherosclerosis Risk in Communities (Aric) Study.JAMA Cardiol. 2016; 1:433–441. podoba mi się! do obserwowanych nr: 610012016.1025 CrossrefMedlineGoogle Scholar
  • 10. Kabra R, Girotra S, Vaughan Sarrazin M. Refining stroke prediction in atrial fibrillation patients by addition of Afro-American Ethnicity to CHA2DS2-VASc Score.J Am Coll Cardiol. 2016; 68:461–470. podoba mi się! do obserwowanych nr: 610162016.05.044 CrossrefMedlineGoogle Scholar
  • 11. Wallace PJ, Shah ND, Dennen T, Bleicher PA, Bleicher PD, Crown Wh., Optum Labs: budowanie nowatorskiego węzła w systemie opieki zdrowotnej.Zdrowie Aff (Millwood). 2014; 33:1187–1194. podoba mi się! do obserwowanych nr: 1013772014.0038 CrossrefMedlineGoogle Scholar
  • 12. DeFrank JT, Bowling JM, Rimer BK, Gierisch JM, Skinner CS. Triangulowanie różnicowego braku odpowiedzi przez rasę w ankiecie telefonicznej.Prev Chronic Dis. 2007; 4:A60MedlineGoogle Scholar
  • 13. Pencina MJ, D 'Agostino RB, D' Agostino RB, Vasan RS. Ocena dodanej zdolności predykcyjnej nowego markera: od obszaru pod krzywą ROC do przeklasyfikowania i poza nią.Stat Med., 2008; 27:157; dyskusja 207-272; dyskusja 207. podoba mi się! do obserwowanych nr: 1010022929CrossrefGoogle Scholar
  • 14. Lash TL, Fox MP, Fink AK. Zastosowanie ilościowej analizy stronniczości do danych epidemiologicznych. Nowy Jork, NY: Springer-Verlag New York; 2009.CrossrefGoogle
  • 15. Lip GY, nieuwlaat R, Pisters R, Lane DA, Crijns HJ. Refining clinical risk stratification for predicting udar i zakrzep z zatorami w migotaniu przedsionków using a novel risk factor-based approach: the euro heart survey on atrial fibrillation.Klatka piersiowa. 2010; 137:263–272. podoba mi się! do obserwowanych nr: 101378,09-1584crossrefmedlinegoogle Scholar
  • 16. Chao TF, Lip GY, Liu CJ, Tuan TC, Chen SJ, Wang KL, et al.. Walidacja zmodyfikowanego wyniku CHA2DS2-VASc dla stratyfikacji ryzyka udaru u pacjentów azjatyckich z migotaniem przedsionków: ogólnopolskie badanie kohortowe.Udar. 2016; 47:2462–2469. podoba mi się! do obserwowanych nr: 101161116.013880 LinkGoogle
  • 17. Chao TF, Liu CJ, Wang KL, Lin YJ, Chang SL, Lo LW, et al.. Stosowanie skali CHA2DS2-VASc do rafinacji stratyfikacji ryzyka udaru u pacjentów azjatyckich o niskim ryzyku z migotaniem przedsionków.J Am Coll Cardiol. 2014; 64:1658–1665. podoba mi się! do obserwowanych nr: 610162014.06.,1203CrossrefMedlineGoogle Scholar
  • 18. Quinn GR, Severdija ON, Chang Y, Singer DE. Wide variation in reported rates of stroke across cohorts of patients with atrial fibrillation.Circulation. 2017; 135:208–219. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.116.024057LinkGoogle Scholar
  • 19. Shroff GR, Solid CA, Herzog CA. Atrial fibrillation, stroke, and anticoagulation in Medicare beneficiaries: trends by age, sex, and race, 1992–2010.J Am Heart Assoc. 2014; 3:e000756. doi: 10.1161/JAHA.113.000756LinkGoogle Scholar
  • 20. Kabra R, Cram P, Girotra S, Vaughan Sarrazin M., Wpływ rasy na wyniki (udar i zgon) u pacjentów >65 lat z przedsionkiem fibrillation.Am J Cardiol. 2015; 116:230–235. 2015.04.012 CrossrefMedlineGoogle Scholar


Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *